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
Syncfusion WPF GridControl を実装するための完全ガイド — Windows Presentation Foundation アプリ向けの Excel ライクなセルベースの仮想グリッド。WPF GridControl や Syncfusion のグリッドコンポーネントを扱うときに使用し、セル型、仮想グリッド、数式セル、クリップボード操作、Excel のインポート/エクスポートを扱います。QueryCellInfo イベント、GridStyleInfo、GridModel、行/列の管理、デスクトップアプリの外観カスタマイズを網羅します。
react-native-unistyles を v2 から v3 へ移行する。トリガー: "migrate unistyles"、"upgrade unistyles"、"v2 to v3"、"unistyles migration"、"update unistyles"、"convert unistyles v2"。StyleSheet.create、useStyles の削除、テーマ設定、variants、withUnistyles、Babel プラグインの設定、スタイル展開の修正、サードパーティコンポーネントのラップなど、すべての API 変更を網羅する。
Valkey（Redis 互換）のインメモリデータストア。キャッシュ、セッションストレージ、pub/sub、キュー、分散ロックに使用。Valkey または Redis 互換のキャッシュの設定、eviction ポリシーの選択、レート制限の実装、pub/sub や streams の設定、Docker Compose サービスの記述、Redis からの移行、パフォーマンスのチューニングを行う場合に使用。valkey、redis、cache、session、pub/sub、streams、distributed-lock、rate-limit、sorted-set に使用。
昇騰（Ascend）NPU 上の Triton オペレータの深い性能最適化スキル（Skill）であり、ユーザーが求める Triton オペレータの性能向上の実現を目指す。中核技術には Unified Buffer (UB) 容量計画、マルチトークン並列処理、MTE/Vector パイプライン並列、mask（マスク）最適化などが含まれるが、これらに限らない。ユーザーが以下に言及した場合は必ずこのスキル（Skill）を起動すること：昇騰（Ascend）NPU 上の Vector 系 Triton オペレータの性能最適化。
Uncle Bob の Acceptance Pipeline Specification に対する新機能、拡張、変更を設計する — 新しいミューテーション戦略、Gherkin 構文サポート、レポート形式、パイプラインステージ、IR フィールド、ハンドラーパターン。誰かが "how would I add X to the acceptance pipeline" と尋ねたり、パーサー、ジェネレーター、ランタイム、ミューテーター、レポーターのコンポーネントに対する仕様レベルの変更を議論したりするときに発動 — たとえ "feature design" と明示していなくても。ベースラインの仕様リファレンスを提供する acceptance-pipeline-catalog スキルと連携して動作する。
Bagisto の EAV 属性システムを扱うときに使用する — 属性、属性ファミリー、属性グループの追加や変更、製品属性値の読み書き、空で読み戻される値や誤ったロケールやチャネルからの値のデバッグ。トリガーフレーズには "attribute"、"EAV"、"attribute family"、"attribute group"、"attribute option"、"custom attribute"、"value_per_locale"、"value_per_channel"、"product_flat"、"swatch" が含まれる。
WordPress、Shopify、Wix、Squarespace、Drupal、WooCommerce、Joomla、HubSpot CMS Hub、Webflow、Adobe Experience Manager および類似プラットフォームでコンテンツ管理システムを構築・変更するためのワークフロー。CMS のテーマ、プラグイン、アプリ、モジュール、管理パネル、メディアアップロード、コンテンツモデル、エディター、Markdown パイプライン、静的エクスポートのワークフローを扱う際に使用。
決定論的メトリクスを発明する — 「保守性」「リスク」「このコードがどれだけ削減可能か」といった曖昧な性質を、エージェントが信頼して最適化できる決定論的で計算可能な数値に変える。構成概念から採用までの道のりを扱う — 構成概念の操作化、計算可能性の限界（Kolmogorov、Rice）に妥当な代理指標で立ち向かうこと、適切な測定尺度の選択、性質の証明（単調性、不変性、Weyuker/Briand の公理）、決定論の保証、構成概念妥当性の確立（単なる LOC の偽装ではないこと）、そしてエージェントがメトリクスを最適化する際の Goodhart 的なゲーミングへの備え。定量的なメトリクス、スコア、尺度、指数を設計、レビュー、検証するときにトリガーする — ユーザーが「メトリクス」と言わなくても、コードや振る舞いを定量化、スコア化、順位付け、測定したい、決定論的な最適化目標を構築したい、またはこれまで定量化されなかったものの尺度を発明したい（例：振る舞いを保ったままのコードベース規模の削減）ときにもトリガーする。
ユーザーが doca_dpa_hl_tracer を実行し、プログラミング イベント層(kernel の進入 / 退出、同期点、通信プリミティブ呼び出し、RDMA WR 送信、完了ドレイン)で DPA 側のトレースをキャプチャ / デコードするときにこのスキルを使用する — TRACE と CRIT の選択、JSON 構成の調整(ファイル サイズ制限 + file_size_limit_policy、スレッド優先度 / コア)、一致する DPA 側 ELF に対するデコード、または空 / ノイズの多いキャプチャの診断。ユーザーが「DOCA DPA tracer」や「high-level tracer」に明示的に言及しなくてもトリガーする — 典型的な暗黙の言い回しには「DPA kernel returns wrong result but host completions look clean」「kernel-entry to first-comm latency is huge」「RDMA WR to drain gap on the DPA」「trace file truncated mid-run」「TRACE doubled my DPA latency」「tracer wrote a file but parser shows zero events」が含まれる。DPA kernel の作成、DPA-Comms/DPA-Verbs プログラミング、サイクル単位の生 DPA プロファイリング、ホスト側の doca-dpa デバッグ、本番 DPA telemetry については拒否して他へ振り分ける — それらは他のスキルに属する。
iOS 上の @expo/ui SwiftUI コンポーネントのライブラリリファレンス —— Host 境界、モディファイアの組み合わせ、iOS 26 Liquid Glass と Human Interface Guidelines の組み合わせ規則、レイアウト／入力／ナビゲーション／表示のカタログ、ObservableState パターンを扱う。@expo/ui/swift-ui または @expo/ui/swift-ui/modifiers からインポートする React Native コードを書く、またはレビューするときはいつでもこのスキルを使用する —— ネイティブ SwiftUI ビューを採用する新しい Expo アプリ、React Native プリミティブから expo-ui への移行、iOS 26 の機能（Liquid Glass、GlassEffectContainer、sheet detents）を対象とするコードを含む。ユーザーが "expo-ui" と明示していなくても、SwiftUI にブリッジすべき iOS 向け Expo UI コードを書いているならトリガーする。
Feishu CLIのプラットフォーム基本機能。Feishuへのリクエスト全般を処理する汎用フォールバックではありません。設定と複数Profile、Device Flowログイン、Tokenとscopeの事前確認、アプリ側でのscope有効化診断、doctor、スキルのインストールとCLIのアップグレード、OpenAPI schemaの照会とapiパススルー、全体検索（フォルダー・ナレッジベース・作成者で絞り込めるドキュメント、メッセージ、アプリ）、メールアドレスまたは電話番号によるユーザー検索、部署とボットに対応。Feishuへのログイン、Tokenの期限切れ、99991672/99991679、profileの切り替え、スキルやCLIのバージョンずれ、未ラップのインターフェース呼び出し、Feishu横断のドキュメントやメッセージ検索、open_idの検索について言及された場合に使用。schemaの照会やraw API呼び出しでは、エンドポイントが承認や会議に関するものでもこのSkillを使用。ドキュメント、クラウドストレージと権限、メッセージ、表、可視化、カレンダー/タスク/承認/OKR、メール、会議などの業務操作には使用せず、それぞれ feishu-cli-docs/storage/messaging/data/visual/work/mail/meetings を使用。
Next.js（App Router）プロジェクトでの Inngest イベント駆動関数 — クライアントの作成、/api/inngest ルートハンドラー、Zod スキーマによる型付きイベント、永続的なイベントトリガー関数、スケジュールされた cron 関数、ファンアウトオーケストレーター。Inngest パターンを組み立てるときに発動 — Next.js コードベースでユーザーが単に "add a background job"、"process this async"、"schedule X every hour"、"send an event when Y happens" と言った場合でも発動。既存の Inngest コードをレビューしてイベント命名、関数 id の安定性、ステップの冪等性の規約を徹底するときにも発動。
MaaFramework（MaaFW）Pipeline の作成・修正・レビュー——タスクとサブフローをゼロから新規作成（大きなタスクをネストして再利用するサブフローへ段階的に分割、要件を状態へ変換、リソースファイルとノードの命名、認識/アクションノードの記述と ROI の指定、next チェーンの分岐/ループ/[JumpBack]/[Anchor] による中断と失敗パスの設計、到達可能性のセルフチェック）および既存のリファクタリング（再利用可能なノードの洗い出し、リネーム前に全体を検索して参照を確認、座標の衛生状態とアンチパターンのレビュー）。Use when authoring, editing, or reviewing any pipeline JSON in a MaaFW project — adding tasks, sub-flows, or nodes, breaking large tasks into nested reusable sub-flows, choosing TemplateMatch/OCR/ColorMatch or action types, sizing ROIs, designing next chains with branches, loops, interrupts, and timeout fallbacks, naming or renaming pipeline files, folders, nodes, or template images, or refactoring existing pipelines for coordinate hygiene and anti-patterns.
Yakit MITM ホットパッチ (Hot Patch) の特集。MITM 中間者プロキシでコードによりリクエストとレスポンスを動的にハイジャック/改変する、トラフィックをミラーして分析する、保存前にタグ付けや色分けをする、危険な操作に mock のガードレールを設ける、といった場合に使用する。hijackHTTPRequest / hijackHTTPResponseEx / mirror シリーズ / hijackSaveHTTPFlow / mockHTTPRequest のすべての Hook と forward/drop の意味論を扱う。
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。