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
robomotion-browser-mcp サーバーを通じてウェブサイトを対話的に探索し、セレクターの発見、操作シーケンスの記録、ネットワークトラフィックのキャプチャ、Robomotion SDK TypeScript に対応する JSON フローシーケンスの生成を行う。ユーザーが「このページを探索して」「X のセレクターを見つけて」「ログインフローを記録して」「このページはどの API を使っているか」と言ったとき、または任意の `Core.Browser.*` フローを書く前に使用する。キャプチャしたトラフィックからクリーンな API が判明する場合は `reversing-network` と組み合わせる。
カスタム Frappe アプリで Document Controller を構築するときに使用する: ファイル作成、ライフサイクルフック、バリデーション、autoname、申請可能なワークフロー、コントローラーのオーバーライド、子テーブルコントローラー、flags システム、hooks.py と Server Scripts からの移行。キーワード: how to implement controller, which hook to use, validate vs on_update, override controller, submittable document, autoname, flags, extend_doctype_class, controller testing, child table controller, which hook to use, when does validate run, how to override save, document lifecycle。
ERPNext/Frappe の印刷フォーマット、メールテンプレート、ポータルページ用の Jinja テンプレートを書くときに使用する。テンプレート構文、コンテキスト変数、フィルター、マクロ、v16 の Chrome PDF レンダリングを扱う。doc コンテキストや子テーブルの反復に関するよくある間違いを防ぐ。キーワード：Jinja、印刷フォーマット、メールテンプレート、ポータルページ、テンプレート構文、PDF、v14-v16、テンプレート構文、Jinja の例、印刷フォーマットのコード、印刷で子テーブルを表示する方法。
AWS OpenSearch（Elasticsearch）または AWS Personalize の前段に置くキャッシュ戦略 — 検索、レコメンダー、マルチレコメンダーページ、匿名とログイン済みのトラフィック。ROI 判断（TPS/minProvisionedTPS、Zipf、増幅）、キー設計（正規化、コホートかユーザーか、ソリューションバージョンの固定、バケッティング）、パーソナライズの境界（匿名/ログインの分割、ファンアウトの合流）、戦略（cache-aside、refresh-ahead、write-through、バッチ事前計算、L1+L2）、TTL（変動性、ソフト/ハード、ジッター、イベント駆動の無効化）、スタンピード対策（single-flight、XFetch、stale-while-revalidate、サーキットブレーカー）、可観測性（ヒット率、1000 件あたりのコスト、カーディナリティのドリフト、ログリプレイ）、防御的キャッシュ（ネガティブキャッシュ、Bloom filter）、階層の構成（LRU、ElastiCache Redis、CloudFront、OpenSearch のリクエスト/フィルターキャッシュ）を扱う。トリガーはキャッシュヒット率、Personalize のスロットリング、スタンピード、single-flight、L1/L2、ElastiCache のサイジング。opensearch-function-scoring-algorithms を補完する。
Python 拡張提案（PEP）の起草 — Python 言語機能、標準ライブラリの変更、相互運用性標準、または Python コミュニティ向けの情報/プロセス文書を提案する。3 種類の PEP（Standards Track、Informational、Process）すべてを扱う。適切な種類の選択、有効な reStructuredText の pep-NNNN ファイルの雛形作成、各必須セクションを受理基準まで記述、ヘッダーの lint、スポンサー/提出/Steering Council レビュープロセスの進め方。トリガーは "write a PEP"、"draft a PEP"、"propose a Python feature"、"create a Python Enhancement Proposal"、"PEP template"、または Python Discourse や python-dev 向けの提案を準備しているとき。ユーザーが "PEP" とだけ言った場合や reStructuredText に触れていない場合でも使用する — ヘッダー、セクション、プロセスこそが PEP 作者をつまずかせるものだから。
高速な Python パッケージ・プロジェクトマネージャーである uv を使った現代的な Python 開発。プロジェクト管理（uv init、uv add、uv sync、uv lock）、仮想環境、Python バージョン管理（uv python install/pin）、スクリプトランナー（uv run）、ツール管理（uvx）、monorepo 向けワークスペース対応、PyPI への公開を扱う。FastAPI、Pydantic、async/await、型チェック、pytest、structlog、コマンドラインツール向けの Python パターンを含む。Python プロジェクトの初期化、uv による依存関係の管理、pyproject.toml の設定、仮想環境の構築、スクリプトの実行、Python バージョンの管理、ワークスペースによる monorepo の構築、Python アプリのコンテナ化、型ヒントを使った現代的な Python の記述を行うときに使用する。
React useEffect のアンチパターン検出と修正ガイド。useEffect を含む React コンポーネントを作成、レビュー、変更するとき、または useEffect フックを追加しようとしているときにこのスキルを使用する。また「useEffect 内での setState」「effect チェーン」「effect 内の派生状態」「effect 内での親への通知」といったパターンを見たときにもトリガーする。Effect が不要または誤用されている 12 の具体的なシナリオと正しい代替案を扱う。useEffect が一見妥当に見えても、本当に必要か確認するためにこのスキルを参照すること。
ax のリリース告知とウェブサイトの変更履歴ページを起草または改訂する。ユーザーが "write release notes"、"draft release announcement"、"prepare changelog"、"release page"、"version page"、"what changed in vX.Y.Z"、"generate announcement for vX.Y.Z" と言ったとき、またはリリースのストーリーを求められたときに発火する。Release Please の範囲エビデンス、git の変更ファイル / コミット、ax sessions/recall を用いて、そのリリースがどのように出来上がったかを説明する。通常のコミットメッセージや無関係なドキュメントでは発火しない。
TUI オーバーレイ内のインライン注釈で差分、ファイル、ドキュメントをレビューするほか、revdiff の使用方法、設定、テーマ、キー割り当てに関する質問に回答します。agterm/tmux/zellij/herdr/kitty/wezterm/kaku/cmux/ghostty/iterm2/emacs-vterm で revdiff を開き、注釈を収集して対応します。git、hg、jj リポジトリに対応（自動検出）。「revdiff」、「review diff」、「review changes」、「annotate diff」、「git review with revdiff」、「hg review with revdiff」、「review jj change」、「interactive diff review」、「revdiff all files」、「review all files」、「browse all files」、「revdiff FILE」、「revdiff README.md」、「revdiff /tmp/notes.txt」、「review this file」、「annotate this file」、「review file with revdiff」、「open this review in revdiff」、「show review in revdiff」、「review in revdiff」、「revdiff config」、「revdiff themes」、「revdiff keybindings」、「how to configure revdiff」、「what themes does revdiff have」で起動します。
ROS2（Robot Operating System 2）開発に関する包括的なベストプラクティス、設計パターン、よくある落とし穴。ROS2 ノード、パッケージ、launch ファイル、コンポーネントの構築や、ROS2 システムのデバッグ時に使用します。ユーザーが ROS2、colcon、rclpy、rclcpp、DDS、QoS、ライフサイクルノード、マネージドノード、ROS2 launch、ROS2 パラメーター、ROS2 アクション、nav2、MoveIt2、micro-ROS、または ROS2 時代のロボティクスミドルウェアに言及した場合に起動します。ROS2 ワークスペースのセットアップ、DDS のチューニング、プロセス内通信、ROS2 セキュリティ、本番環境への ROS2 のデプロイにも対応します。colcon のビルド問題、ament_cmake、ament_python、ROS2 用 CMakeLists.txt、package.xml の依存関係、rosdep、ワークスペースのオーバーレイ、カスタムメッセージ生成、ROS2 のビルドトラブルシューティングにも対応します。Humble、Iron、Jazzy、Rolling の各ディストリビューションを扱います。
ユーザーが Spree 管理画面（`spree_admin` gem）をカスタマイズするときに使用——新しいリソースページの追加、サイドバー項目の登録、管理テーブルの列のカスタマイズ、ビューのオーバーライド、新しい管理セクションのスキャフォールド。よくある表現は "add admin page"、"Rails admin"、"spree_admin"、"scaffold admin resource"、"admin sidebar"、"override admin view"、"Hotwire admin"、"Turbo admin"。
ファイル名 @tanstack/vue-form（Vue 版 TanStack Form）をインポートするコードの作成、レビュー、デバッグ時に使用。1.33.x API をカバーし、useForm、form.Field、form.FormGroup、form.Subscribe、form.useSelector、Standard Schema を使うバリデータ、revalidateLogic を伴う onDynamic、mode="array" の配列フィールドを含む。結果として、現行の非推奨でない Vue API に基づき、正しいリアクティビティを持つフォームが得られる。
ui.inference.sh が提供する React/Next.js 向けツールライフサイクル UI コンポーネント。ツール呼び出しを表示：保留中、進行中、承認必要、結果。機能：ツールステータス、進捗インジケーター、承認フロー、結果表示。用途：エージェントのツール呼び出しの表示、ヒューマン・イン・ザ・ループの承認、ツール出力。トリガー：tool ui、tool calls、tool status、tool approval、tool results、agent tools、mcp tools ui、function calling ui、tool lifecycle、tool pending
Java の変更に対して、信頼できる振る舞いの事実から具体的な例と観察可能なシナリオへと進む、独立したビヘイビア駆動開発（BDD）の指針が必要なときに使用します。振る舞いが未確定または曖昧な場合は対象を絞った明確化を行います。Apply BDD、Facilitate behavior examples、Discover scenarios with Given When Then、Review these examples for shared domain language、Complete BDD discovery といったリクエストで発動します。自己完結した対話として実施します。Plinth Toolkit の一部
Web 検索と LLM で RAG（検索拡張生成）パイプラインを構築する。ツール: Tavily Search、Exa Search、Exa Answer、Claude、GPT-4、OpenRouter 経由の Gemini。機能: リサーチ、ファクトチェック、根拠に基づく回答、ナレッジ検索。用途: AI エージェント、リサーチアシスタント、ファクトチェッカー、ナレッジベース。トリガー: rag、retrieval augmented generation、grounded ai、search and answer、research agent、fact checking、knowledge retrieval、ai research、search + llm、web grounded、perplexity alternative、ai with sources、citation、research pipeline
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。