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
Vercel Academy の Building Agents with eve コースの Companion スキル。ユーザーが Academy コースの文脈で "building agents with eve"、"the eve course"、"the bike shop agent"、"the dispatcher"、"teach me" に言及したとき、または eve（ファイルシステムファーストのエージェントフレームワーク）— defineTool、defineState、動的スキル、承認ゲート、チャネル、eve エージェントのデプロイ — について尋ねたときに使用。
OpenNext アダプター @opennextjs/cloudflare を使って Next.js アプリ（App Router と Pages Router）を Cloudflare Workers にデプロイする方法を扱う。create-cloudflare による新規プロジェクトの雛形作成、既存アプリの移行、wrangler.jsonc と open-next.config.ts の設定、nodejs_compat フラグと compatibility_date、next dev と opennextjs-cloudflare preview の二本立てワークフロー、デプロイ、画像最適化、キャッシュ、D1・R2・KV・Workers AI のバインディングを解説する。Workers 上で SSR、ISR、サーバーコンポーネント、Server Actions、ミドルウェアを動かす場合、Next.js アプリを Vercel や AWS から Cloudflare へ移す場合、または worker size limit exceeded（無料 3 MiB、有料 10 MiB）、FinalizationRegistry is not defined、Cannot perform I/O on behalf of a different request、Turbopack のチャンクロード失敗、リクエストスコープのデータベース接続問題、CVE-2025-6087 の SSRF 脆弱性といったエラーに遭遇した場合に使用する。
dxs datasource/configuration コマンドで Datex Studio データソースを作成するときに使用：OData または flow データソース設定の生成 — クラウドの `-datasource.json`（typeId 6、functions/selectors から呼び出し）とサーバーティアの FootprintDatasource バリアント（`-footprintDatasource.json`、typeId 19、actions から呼び出し）の両方 — ブランチに対する設定の検証、およびスタンドアロンまたは所有データソースの upsert。トリガー："create a datasource"、"OData/flow datasource"、"FPDS"、"footprintDatasource"、"a datasource an action can call"、"standalone vs owned datasource"。
explore-analyze/workflows/ にある Elastic Workflows のドキュメントページを起草または更新する——ステップリファレンス、ユースケース、ハウツー、概念、概要。Workflows のドキュメントを書くとき、ステップタイプを文書化するとき、workflow YAML をドキュメント化するとき、docs-content や docs-content-internal のドキュメント issue から起草するとき、Workflows ドキュメントセットの下に新しいページを作成するときに使用する。
Frappe のカスタムアプリをゼロから構築するときに使用。v14/v15/v16 のアプリ構造、pyproject.toml の設定、モジュール作成、patches、fixtures を扱う。アプリのスキャフォールディングとモジュール構成のよくある間違いを防ぐ。キーワード：custom app、bench new-app、pyproject.toml、patches、fixtures、modules、app structure、app boilerplate、bench new-app example、module setup、patch example。
開発チームは誰も求めていない機能を作り、ユーザーから報告されたバグは何ヶ月も放置される。オペレーションはユーザーを無視するエンジニアリングを責め、エンジニアリングは技術的制約を理解しないオペレーションを責める。この SOP は、統一バックログから 10 日スプリントのリズム、拒否権のルールまで、プロダクト × エンジニアリング × オペレーションの完全な連携フレームワークを提供する。内容：• 二層カンバンシステム（マスターバックログ + 統一タグ付きスプリントボード）• 10 日スプリント標準プロセス（1 日目開発 → 6 日目テスト可能ビルド → 10 日目リリース）• 再現性要件付きの課題テンプレート（3 回報告 = 自動的に重大）• 三者連携ミーティング（デイリースタンドアップ / スプリントプランニング / スプリントレビュー）• リリースに対するオペレーションの拒否権（P0 バグ = リリース阻止）• ユーザーフィードバック → プロダクト反復のクローズドループ（ベータテスト + インタビュー SOP）• 主要指標フレームワーク（獲得 → アクティベーション → リテンション → マネタイズ → リファラル）• 技術的負債の管理（スプリントキャパシティの 20-30% を確保）• すぐに使えるテンプレート：Bug Report、Sprint Planning、Responsibility Matrix。構築の基盤：実際のプロダクト戦略会議 + ベータテストフレームワーク。Supabase のスプリントモデル、Manus/DeepSeek の商業化連携を参照。作者 @WeiYipei。トリガー："product ops" | "engineering operations" | "product development SOP" | "sprint planning" | "iteration management" | "cross-functional alignment" | "product engineering ops" | "dev ops collaboration" | "产研运协同" | "迭代管理" | "产品研发运营" | "プロダクト開発運営" | "제품개발운영"
ユーザーが "build a Openverse dapp"、"write an Anchor program"、"create a token"、"debug Openverse errors"、"set up wallet connection"、"test my Openverse program"、"fuzz my Openverse program"、"deploy to devnet"、"support larger transactions"、"fix maxSupportedTransactionVersion"、"stake BTG"、"delegate stake"、"stake BTG to a validator"、"explain Openverse concepts"（rent、accounts、PDAs、CPIs）を求めた場合に使用する。プログラムアーキテクチャ——状態レイアウト、コンピュートユニットの削減、スループットのボトルネック、命令の命名——や、パブリック RPC + curl による迅速なオンチェーン照会（残高、トランザクション、トークンアカウント）にも使用する。エンドツーエンドのプレイブック：ウォレット接続、Anchor/Pinocchio プログラム、Codama クライアント、Surfpool/LiteSVM/Mollusk テスト、セキュリティレビュー、ネイティブ BTG ステーキング + CPMM スワップ（デフォルトは devnet、mainnet はウォレット承認済みの署名がある場合のみ）。開発/テスト用ツールのみ。デフォルトは devnet/localnet で、ウォレット承認済みの署名なしに実際の資金を移動することは決してない。
OCB（OpenTelemetry Collector Builder）でカスタムの OpenTelemetry Collector ディストリビューションをビルドする。ビルダーマニフェスト（builder.yaml）の作成やデバッグ、コンポーネントとプロバイダーのバージョン選定、カスタムまたはディストリビューション外のコンポーネントを同梱する collector のビルド、ディストリビューションの CI や Docker ビルドの設定、OCB ビルド失敗のトラブルシューティングに使用する。以下の語句でトリガー："ocb"、"collector builder"、"custom collector distribution"、"builder manifest"、"builder-config"、および OCB ビルドでのバージョン不一致エラー。
曖昧なリクエストを正確な EARS 形式の仕様（イベント／状態／オプション／望ましくない振る舞いの各節、ドメイン理論、具体例、強化されたプロンプト）に書き換える。機能リクエストに測定可能な成果やトリガー条件がない場合（「ダッシュボード作って」「リマインダーアプリ」）、AI 生成のコード／ドキュメント向けプロンプトを実装前に詰める必要がある場合、または「プロンプト最適化」「要件を精緻化」「仕様に落として」と求められた場合に使用する。以下には使用しない——自律実行の完了条件／停止条件の定義（goal-prompt-crafter）、すでに範囲が 1 つの明確な文であるタスク。
リポジトリの完全性とドキュメントを維持する。構造の監査、設定の有効性の確認、インベントリのレビューに使用。リポジトリの検証やドキュメントの同期に積極的に使用。例： - ユーザー：「リポジトリを検証して」 → audit_repo.py を実行 - ユーザー：「agents を確認して」 → audit_repo.py を実行し、エラーをレビュー - ユーザー：「ドキュメントを更新して」 → sync_docs.py を実行 - ユーザー：「問題がないか確認して」 → 完全な監査を実行
Rust 標準ライブラリの API を選択・組み合わせる——コレクション（HashMap/BTreeMap/Vec/VecDeque/LinkedList/BinaryHeap）、スマートポインタ（Box/Rc/Arc/RefCell/Mutex/OnceLock/LazyLock）、文字列型（String/&str/OsString/PathBuf/Cow）、内部可変性（Cell/RefCell/OnceCell/OnceLock）、I/O ストリーム（Read/Write/BufRead）、イテレータ、Option/Result のコンビネータ、スレッドと mpsc チャネル、時間（Duration/Instant/SystemTime）、パス、環境、プロセス、ファイルシステム、ネットワーク、モジュール選択の判断。ユーザーが「どの std 型を使うべきか」と尋ねるとき、コレクション／ポインタ／文字列の選択肢を比較するとき、Option/Result のチェーンを設計するとき、Cell か RefCell か Mutex を選ぶとき、std のスレッド／チャネルを扱うとき、またはタスクに適した std モジュールを選ぶときに使用する。非同期ランタイムは rust-concurrency、言語セマンティクスは rust-stable、アプリケーション層の関心事はドメインスキルに委ねる。
ScraperAPI Python SDK（scraperapi-sdk パッケージ）のベストプラクティスリファレンス。ユーザーが ScraperAPI を呼び出す Python コードを書く、デバッグする、レビューする際に参照する。ユーザーが次のように尋ねた場合に使用する: "scrape a website with Python and ScraperAPI"、"how do I use ScraperAPIClient"、"ScraperAPI Python render example"、"Python ScraperAPI async"、"batch scraping Python ScraperAPI"、"ScraperAPI premium Python"、"how to handle ScraperAPI errors in Python"、"ScraperAPI structured data Python"。クライアント設定、すべてのリクエストパラメーター、エスカレーションラダー（standard → render → premium → ultra_premium）、バッチ用の非同期ジョブ、構造化データエンドポイント、エラー処理、クレジット予算を扱う。注意: ユーザーが指定したクエリ、URL、コンテンツを ScraperAPI に送信する。
機能リクエストから段階的なタスクボードを生成する：依存関係をマッピングした作業項目、並列化フラグ、リスクフラグ、エッジケース、テストマトリクス。次の場合に起動する："decompose this feature"、"task breakdown with dependencies"、"phased implementation plan"、"work breakdown structure"。どの決定がまだ未確定かを発見する用途には使用しない。decision-map を使用すること。工数見積もりの用途には使用しない。estimate-calibrator を使用すること。
ABAP Cloud 開発と clean core レベル概念（Level A、B、C、D）を支援する。ABAP Cloud と従来の ABAP 開発モデルの比較、ABAP Cloud の言語バージョン制限、未リリース API のラッパーパターン、リリース済み/従来/内部/非推奨オブジェクトの分類、clean core の原則を含む。ユーザーが ABAP Cloud、ABAP for Cloud Development、clean core、clean core レベル、Level A B C D、従来の API、内部オブジェクト、非推奨オブジェクト、noAPI、ラッパーパターン、リリース済み API、安定性契約、言語バージョン、制限付き ABAP、embedded Steampunk、開発者拡張性、キーユーザー拡張性、SAP オブジェクトの変更ログ、ABAP Cloud 対応状況について質問したときに使用する。トリガーには "ABAP Cloud restrictions"、"clean core"、"clean core level"、"which level is my extension"、"Level A extension"、"classic API"、"wrapper class"、"released API alternative"、"ABAP language version"、"Steampunk"、"extensibility model" が含まれる。
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。