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
Three.js シーンで IFC/BIM モデルを読み込んで表示するときに使用。非推奨の web-ifc-three を使う、AGPL-3.0 ライセンスの影響を無視する、ストリーミングせずに大きな IFC ファイルを読み込むといったよくある誤りを防ぐ。web-ifc（MIT）、@thatopen/components（AGPL-3.0）、IFC の読み込み、空間ツリー、プロパティ抽出を網羅。キーワード：IFC、BIM、web-ifc、IFC viewer、@thatopen/components、建築モデル、architecture、IFC 読み込み、空間ツリー、BIM viewer、ブラウザで IFC を表示、建物を読み込む、Web BIM viewer。
Apple による権威ある App Intents のベストプラクティス。App Intents のベストプラクティスや正確性のレビューを行うとき、および App Intents のコードを書く、レビューする、リファクタリングする、拡張するときに参照する。これらのトピックについて従来の学習内容に優先する。コード生成では、以下のいずれかに取り組む際に該当するリファレンスを参照すること：- execution-model：perform() は Sendable であり @MainActor ではない（await MainActor.run でホップする）。再試行可能（restartPerform）なので、不可逆な処理は最後に行う。破壊的な処理の前に requestConfirmation を呼ぶ。戻り値は .result(...) ファクトリ経由で返し、裸の値を返さない。- entities-and-queries：AppEntity.id は起動とデバイスをまたいで安定している必要がある。entities(for:)（バッチ）とデフォルトが空の suggestedEntities()。EntityStringQuery.entities(matching:) は自動フィルタされない。システムから見えるのは @Property メンバーのみ。EnumerableEntityQuery は全件を読み込む（大規模ストアには EntityPropertyQuery を使う）。- entity-property-queries：ショートカットの「Find X where…」には EntityPropertyQuery を使う——properties/sortingOptions/comparators。述語を実行するのは自分であり、フレームワークはそれを解析するだけ。- app-enum：AppEnum の raw 値は文字列として永続化される（番号の振り直しや並べ替えは決してしない）。すべての case に caseDisplayRepresentations のエントリが必要で、なければ実行時 fatalError になる。- parameters / parameter-summaries：requestValue と needsValueError。非オプションの AppEnum は自動で曖昧性解消される。Summary(...) にあるパラメータだけがショートカットエディタに表示される。条件付き表示には When/Switch を使う。- dependencies：@Dependency は Sendable で、起動時に登録する必要がある（未登録 = fatalError）。intent/query に付け、AppEntity/AppEnum には決して付けない。- results-and-errors：実際のメッセージが表示されるのは CustomLocalizedStringResourceConvertible のエラーのみ。あらかじめ用意された AppIntentError.*（iOS 18+）。- donation：アプリ内アクションは自動ではドネーションされない——IntentDonationManager.shared.donate を呼ぶ。PredictableIntent は説明のみ。- localization：ユーザー向け文字列はリテラルの LocalizedStringResource でなければならない（実行時の String からは抽出可能なキーが得られない）。- app-shortcut-phrases：shortTitle/systemImageName を指定する。\\(.applicationName) を含めないと、実行時インデックスがそのフレーズを黙って破棄する。- url-representation：開く操作とユニバーサルリンクには OpenIntent / OpenURLIntent / URLRepresentableEntity を使う。- configuration-intents：WidgetConfigurationIntent / ControlConfigurationIntent はパラメータのみで、perform() はない。- factoring：AppEnum（固定セット）と AppEntity+query（動的）と素の @Parameter の使い分け。1 つの原子タスクにつき 1 つの intent。iOS 26/27 の新 API 採用には、代わりに app-intents-whats-new-27 skill を使う。
Document プロトコルを使って SwiftUI でドキュメントベースのアプリを構築・移行するための権威あるガイド（iOS 27 および同時期のリリース、macOS Golden Gate を含む）。以下に該当するときに参照する：新しいドキュメントベースのアプリを構築する。ドキュメントの開く、編集、保存、エクスポートのフローを実装する。DocumentGroup または DocumentGroupLaunchScene を扱う。DocumentReader または DocumentWriter を実装する。FileWrapperDocumentReader または FileWrapperDocumentWriter 経由で FileWrapper を使う。パッケージドキュメントを扱う。ドキュメントのファイル URL に直接アクセスする。読み書き中の進捗を報告する。元に戻す操作を登録する。FileDocument または ReferenceFileDocument から新しい API へ移行する。読み取り専用のドキュメントビューアを構築する。ドキュメントアプリで自動保存が機能しないとき。カスタム UTType をドキュメント形式として宣言する。
プロンプトなしで git ワークフロー全体をエンドツーエンドで実行する。デフォルトブランチから日付付きブランチを作成し（必要な場合）、説明的なメッセージで変更をステージしてコミットし、origin にプッシュし、PR を開き（リポジトリの PR テンプレートがあれば従う）、CI チェックが通るまで監視する。ユーザーがコミットして PR を開く、変更を出荷する、プッシュして PR する、checkout-commit-push-pr フローを実行するよう求めたときに使用。
アプリの読み込み前でも、Power Apps モバイルのインストール／起動失敗、npm run dev のエラー、パッケージのエントリーポイント不足、QR コード／デバイスでの起動問題を診断します。まずローカルで調査します。ロック済み依存関係の復元や Metro の再起動は明示的な承認がある場合に限り、パッケージのアップグレードや host/MSAL ソースの変更は行いません。実行中のネイティブアプリでは、サニタイズ済みのプロジェクト内 Metro ログを監視し、実行時エラーや空のリスト、真っ白な画面などの無音障害を診断します。起動のみの診断、症状、ポート／プラットフォームによる絞り込み、時間を限定した監視、変更を加えない --no-fix モードに対応します。インストール成功やログが静かなことだけでなく、元の症状を検証します。
npm、PyPI、Go、Cargo、Maven、NuGet にあるオープンソースパッケージの最新安定版を調べます。「X の最新バージョンは？」「どのバージョンを使うべき？」「X は非推奨？」「package.json/requirements.txt/Cargo.toml はどれくらい古い？」といった質問や、依存関係の追加・更新に必要なバージョン番号の確認に使用します。バージョンの固定、パッケージの保守状況の確認、インストール済みバージョンと最新バージョンの比較にも対応。プライベート／内部パッケージやドキュメントの検索には使用しないでください（context7 を使用）。
このスキルを使用して、Compose Compiler Reports（classes.txt、composables.txt、composables.csv、module.json）を有効化して読み取ることで、Jetpack Compose の安定性問題を診断する。Gradle DSL、release ビルドのみの要件、および stable、unstable、runtime、restartable、skippable、readonly、@static、@dynamic マーカーを含むクラス単位・composable 単位の安定性アノテーションの解釈方法を扱う。開発者が「なぜ再コンポーズするのか」と尋ねたとき、ジャンク、ドロップフレーム、スクロールの遅さ、高い再コンポーズ回数を報告したとき、パラメータが不安定だと疑ったとき、Compose Compiler Reports、classes.txt、composables.txt、module.json に言及したとき、またはどの composable がスキップ不可かを知りたいときに使用する。修正方法は兄弟スキルにあり、このスキルは診断のみを行う。
エンジニアリングマネージャーによるロードマップの計画、作業の優先順位付け、優先事項の効果的な伝達を支援します。20% 技術的負債フレームワーク（5 つの落とし穴を含む）、段階的リリースのストレステスト、保守コストモデル、Always Green デリバリー手法、スプリントのアンチパターン、カスタム機能の隠れたコスト、重要な期限に向けたプレイブック、参照クラス予測を用いる「プロジェクトの鉄則」、「技術プロジェクトはない」という位置付け方、機能ファクトリーの警告サインを提供します。ユーザーが「ロードマップ」「四半期計画」「OKR」「優先順位付け」「何に取り組むべきか」「計画サイクル」「バックログの整理」「ステークホルダーとの連携」「キャパシティ計画」「技術的負債」「いつも遅れている」「経営陣がエンジニアリング業務を理解していない」と述べた場合に使用します。
内部 RPGJS v5 ゲームプロジェクトでの管理、調査、インストール、実装に使用します。Codex が RPGJS v5 プロジェクトであるべきコードベースを扱う場合、特にゲームプレイ機能、マップ、イベント、サーバー／クライアントコード、`@rpgjs/*` 依存関係、Tiled ベースのコンテンツ、`.ce` UI ファイルに使用します。現在のプロジェクトが実際に RPGJS プロジェクトか確認し、そうでない場合は RPGJS v5 クイックスタートを読み、プロジェクトのひな形をインストールして、その状態を基準に作業を続ける場合にも使用します。
代表的なワークロード、Criterion、iai-callgrind、cargo-flamegraph、samply、DHAT、heap または pprof ツール、cargo-bloat、cargo-llvm-lines、ビルド時間を使用して、レイテンシ、スループット、CPU、アロケーション、メモリ、バイナリサイズ、コンパイル時間にわたって Rust のパフォーマンスを測定、プロファイル、最適化、回帰テストする。ユーザーが Rust コードの遅さ、メモリや CPU の高使用率、大きなバイナリ、ノイズの多いベンチマーク、テールレイテンシの回帰を報告した場合、またはパフォーマンス予算と証拠に基づく最適化を必要とする場合に使用。
AI が生成したばかりのコードをレビューして理解する。現在のリポジトリの未コミットまたはブランチ上の変更をスキャンし、Claude 風のライトテーマの 2 カラム Web ページを構築する — 左は変更ファイルのプロジェクトフォルダツリー、右は選択したファイルのシンタックスハイライトされた diff（追加/削除を未変更コードと明確に区別）で、サイドレールにはコードセグメントごとに関連する単位要件（相关单位需求）と平易なコード解説（代码解释）を表示する。"/understand"、"code review 这次改动"、"解释一下新生成的代码"、"看看这次变更" で呼び出す。
昇腾（Ascend）推論エコシステムのオープンソースコードリポジトリに関するインテリジェント Q&A エキスパートです。vLLM、vLLM-Ascend、MindIE-LLM、MindIE-SD、MindIE-Motor、MindIE-Turbo、msModelSlim (MindStudio-ModelSlim) などのリポジトリについて、専門的でわかりやすい説明を提供します。昇腾（Ascend）推論エコシステム関連プロジェクトについての問い合わせには必ずこのスキルを使用してください。使用方法、デプロイ手順、対応モデル、対応機能、システムアーキテクチャ、設定管理、デバッグ、テスト、トラブルシューティング、パフォーマンス最適化、カスタム開発、ソースコード解析など、あらゆる技術的な質問に対応します。中国語と英語での回答に対応し、deepwiki MCP ツールでリポジトリのナレッジベースを検索して、文脈に即した根拠のある回答を生成できます。Ascend inference ecosystem open-source code repository intelligent question-and-answer (Q&A) expert. Provide expert-level yet comprehensible explanations for repositories such as vLLM, vLLM-Ascend, MindIE-LLM, MindIE-SD, MindIE-Motor, MindIE-Turbo, and msModelSlim (MindStudio-ModelSlim). Use this skill when addressing user inquiries related to these Ascend inference ecosystem projects, including topics such as usage, deployment process, supported models, supported features, system architecture, configuration management, debugging, testing, troubleshooting, performance optimization, custom development, source code analysis, and any other technical issues about these projects. Support responses in both Chinese and English. Use deepwiki MCP tools to query repository knowledge bases and generate context-aware, evidence-based responses.
ソリューション設計スキル（Winston、アーキテクト）。ADR と体系的な NFR カバレッジを含む architecture.md を生成し、PRD のすべての FR/NFR を具体的な設計判断にマッピングする。単一のアーキテクチャは、将来の並行開発エージェントすべてに同じ API スタイル、データモデル、状態管理、命名規則、セキュリティ方針を共有させる — ここで整合性を取ることは実装時より 10 倍安価である。ユーザーが "design the architecture"、"create architecture"、"/architecture"、"solutioning"、"tech stack"、"system design"、"ADR"、"architecture decision record"、"data model"、"API design"、"NFR coverage"、"non-functional requirements" と言う場合、または PRD が完成した後に "what's next" / "ready for solutioning" と尋ねる場合に使用する。Create（新しい architecture.md）、Update（PRD の変更に合わせて改訂）、Validate（カバレッジと ADR の完全性を検査）をサポートする。計画のみ — アプリケーションコードの作成、テストの実行、lint、ビルドは決して行わない。
brooks-lint プラグイン自体のメンテナンスオーケストレーターです。author → eval → QA → trigger-audit → release の順にサブエージェントのパイプラインを実行し、スキルの追加・編集、評価スイートの更新、4 つのマニフェスト + すべての README 翻訳 + CHANGELOG + AGENTS/GEMINI の同期、トリガー境界の監査、リリース作成を行います。.codex/agents/ の 5 つのエージェント（skill-author、eval-curator、consistency-qa、trigger-boundary-auditor、release-manager）を駆動します。メンテナーが brooks-lint 自体の作業を依頼した場合に起動します。「add a new skill」「edit the brooks-debt guide」「update the eval suite」「fix the trigger descriptions」「make this change and validate it」「release brooks-lint」「bump and publish」および後続の「re-run」「re-validate」「update that skill」「redo the audit」「redo the X part again」が対象です。対象コードベースで brooks-lint の分析スキルを使う場合（brooks-review / brooks-audit / brooks-debt / brooks-test / brooks-health / brooks-sweep の担当）、変更を求めない brooks-lint に関する一般的な質問、または別のプラグインのメンテナンスでは起動しないでください。
Gemeente Amsterdam のアーキテクチャおよびエンジニアリング上の意思決定で必須です。技術スタックの選定、プロジェクト設定、リポジトリのスキャフォールディング、アーキテクチャ、Git ワークフロー、テスト、依存関係の評価、Docker、データベース、セキュリティ、アクセシビリティ、コードレビュー、CI/CD、その他の構造上の選択に使用します。承認済みスタック（Python/Django、FastAPI、Node.js/TypeScript、React、Next.js）、Conventional Commits、ブランチ保護、コミット署名、70-80% のテストカバレッジ、セキュリティ・バイ・デザイン、JWT RFC9068、CSP、README/ADR 標準、EU-PL v1.2、Docker、PostgreSQL、WCAG 2.1 AA を網羅します。
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。