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
ユーザーが実際に読む製品の変更履歴とリリースノート。分類、ユーザー向けの言葉遣い、ビジュアル、配布を扱う。用途：リリースノート、変更履歴、製品アップデート、機能のお知らせ、バージョン管理。トリガー：changelog、release notes、product update、version notes、what's new、feature announcement、product changelog、update log、release announcement、version release、product release、ship notes
inference.sh の Python SDK — AI アプリの実行、エージェントの構築、すべてのモデルとの統合。パッケージ：inferencesh（pip install inferencesh）。同期/非同期、ストリーミング、ファイルアップロードに対応。テンプレートまたはアドホックなパターンでエージェントを構築でき、ツールビルダー API、スキル、人間による承認を備えます。用途：Python 統合、AI アプリ、エージェント開発、RAG パイプライン、自動化。トリガー：python sdk、inferencesh、pip install、python api、python client、async inference、python agent、tool builder python、programmatic ai、python integration、sdk python。
AI/ML の出版物（論文、プレプリント、記事、技術ブログ記事）を分析し、企業の AI エンジニアがそれに対して何をすべきかを抽出する。誰かが RAG、埋め込み、ファインチューニング、プロンプトエンジニアリング、エージェント、LLM デプロイに関する URL やドキュメントを提示し、「review this paper」「what do you make of this」「is this worth adopting」「summarise the method and its limits」と尋ねたときに使用する。題材自体が機械学習でなければならない。
完成した機能仕様をレビュー/判定し、エンジニアリングがそれに基づいて計画・構築できるかを決める際に使用する — 作成ではなく受け入れゲート。PRD の下位に位置する。単一の情報源に基づく 10 条件の実装可能性 + テスト可能性の基準で判定する：各機能が PRD のニーズにひも付く（孤立や欠落がない）。振る舞いが曖昧でなく観測可能。入出力 + 状態が完全（状態を持つ場合は状態遷移表）。各エッジケースがその処理を明示。受け入れ基準がテスト可能（Given/When/Then、または確率的/ML 機能には指標のしきい値）。単一かつ一貫。負荷を担う非機能要件に数値目標がある。修正時は範囲を限定した差分としてレビュー。未解決の質問が明示されている。EARS、決定表、アーキタイプのオーバーレイは作成支援であり、結果で判断され、決して要求されない。`VERDICT: approve|revise` と所見のみを出力する — 基準を満たす仕様は承認し（薄い仕様を誤って revise にしない）、真に名指しできる欠落がある場合にのみ revise する。作成、上流の PRD、設計ドキュメント（ADR/RFC）、その他の種類には使用しない。
rustdoc、cargo doc、doctest、ドキュメント内リンク、crate レベルのガイド、サンプル、README の同期、mdBook、docs.rs メタデータ、リンクチェック、ドキュメント CI、Rust API Guidelines の Documentation 章（C-DOC、C-LINK、C-META、C-EXAMPLE）を用いて Rust ドキュメントを設計・作成・ビルド・テスト・公開する。ユーザーが Rust API ドキュメント、プロジェクトの書籍、実行可能なサンプル、docs.rs 対応、欠落ドキュメントポリシー、API ガイドライン準拠、ドキュメントアーキテクチャ、古いドキュメントの修復を求めたときに使用する。
ScraperAPI を初めて使うエージェントと開発者向けの入口。ScraperAPI をエージェントやアプリに統合するとき、Claude Code や他の LLM ツール向けに MCP サーバーをセットアップするとき、適切な ScraperAPI 製品を選ぶとき、API キーを取得するときに最初に読む。トリガー: "how do I use ScraperAPI"、"set up ScraperAPI"、"connect ScraperAPI to Claude"、"which ScraperAPI product should I use"、"get web data for my agent"、"scrape a website in my app"、"add web scraping to my project"、"ScraperAPI getting started"。読んだ後は、選択したパスを担当するより狭いスキルにルーティングする。注意：ユーザーが提供したクエリ、URL、コンテンツを ScraperAPI に送信する。
ユーザーが Spree の配送システムを扱っているときに使用する — 出荷、配送方法、配送料金、在庫ロケーション、出荷のステートマシン、スプリッターロジック、返品。よくある表現には "shipping method"、"calculate shipping rate"、"stock location"、"shipment stuck in pending"、"order fulfillment"、"ship from"、"shipping zone"、"shipping category"、"returns"、"reimbursement" が含まれる。配送グラフ、ステートマシン、カスタマイズフックを提供する。
SQLAlchemy 2.x（2.0/2.1）ORM でリレーショナルデータ層を構築し、単一のコードベースから複数の方言（SQLite、PostgreSQL、MySQL）で動作させる必要があるときに使用する。型付きの 2.x ORM（DeclarativeBase / Mapped[...] / mapped_column）、エンジン + 接続文字列 + プーリング、短命なセッションとトランザクションスコープ、同期優先 / 非同期（AsyncSession / await）の分割と方言ごとのドライバーマトリクス、そして同一の schema を 3 つのエンジンすべてで動かすときにつまずく方言間の落とし穴を扱う：行ロック（with_for_update / SKIP LOCKED）、JSON カラム、upsert（ON CONFLICT と ON DUPLICATE KEY UPDATE）、自動インクリメント / identity、トランザクション分離。マルチ方言、ポータブル、ORM ファースト。マイグレーションではない（alembic を参照）、ジョブキュー / リースパターンではない（sql-job-queue を参照）、完全な API リファレンスではない。
適切な Stigg 統合サーフェス（REST vs GraphQL vs SDK）を選び、それに対して認証を行うときに使用する。トリガーには "init the Stigg SDK"、"Stigg API key"、"STIGG_SERVER_API_KEY"、"X-API-KEY"、"401 Unauthenticated from Stigg"、"403 Forbidden from Stigg"、"scoped API key"、"publishable key"、"rotate Stigg key"、"Stigg rate limits"、"Stigg pagination"、"Stigg idempotency" が含まれる。カタログ / エンタイトルメント / サブスクリプションのモデリングには使用しない — それらには専用の skill がある。
複数のスキルにまたがる完全なエンドツーエンドの Stigg ワークフローを実装するときに使用——フリーミアム、ハイブリッド価格設定、AI クレジットのマネタイズ、チェックアウト付きのアプリ内アップグレードフロー、アドオン付きトライアル。トリガーには "implement freemium"、"monetize AI tokens end-to-end"、"set up hybrid pricing"、"add a checkout experience"、"trial with addons while on a paid plan"、"run a payment-link signup"、"complete Stigg integration for [scenario]" が含まれる。単一スキルのタスクではスキップ——該当するピラースキルに直接進む。
`tty7` バイナリでシェルから tty7 ターミナルワークベンチを操作する——ワークスペース/タブ/ペインの一覧表示、ペインの分割、ペインへのテキストやキーストロークの送信、ペインの画面上の内容のキャプチャ、実際の PTY でのコマンド実行とその終了コードの透過、既存のシェルペインでのコマンド実行とその出力と終了コードの取得、ペインが終了するか入力を必要とするまでのブロック、実行中のコーディングエージェントの確認、ペインがリッスンしているポートの確認。tty7、ペイン、ワークスペース、または `%42`/`@7`/"別のペイン"/"別のエージェント" が出てきたときはいつでも使用する。別のエージェントに作業を渡して結果を回収したいとき（"Claude/Codex に X をやらせる"、"派个活"、"別のエージェントに処理させる"、複数のエージェントを並列実行してその成果を統合する）、長時間実行または対話的なもの（dev server、REPL、ssh セッション、`tail -f`、TUI）を Bash ツールをブロックせずに起動したいとき、プログラムがユーザーに見える通りに動作するために実際のターミナルを必要とするとき、およびこのマシン上の*別の*ターミナルで実行されている内容を確認または報告したいときにも使用する。確認は低コスト：`$TTY7_PANE` が設定されていればすでに tty7 の内部にあり、ここにあるすべてのコマンドはセットアップなしで動作する。
C++ から Unreal Engine 5.x の Blueprint および Widget Blueprint の .uasset ファイルをプログラムで生成する。Fab/Marketplace のサンプル、Quick-Start キット、チュートリアルアセット、または Blueprint、UMG アニメーション付き Widget Blueprint、ドメインアセット（ダイアログ、クエスト、アビリティデータ）を大量生産するエディタユーティリティ向けのコンテンツジェネレーターを構築する場合に使用する。完全なイベントグラフを記述する UBlueprint 作成（UK2Node_*、FBlueprintEditorUtils）、UWidgetBlueprint の階層、MovieScene トラックとキーフレームを備えた UWidgetAnimation、2 パスコンパイル、K2Node スポーンイディオムを扱う。トリガー: "create a Blueprint generator"、"generate WBP from C++"、"programmatically author event graph"、"build dialogue/quest assets from code"、"editor utility to generate marketplace samples"、または FKismetEditorUtilities::CreateBlueprint、UWidgetBlueprintFactory、FBlueprintEditorUtils::AddMemberVariable、UMovieScene2DTransformTrack を含むあらゆるタスク。
weapp-tailwindcss と `weapp-tw` CLI のスタイル未生成、JS/テンプレート class の未変換、classNameSet、@source/cssEntries、source candidates、rpx、疑似クラス/custom variant、コンポーネント分離、Rspack、圧縮、watch/HMR、H5/Web/App/uni-app x のマルチプラットフォーム成果物の問題を診断する。Use for debugging, troubleshooting, CLI output failures, classes not working, broken hot reload, wrong output, or runtime compatibility；新規プロジェクトの設定、独自 API 設計、Lynx 専用の統合には使用しない。
json-render、v0.app、Google Stitch、Bolt Cloud、Cursor のワークフロー向けの AI 支援 UI 生成パターン。コンポーネントおよびフルスタックアプリ生成のためのプロンプトエンジニアリング、AI 生成コードのレビューチェックリスト、デザイントークンの注入、デザインシステム準拠のためのリファクタリング、品質保証のための CI ゲートを扱う。AI ツールで UI コンポーネントを生成するとき、マルチサーフェスの MCP ビジュアル出力をレンダリングするとき、AI 生成コードをレビューするとき、AI 出力をデザインシステムに統合するときに使用する。
ユーザーが DOCA RDMI を扱う場合に使用します。DOCA RDMI は、DPA 上の関数からリモートの応答側へ片方向 RDMA を開始できる RDMA Initiator ライブラリです。doca-rdmi と doca-rdma の選択、doca_rdmi_connection と doca_rdmi_poster のインスタンス化、doca_ctx_start() の前に doca_dpa_completion または doca_verbs_cq を接続する方法、DPA 上で使用するデータパスハンドルのエクスポート、インストール済みリリースで doca_rdmi_* シンボルが EXPERIMENTAL かどうかの確認、completion-attach 時の BAD_STATE など DOCA_ERROR_* ステータスの解読を扱います。「Arm 側の関数から RDMA 書き込みを開始したい」「リンク時に doca_rdmi_* シンボルが見つからない」「送信したワークリクエストが届かない」といった暗黙の依頼でも読み込みます。双方向ホスト RDMA、GPU 起点のトラフィック、一般的な IB/RoCE 理論は対象外として、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。