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
ADF ツールの Windows および Git Bash 互換性。次の場合に積極的に使用します：(1) ADF CLI ツールでの MSYS_NO_PATHCONV の使用、(2) ADF npm ビルド実行時の Git Bash によるパス変換、(3) Git Bash から呼び出す ADF 用 PowerShell スクリプト、(4) Windows の Git Bash から Azure CLI を使用した ADF デプロイ、(5) Windows での ARM テンプレートのエクスポート問題、(6) Windows 上の ADF utilities npm パッケージ、(7) JSON パイプライン定義の改行コード問題。提供内容：MSYS 環境変数の設定例、Windows の npm の修正方法、Bash から PowerShell を呼び出すパターン、Git Bash での Azure CLI 認証。
PostHog サンドボックスで問題なく動作する Streamlit アプリのソースコードを書く——PostHog データを読み取る posthog_apps.query() ブリッジ、サンドボックスイメージに組み込まれたパッケージ、Streamlit の再実行をまたぐキャッシュとセッション状態、レイアウトとグラフのパターン、および隣に同梱されるヘルパーモジュールやデータファイルを含む app.py エントリポイント。PostHog Streamlit アプリの Python ソースを作成・デバッグするとき、アプリ内のクエリが失敗したとき、または「write a streamlit app that shows PostHog data」と依頼されたときに使用。
Platform またはコードで画像、動画、Web カメラ、ストリームに対して Ultralytics YOLO 推論をテスト、実行、デプロイするときに使用 — Platform Predict と専用エンドポイント、model.predict()/yolo predict、Results API の boxes/masks/keypoints、永続トラッキング、注釈付き動画、カウント、ヒートマップ、速度、待ち行列、駐車などの Solutions。最適化されたランタイムエクスポートについては yolo-export を参照。
Java の実装作業をテスト駆動開発（TDD）で進める場合に使用する。テストリストの維持、次の振る舞いの選択、先に失敗するテストを書くこと、テストを通すのに必要な分だけプロダクションコードを実装すること、テストをグリーンに保ちながらリファクタリングすることを含む。次のようなリクエストでトリガーする: Apply TDD、Use test-driven development、Drive this Java change with tests、Write the failing test first、Red-green-refactor this feature。Plinth Toolkit の一部
AI コーディングエージェント向けの軽量な単独設計仕様です。コードベースをスキャン → 範囲を限定した確認（詰問ではなく3～5問）→ レビュー済み設計ドキュメントを docs/plans/ に作成 → 独立した採点レビュー → 終了。タスクボードもビルドもありません。実装に着手する前に仕様を議論、引き継ぎ、レビューしたい場合に使用します。ビルドの準備ができたら absolute-work に引き継ぎます。次のフレーズで起動します：「absolute spec」「write a spec」「spec out this feature」「draft a design doc」「I want a spec to hand off / review, don't build it yet」。
アルゴリズム計算量（Big-O）のレビューです。ネストしたループ、N+1クエリ、指数時間の再帰、二次時間の文字列構築など、意図しない計算量の増大を検出します。Python、JavaScript/TypeScript、Java、Goなどに対応します。Big-Oが重要なコードの作成、レビュー、リファクタリング時に使用します。ユーザーが「Big-O」と明示していなくても、パフォーマンスレビュー、ホットパスのリファクタリング、「なぜ遅いのか」という質問、規模が拡大するデータ（ループ、再帰、コレクション、ORMアクセス）の処理では、このスキルを使って時間・空間計算量を分類し、修正案を提示します。「パフォーマンスをレビューして」「遅いコードを見つけて」「高速化して」「このコードはO(n²)」などの依頼や、コレクションを処理するコードの確認時は特に使用します。
構造、スケーラビリティ、エンタープライズ対応、パフォーマンス、セキュリティ、運用、データの 7 つの観点からアーキテクチャをレビューし、スコア付きレポートを作成します。「review architecture」「critique design」「audit system」「assess scalability」「enterprise readiness」「technical due diligence」で起動します。図の作成には使わず、architecture-diagram を使用してください。浅いモジュールを対話的に探す場合や、単一モジュールのインターフェースと境界を設計する場合には使わず、module-deepening を使用してください。
構造とprops／slotsの設計分解を使ってDrupal CanvasのナビゲーションUI（メインナビ、フッターリンク、サイドバーナビ、モバイルドロワー、パンくずリスト）を計画・構築し、その後canvas-data-fetchingのJSON:APIメニューまたはページコンテキストのパターンを利用します。ナビゲーション、ヘッダー／フッターリンク、メニュー、menu_items、モバイルナビ、パンくずリストを求められた場合に使用。レイアウトとAPIの草案作成後にcanvas-design-decompositionを実行し、SWR、useJsonApiClient、sortMenu、メニューのフォールバックにはcanvas-data-fetchingの手順を適用。
Git 2.49以降の機能と最新のGitワークフロー（2025-2026）。次の場合に先回りして有効化します：（1）Git 2.49以降の機能（reftables、sparse-checkout、partial clone、worktrees）、（2）partial clone向けのgit-backfill、（3）reftablesへの移行（fileバックエンドからreftableバックエンドへ）、（4）モノレポ向けsparse-checkout、（5）並行開発向けgit worktrees、（6）partial clone（--filter=blob:none）、（7）コミットグラフとビットマップの最適化、（8）トランクベース開発ワークフロー、（9）Git LFS、（10）従来のコマンドに代わる最新の選択肢。機能リファレンス、バージョン検出スニペット、sparse-checkoutの設定、worktreeワークフローのパターン、旧バージョンのGitからの移行ガイダンスを提供します。
AI エンジニア職向けの模擬面接コーチです。AI Engineering from Scratch の面接問題集を基にしています。質問またはインシデントシナリオを1つ提示して停止し、学習者自身の回答を待ちます。その後、問題集に照らして回答を評価し、追加質問を1つずつ行い、各弱点を該当するレッスンやマニュアルのセクションに案内します。INTERVIEW-LEARNING.md に追記のみの記録を保持します。トリガーフレーズ：「interview prep」「mock interview」「ask me an interview question」「practise for my AI engineering interview」「run an incident scenario」「debugging round」「system design round」「inference engineer loop」「review my interview gaps」「how ready am I for the interview」。
コンテナとクラウドに対応する、最新の DevOps および CI/CD の bash 自動化パターン（2025）。次の場合に積極的に使用します。(1) CI/CD スクリプトの作成（GitHub Actions、GitLab CI、Azure DevOps）、(2) コンテナ対応シェルスクリプト（コンテナ、Kubernetes Pod の検出）、(3) クラウドプロバイダー用ヘルパー（AWS CLI、Azure CLI、gcloud）、(4) bash によるブルーグリーンデプロイとカナリアデプロイ、(5) 冪等なロールバックスクリプトの作成、(6) bash からの Docker/Compose 連携、(7) 環境間の変数管理、(8) ビルドマトリクスのオーケストレーション。提供内容：コピーして使える CI スニペット、コンテナ検出ヘルパー、クラウド CLI ラッパー、デプロイオーケストレーションパターン、冪等なロールバックテンプレート
汎用的なデフォルトではなく、このプロジェクトですでに採用されている方法で Node.js と Bun のバックエンドコードを記述します。TypeScript を優先するリファレンスとしてランタイムを検出し、HTTP サーバー、Zod による境界検証、型付きエラー処理、pino ロギング、データベースアクセス、認証、BullMQ キュー、キャッシュ、非同期処理とグレースフルシャットダウンのパターン、セキュリティ、CLI ツール、テスト、可観測性に関する実際の規約を適用します。単に動くだけでなく、プロジェクトに即したレビュー可能な変更を実現します。このプロジェクトの Node.js または Bun バックエンドに関わり、汎用的なデフォルトではなくプロジェクトの規約に従う必要があるタスクで使用します。
毎回同じ方法で 1 つのナビゲート可能な機能を立ち上げる — 固定の lib/features/<feature>/presentation/ フォルダ（ダムな View + 1 対 1 の Notifier/AsyncNotifier ViewModel + widgets/ + スコープ付き <feature>_providers.dart）、下方向のみの依存で機能をまたぐインポートなし、リアクティブな読み取りはリポジトリの .watch() に基づくスコープ付き StreamProvider、すべての変更はリポジトリの単一書き込みパスメソッドを経由、型付き Result/Failure を AsyncValue として提示、パスパラメータに識別子を持つ型付き go_router ルート、ロケール間の ARB の一致、family+autoDispose によるキー付け、EdgeInsetsDirectional のみのジオメトリ。画面、タブ、機能フォルダを追加するとき、機能の Notifier/ViewModel やスコープ付き stream provider を接続するとき、ルートを登録するとき、新しい画面の ARB キーを追加するとき、肥大化した機能を分割するとき、またはその View が読み取る永続レコードを追加するときに使用する。
脆弱性の状態、メンテナンス状況、人気度、コミュニティ、セキュリティ態勢を評価し、安全で健全なオープンソースパッケージの選定を支援します。次の場合に使用します。Agent が新しい依存関係を導入する場合、ユーザーが「X にはどのパッケージを使うべき？」と尋ねる場合、パッケージ（A と B）の比較を求める場合、パッケージの安全性を尋ねる場合、「安全な代替パッケージ」を求める場合、「dependency health」「package chooser」「package security」に言及した場合
パラメーター展開、パターンマッチング、正規表現、テキスト処理など、高度な bash 文字列操作（2025）。次の場合に積極的に使用します。(1) パラメーター展開（接頭辞／接尾辞の削除、検索／置換、部分文字列）、(2) [[ =~ ]] と BASH_REMATCH による正規表現マッチング、(3) 大文字／小文字の変換、(4) sed/awk を使わない部分文字列の抽出、(5) IFS による文字列の配列への分割、(6) 安全な補間のためのエスケープ、(7) bash のみで行う URL エンコード／デコード、(8) 空白のトリミング、(9) 高頻度ループでのサブシェルのオーバーヘッド回避。提供内容：パラメーター展開のチートシート、BASH_REMATCH の例を含む正規表現パターン、大文字／小文字変換のレシピ、IFS による分割／結合パターン
純粋な Dart の値オブジェクトコアを強制し、あらゆる数量を正準的に保存する——金額は各通貨の実際の ISO-4217 指数に対応する整数の最小単位で保存し（決して *100 しない）、物理量は SI の整数単位で保存し、タイムスタンプは UTC で保存する——変換は表示の境界でのみ行う。double/num の金額、通貨をまたぐ演算、未知の通貨を既定で小数点以下 2 桁にすることは禁止する。金額のすべての除算を単一の最大剰余法 allocate() プリミティブ経由にして、各部分の合計が常に最小単位まで正確に全体と一致するようにする。合計は保存せず導出し、エンティティは安定した id で関連付け、DateTime.now ではなく Clock を注入する。Money、Currency、または単位の値オブジェクトを定義・変更するとき、金額を解析・整形するとき、金額を分割、按分、割引、税/チップ、配分するとき、通貨や為替レートを追加するとき、数量を変換するとき、または float 金額、ハードコードされた 100、通貨をまたぐ、1 セントずれ、保存された合計のドリフトのバグを修正するときに使用する。
ユーザーが「これはどこに置けばよいか」「X から Y をインポートできるか」「Angular のフォルダー構成」と尋ねる場合、機能の分離、遅延読み込みの配置、依存関係違反、アーキテクチャ監査、循環依存、インポートサイクル、barrel ファイル、バンドルサイズ、初期読み込みのパフォーマンス、signal store の配置、状態管理に言及する場合、またはフォルダー間で Angular のコンポーネント、サービス、モジュールを作成・移動する場合に、このスキルを使用します。アーキテクチャ準拠の PR レビュー、新機能のスキャフォールディング、eslint-boundaries の設定にも使用します。配置の判断、依存関係ルール、分離パターン、アーキテクチャ検証を支援する Angular エンタープライズアーキテクチャアドバイザーです。
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。