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
Google の release-please をセットアップおよび構成し、GitHub Actions による自動バージョニング、変更履歴の生成、公開を実現する。パイプラインの作成、Conventional Commits の書式、プレリリースワークフロー、monorepo 構成、リリースパイプラインのトラブルシューティングを扱う。ユーザーがリリースの自動化、公開用の CI/CD 構築、バージョン番号の更新設定、release-please 互換のコミットメッセージの作成、バージョンの自動タグ付け、npm/PyPI/crates.io/Maven/Docker への公開、リリース PR が作成されない原因の調査を望む場合は常にこのスキルを使用する。ユーザーが "release-please" という名称を挙げていなくても有効化する——"automate my npm releases"、"set up GitHub Actions for publishing"、"how do I tag versions automatically"、"changelog generation"、"semver automation"、"pre-release workflow" といった表現はすべてこのスキルを示す。コミットメッセージの指針については、このスキルは release-please 互換の規約に焦点を当てる。サブモジュールを含むより広範なマルチリポジトリの git 操作については、代わりに multi-repo-git-ops に委ねる。
Rust crate のセマンティックバージョニングを管理します — 公開 API の範囲（可視項目 + 再エクスポート経由で到達可能）、1.0 前のルール（0.x.y の互換性）、cargo-semver-checks による破壊的変更の検出（270 以上の lint）、cargo-workspaces によるワークスペースのロックステップ公開、yank/deprecate ワークフロー、RustSec アドバイザリ、そして `#[non_exhaustive]`、シールドトレイト、非表示モジュール、フィーチャーフラグ、トレイト実装の追加が持つセマンティックバージョニング上の意味。ユーザーが変更が破壊的かどうかを尋ねるとき、新しいバージョンを安全に公開したいとき、cargo-semver-checks を実行するとき、複数 crate のワークスペースリリースを調整するとき、yank やアドバイザリの状況に対応するときに使用します。Cargo マニフェストの仕組みは rust-cargo-build に、API 設計の選択は rust-api-design に、CI 設定は rust-style-clippy に委ねてください。
ユーザーが Spree のドメインモデル同士の関係について尋ねている場合に使用 — Orders、LineItems、Variants、Products、Stores、Channels、Markets、Payments、Shipments、Customers、Adjustments。アーキテクチャと関係性のみを扱う。よくある表現として "how does X connect to Y"、"what's the relationship between"、"where does Spree store X"、"how do I query orders across stores"、"how do channels work"、"what's the difference between Cart and Order"、"Store vs Channel vs Market" がある。新しいモデル/新しい API リソースの追加には `spree-resource` skill を使用。フィールド単位の詳細はインストール済みの `@spree/docs` パッケージの `docs/developer/core-concepts/` を参照。
2027 年の OS リリース（iOS 27 および対応する macOS/watchOS/tvOS/visionOS）における SwiftUI の新しい API、動作、非推奨項目。SwiftUI 27 の新機能について聞かれたとき、または以下に取り組むときに参照してください。- SDK 更新後の @State のコンパイルエラー（"used before being initialized"、"invalid redeclaration of synthesized property"）や、@State がマクロになった場合 - @ViewBuilder/@ContentBuilder の曖昧なオーバーロードや型チェックの回帰、reorderable()/reorderContainer とドラッグ＆ドロップによる任意のコンテナ（List、スタック、グリッド、カスタムレイアウト）内でのドラッグ並べ替え - AsyncImage のキャッシュ、スクロール時の再読み込み、カスタム URLSession - swipeActions()/swipeActionsContainer() による List 外（ScrollView、LazyVStack、LazyVGrid）でのスワイプアクション - ツールバーのオーバーフロー、表示状態（visibilityPriority、ToolbarOverflowMenu、toolbarMinimizeBehavior）、固定 - オプショナルなアイテムバインディングから confirmationDialog または alert を表示する場合
ui.inference.sh による React/Next.js 向けの JSON ベースの宣言的 UI ウィジェット。構造化されたエージェント応答からリッチでインタラクティブな UI をレンダリング。機能：フォーム、ボタン、カード、レイアウト、入力、セレクト、チェックボックス。用途：エージェントが生成する UI、動的フォーム、データ表示、インタラクティブなカード。トリガー：widgets、declarative ui、json ui、widget renderer、agent widgets、dynamic ui、form widgets、card widgets、shadcn widgets、structured output ui
SQLAlchemy 2.x のデータ層の上で Alembic データベースマイグレーションを実行し、単一のマイグレーション履歴で複数のダイアレクト — SQLite、PostgreSQL、MySQL — を対象とするときに使用します。env.py / alembic.ini をモデルの Base.metadata に接続すること（DB URL を環境から取得、同期優先で短い非同期 run_async_migrations の注記付き）、完全な revision -> autogenerate -> review -> upgrade/downgrade ワークフロー、ブランチング（複数 head のための history / current / heads / merge）、そして重要なマルチダイアレクトの落とし穴：SQLite はほとんどのスキーマを ALTER できないため、マイグレーションは BATCH（移動してコピー）方式で書く — 同じ batch_alter_table のコードが PG/MySQL では通常の ALTER を出力します。また create_all と Alembic の選択、および create_all された DB からの baseline-stamp の経路も担当します。マルチダイアレクト、ポータブル、同期優先。SQLAlchemy のモデル/エンジンの作成（sqlalchemy 参照）や job-queue / lease パターン（sql-job-queue 参照）は対象外です。
ADK API リファレンスドキュメントとバージョン固定文字列が、すべての言語 SDK で最新かどうかを監査する。リポジトリ内のバージョンを上流のリリースやパッケージレジストリと比較し、何を更新すべきか、どのプロセスに従うべきかを報告し、依頼された場合にのみ実行可能な計画を出力する。トリガーは「audit API reference」「check API ref docs」「are API docs up to date」「bump API doc versions」「check SDK doc versions」。
Go + React のフルスタックアーキテクチャと反復的なローカル開発。新しいアプリのスキャフォールド、機能追加、バグ修正、ローカル開発ループの実行時、またはユーザーが "run the app locally"、"run the app on my computer"、"start the app"、"rodar o programa"、"rodar o app"、"executar localmente"、あるいはアプリをローカル環境で起動する同義の要求をしたときにこのスキルを使用する。プロジェクト構成、データベースマイグレーション、sqlc のコード生成、Podman によるローカルの Supabase/Postgres、Postgres 拡張（pgmq、pg_cron、pgroonga、pgvector、pg_jsonschema、LISTEN/NOTIFY）、SEO と AI クローラー向けの公開ページの事前レンダリング、書き込み-テスト-繰り返しのフィードバックサイクルを扱う。
CockroachDB アプリケーション向けのマルチリージョンパターンの選択と実装を開発者にガイドする。active-passive と active-active のアーキテクチャ、REGIONAL BY ROW、GLOBAL テーブル、リース優先設定を用いた手動の地理パーティショニング、検証クエリを伴うライブデモのセットアップを扱う。マルチリージョンのデータベーストポロジーを設計するとき、REGIONAL BY ROW と手動パーティショニングのどちらを選ぶかを決めるとき、マルチリージョンのデモを構築するとき、またはリージョン間レイテンシを最適化するときに使用する。
BlueField-3 DPA 上の DOCA 提供 Zero-Touch RoCE RTT 輻輳制御（ZTR RTTCC）リファレンスアルゴリズムです。付属の DOCA PCC サンプルを通じて doca_pcc_dev_ztr_rttcc_algo をデプロイ、調整、評価します。ZTR RTTCC の名前がなくても、「RoCE-v2 フローがスロットリングされない」「PCC サンプルが自分のアルゴリズムにディスパッチしない」「set-params が fail を返す」「アルゴリズムはロードされたがカウンターが動かない」「マルチパス PCC バリアントの選び方」「BF3 でカスタム CC アルゴリズムが必要か」などで起動します。ホストライブラリを使った独自アルゴリズムは doca-pcc、doca_spcx_cc コマンドラインは doca-spcx-cc の対象です。DPACC のビルド時にバリアント（vanilla / PM / RX-rate / multipath / window-probeless）を選ぶ方法、ホスト設定パラメーターの調整、アルゴリズムからの DOCA_PCC_DEV_STATUS_FAIL を扱います。PCC アルゴリズムをゼロから作成すること、PCC カウンターの読み取り専用検査、またはファームウェアのみの Programmable PCC 以前の機能については拒否し、別の窓口に振り分けます。
DOCA STA を使用して BlueField 上に NVMe-over-Fabrics ストレージターゲットを構築する場合に使用します。doca_sta のインスタンス化、doca_sta_be を介したローカル NVMe ディスク上の doca_sta_subsystem NQN とネームスペースの宣言、doca_sta_cap_is_supported によるプラットフォーム対応確認、I/O キュー深度の設定、NVMe 読み取り時の IO_FAILED などの DOCA_ERROR_* ステータスの解読を扱います。「RoCE 経由で Identify Controller がタイムアウトする」「nvmf ターゲットをオフロードする」「NVMe-oF Connect が完了しない」「深度 1024 の I/O キュー 16 個はサポートされるか」といった暗黙の依頼にも使用します。生の RDMA 転送、パケット I/O、ステアリングルール、イニシエーター側の NVMe、SDK のインストールは対象外として、適切な担当先に案内します。
Midnight Network のカウンター DApp をゼロから生成する——Compact スマートコントラクト、対話型コマンドライン、ウォレット設定、DUST 生成、デプロイ＋操作ループ、local/preprod/preview 向け Docker 設定、テスト。ユーザーが完全な Midnight DApp を構築したい、新しいプロジェクトを立ち上げたい、エンドツーエンドのライフサイクルを理解したい、またはウォレット＋コントラクト＋コマンドラインの動作するボイラープレートを必要とするときに使用。本スキルは yarn workspaces を使って公式の midnightntwrk/example-counter リファレンス実装を生成する。
Midnight Network の hello-world DApp をゼロから生成する——Compact スマートコントラクト、vitest によるヘッドレス Node.js テスト、testkit-js FluentWalletBuilder を使ったウォレット設定、DUST 生成、デプロイとトランザクション呼び出し、およびすべての付随設定。ユーザーが完全な Midnight DApp を構築したい、新しいプロジェクトを立ち上げたい、エンドツーエンドのライフサイクルを理解したい、またはウォレット＋コントラクト＋テストの動作するボイラープレートを必要とするときに使用。本スキルは公式の midnightntwrk/example-hello-world リファレンス実装を使い、ローカル devnet（Docker スタック）で実行するために必要なすべてのファイルを生成する。
Midnight Network 上でプライバシー保護型のアーケードリーダーボード DApp を構築する——プレイヤーは匿名、公開、またはカスタムの表示名でクリックチャレンジのスコアを提出し、秘密鍵を明かさずにゼロ知識証明でエントリーの所有権を証明する。leaderboard.compact（Map、Counter、witnesses、persistentHash による所有者コミットメント）、Next.js フロントエンド、1AM ウォレット統合、低レベルのデプロイ／呼び出し、ウォレットなしのインデクサー読み取り、ZK アセットのホスティングを扱う。ゲーム化されたオンチェーンランキング、仮名のコンペティション、スコアのアテステーション、disclose()/witness パターンの教育に使用。トリガー：leaderboard dApp、プライバシーリーダーボード、スコア提出、所有権の検証、匿名プレイヤー名、ZK 所有権証明、persistentHash アイデンティティ、Midnight 上のアーケードゲーム。locker-dapp や payment-dapp のウォレット／プロバイダーパターンをソーシャルやゲーミングのフローに拡張するときにも使用。
Rust製のローカルファーストなベクトル特化クエリDB、fandhe-db（PostgreSQL wire protocol v3互換）のfandhe-db-engine / fandhe-db-wire-serverリファレンス。USING PLAN / USING OPERATION_ID構文、DDL / JOIN / CTE / window関数、拡張クエリ・COPY・トランザクション、TLS 1.3 / SCRAM-SHA-256、NoSQL HTTPレイヤー、precision・recallモード、HNSW / BM25 / RRF hybrid / rerank、redb永続化、tenant・RLS、SIMD / wgpu、wire_codeエラー契約を扱います。
Kafka 上のストリーム処理向けに、Java で Apache Flink のユーザー定義関数（UDF）を構築・デプロイする。Java でスカラー UDF、ユーザー定義テーブル関数（UDTF）、プロセステーブル関数（PTF）を作成し、Confluent Cloud やローカルの Docker 環境にデプロイして、Flink SQL や Table API から呼び出したいときにこのスキルを使用する。トリガー:Flink UDF、カスタム Flink 関数、process table function、PTF、UDTF、Flink user defined、extend Flink SQL、stateful stream processing with Flink。トリガーしない:Kafka Streams の UDF（kafka-streams-programming スキルを使用）、カスタム関数を含まない一般的な Flink ジョブ開発、Flink を含む CDC ストリーミングデータパイプライン（confluent-cloud-cdc-tableflow スキルを優先）、Flink connector の設定、Kafka のプロデューサー/コンシューマーコード。
Claude Code のフックを構成して、危険な git コマンド（push、force-push、reset --hard、clean、branch -D、checkout/restore）を実行前にブロックする。エージェントレベルで破壊的な git 操作を防ぐ。ユーザーがリポジトリを破壊的な git コマンドから保護したい場合、git ガードレールを導入したい場合、または「git guardrails」「bloquer force-push」「sécuriser git」に言及した場合に使用。
すべてのネットワーク（undeployed/local、preview、preprod、mainnet）でデプロイおよび実行される単一の Midnight dApp を構築する。midnight-local-dev によるローカル Docker スタックのセットアップ、環境設定、プロバイダールーティング、ウォレット抽象化、プルーフサーバーの選択、ZK アセットの解決、コントラクトレジストリ、ネットワークごとの DUST フローの違いを扱う。ユーザーが 1 つのコードベースから複数のネットワークを対象にしたい、ローカル開発環境をセットアップしたい、または undeployed/preprod/preview/mainnet 間で何が変わるかを理解したいときに使用。
ユーザーが明示的にコメントの追加、コメントの調整、コメント品質のレビュー、コメント規約の策定を求めた場合、または複雑なロジック、ループブロック、if 分岐、変数グループ、状態分岐、データ変換、SQL の意味、React Hook の副作用、Node.js のバックエンド編成のうちどの箇所にコメントする価値があるかを判断する必要がある場合に、このスキルを使用する。目標は、モジュールを引き継いだばかりの人でも、コメントが説明する意図、変数の役割、業務上の境界を理解できるようにし、単純なコードに 1 行ずつナレーションを付けないことである。
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。