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
Claude Code プラグインの開発、アーキテクチャ、ディレクトリ構成、コンポーネント、市場への公開に関する総合ガイドです。次の場合に積極的に有効化します：(1) プラグインをゼロから作成する、(2) プラグインを構築またはスキャフォールドする、(3) plugin.json を記述する、(4) コマンド／エージェント／スキル／フック／MCP サーバーを追加する、(5) コードをプラグインとしてパッケージ化する、(6) マーケットプレイスに公開する、(7) プラグイン構造を検証する、(8) marketplace.json に登録する、(9) クロスプラットフォーム互換性を確保する、(10) バージョンとメタデータを同期する。提供内容：プラグインのスキーマ、構成、ワークフロー、公開手順。
メモ化、コード分割、バンドルサイズの削減、再レンダリングの排除、プロファイリングなど、React のパフォーマンス最適化パターンを扱います。React Compiler による自動最適化、memo/useMemo/useCallback の手動適用、Suspense と React.lazy、barrel ファイルの回避、大規模リストでの content-visibility、緊急性の低い更新に対する startTransition、React DevTools によるプロファイリングを網羅します。React アプリのパフォーマンス最適化、バンドルサイズの削減、不要な再レンダリングの排除、遅いコンポーネントのデバッグ、コード分割、レンダリングのボトルネック分析に使用します。パフォーマンス監査、バンドル分析、再レンダリング診断、遅延読み込み、仮想化にも使用できます。
TanStack エコシステム（Query、Router、Table、Form、Start）に精通した、React シニア／リード開発者としての20年の専門知識。次の場合に使用します：（1）TanStack ライブラリを使った React アプリの構築、（2）クリーンコードを目指した React コードのレビュー／リファクタリング、（3）React/TanStack の問題のデバッグ、（4）保守しやすいプロジェクト構成のセットアップ、（5）React アプリのパフォーマンス最適化、（6）特定のユースケースに適したライブラリの選定、（7）一般的なバグやメモリリークの防止、（8）KISS と「少ないほど豊か」のベストプラクティスの実践。トリガーキーワード：React、TanStack、React Query、TanStack Router、TanStack Table、TanStack Form、TanStack Start、Vinxi、clean code、refactor、performance、debugging。
プロジェクトに SVG グラフィック（インライン SVG、外部 SVG ファイル、SVG アイコン、SVG イラスト、SVG ベースのデータビジュアライゼーション）が含まれる場合は、必ずこのスキルを読み込みます。必要に応じて、SVG に適切なアクセシブルなタイトル、説明、ARIA ロールを必ず設定します。意味のある SVG には必ず <title> と <desc> を追加し、role="img" を設定して aria-labelledby からそれらの要素を参照します。信頼できない SVG やユーザーがアップロードした SVG をプロジェクトで受け付ける場合にもこのスキルを適用し、描画前にサニタイズします。
カスタムエディターとカテゴリエディターを使ってオブジェクトのプロパティを参照・編集する Syncfusion WPF PropertyGrid の実装に使用します。プロパティインスペクター、Visual Studio の「プロパティ」ウィンドウに似たプロパティパネル、WPF でのオブジェクトプロパティの動的な確認・編集に適しています。カスタム値エディター、カテゴリエディター、コレクション編集、デザイン時のプロパティエディターのカスタマイズを扱います。
Windows Presentation Foundation アプリケーションで Syncfusion WPF Sparkline（SfSparkline）コントロールを実装するための包括的なガイドです。スパークライン、ミニチャート、トレンドの可視化に使用します。スパークラインの種類（ライン、カラム、エリア、WinLoss）、マーカー、トラックボール、範囲帯、軸コントロール、WPF アプリケーションでコンパクトにデータを可視化するためのセグメントのカスタマイズを扱います。
複数ステップのプロセスを可視化する Syncfusion WPF SfStepProgressBar の実装に使用します。ウィザードのステップ、注文追跡、ステッパーインジケーター、チェックアウトフロー、登録ウィザード、WPF のオンボーディング手順の構築に適しています。StepViewItem、SelectedIndex、SelectedItemStatus、ステップマーカーのカスタマイズ、接続線、データバインディング、ステップ状態に応じたテンプレートセレクターを扱います。
Three.js でマウスピッキング、ホバー検出、オブジェクト選択、視線判定を実装するときに使用する。mousemove のたびにレイキャストする、フィルタリングに layers を使わない、recursive フラグを欠かすといったよくある間違いを防ぐ。Raycaster、setFromCamera、交差結果の形式、InstancedMesh のピッキング、layers、パフォーマンスをカバーする。キーワード：Raycaster、mouse picking、intersectObjects、click、hover、setFromCamera、intersection、instanceId、object selection、click on 3D object、detect mouse over、pick element。
Three.js シーンにサウンドを追加するときに使用する: 背景音楽、3D 空間オーディオ、またはオーディオ可視化。ブラウザの自動再生ポリシーの無視、AudioListener をカメラにアタッチしない、誤った距離モデルといったよくある間違いを防ぐ。AudioListener、Audio、PositionalAudio、AudioAnalyser を扱う。キーワード: audio、sound、AudioListener、PositionalAudio、3D audio、spatial audio、music、AudioAnalyser、Web Audio API、play sound、add music、sound in 3D scene。
Three.js のシーンに物理シミュレーションを追加するときに使用する：剛体、衝突、制約、レイキャスト。Vec3/Vector3 の誤った変換、world.step() の欠落、誤ったエンジンの選択といったよくある間違いを防ぐ。Three.js との同期パターンを用いた cannon-es と Rapier、およびパフォーマンス比較を扱う。キーワード：physics、cannon-es、Rapier、rigid body、collider、collision、gravity、simulation、WASM、constraint、joint、objects fall、collision detection、bouncing、realistic movement。
SQL Server と Azure SQL 向けの高度な T-SQL パターンとテクニック。次の場合に積極的に有効化します：（1）CTE と再帰クエリの作成、（2）APPLY 演算子（CROSS APPLY、OUTER APPLY）、（3）MERGE ステートメントと OUTPUT 句、（4）テンポラルテーブル（システムバージョン管理）、（5）In-Memory OLTP／メモリ最適化テーブル、（6）高度なグループ化（ROLLUP、CUBE、GROUPING SETS）、（7）PIVOT と UNPIVOT、（8）PARTITION BY を使った ROW_NUMBER/RANK/DENSE_RANK、（9）再帰 CTE または HierarchyId による階層構造、（10）JSON_ARRAYAGG と STRING_AGG のパターン。各テクニックの例を含むパターンカタログ、パフォーマンス上のトレードオフ、一般的な高度なクエリ構造に使えるコピー＆ペースト可能なテンプレートを提供します
指定した期間の CawPlan ステータスレポートを生成します。単一製品（進捗、リスク分析、優先度の提案、要約）、Team（CawPlan 製品ライン）、または指定メンバーを対象にできます。後者 2 つはチケット変更に基づいて完了状況を集計します。また、指定したラベルカテゴリと任意のタイトルキーワードで、バックログやバージョンをまたぐものを含む製品全体の未解決チケットを一覧表示します。製品のステータスレポート、進捗レポート、リスク概要、リリース準備状況、優先度の提案、製品の現行または指定バージョンの未解決チケット、または「残りの Collage のバグ」のような製品全体の絞り込み一覧を求める場合に使用します。期間を指定した Team／製品ラインの状況、期間中に再オープンされた製品／Team／バージョンのチケット、特定メンバーの期間内のタスク完了状況（本人ではない場合。本人の「自分のタスク」には `cawplan-my-work` を使用）を尋ねられた場合にも使います。生のアクティビティフィード、ユーザーアクティビティ、チケット作成、メトリクスダッシュボード、重大な問題一覧には使用しません。
ブランチで実際に変更された内容に一致する GitHub プルリクエストを作成します。ブランチ名や楽観的な要約ではなく、実際のベースブランチに照らして検証します。真のベースブランチとの差分全体を読み、保護ブランチ・空ブランチ・競合マーカーがある場合は停止します。作業ツリーに未コミットの変更があれば、まず `commit` を実行します。差分から種類、範囲、破壊的変更を分類し、関連する最小限のチェックを実行してブランチをプッシュした後、`gh` で PR を作成し、番号、URL、状態を確認します。テスト合格や存在しない破壊的変更を捏造せず、ブランチがリモートにない状態では PR を作成しません。`gh` がない場合は、準備済みのタイトル、本文、比較 URL を提示します。ユーザーが PR の作成を明示的に依頼した場合にのみ使用します。
WinDbg MCP（クラッシュダンプ、!analyze、!syncblk、!dlk、!runaway、!dumpheap、!gcroot、BSOD）、dotnet-dump、SOS を使用した lldb、createdump、コンテナ診断（Docker、Kubernetes）を用いて、Windows および Linux/macOS アプリケーション（ネイティブ、.NET/CLR、混合モード）をデバッグします。ハング／デッドロック診断、高 CPU のトリアージ、メモリリーク調査、カーネルデバッグ、本番環境向け dotnet-monitor を扱います。17 のトピック領域を網羅します。通常の .NET SDK プロファイリング、ベンチマーク設計、CI テストのデバッグには使用しないでください。
Feishu OpenAPI メソッドをローカルで閲覧し、汎用 API 呼び出しを中継します。3 部構成の `service.resource.method` スキーマで、オフラインのままパス、パラメーター、scope を検索できます。`feishu-cli api <method> <path>` で任意のエンドポイントを直接呼び出せます（v1.29+、未ラップの API 2500 件以上に対応）。Feishu に XX API があるか、X API のパラメーター、X メソッドに必要な scope、OpenAPI メソッドの閲覧、SDK での呼び出し方法、未ラップの Feishu API の呼び出しについて尋ねられた場合に使用します。不適用：オンラインの最新スキーマの確認（OpenAPI Explorer を使用してください。ローカルメタデータは Feishu Open Platform より古い場合があります）。
UI5 linter が報告するものの自動修正できない Content Security Policy（CSP）準拠の問題を修正する。linter が次を出力するときにこのスキルを使用：- `csp-unsafe-inline-script`、メッセージ "Use of unsafe inline script"。トリガー：HTML ファイル内のインライン JavaScript、src 属性のない script タグ、HTML 内の onclick/onload ハンドラー。ユーザーが 'security headers'、'inline script warning'、'CSP policy'、'unsafe-inline'、'Content-Security-Policy' に言及したときにも使用。CSP 準拠のためにインラインスクリプトを外部ファイルへ移すためのガイダンスを提供する。
UI5 linter が報告しない、JS ファイル内の実行時を壊すパターンを修正する。次の場合にこのスキルを使用：- 現代化後にテストが "ReferenceError"、"TypeError: Cannot read properties of undefined"、または "X is not defined" で失敗する - linter が残りのエラーをゼロと表示するのにテストが実行時にクラッシュする - modernize-ui5-app ワークフローのフェーズ 3、ステップ 3.2（並列 globals バッチの後、fix-cyclic-deps の前に実行） - ユーザーが "runtime errors after modernization"、"test failures after modernization"、"global namespace still used" に言及 - fix-js-globals と fix-cyclic-deps を実行してもテストが依然として失敗する - テスト出力で "X is not a constructor" やモジュール読み込みエラーが見える。linter は JS 内の sap.* グローバルのみを検査する。アプリ固有の名前空間パターン（例：com.example.app.utils.Module）は linter には見えない。このスキルはそれらをすべての JS ファイル——アプリのソースとテストの両方——で検出して修正する。注意：XML ファイル内のアプリ名前空間グローバルは `fix-xml-globals` が処理する——このスキルではない。
UI5 linter が報告するものの自動修正できない、部分的に非推奨となった API の使用を修正します。linter が以下を出力する場合にこの skill を使用します： - Parameters.get、JSONModel.loadData、Mobile.init、ODataModel.v2.createEntry、View.create、Fragment.load、Router コンストラクターの `no-deprecated-api` - JS バインディングにおける文字列 formatter の `unsupported-api-usage` トリガー：オブジェクトパラメーターなしの Parameters.get、bAsync=false の JSONModel.loadData、homeIcon 付きの Mobile.init、batchGroupId 付きの createEntry、非 XML 型の View.create/Fragment.load、async:true なしの Router、JS における文字列としての formatter。部分的に非推奨となった各 API 変種に対する具体的な修正パターンを提供します。
GitHub の AI 搭載セキュリティおよび自動化機能（2025-2026）。次の場合に積極的に有効化します：（1）PR での GitHub Copilot（Copilot コードレビュー、Copilot autofix）、（2）GitHub Advanced Security（CodeQL、シークレットスキャン、依存関係レビュー）、（3）Copilot Workspace、（4）GitHub Models（gh models eval、プロンプト評価）、（5）GitHub Copilot CLI 2.x、（6）AI 支援による Issue のトリアージ、（7）Copilot 拡張機能とスキルセット、（8）Copilot Enterprise のコンテキスト（ナレッジベース）、（9）依存関係の自動更新（Dependabot AI グルーピング）、（10）アプリ生成用の Spark。機能カタログ、Copilot CLI コマンドリファレンス、gh models eval の例、GHAS の設定、Copilot Workspace の使い方を提供します
Ivan Grynenko の cursorrules に基づく Drupal のセキュリティおよびコーディング規則を、OWASP Top 10 (2021) のカテゴリ別に整理しています。認証、アクセス制御、インジェクション（SQL、XSS）、暗号化の失敗、セキュリティ設定ミス、脆弱な依存関係、SSRF、安全でない設計、完全性、ログ記録のほか、データベース標準とファイル権限も扱います。Drupal コードのセキュリティに関する記述やレビュー、ユーザー入力の処理、クエリの作成、ファイルアップロードの処理、権限やアクセスチェックの追加、外部への HTTP リクエスト、セキュリティレビューの準備時に使用します。
ネイティブらしい macOS アプリの UI をデザイン、構築します。デスクトップアプリ、macOS アプリ、Mac スタイルのインターフェース、Apple スタイルの UI、システムユーティリティ、または Mac ネイティブのような外観や操作感が求められるものをユーザーが依頼した場合に使用します。「ネイティブな操作感」「デスクトップアプリのデザイン」「Apple のデザインパターン」「サイドバーのレイアウト」「信号機ボタン」などに言及した場合や、macOS に馴染むツール／ユーティリティを作りたい場合にも使用します。レイアウト、構成、インタラクションパターン、アニメーション、ライト／ダークモード、Apple が作ったように感じさせる細部を扱います。
Microsoft .NET Microservices Architecture Guide のリファレンス。次の場合に積極的に有効化します：（1）Microsoft .NET Microservices Architecture for Containerized .NET Applications のパターンの読解または適用、（2）eShopOnContainers のリファレンスアーキテクチャ、（3）DDD と境界づけられたコンテキスト、（4）統合イベント（RabbitMQ、Azure Service Bus）、（5）API ゲートウェイパターン（Ocelot、YARP）、（6）回復性パターン（Polly）、（7）データパターン（CQRS、イベントソーシング）、（8）マイクロサービスのテスト戦略、（9）Kubernetes/AKS/Container Apps へのデプロイ。章ごとの要約、eShopOnContainers のコードパターン、同期／非同期統合の判断マトリックス、ガイドの該当セクションへのリンクを提供します
Python の LangChain Deep Agents アプリケーションを Pydantic AI と Pydantic AI Harness に移行します。ソースが上流の `deepagents` パッケージを使用している場合、またはその middleware、backends、skills、memory、subagents、sandbox の契約を明確に再現している場合に使用します。通常の LangChain、LangGraph、LCEL の移行には `migrating-langchain-to-pydantic-ai` を、Harness の新規利用には `pydantic-ai-harness` を使用します。
再現可能な派生コンテンツを強制する — すべてのデバイスがキーのみから同一に計算しなければならず、サーバーは不要。キーは注入され、クロックから読んではならない。暦日キーは瞬間ではなく暦上の日付であり、1 つの日の定義がすべての比較に用いられる。シードは指定されたハッシュと混合ステップで、自分が所有する PRNG に供給され、`dart:math` の `Random` は決して使わない。エントロピーの源はちょうど 1 つであり、`DateTime.now()` も、環境依存の `Random()` も、`identityHashCode` による順序付けもない。コンテンツは保存ではなく (key, generatorVersion) から再生成される。出荷済みの生成器は凍結され、改善はバージョン付きの切り替えであり、履歴を書き換えるその場での編集ではない。そして独立した oracle からのフィンガープリントを含むコミット済みのゴールデンベクターテーブルで固定され、レビュー済みのコマンドによってのみ再生成され、CI は検証するが決して bless しない。シードや日付からコンテンツを生成する場合、ゴールデンベクタを作成・再生成する場合、生成器をバージョン管理する場合、またはデバイスや実行の間で異なる出力をデバッグする場合に使用。
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。