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 99,448 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
開発
ROS2 システムを Web 技術と統合するためのパターンとベストプラクティス。REST API、WebSocket ブリッジ、ブラウザベースのロボットインターフェースを含む。ロボット用の Web ダッシュボードの構築、カメラ映像のブラウザへのストリーミング、ROS2 サービスを REST エンドポイントとして公開、Web UI と ROS2 ノード間の双方向 WebSocket 通信の実装を行うときにこのスキルを使用する。ユーザーが rosbridge、rosbridge_suite、roslibjs、ROS2 での FastAPI、rclpy での Flask、ロボットテレメトリ用 WebSocket、MJPEG ストリーミング、ロボット用 WebRTC、ROS2 サービスをラップする REST API、Web ベースのロボット制御、ブラウザのロボットインターフェース、ロボットダッシュボード、ロボットの CORS 設定、または任意の Web から ROS2 へのブリッジパターンに言及したときに必ずトリガーする。ロボット Web インターフェースの認証、センサーストリームのレート制限、ロボットカメラからブラウザへの映像配信、ROS2 executor と並行して非同期 Web フレームワークを実行する場合にもトリガーする。rosbridge_suite、FastAPI、Flask、WebSocket、WebRTC のアプローチを扱う。
axum、Actix Web、ルーティング、エクストラクタ、アプリケーション状態、エラーマッピング、ミドルウェアの順序、タイムアウト、ボディサイズ制限、可観測性、グレースフルシャットダウン、データベース境界を含む、本番向け Rust サーバーサイド HTTP サービスの設計・実装・テスト・運用。ユーザーが Rust REST API、Web ハンドラ、ミドルウェア、サーバーライフサイクル、HTTP 契約、本番 Web サービスアーキテクチャを求めたときに使用。セキュリティ制御は rust-web-security に引き継いでください。
Sentry でアプリケーションを計装します。プラットフォームを検出し、必要に応じて SDK をインストールして初期化し、各種シグナル（エラー監視、トレース／パフォーマンス、ログ、メトリクス、プロファイリング、セッションリプレイ、ユーザーフィードバック、cron チェックイン、デプロイ済みアプリの稼働時間監視、AI／LLM 監視）を接続します。AI／LLM 監視では、OpenAI、Anthropic、Vercel AI、LangChain、Google GenAI、Pydantic AI、Laravel AI、Mastra、Eve、Flue、Pi Durable、Cloudflare Agents SDK、Workers AI のエージェント実行、トークンコスト、会話を扱います。プロジェクトへの Sentry の追加や、エラー以外の情報の取得に使用します。
upbit-strategy-toolkit を初めて使うとき、または別の skill が実行できないときに、現在のモードとコマンドラインの可用性を診断する。clone モードと agent skills モードでの uv/uvx の動作を確認する。環境構築、導入、初回利用、setup、uv の説明。ユーザーが初めて使い始める場合、または別の skill が満たされていない環境要件（uv の欠如、uv sync の失敗、コマンドライン実行の失敗など）を検出してここへのルーティングを勧める場合に使用する。
ユーザーが「add a shadcn component」「create a form with shadcn」「build a dashboard with shadcn」「add a data table」「configure shadcn ui」「set up dark mode with shadcn」「create a chart with shadcn」「use shadcn blocks」「theme a next.js app with shadcn」「install shadcn ui」「add a sidebar」「create a login page with shadcn」を求めるとき、または Shadcn UI コンポーネント、Radix UI プリミティブ、Tailwind CSS ベースのコンポーネントパターンを使用する Next.js アプリケーションを構築するときに、このスキルを使用する。
ユーザーが提供した写真またはテキストによる説明から、しゃべるキャラクターアバターを備えた軽量なリアルタイム音声チャットアプリを構築または改修する。Codex に、しゃべるアバター、写真アバター、キャラクターチャットボット、ロールプレイ音声コンパニオン、口パクスプライトアニメーション、または再利用可能な OpenAI Realtime アバターアプリ（Vite/Next.js）の作成が求められたときに用いる。BYOK の API キー受け取り、同一性を保った画像生成、音声駆動のリップシンク、テスト、デプロイを含む。
Midnight Network のシールドおよびアンシールド NIGHT トークン転送、コントラクトトークン（FungibleToken）の設計、残高照会、DUST の仕組み、マルチパーティ Zswap トランザクション、Either<ZswapCoinPublicKey, ContractAddress> の受取人パターン。NIGHT トークンの送信、残高の読み取り、トークンコントラクトの構築、シールド転送とアンシールド転送の違い、DUST の生成と消費の仕組み、Compact での ERC-20 スタイルの転送の実装についてユーザーが質問したときに使用する。
React と Next.js のフロントエンド開発向けの本番グレードの TypeScript リファレンス。型の絞り込み、コンポーネントの Props、汎用フック、判別可能ユニオン、as const、satisfies、Zod バリデーション、TanStack Query、サーバー/クライアント境界、フォーム、状態管理、パフォーマンス、アクセシビリティ、デバッグ、コードレビューを扱う。ユーザーが React や Next.js で TypeScript を扱う場合に使用する：型エラー、Props 設計、ジェネリクス、API の型付け、SSR/CSR 境界、ハイドレーションの問題、フォームバリデーション、状態管理、パフォーマンス、コードレビュー。「how should I type this?」「why does this type error happen?」や、フロントエンド文脈で TypeScript が関わるあらゆるアーキテクチャ上の判断にも使用する。
Vite プロジェクトで shadcn/ui + Tailwind CSS v4 を初期化する（Vite 専用、Next.js/Remix ではない）。Vite プロジェクトのセットアップ、shadcn コンポーネントのインストール、Tailwind v4 の設定で積極的に使用する。例：- ユーザー：「私の Vite プロジェクトに shadcn をセットアップして」→ 依存関係をインストールし、tailwind v4 の CSS-first を設定し、shadcn を初期化し、コンポーネントが動作することを検証する - ユーザー：「既存の Vite アプリに shadcn を追加して」→ 既存の設定を確認し、CLI をインストールし、components.json を追加し、CSS インポートを更新する - ユーザー：「shadcn で Tailwind v4 を使う」→ @import と @theme を設定し、v3 の設定を削除し、カスタム tokens を設定する - ユーザー：「Vite + React + shadcn プロジェクトを作成して」→ Vite を雛形生成し、shadcn をインストールし、テーマを設定し、サンプルコンポーネントを追加する
Astryx で完全にカスタマイズ可能な、エージェント対応のデザインシステムを構築する——Meta のプロダクションデザインシステムがオープンソース化。StyleX 上に構築された 150+ の React コンポーネントを提供し、スタイリングのロックインはゼロ、コンポーネントの swizzling、ブランドテーマ、ダークモード、CLI ツールを備える。コンポーネントライブラリ、デザインシステム、UI アプリ、デザイントークンの構築時、または AI エージェントが理解して拡張できる一貫したアクセシブルなコンポーネントをチームが必要とするときに使用する。トリガー：astryx、design system、component library、design tokens、react components、accessible components、astryx design、stylesheets、theme customization、component composition。
Caffeine アプリ（caffeine.ai）をゼロからスキャフォールドして構築する——プロジェクトレイアウト、caffeine.toml ワークスペース + canister マニフェスト、単一の Motoko `backend` canister 用の mops.toml、React/Vite フロントエンド、caffeine CLI のビルドループ（auth login、doctor、install、check --fix、preview --build）。ユーザーが Caffeine アプリや caffeine.ai プロジェクトの作成、スキャフォールド、セットアップ、構築を望む場合、caffeine.toml や mops.toml の構造について尋ねる場合、caffeine CLI のワークフローを必要とする場合に使用する——「ゼロから」という言葉がなくても使用する。バックエンドコードには常に `writing-motoko` スキルを組み合わせる。Motoko 言語の構文やコンパイラエラーには使用しない（`writing-motoko` スキルを使用）。汎用的な Internet Computer / dfx / icp デプロイにも使用しない（`icp-cli` スキルを使用）。
所有またはアクセス許可を得たサイトでの承認済みテスト、QA、正当な自動化ワークフローのために、自動化ブラウザセッションにサードパーティの CAPTCHA 解決サービスを統合する。ユーザーが次のことを必要とする場合にこのスキルを使用する：Playwright または Puppeteer のテストスイートで CAPTCHA チャレンジを処理する、reCAPTCHA v2/v3、hCaptcha、Cloudflare Turnstile、または画像ベースの CAPTCHA 解決を承認済みの自動化に統合する、QA スクリプトで CAPTCHA トークン注入を完了する。また、次の技術用語でもトリガーする：\"recaptcha integration\"、\"hcaptcha integration\"、\"turnstile integration\"、\"captcha solving service\"、\"CAPTCHA token injection\"、\"captcha API\"。承認済みの CAPTCHA 関連の自動化では常にこのスキルを使用する — 単純なケースでも正しいトークン注入パターンの恩恵を受ける。
ui.inference.sh が提供する React/Next.js 向けチャット UI のビルディングブロック。コンポーネント：コンテナ、メッセージ、入力、入力インジケーター、アバター。機能：チャットインターフェース、メッセージリスト、入力処理、ストリーミング。用途：カスタムチャット UI の構築、メッセージングインターフェース、AI アシスタント。トリガー：chat ui、chat component、message list、chat input、shadcn chat、react chat、chat interface、messaging ui、conversation ui、chat building blocks
承認された spec を 5 つ以上の独立した振る舞いの curd に並列化し、レビュー可能な PR にする。パイプライン全体を一度にファンアウトして実行する。ユーザーがそのような spec を持っている場合に使用する — "/cheese-factory .cheese/specs/<slug>.md"、"send through the factory"、"parallelize this spec"、"many curds"、"fan out the implementation"、"cheese-factory this" といったフレーズ。インラインで実行し、フェーズごとに完全に対等な汎用サブエージェント（decomposer、curd ごとの worker、wiring、マージ後のレビュー、PR planner）を生成し、最終的に `/pr-stack` 経由で 1〜N 個のレビュー可能な PR を出力する。ユーザーが `/fromagerie` に言及した場合でも使用する — `/cheese-factory` はポータブルで harness に依存しない同等の兄弟である。`--hard` の伝播と `--resume <slug>` によるクラッシュしたパイプラインの継続をサポートする。単一の一貫した spec（`/cook`、`/ultracook`）、曖昧な計画（`/mold`）、レビューのみの作業（`/age`）、または curd が 5 つ未満の spec（`/ultracook`）には使用しないこと。
CoinMarketCap の市場全体向けエンドポイントの API リファレンス。グローバルメトリクス、恐怖/強欲、インデックス、トレンドトピック、チャートを含む。ユーザーが市場 API に言及した場合、恐怖/強欲指数について尋ねた場合、グローバルメトリクスや BTC ドミナンスのデータを求めた場合、K ラインチャートが必要な場合、または市場センチメントを扱う場合に、このスキルを使用する。CMC の市場全体向け API に関する質問の完全なリファレンスである。トリガー："market API"、"fear greed API"、"global metrics API"、"CMC charts API"、"/cmc-api-market"。
ユーザーが DOCA Flow DPA Provider の実践的な作業を行っているときに本 skill を使用する — `doca-flow` の pipe や外部リソース（index-selector / memory）を BlueField DPA アドレス空間にエクスポートし、DPACC で構築したカーネルがカウンターを読み取り、hash-pipe エントリを変更し、Flow とインラインで memory や index-selector リソースを更新 / 読み取りできるようにする。ポートごとの `doca_flow_dpa_ctx`、3 種類のキュー（general / resources-write / resources-read）、順序に敏感なエクスポートハンドシェイク（`_export_prepare` → エントリ追加 → `_export` → `_get_device_addr`）、DPA 側のデバイス API を扱う。ユーザーが "DOCA Flow DPA Provider" と言わなくても発火する — 暗黙の表現には "DPA kernel never sees entries in the exported pipe"、"BAD_STATE from `_pipe_export`"、"how do I disable a hash entry from a DPA kernel"、"DPA memory read returns no value"、"DPA-side post keeps returning AGAIN" がある。`doca-flow` の pipe 構築、汎用のホスト側 DPA（`doca-dpa`）、DPA 側カーネルの記述は拒否して他へ回すこと — それらは他の skill に属する。
Rivermax ライブラリとライセンスをインストールした後、対象の BlueField DPU 上で DOCA Rivermax（doca_rmax）を使って、IP 経由の高精度なタイミングが必要なメディア（SMPTE ST 2110 の映像／音声、市場データ、科学データフィード）のストリームを受信します。DOCA Rivermax アプリはその DPU 上でのみ実行されます。ライブラリとライセンスの取得は doca-setup / doca-public-knowledge-map の対象です。Rivermax の明示がなくても、「ST 2110 の受信でフレームが届かない」「メディア受信機でマイクロ秒未満のジッターが発生する」「doca_rmax_init が NOT_SUPPORTED を返す」「ストリーム開始後に recv イベントがない」「メディア受信機のライセンスチェックに失敗する」といった場合に使用します。doca_rmax_in_stream セッション、SDK とライセンスの前提条件チェック、doca_rmax_get_*_supported による機能照会、doca-eth キューおよび doca-flow のステアリングとの連携、Rivermax 呼び出しからの DOCA_ERROR_* を扱います。基盤となるキューのプログラミング（doca-eth）、ステアリングルール（doca-flow）、PTP／クロック同期（doca-firefly）、またはベストエフォートのパケット I/O は対象外として、適切な担当先に案内します。
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。