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 の実際の並列エージェントランタイムで、真に独立した 3 件以上の障害を同時に診断・修正します。1 つの根本原因を、互いに矛盾する調査に分割することはありません。開始前に、トレース上の依存関係／設定／移行／デプロイが同じかどうかを確認して根本原因が共通でないことを検証し、各作業レーンに最適な専門エージェントを割り当て、失敗出力、スタックトレース、テスト名などの実際の証拠を提示します。バックグラウンド実行とワークツリー分離を使い、1 つのメッセージですべてのレーンを起動した後、元の障害をそれぞれ再実行して修正の競合を確認します。3 件未満のレーンや、原因が共通する可能性のある症状は並列化せず、レーンが同じ根本原因に収束した場合は、個別に解決したと主張せず統合し、部分的な成功も正直に報告します。ユーザーが明らかに独立した 3 件以上の障害の並列修正を依頼した場合に使用します。
何も変更せずに、このコンピューターとリポジトリが SDD に対応できる状態かを診断します。git リポジトリ、コーディングエージェント、git の ID、リモートへのアクセス（認証情報、ネットワーク、リポジトリが空のままかどうか）、孤立した worktree、依存関係、エディター、露出したデータ（git に保存済みのパスワード、A1 証明書または秘密鍵、.gitignore の対象外にある .env、ignore-scripts 未設定の npm、公開リポジトリ）を確認します。問題がなければ一行で回答し、問題があれば、まず妨げとなる項目を列挙し、それぞれを解決する正確なコマンドを示します。ユーザーが環境の確認を求めたとき、プロジェクトで最初の作業を始める前、または異常（commit の失敗、コマンドが見つからない、worktree が消えた）が起きたときに使用します。
このリポジトリで独立した作業の場を開く。プロジェクトフォルダの外に git worktree を作成し、リモートの最新の本番ブランチから派生した新しいブランチを使い、フォルダを整備し（依存関係、ローカルファイル）、エディタで開く。初回はリポジトリを調査し、わかったことを sdd/ambiente.md に書き込む。ユーザーが「作業の場を開く」「新しいセッション」「新しい独立したタスク」「X 用の worktree を作成」と言った場合、または進行中の別作業と混ざらないように機能追加や修正を始めたい場合に使用する。
1 つの承認ポイントでワークストリームを完了し本番環境へリリースする：何がリリースされるか（構文、テスト、diff 内のシークレット、古いベース）を自動で確認し、本番環境に何が正確に反映されるか、プッシュで自動公開されるかを一度だけ表示し、ユーザーの OK 後にのみコミット、統合、公開、確認を行う。ユーザーが 'release'、'publicar'、'subir para produção'、'fechar a frente'、'integrar' と言ったときにワークストリームのフォルダ内から使用する。sdd-new-session skill のもう一端である。
100 以上の EVM チェーンに対応する単一の HTTP API、Blockscout PRO API を介してブロックチェーンデータを利用する web3 アプリ、スクリプト、CLI、ボット、モバイルアプリ、デスクトップアプリを構築します。ユーザーが HTTP 経由でブロックチェーンデータ（トランザクション、ブロック、アドレス、トークン、NFT、ログ、コントラクトのコンテキスト、内部 tx、アカウント抽象化など）を読み取り、API を直接呼び出すソフトウェアを構築している場合は、必ずこのスキルを呼び出してください。`Blockscout PRO API`、`pro-api`、`proapi_`、`Blockscout API`、`block explorer API`、`api.blockscout.com` の直接的な言及、または「web3 アプリを構築」「オンチェーンデータのインデックス作成/検索」「ウォレット履歴」「NFT インベントリ」「複数チェーンのトランザクションログ」「Blockscout API の料金」「Blockscout がサポートするチェーン ID」などの幅広い表現で起動します。HTTP による直接統合にはこのスキルを使用します。関連する `blockscout-analysis` スキルは Blockscout MCP サーバーを扱います。
AI SDK に関する質問に回答し、AI を活用した機能の構築を支援します。開発者が Vercel AI SDK、generateText、streamText、ToolLoopAgent、useChat、プロバイダー、ツール、構造化出力、エンベディング、ストリーミング、アプリへの AI 追加について尋ねた場合に使用します。まずインストール済みのメジャーバージョンを確認し、バージョン固有の作業を振り分けます。WorkflowAgent、HarnessAgent、推論、ランタイム／ツールコンテキスト、toolApproval、テレメトリー、リアルタイム機能、v6 から v7 へのアップグレードなど、AI SDK 7 の機能や移行には ai-sdk-7 を使用し、v6 のコードには ai-sdk-6 を使用します。
プロダクトブリーフの作成、更新、検証を行うリーンなファシリテーター — BMAD Method の分析フェーズの基盤。課題定義、対象ユーザー、中核機能、目標、制約、成功指標を捉える。ユーザーが次のように言う場合に使用する: "create a product brief"、"I need a product brief"、"let's do discovery"、"help me define my product"、"what problem are we solving"、"capture our product vision"、"update the product brief"、"validate the brief"、"check if the brief is complete"、"run discovery"、"start a product brief"、"brainstorm the product"、"I want to plan a product"。3 つの意図をサポートする: - Create — ブリーフを埋めて書き出すガイド付きディスカバリー会話 - Update — 既存のブリーフの 1 つ以上のセクションを修正 - Validate — すべての必須セクションに対する完全性チェック 出力は計画用の成果物のみ — コードの作成や実行は行わない。
ユーザーがバグ、欠陥、インシデント、品質問題を調査して根本原因を特定したい場合に使用します。「5 Whys」分析、ポストモーテムの作成、根本原因分析（RCA）、バグが本番環境に到達した理由やコードレビュー／QAをすり抜けた理由の調査、定期的な欠陥分析の仕組みづくり、日次／週次の品質改善（Kaizen）トリアージなどが対象です。ソフトウェア向けに応用された、Sadao Nomura の Toyota 由来の欠陥分析手法である Dantotsu メソッドとも呼ばれます。ユーザーが手法名を明示しなくても、「なぜこのバグはコードレビューを通過したのか」「クライアントからバグの報告があったので分析して」「なぜこれが何度も起きるのか知りたい」「この欠陥の根本原因レポートを書いて」「今週実際にリリースする修正の優先順位を決めたい」などの場合に使用します。
Android または KMP で Jetpack DataStore を使ってキーバリュー設定や小さな型付き設定を永続化するときに使用する——Preferences と Typed（Proto/JSON）と Room の選択、IOException と破損復旧のエラートラップ、破損ハンドラー付きシリアライザー、プラットフォームごとのファイルパスを持つ KMP ファクトリ。DataStore、Preferences、PreferenceDataStoreFactory、DataStoreFactory、preferencesDataStore、Serializer、SharedPreferences から DataStore への移行、永続設定の作業でトリガーする。
Web とネイティブ iOS の両方を対象とする Expo / React Native アプリ向けの、Airbnb-DLS に準拠したデザインシステムエンジニアリングです。Unistyles v3、Reanimated、Skia、FlashList を基盤としています。デザイントークン、テーマ設定、バリアント主導のコンポーネント API、タイポグラフィ、余白、クロスプラットフォームの Web/iOS の一貫性、ネイティブらしいパフォーマンス、カレンダーや描画キャンバスなどの複雑な UI（例ではクリニックアプリを使用）を含む共有 UI の構築、レビュー、リファクタリングに使用します。トークンのアーキテクチャ、テーマ設定、コンポーネント API の契約（スタイルプロパティよりバリアントを優先）、Web/iOS の一貫性（Unistyles `_web` のホバー／フォーカス／カーソル、Platform による分岐、共有テーマ）、Unistyles のスタイリングエンジン、ガバナンスを扱います。ユーザーが「デザインシステム」と言わなくても、再利用可能な React Native コンポーネント、トークン、テーマコードを作成・変更する場合や、Web と iOS の両方でコンポーネントをネイティブらしく動作させる場合に適用します。デザインシステムの構築方法を解説します。機能開発には expo-react-native-coder、iOS のネイティブらしさに関する判断には expo-ios-hig と併用してください。
コンポーネント、フック、モジュール全体から React と TypeScript の保守性上の問題を検出し、それぞれのコストを説明して、ソースリンク付きの修正案を提示します。プロパティと API 設計（命名、ブール値、コールバック、バリアント、制御状態、ジェネリクス、ref、スタイル、JSDoc）、状態とデータフロー（冗長な状態、古いクロージャ、context と ref の誤用）、エフェクトとライフサイクル、コンポーネント構造とフック、レンダリングの正確性（key、ミューテーション、不純なレンダリング、ハイドレーション、&& から漏れる 0）、アクセシビリティとフォーカス管理、非同期ハンドラー、エラーバウンダリー、安全でない HTML、TypeScript の規律（any、型アサーション、型指定のない catch、網羅性）、ファイル間の重複チェックを扱います。メモ化と再レンダリング性能は react-compiler に、色リテラルは theme-colors に委ねます。React コンポーネントやフックのレビュー・作成、保守性監査、またはコードベース、フォルダー、ファイル、貼り付けられたコード片の問題検出、匂いチェック、lint、整理を求められた場合に使用します。ネイティブ HTML 属性とライブラリの規約を尊重します。
エンタープライズアプリケーション構築向けのJava Spring Bootスキルセット一式です。オプションコンポーネントを備えたモジュラーアーキテクチャを含みます。JPA/HibernateとFlywayマイグレーションを使用するPostgreSQLデータベース、Redisキャッシュ（任意）、Kafka/RabbitMQメッセージング（任意、どちらか一方）、JWT + OAuth2認証（OAuth2は任意）、RBAC認可（任意）、MockitoによるTDD、OpenSpecによる仕様優先開発。
PostgreSQL、MySQL、SQLite、SQL Server に対応した SQL クエリの作成・最適化とデータベーススキーマ設計の専門知識を提供します。データベース作業で次の場合に使用します。（1）結合、サブクエリ、ウィンドウ関数を含む複雑な SQL クエリの作成、（2）遅いクエリの最適化と実行計画の分析、（3）適切に正規化されたデータベーススキーマの設計、（4）インデックスの作成とクエリパフォーマンスの改善、（5）マイグレーションの作成とスキーマ変更への対応、（6）SQL エラーやクエリの問題のデバッグ
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。