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 99,064 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
開発
不慣れなコードベースを機能・ビジネス領域にマッピングし、「これは何か」「機能 X を実装しているファイルはどれか」「アーキテクチャの幹はどこか」といった質問に答えたり、モジュール境界をまたぐリファクタリングをレビューしたりします。9 カテゴリーにわたる 47 種類のアルゴリズムを搭載：グラフ構築（omnipresent filter、multilayer、SCC）、字句前処理（Samurai、TF-IDF）、コミュニティ検出（Leiden、Infomap、SBM、MCL、Walktrap、spectral、HDBSCAN）、アーキテクチャ復元（Bunch+MQ、ACDC、Limbo、Reflexion、DSM）、トピックモデリング（LDA、LSI、NMF、HDP）、進化的結合（Gall、ROSE）、情報理論（NCD、MI、MDL、naturalness）、中心性（PageRank、HITS、betweenness、TextRank）、検証（MoJoFM、ARI/NMI、resolution limit、consensus、co-change prediction、ablation）。「clustering」と明示しなくても、コードベースの把握、依存関係のマッピング、ドメイン抽出、アーキテクチャ復元の検証で利用できます。
Midnight ブロックチェーン向けの Compact スマートコントラクトの作成、検討、デバッグを支援。Compact の構文、台帳状態、witness、回路、開示、ZK パターン、データ型、標準ライブラリ関数、セキュリティパターン、nullifier の設計、Merkle ツリー、.compact ファイルの作成について質問された場合に使用。コントラクトのコンパイル、回路エラーのデバッグ、台帳 ADT の選択、コミットメント、ハッシュベース認証、匿名メンバーシップ証明などのプライバシー保護パターンの実装にも対応。
ソフトウェアのコードベースを分析してアルゴリズムの計算量やパフォーマンスのボトルネックを特定し、動作を壊さない安全な最適化を提案または実装します。Codex に多数のファイルのスキャン、非効率なループ、ネストした反復、繰り返しのスキャン、コストの高いレンダリング／再計算、N+1 クエリ、回避可能な O(n^2) や O(n) の処理の調査、または O(n^2) から O(n log n) / O(n) などへの計算量削減を依頼する場合に使用します。テスト、API、出力、保守性を維持します。
エンジニアリングマネージャーがチームのデリバリーを測定し、改善するのを支援します。一般的な指標が失敗する理由の変遷、DORA の4つの主要指標のフレームワーク（デプロイ頻度、リードタイム、変更失敗率、MTTR）、DevEx の3つの側面（フィードバックループ、認知負荷、フロー状態）、エンジニアリング指標をビジネス成果に結び付ける方法、避けるべき測定のアンチパターンを扱います。「生産性の測り方」「DORA 指標」「ベロシティ」「サイクルタイム」「開発者エクスペリエンス」「DevEx」「チームの好調さを示す方法」「エンジニアリングの指標」「チームの進みが遅い」「エンジニアリングのパフォーマンス」「エンジニアリングとビジネスの結び付け方」などの質問で使用します。パフォーマンスが低い個人のマネジメントには使用せず、performance-reviews を使用してください。
隔離された worktree 内の制限付きサブプロセスワーカーを通じて slice の各フェーズを完了まで進めるために使用する — あなたがオーケストレーションし唯一の書き手であり、ワーカーが実行する。ワーカーは `/dispatch-spawn` で起動し、すべてのハーネスでこの 1 つの経路を使う。着地は自分で進める — import、commit、record、verify、conclude、reap；`doctrine dispatch next` が規定するのは作成時に束縛された fork のみであり、この経路では fork を作らない。既定は直列（フェーズごとにワーカー 1 つ）；ファイルが重複しないフェーズは並列化する。競合は報告して停止し、自動マージは決してしない。
ユーザーが DOCA DMA の実践的なプログラミングを行う場合にこのスキルを使用する。doca_dma コンテキストの起動、単一の doca_dma_task_memcpy タスクタイプの構成、doca_dma_cap_task_memcpy_* クエリによるバッファサイズの決定、ソース／宛先の doca_mmap 領域への LOCAL_READ_ONLY / LOCAL_READ_WRITE 権限の設定（ピア間コピーには doca_mmap_export_* も）、進行エンジンの駆動、DOCA_ERROR_* の戻り値のデバッグなど。ユーザーが "DOCA DMA" や "doca_mmap" を明示的に言及していない場合でもトリガーする。典型的な暗黙の表現には "memcpy host buffer to BlueField without using the CPU"、"offload a bulk copy to the DPU"、"copy returns NOT_PERMITTED on first submit"、"buffer too big for one DMA task"、"task submitted but no completion"、"scatter-gather copy between two memory regions" などがある。ネットワーク間コピー（DOCA RDMA）、プロデューサ／コンシューマメッセージング（DOCA Comch）、DOCA Core / 進行エンジンの内部、DOCA のインストールについては拒否し、他のスキルへ誘導する。これらは他のスキルに属する。
ユーザーが DOCA GPUNetIO の実践的なプログラミングを行っている場合にこのスキルを使用する——doca_gpu_eth_rxq / doca_gpu_eth_txq を介して NVIDIA GPU 上の CUDA カーネルを doca-eth キューに接続する、CUDA デバイスごとの doca_gpu コンテキストを立ち上げる、GPU から見えるキューを排出する永続 CUDA カーネルを設計する、二重のケイパビリティチェック（DOCA cap-query と cudaGetDeviceProperties）を実行する、doca_buf_arr_create_* で cudaMalloc プールを登録する、または GPUNetIO API からの DOCA_ERROR_* の戻りをデバッグする。「DOCA GPUNetIO」や「永続カーネル」を明示的に言及していない場合でもトリガーすること——典型的な暗黙の表現には「CUDA カーネルが NIC から直接パケットを読み取る」「BlueField での GPU 起点のネットワーキング」「doca_gpu_create での DOCA_ERROR_DRIVER」「nvidia_peermem not loaded」「パケットあたり 1 カーネルは遅すぎる」「どの GPU が GPU 側のパケット I/O をサポートするか」などがある。一般的な CUDA プログラミング、DOCA Ethernet キューの立ち上げ、DOCA DPA、DOCA のインストールには対応せず他へルーティングする——それらは他のスキルに属する。
ユーザーが「esphome config の作成」「esp32 デバイスのセットアップ」「esphome yaml の設定」「esphome へのセンサー追加」「esphome のコンパイルエラー修正」を依頼した場合や、「gpio pin assignment」「wifi setup」「ota update」、または「Unknown platform」「GPIO already in use」「Could not compile」「WiFi connection failed」などのエラーメッセージに言及した場合に使用するスキル。ESPHome 設定の迅速な生成、トラブルシューティング、検証を行います。
Geist デザインシステムを使用して、Next.js アプリとして探索型のインタラクティブな学習体験を構築します。チュートリアル、探索可能な解説、インタラクティブなレッスン、コードサンドボックス、クイズなど、教育向け UI の作成に使用します。Learning Loop の教育法、23 種類以上の学習コンポーネントパターン、進捗トラッキング、間隔反復、Bret-Victor 風のインタラクティブな探索を扱い、Geist のダークファーストなミニマルデザインを採用しています。
CI/CD パイプライン向けの GitHub Actions ワークフローを作成します。ワークフロー構文、トリガー、ジョブ、ステップ、マトリックス戦略、キャッシュ、アーティファクト、再利用可能なワークフロー、コンポジットアクション、シークレット管理、OIDC 認証、権限の強化を扱います。ワークフローの作成、ジョブの設定、キャッシュの構成、リリースの自動化に使用します。github-actions、workflow、ci、cd、actions、jobs、steps、matrix、cache、artifact、secrets、reusable-workflow に対応します。
Go モジュールとアプリケーションをリリースするためのエキスパートスキル：セマンティックバージョニング、API 互換性、破壊的変更の検出、非推奨化、go.mod の衛生管理、タグ付け、GoReleaser によるバイナリ配布。Go のリリースを作成・計画・レビューするときは常に使用 —— バージョンタグ、semver、破壊的変更、v2 モジュール、API の非推奨化、リリースのための go.mod 編集、変更履歴、バイナリの配布に関する言及があれば。公開済み Go ライブラリのエクスポートされた識別子を変更する PR や仕様をレビューするときにも使用。
CSS と SVG 変位フィルターを使って Apple の Liquid Glass UI エフェクト（iOS 26 / macOS 26）を実装する。リキッドグラス効果、すりガラスコンポーネント、iOS 26 のガラス UI、屈折を伴うグラスモーフィズム、ガラスのボタン/カード/ナビゲーションバー、feDisplacementMap による屈折効果、あるいは背景コンテンツにリアルなガラス状の歪みを必要とする UI の作成を求められたときに本スキルを使用する。物理（Snell の法則、SDF）からそのまま使える HTML/React/CSS テンプレートまで、技法全体を解説する。
PostHog のエンジニアにダッシュボードウィジェットプラットフォームの作業を案内する —— 新しい widget_type（WIDGET_REGISTRY、catalog、run_widgets、WidgetCard）をリリースするか、リリース済みの型（config、query、layout、RBAC、タイルフィルターバー、リストフッター、titleHref、スロットル）を更新する。WidgetSpec、widget_specs/、widget-configs.zod.ts、hogli build:openapi、error_tracking_list、session_replay_list、widgetFilters、formatWidgetListCountFooter、widget_query_throttle、または WidgetCard の組み立てに使用する。新しい型には先に widget-intake の確認が必要。MCP による既存型の一括追加や、ダッシュボードへのタイル追加には使用しない。
Marko Run (@marko/run) アプリを構築または編集する際に使用する——src/routes 以下のあらゆるもの（+page、+layout、+handler、+middleware、+meta、+404、+500）、ルートパス構文（$id、$$rest、_pathless、フラットルート）、Run.GET/POST 動詞ヘルパー、ctx/$global リクエストコンテキスト、バリデーション（params/search/json/form）、next() によるデータ読み込み、Run.href、vite.config アダプター（node/static/netlify）、または marko-run CLI。Marko テンプレート構文自体には適用されない（marko6 を参照）。
あらゆる .marko ファイルを書いたり編集したりするとき、Marko 6 (Tags API) のコードをレビューするとき、またはコンポーネントがコンパイルは通るのに誤動作するとき（値の陳腐化、ハイドレーション／シリアライズエラー、反応性の停止、属性／ハンドラの形状の誤り）に使用する。言語構文、コアタグ、ネイティブタグの拡張、TypeScript の型、テンプレート API、カスタムタグの検出、スタイリング、遅延読み込み、エージェントエラーカタログを扱う。ルーティング／サーバー（marko-run スキルを参照）や Marko 5 のクラス API には適用されない。
(NS) 際立ったプロダクション UI — レイアウト、タイポグラフィ、モーション、磨き込み。AI っぽい美学を避ける。ページ、コンポーネント、ダッシュボード、KPI/分析ビュー、チャート、フォーム、デザインブリーフの作業、または UI/UX の改善を行うときに使用 — たとえ "design" と言われなくても。存在する場合は docs/context/design-brief.md を読み込む。バックエンドのみ、要件の記述、完全な SDD(ns-spec-driven)には使用しない。
（NS）エラー、ログ、スタックトレース、失敗したテスト、CI からの根本原因診断——ユーザーが実装を伴わない診断（「なぜ X は壊れるのか？」）を求める場合のエントリ優先度は 4b。不明確なテスト/CI の失敗で、まだ修正を依頼していない場合に積極的に使用します。実装/修正（ns-coder）、製品バグレポート/画面の期待値と実際の比較（ns-bug-report-diagnosis）、バージョン範囲（ns-spec-driven）、GitLab ISSUE_URL の実行、マージ前レビュー（ns-reviewer）には使用しないでください。
OpenServ Platform 上で Agent、ワークフロー、トリガー、タスクを管理するための @openserv-labs/client 完全ガイドです。プロビジョニング、認証、x402 決済、ERC-8004 オンチェーン ID、Platform API 全体を扱います。重要：Agent の構築には両方のパッケージが必要なため、必ずこのスキルと併せて openserv-agent-sdk も読んでください。API リファレンスの全文は reference.md を参照してください。
Go における OpenTelemetry — SDK のセットアップ、API サーフェス、破壊的変更、contrib 計装ライブラリ（otelhttp、otelgrpc、otelmongo）、コンパイル時のゼロコード計装（otelc）、パフォーマンスチューニング。Go サービスで OpenTelemetry を追加・レビュー・設定するときに使用。トリガーは "setup otel in go"、"go telemetry"、"go tracing"、"otelconf go"、"otelhttp"、"otelgrpc"、"TracerProvider go"、"MeterProvider go"、"otelc"、"compile-time instrumentation go"、"zero-code go instrumentation"、"go build instrumentation"、または Go 関連の OTel の質問全般。
Rust プロジェクトのトポロジーを設計する——単一 crate のパッケージ、プロジェクト規模のマルチ crate ワークスペース（小規模なルートフラット、ハイブリッド/ドメイン別グループ、内包された crates/、ネスト、ルートパッケージのレイアウト）、ワークスペースレベルの設定、依存関係 DAG、crate 境界の判断。ユーザーがプロジェクトを crate に分割する方法、ソース言語のモジュールツリーをコピーするのではなく結果として生じるプロジェクト規模からパスを選ぶ方法、ワークスペースを設定する方法、依存関係の循環を避ける方法、混合ルートパッケージのワークスペースをリファクタリングする方法、モジュールと crate のどちらかを選ぶ方法を尋ねる場合に使用する。crate 内の src/ レイアウトについては rust-module-layout を参照。
より少なく、より明確なコードで同じ動作を実現します。リンターでは検出できない判断上の盲点（再発明、不適切な枠組み、隠れた重複、派生状態、手続き的な再構築、推測的な汎用化、防御過剰、型システムの活用不足）を扱います。コードのレビュー、リファクタリング、簡素化の際に起動します。「簡素化」と明示されていなくても、コードレビューやリファクタリング中、または「もっと短く書ける？」と尋ねられた場合にも起動します。knip/eslint/ruff/tsc を補完し、それらのツールでは見えない概念モデリング層に注目します。
Ark UI ベースの shadcn 風レジストリ向け Shark UI スキル。コンポーネント（オーバーレイ、メニュー、ポップオーバー、シート、ダイアログ）、コレクション駆動のコントロール（combobox、select、リストパターン）、Field/フォーム、サイドバーやチャートのドキュメントパターン、Tailwind v4 トークンの実装やデバッグ、Radix/shadcn の例を Shark へ移行する際に使用。shadcn CLI を `@shark/*`、`components.json`、またはレジストリ形式の add/search/diff ワークフローで使用する場合にも適用される。
あらゆる技術トピックや技術について、包括的で体系的な学習ガイドを作成します。ユーザーが新しい技術、プログラミング言語、フレームワーク、ツール、概念を学びたい場合、くだけた表現で尋ねていてもこのスキルを使います（例：「Rustを教えて」「Kubernetesを始めるには」「Reactを学びたい」「GraphQLを理解したい」「Dockerの学習ロードマップを作って」）。概念の特定と分類、週ごとの学習スケジュール、ローカル開発環境のセットアップ、例を用いた概念の説明、演習、人気のライブラリ、プロジェクト案、リソースを扱います。「Xの学び方」「Xのロードマップ」「Xの始め方」「Xの学習計画」「Xを教えて」といった依頼では、ガイドやロードマップを明示的に求めていなくても起動します。
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。