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
Bevy 0.20で`SystemParam`を導出する、`SystemSet`でグループ化する、`.run_if(on_message::<M>)` / `in_state(...)` / `resource_exists::<R>`で実行を制御する、`.and_then()` / `.or_else()`で条件を組み合わせる、`.before`/`.after`/`.chain()`/`.chain_weak()`で順序を設定する、`NextState::set_if_different`で状態を制御する、または`remove_systems_in_set`でシステムを削除する場合に使用します。
SOLUTIONING GATE — 実装を開始する前に、計画成果物間の整合性を検証する。PRD(または tech-spec)、アーキテクチャ文書、epic/story を相互参照し、カバレッジの一貫性と不足部分を確認する。PASS、CONCERNS、FAIL の判定を具体的な内容とともに返す。コードには一切触れない。ユーザーが次のように言った場合に使用:- 「構築の準備ができているか確認して」/「実装を始められる?」 - 「計画を検証して」/「gate check」/「readiness check」 - 「solutioning gate を実行して」/「実装の準備状況を確認して」 - 「アーキテクチャは完成している?」/「要件はアーキテクチャと一致している?」 - 「計画を承認して」/「計画が完了したので確認して」 - 「アーキテクチャに対して PRD を検証して」/「計画文書を相互参照して」 対応する意図:Validate(主要)。トラック適応型:Quick Flow(tech-spec + アーキテクチャ)、BMad Method(PRD + アーキテクチャ + epics)、Enterprise(上記すべて + 任意のセキュリティ/DevOps 補遺)で機能する。
ユーザーが何らかの形で「bootstrap」と言ったら、このスキルを即座に起動する。プロジェクトのワークフローの初期化、開発プラクティスの構成、コードベースの初回セットアップに関するあらゆるリクエストでも起動する。主なシグナル:「bootstrap」「set up workflow」「configure TDD」「generate AGENTS.md」「recommend skills」「onboard to project」「what tools should I use」「greenfield」「just cloned」「new developer joining」。プロジェクト環境を検出し、フェーズ別にスキルを推奨し、TDD 戦略を構成し、指示ファイルを生成する。プロジェクトレベルのオンボーディングであり、コードの記述、テスト、特定の開発タスクの実行には使用しない。
ホステッドゲートウェイ型 LLM ルーター。推論コストを 84% 削減します。各リクエストを blockrun.ai ゲートウェイに転送するローカルプロキシで、OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、xAI、Z.AI などの 90 モデルから、要件を満たす最安のモデルにルーティングします。無料のオープンウェイトモデルも含まれます。リアルタイム市場データ(世界の株式、暗号資産、FX、コモディティ)、Twitter/X の情報、Polymarket、Kalshi、Limitless、Opinion、Predict.Fun、dFlow の予測市場データ、UMA オラクルによる解決、ウォレットの識別とクラスタリング、電話番号情報(キャリアと SIM スワップ詐欺の検出)、AI 搭載の発信音声通話(Twilio + Bland.ai)も組み込みエージェントツールとして提供します。ローカル推論ツールではありません。プロンプトは blockrun.ai ゲートウェイに送信されます。
ctf-sandbox-orchestrator の内部下流スキル。独自のバイナリまたはテキストプロトコルの復元、ハンドシェイクの再構築、フレーミング、シーケンス制御、チェックサム、ステートフルなリプレイ、受理されるセッションの再現に対する CTF サンドボックスワークフロー。ユーザーが、未知のプロトコルをデコードする、独自のフレーミングを復元する、リプレイ用ハーネスを構築する、シーケンスやチェックサムの規則を満たす、キャプチャしたセッションをリプレイする、受理される分岐に到達する最小のメッセージ順序を証明するよう求めた場合に使用する。`$ctf-sandbox-orchestrator` がすでにサンドボックス前提を確立してここへルーティングした後にのみ使用する。
ctf-sandbox-orchestrator の内部下流スキル。ファームウェアイメージ、パーティションテーブル、ブートチェーン、更新パッケージ、抽出されたファイルシステム、組み込み設定、デバイスに面する信頼境界に対する CTF サンドボックスワークフロー。ユーザーが、ファームウェアを展開する、パーティション配置を把握する、ブートローダーや init チェーンを検査する、更新キーや認証情報を復元する、設定の読み込みを追跡する、またはデバイスの表面がどのように決定的な成果物に到達するかを説明するよう求めた場合に使用する。`$ctf-sandbox-orchestrator` がすでにサンドボックス前提を確立してここへルーティングした後にのみ使用する。
Shape による部分レプリケーションを用いる ElectricSQL のリアルタイム Postgres 同期エンジン。ShapeStream API、React hooks、where 句によるフィルタリング、列の選択、認証プロキシパターン、オンラインのみからデータベース経由までの段階的な書き込み戦略を扱う。ElectricSQL のセットアップ、Postgres 同期の設定、Shape ベースのデータ読み込みの実装、Shape 用の認証プロキシの構築、Electric によるローカルファーストアプリの書き込みパターンの選択に使用する。
プラグインのインストール後、Codex で Fallow アプリをセットアップします。fallow のインストールを確認し、デフォルトの分析範囲を選び、最初の分析を実行して、ダッシュボード、Code Health タブ、@Fallow メンション、設定エディターの場所をユーザーに案内します。ユーザーが Codex で Fallow のセットアップを選択した場合、または Fallow アプリの導入や設定を依頼した場合に使用します。lint、format、CI ツールのセットアップには使用せず、その場合は fallow-setup を使用してください。
React アプリで顧客向けの Freemius Checkout UI を構築します — Checkout Provider(オーバーレイコンテキスト)、Subscribe(サブスクリプション料金表)、Topup(都度/クレジット料金表)、Paywall、カスタムチェックアウトボタン。React フロントエンドに料金ページ、"upgrade"/"buy credits" ボタン、オーバーレイチェックアウト、またはペイウォールを追加するときに使用します。React Starter Kit の Checkout コンポーネントとフロントエンド Checkout SDK(`@freemius/checkout`)、およびフロントエンドが依存する薄いチェックアウト専用のバックエンドエンドポイント(購入同期 `POST /api/purchase`、`GET /api/checkout/pricing`、ホスト型リダイレクトハンドラー)を扱います。基盤となるチェックアウト作成とエンタイトルメント同期エンジンは依然として `freemius-core` に属します。
React アプリで Freemius Customer Portal を構築します — サインイン済みユーザーがサブスクリプションの管理(アップグレード/プラン変更)、解約(解約を減らすリテンションクーポン付き)、請求情報の編集、支払いの確認と請求書のダウンロードを行うセルフサービス画面です。"Account"、"Billing"、"Manage subscription"、"Invoices" ページを追加するときに使用します。React Starter Kit の Customer Portal コンポーネントと SDK のヘッドレスポータルプロセッサ(`freemius.customerPortal`)を扱います。サーバー側のチェックアウト/エンタイトルメント同期は `freemius-core` です。
GitHub issue を取得し、サブエージェントを起動して修正を実装して PR を作成し、その後 PR レビューコメントを監視して対応する。使用法:/gh-issues [owner/repo] [--label bug] [--limit 5] [--milestone v1.0] [--assignee @me] [--fork user/repo] [--watch] [--interval 5] [--reviews-only] [--cron] [--dry-run] [--model glm-5] [--notify-channel -1002381931352]
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。
