Skills
エージェント向けにパッケージ化された専門スキルと手順を 98,873 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
開発
very_good_analysis を基盤とし strict-casts/strict-raw-types を有効にした厳格な analysis_options.yaml を強制する。無音のバグを生む一定のクラス群を error に昇格させ（unawaited_futures、discarded_futures、empty_catches、use_build_context_synchronously、cancel_subscriptions、close_sinks、avoid_dynamic_calls、exhaustive_cases、avoid_print）、空白整形の唯一の権威として dart format を用い、生成ファイルの除外設定をカバレッジにも反映し、抑制は行スコープのみに限定する規律を課す。また、バージョン固定 include の罠（include の欠落が全ルールを無言で無効化する）、errors-only が再順位付けするだけか linter を有効化するかの違い、sealed switch における解析とコンパイルのギャップについて解説する。analysis_options.yaml を編集するとき、lint を追加または無効化するとき、`// ignore:`/`// ignore_for_file:` を書くとき、Dart SDK や very_good_analysis のバージョンを上げるとき、riverpod_lint を接続するとき、または discarded_futures、use_build_context_synchronously、close_sinks、missing_provider_scope がなぜ発火するかを説明するときに使用する。
オンデバイスの Drift/SQLite データ層を統制する：package:drift と package:sqlite3 を lib/data/ 内に限定し、行を不変の値オブジェクトにマッピングする DAO の背後に置く（Drift のシンボルを repository の外に漏らさない）、不変条件をスキーマに押し込む（STRICT テーブル、CHECK/FK/部分 UNIQUE インデックス）、foreign_keys/WAL プラグマを beforeOpen で冪等に再表明する、変更ごとに 1 つの db.transaction、公開前に永続化、すべてのクエリを await する、正規の整数ストレージ、派生状態は読み取り時に再計算し決して保存しない、スコープ付き .watch ストリーム、OFFSET ではなくキーセット（seek）ページネーション、そして WAL 安全なバックアップ（checkpoint + VACUUM INTO、再オープンによる検証、稼働中の WAL DB を絶対に File.copy しない）。Drift Table、Companion、DAO、インデックス、CHECK を定義または変更するとき；repository のトランザクションやスコープ付き watch provider を書くとき；接続/beforeOpen プラグマを配線するとき；SQLCipher を追加するとき；バックアップを構築または検証するとき；またはデータ層の diff をレビューするときに使用。マイグレーションとそのテストは run-migration にある。
敵対的なラバーダック対話を通じて、既存の実装計画をレビューし、強化します。完全性、実現可能性、範囲、テスト可能性、リスク、前提を評価し、一度に要点を突く質問を一つ行います。ローカルのコードやドキュメントで検証可能な主張を確認し、すべての評価項目が 5/5 になるまで、解決した回答を計画ファイルに書き戻します。「計画をレビューして」「ラバーダックして」「計画をストレステストして」「この計画で準備できているか」「計画に異議を唱えて」「計画を 5/5 にして」「計画を盤石にして」「見落としはあるか」「検証して」「本当か」「証明して」「この主張を確認して」「ファクトチェックして」と依頼されたとき、または複雑な計画の実装開始前に使用します。ゼロから計画を作る場合は plan-creator、コード差分のレビューには pr-reviewer を使用してください。
2025 年の PowerShell に関する重要な変更、非推奨化、移行情報。次の場合に積極的に有効化：(1) PowerShell 7.5 GA の変更、(2) PowerShell 7.6 のプレビュー機能、(3) Windows PowerShell 5.1 の非推奨化スケジュール、(4) PSReadLine 2.4+ の更新、(5) Az PowerShell 14.x の破壊的変更、(6) AzureAD/MSOnline モジュールから Microsoft.Graph への移行、(7) PowerShellGet 2.x に代わる PSResourceGet、(8) DSC v3 と DSC v1/v2 からの移行、(9) ExecutionPolicy と制約付き言語モードの更新、(10) .NET 9/.NET 10 との統合への影響。提供内容：非推奨化スケジュール、破壊的変更のチェックリスト、移行スクリプト（AzureAD から Microsoft.Graph）、PSResourceGet のアップグレード手順
大規模な React のデータ取得パターンを扱います。レコメンドカルーセル、無限フィード、多数の並列フェッチを行うページ、ダッシュボードに対応。リクエストのオーケストレーション（並列化、バッチ処理、重複排除）、キャッシュ戦略（キー、正規化、staleTime、SWR）、バックエンド保護（同時実行数の上限、デバウンス／スロットリング、ジッター付き再試行、サーキットブレーカー）、プリフェッチ（ルートローダー、ホバー／意図、アイドル時、サーバーハイドレーション）、障害耐性（AbortController、タイムアウト、エラーバウンダリー、古いデータへのフォールバック、冪等な変更）、フィード／カルーセルパターン（仮想化、カーソルページネーション、概要／詳細の分割）を網羅します。すぐに使えるスキャフォールディングテンプレートを 5 つ収録（リソースクエリフック、カルーセルデータローダー、無限フィード、ホバープリフェッチリンク、リクエスト集約器）。データを取得する React コンポーネントの構築、レビュー、リファクタリング時に使用します。「パフォーマンス」や「規模」が明示されていない場合も対象です。
FIASSE v1.0.4 の SSEM 特性をデフォルトで体現するようにコードを生成・スキャフォールド・リファクタリングする — 10 の属性、透明性と最小驚愕の原則、ASVS に沿ったコントロール、防御的な境界処理。トリガーは「安全／セキュア可能／FIASSE 準拠のコード」「ハードニング」「デフォルトで安全」「監査対応」、またはセキュリティ上重要なコンポーネント（認証、ファイルアップロード、パスワードリセット、入力検証、API エンドポイント、クエリ）— それらの語が明示されない場合も含む。要件には prd-securability-enhancement、レビューには securability-engineering-review を使用する。PRD→生成→レビュー→強化の一連のループは "--full-loop" または "end-to-end securable" でオプトインする。
Univer Pro（エンタープライズ向けのスプレッドシート、ドキュメント、プレゼンテーションエンジン）をフロントエンドプロジェクトに統合します。リアルタイムコラボレーション、XLSX/DOCXのインポート／エクスポート、印刷、ピボットテーブル、チャート、スパークライン、図形、ライブ共有、ライセンス管理などのUniver Pro機能が必要な場合に使用します。UniverLicensePlugin、UniverExchangeClientPlugin、コラボレーションクライアントプラグイン、UniverSheetsPrintPluginの設定や、Pro固有の統合エラーにも使用します。トリガー：「Univer Pro」、「collaboration」、「import xlsx」、「export docx」、「print」、「pivot table」、「chart」、「sparkline」、「shape」、「license」、「watermark removal」、「UniverLicensePlugin」、「exchange client」。
新しい Agentic Coding Starter Kit プロジェクト（Next.js 16 + TypeScript + Better Auth + Drizzle + PostgreSQL + AI SDK のボイラープレート）をスキャフォールドし、完全に設定します。ユーザーが「agentic coding starter kit」「agentic app」「agentic boilerplate」「auth と db を備えた Next.js app」のセットアップ、スキャフォールド、作成、初期化、ブートストラップを依頼した場合、または `create-agentic-app`／`npx create-agentic-app` に言及した場合に使用します。フォルダー構成、パッケージマネージャーの選択、Postgres のセットアップ（Docker / Neon / Vercel / BYO）、OpenRouter AI の設定、マイグレーション、ビルド確認、開発サーバーの検証を案内し、http://localhost:3000 で動作する状態にします。
UI5 のモダナイゼーション時に Fiori Elements V2 のコントローラー拡張を処理します。次の場合に使用します。- 拡張コントローラーが `sap.ui.controller()` を使用し、manifest に一致する `controllerName` エントリーがある場合（ケース B → 報告のみ。モダナイズしない）- 拡張コントローラーが `Controller.extend()` を使用し、manifest に `controllerName` が登録されている場合（ケース B → 報告のみ。モダナイズしない）- コードに `registerControllerExtensions` の呼び出しがある場合（ケース A → ControllerExtension.extend + override）- Manifest.json に `sap.ui5/extends/extensions/sap.ui.controllerExtensions` と `controllerName` エントリーがある場合。ケース B（通常のオブジェクト）が圧倒的に一般的です。ケース B ではコントローラーファイルを変更せず、報告して次に進んでください。ケース A では実際のコードのモダナイゼーションが必要です。カスタム（非 Fiori Elements）アプリで、`sap.ui.controller()` が単独のコントローラーを定義しているだけの場合は、代わりに `fix-js-globals`（ケース 9）を使用してください。
Kafka Streams アプリ（JVM 組み込みのストリーム処理）の設計、構築、デバッグに使用します。ユーザーが KStream、KTable、topology、TopologyTestDriver、StreamsBuilder、インタラクティブクエリ、GlobalKTable、joins/windows/aggregations、またはデバッグの問題（リバランシング、ステートストア、ラグ、デシリアライズエラー）に言及した場合に使用します。WarpStream 向けの Kafka Streams の最適化や、WarpStream 用の Kafka Streams クライアント設定の調整にも使用します。Flink、コネクター、CDC、または単純な producer/consumer には使用しないでください。
Karpathy 流のエージェントエンジニアリングをあらゆるコーディングや構築のタスクに適用する。ユーザーがエージェント駆動のワークフローを構築したい、CLAUDE.md や AGENTS.md を書きたい、明確な成功基準でエージェントを編成したい、あるいは「agent loop」「let the agent handle it」「agentic coding」「set up agent workflow」などと言った場合にこのスキルを使用する。Karpathy claude coding notes の 7 ステップの内側ループを含む。
.keep-the-why があるプロジェクト、Keep the Why について質問された場合、または設定を依頼された場合に、コードでは説明できない理由（意思決定、却下した代替案、回避策、インシデント、制約）を抽出して保持します。プロジェクトのセットアップやメンテナーへのインタビューも対象です。変更内容の記録（Keep a Changelog を参照）ではなく、理由のみを扱います。このスキルの仕組みに関する質問、苦情、フィードバック、設定変更も対象です。それ以外の場合、つまり .keep-the-why も該当する依頼もなければ、このスキルを使用、提案、言及してはならず、締めくくりで記録を提案することもできません。
ddtrace.llmobs SDKを使用する、自己完結型のPython実験クライアントを生成します。実行可能な.pyスクリプト、またはDataDogの標準リファレンスノートブックのスタイルに沿ったJupyter .ipynbノートブックを出力します。「Python実験を生成」「SDK実験を書く」「ddtrace実験を作成」「Pythonノートブック実験」「LLM Obs SDKを使う」と依頼された場合、または`ddtrace`がインストール済みで慣用的なSDKコードを求めている場合に使用します。
PostgreSQL 18+ のデータベース開発におけるエンタープライズ向けベストプラクティス。ユーザーが以下を行う場合に使用します。- スキーマ、テーブル、関数、プロシージャ、トリガーの作成 - PL/pgSQL コードの作成（命名規則：l_、in_、io_、co_ の各プレフィックス）- Table API の実装（SECURITY DEFINER 関数、スキーマ分離）- マイグレーション、インデックス、制約、クエリパフォーマンスの管理 - PostgreSQL 18+ の機能（uuidv7、仮想列）の利用 - Medallion Architecture データウェアハウス（Bronze/Silver/Gold）の構築 - アンチパターンのコードレビュー、Oracle PL/SQL からの移行。主要パターン：- 3 スキーマ分離：data（テーブル）→ private（内部）→ api（外部）- Table API：すべてのアクセスを search_path を設定した SECURITY DEFINER 経由にする - ネイティブ PL/pgSQL マイグレーションシステム（Flyway/Liquibase 不要）- Trivadis 命名規則：l_（ローカル）、in_（入力）、io_（入出力）、co_（定数）
任意の API について、AI エージェントとの互換性を分析します。8 つの柱（48 項目）にわたって OpenAPI 仕様をスキャンし、エージェント対応度を 0～100 で評価して、優先順位付きの修正案を提示します。「API はエージェント対応か」「API をスキャンして」「OpenAPI 仕様を分析して」「AI エージェントにとって API の問題点は何か」「API はどれくらいエージェントに適しているか」と尋ねられた場合や、AI での利用に向けて API を改善したい場合に使用します。MCP 経由でローカル仕様と Postman コレクションに対応します。
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。