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
Apple グラフィックス。Metal, Core Animation, Core Graphics, Core Image, SpriteKit, SceneKit。 MTLDevice, MTKView, MTLBuffer, MTLTexture, MTLResidencySet, MTLTensor, Metal 4 (MTL4CommandQueue, MTL4CommandBuffer, MTL4CommandAllocator, MTL4ArgumentTable, MTL4RenderCommandEncoder, MTL4Compiler), CALayer, CABasicAnimation, CADisplayLink, CAMetalDisplayLink, CAMetalDrawable, CGContext, CGPath, CGImage, CIFilter, CIContext, CIImage, CIRAWFilter, CIWarpKernel, CIBlendKernel, SKScene, SKSpriteNode, SKAction, SCNNode, SCNGeometry, SCNMaterial。
ライブの Web ソースを使って市場、競合、ドメイン、技術の調査を行い、BMAD の計画判断に資する引用付き research-report.md を作成する。ユーザーが次を言う場合に使用：- "research [topic/market/technology]" - "competitive analysis" または "who are the competitors" - "market size" または "market landscape" - "technical research" または "evaluate [technology/framework]" - "domain research" または "industry analysis" - "what does the market look like" - "find out about [technology/space]" - "I need research before we plan" - "gather information on [topic]" 3 つのモードをサポート：Create（新規調査）、Update（新規ソースで既存レポートを更新）、Validate（既存レポートの主張をライブソースと照合）。出力は bmad-output/ に引用付きの research-report.md として保存され、下流の計画スキル（business-analyst、product-manager、system-architect）で利用できる。
同梱のローカルヘルパーを使い、Xcode プロジェクトから配布可能な macOS DMG をビルドします。アーカイブ → エクスポート → 署名済み成果物 1 つにパッケージ化します。プロジェクト／ワークスペース、スキーム、チーム ID、エクスポートオプションを特定し、`xcodegen` が検出された場合は先にプロジェクトを再生成してから、xcodebuild をインラインで実行せず、プロジェクトルートから `helpers/build-dmg.sh` を実行します。コード署名とプロビジョニングを扱うユーザー専用のワークフローです。署名 ID を決して推測せず、承認なしに `ExportOptions.plist` を上書きせず、生成された DMG のパス、バージョン、署名ステータスを報告します。ユーザーが DMG のビルドまたはパッケージ化を明示的に求めた場合にのみ使用します。
ユーザーに一度に 1 つずつ質問するインタビューを行い、かつ各回答をバックグラウンドの `answer-verifier-agent` 呼び出しでコードベースに対して検証するディープグリル。事実の衝突、以前の決定との矛盾、根拠のない仮定をその場で捉える。セッションを `.chief/_grill/opened/NNNN-topic.md` に永続化し、コンテキスト圧縮後も保持される。ユーザーがストレステスト済みのグリルを求める場合に使用 — リスクが高いとき、主張を実際のリポジトリ状態と突き合わせる必要があるとき、またはトピックが多数の決定にまたがるとき。`/grill-design` より重い。速度よりも正確さを重視するときに優先。
Python、Go、TypeScript、Rust の動作を維持しながら、コードを深く簡素化・リファクタリングします。複雑さ、アンチパターン、可読性の負債に対処します。次のような依頼で起動します：「simplify this code」「refactor for clarity」「reduce complexity」「make this more readable」「tech debt cleanup」「too much nesting」。浅いモジュールの深化や、モジュールのインターフェースまたは境界の再設計には使用せず、module-deepening を使用してください。
Sketch ファイル（または同様の形状の Figma エクスポート）をピクセルパーフェクトな React + CSS にリバースエンジニアリングする — イテレーションのメンタルモデル、ツリー再構築、レイアウト推論アルゴリズム、ジオメトリの数学、視覚回帰差分、そして「回帰のない改善」を強制可能にするスタイル/タイポグラフィ/パスの変換。ユーザーが「アルゴリズム」と明言していなくても、デザインソースを Web コードに変換している、デザイン to コードのパイプラインを構築している、または既に変換済みの出力を壊さずに段階的な忠実度改善を行うのに苦労している場合にもトリガーする。
Django-Bolt を使用して高性能 API を構築します。BoltAPI ルート、型付きリクエスト検証、msgspec シリアライズ、認証ガード、ミドルウェア、OpenAPI ドキュメント、ページネーション、ストリーミング、SSE、WebSockets、テストを含みます。新しい bolt エンドポイントの作成、Django-Bolt プロジェクトのセットアップ、JWT または API キー認証の追加、runbolt の設定、ガードやミドルウェアの接続、ページネーションやストリーミングの追加、OpenAPI ドキュメントの生成、TestClient テストの作成、FastAPI、Django REST Framework、Django Ninja から django-bolt への移行を依頼された場合に使用します。一般的な Django ビュー、Django admin のカスタマイズ、標準的な Django REST Framework の作業には使用しないでください。
BlueField DPU、ConnectX NIC、またはホストで DOCA Erasure Coding（Reed-Solomon、doca_ec）を使ったハードウェアオフロード消失訂正を行います。データブロックのパリティ生成、生存ブロックからの失われたブロックの再構築、変更後のパリティ更新が対象です。DOCA Erasure Coding の名前がなくても、「データブロックが 1 つ変わった。再エンコードせずにパリティを更新するには」「ディスク故障でパリティブロックも 2 つ失われたが再構築できるか」「12 台のディスクで RAID-6 の耐障害性を確保」「doca_ec_task_create が NOT_PERMITTED を返す」「この N+K レイアウトはまだ復旧可能か」などで起動します。doca_ec コンテキストの起動、create / recover / update タスク、行列タイプ / N / K / ブロックサイズ、サイズ設定前の doca_ec_cap_* クエリ、doca_mmap の送信元／送信先権限、doca_ec_task_* の DOCA_ERROR_* を扱います。Reed-Solomon 以外の符号（fountain / LDPC / raptor）、純粋な複製設計、ネットワーク FEC、その他の DOCA アクセラレーターライブラリ（SHA / Compress / AES-GCM / DMA）は断り、他へ案内します。
7 カテゴリ 33 項目のチェックで任意の開発者向けドキュメントサイトを監査し、各チェックの Pass / Warn / Fail ステータス付きのスコアレポート（100 点満点）を生成する。ユーザーがドキュメントの URL を提示して監査、レビュー、採点、品質確認を求めたり、AI による発見しやすさ、SEO、構造、内容、網羅性について評価を求めたりしたときはいつでもこのスキルを使用する。ユーザーが "run a docs audit"、"audit these docs"、"check this documentation"、"how good are the docs for X" と言ったとき、または評価の意図を伴ってドキュメントの URL を貼り付けたときにもトリガーする。常にこのスキルを使用する——この構造化ワークフローに従わずに自由形式のドキュメントレビューを試みないこと。
CE.SDK React のリファレンスドキュメント、ガイド、設定ページを検索します。設定、UI カスタマイズ、エクスポートオプション、機能ガイド、開始手順など、React 向け CE.SDK ドキュメントが必要な場合に使用します。「IMG.LY」「CreativeEditor」「CE.SDK」「cesdk」が挙げられ、既存の React ドキュメントページが必要な場合も対象です。コード作成（build を使用）や概念の説明（explain を使用）には使いません。<example> Context: ユーザーが React の設定について質問 user: “React でエディターを設定するには？” assistant: “設定オプションを調べるため /imgly-sdk:docs-react を使用します。” </example> <example> Context: React コンポーネントのセットアップが必要 user: “CE.SDK を React コンポーネントに埋め込むには？” assistant: “関連ドキュメントを探すため /imgly-sdk:docs-react を使用します。” </example>
開発者体験の摩擦の監査と修正 — 遅いオンボーディング、繰り返される手動セットアップ手順、欠けている bootstrap/reset/seed スクリプト、見つけにくい規約。リポジトリを監査し、発見事項を採点し、標準的な修正（bootstrap.sh、reset.sh、seed.sh、AGENTS.md、task-runner のエントリ）を足場として用意し、その後スクラッチの worktree で 60 秒での初回コミットという目標に対してテストハーネスをエンドツーエンドで検証する。「audit dx」「fix dev friction」「time to first commit」「set up the harness」「I keep doing X manually」「every time I reset the db I have to...」といったフレーズや、新規リポジトリの初期セットアップでトリガーする。ユーザーが「DX」と言わなくても、開発ループで繰り返される手動の雑用について述べていれば、このスキルが適用される。
orbit CLIを使ってGitLabのプロジェクト、マージリクエスト、パイプライン、イシュー、ブランチなどを作成・管理します。ユーザーがGitLabのリポジトリ、MR（マージリクエスト）、CI/CDパイプライン、ブランチ、タグ、コミット、イシュー、グループ、プロジェクトメンバーについて尋ねた場合は常に使用します。「MRを一覧表示」「パイプラインを確認」「ブランチを作成」「マージリクエストを開く」「最新のコミットを表示」「グループXのプロジェクトを一覧表示」「CIを再試行」「イシューをクローズ」「メンバーは誰」などのフレーズや、GitLab関連のあらゆるタスクで起動します。「CIで何が動いているか」「MRを見せて」「リリースにタグを付けて」「マージされたか確認」「リポジトリを一覧表示」といった何気ない言及も対象です。GitLabの文脈でPR/プルリクエストに言及した場合も起動します（GitLabではマージリクエストと呼びます）。orbit CLIのエイリアスは`gl`です。
Material 3 を用いた Flutter テーマ設定のベストプラクティス。ThemeData を色、タイポグラフィ、コンポーネントスタイル、スペーシングの唯一の信頼できる情報源として扱います。ThemeData、ColorScheme、TextTheme、コンポーネントテーマ、スペーシングシステム、ライト/ダークモード対応の作成、変更、レビュー時に使用し、また widget コードが独自のスタイリングを持つ場合にも使用します：ハードコードされた Color、インライン TextStyle、生の padding や gap の数値、複数の widget インスタンスで繰り返される同じ decoration、build 内の brightness/ダークモード条件分岐など。「review this widget」「cut the duplication」「stop repeating this」「tidy this up」としか言われていない場合でも同様です。
SQLAlchemy 2.0、Pydantic v2、非同期パターンを用いた FastAPI アプリケーションの Python バックエンド実装パターン。実装フェーズで FastAPI エンドポイント、Pydantic モデル、SQLAlchemy モデル、サービス層、リポジトリクラスを作成・変更する際に使用。非同期セッション管理、Depends() による依存性注入、階層的なエラーハンドリング、Alembic マイグレーションを扱う。テスト（pytest-patterns を使用）、デプロイ（deployment-pipeline を使用）、ミドルウェアや WebSockets などの FastAPI フレームワークの仕組み（fastapi-patterns を使用）は対象外。
Rust API Guidelines に従った Rust ライブラリ API を設計する——命名（C-CASE、C-CONV、C-GETTER）、相互運用 trait（C-COMMON-TRAITS、C-CONVERT、C-ITER、C-SERDE）、予測可能性（C-INTUITIVE、C-CONST）、柔軟性（C-GENERIC、C-NEWTYPE、C-EXT）、型安全（C-BOOL、C-NONZERO、C-WRAPPER、C-STR）、信頼性（C-PANIC、C-UNWRAP）、デバッグ容易性（C-DEBUG）、将来互換性（C-SEALED、C-STRUCT-FIELD、C-NON-EXHAUSTIVE）。ユーザーが公開 crate API を設計する、ジェネリクス/具象型/newtype を選択する、trait 境界を決める、実装を隠す、破壊的変更を避ける、または "what is idiomatic Rust API design" を尋ねる場合に使用する。semver と公開ワークフローは rust-semver に、lint 設定は rust-style-clippy に、crate 内レイアウトは rust-module-layout に委ねる。
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。