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
プロジェクトを Intercom から Gleap へ移行する。Intercom SDK の統合（JavaScript、iOS、Android、React Native、Flutter）を検出して削除し、Gleap SDK をインストールし、すべての Intercom API 呼び出しを Gleap の相当するものに置き換える。サーバーサイドの REST API 移行も対象とする。Intercom から Gleap への切り替え、Intercom の置き換え、Intercom からの移行の際に使用する。
React Native アプリで react-native-video ライブラリを使用している、または選択しようとしているときに使用する — 動画や音声の再生/制御、v6 の `Video` コンポーネントまたは v7 の `useVideoPlayer`/`VideoView` プレイヤー API、source/props/events（onLoad、onProgress、onEnd、paused、resizeMode、source、drm）、HLS/DASH、DRM（Widevine/FairPlay、`@react-native-video/drm`）、キャプション/トラック、ピクチャーインピクチャー、バックグラウンドまたはロック画面の音声、全画面、バッファリング、オフライン/ダウンロード、ネイティブの iOS/Android セットアップ。v6 と v7 のどちらを選ぶか、または両者間の移行を検討するときにも使用する。「react-native-video」「RNV」、`Video`、`useVideoPlayer`、`VideoView` などでトリガーされる。
Redis + Redisson のキャッシュと分散ロックのスキル。キャッシュキーの命名規則、有効期限設定の原則、RedisTemplate のシリアライズ選択（JSON vs JDK vs String）、Redisson 分散ロックの 3 つのモード（watchDog / leaseTime ありの tryLock / leaseTime なしの判断）、キャッシュペネトレーション（ブルームフィルター / null 値キャッシュ）/ ブレイクダウン（ミューテックス）/ アバランシェ（ランダム TTL）の対策、Caffeine vs Redis の選択判断を網羅する。LLM の誤りを修正する：有効期限を設定しない、StringRedisTemplate と RedisTemplate の混用、Redisson ロックで try-finally unlock をしない、leaseTime を指定したときに watchdog が効かない。
Riverpod の provider と widget をテストする。ProviderContainer.test、ユニットテスト、ProviderScope を使った widget テスト、tester.container()、overrides によるモック、自動破棄のための container.listen、.future の await を扱う。Riverpod コードのユニットテストや widget テストの作成、provider のモック、overrides を使ったテストの際に使用する。ユーザーが Riverpod のテスト、provider のモック、テストでの ProviderContainer について尋ねたときにこのスキルを使用する。
Roblox 公式クリエイター向けドキュメント（エンジン API + クリエイターガイド）を参照し、正確で引用付きの要約を返す。これはユーザーだけでなく、エージェントであるあなた自身のためのツールである。積極的に活用すること。Roblox/Luau の API（クラス、メソッド、プロパティ、イベント、データ型、Enum、グローバル、ライブラリ、サービス、Studio の機能）について少しでも不確かなとき、自信をもって思い出せる以上の深い知識が必要なとき、タスクのために代替 API を比較・探索したいときはいつでも使う。特に Roblox の作業を計画する段階で、方針を確定する前に使い、推測ではなく実際のドキュメントに前提を裏付けること。Roblox の API は頻繁に変わるため、記憶から答えるよりもここで検証する方が信頼できる。ハルシネーションや古い API シグネチャを避ける確実な方法である。ユーザーが "docs" と言わない場合でも、あらゆる Roblox または Luau の開発タスクで発動する。
Java の Maven または Gradle プロジェクトから、プロジェクトに即した Rust Cargo workspace への、挙動を保持する移行を計画・実行・監査・検証する。導出された crate 境界、規模に応じたトポロジ、100% ロスレスなソーステスト/ケース移行、バイト単位で同一のテスト資産、完全なケース単位の差分同等性を含む。モジュール、パッケージ、オブジェクト、ファイル、メソッド、パラメータ、ドキュメント、サンプル、テスト、fixture/データ、依存関係の再利用、JavaBean/スクリプトプロパティ、並行性、実行時挙動、過大な Rust ファイル、テスト構成の各レベルでリポジトリを比較するとき；移行ドキュメントを作成するとき；未完了の移植を継続するとき；または workspace のドリフトを修復するときに使用。ソースを正とするインベントリ、Rust ネイティブ API、500 行の凝集性レビュー閾値と 800 行の自作ファイル遮断ライン、慣用的なユニット/統合テストの配置、厳格な未完了状態、凍結ベースライン、統合検証を強制する。
公式の ScraperAPI コミュニティノード（n8n-nodes-scraperapi-official）を使用する n8n ワークフローを生成する。ユーザーが ScraperAPI 経由で Web をスクレイピングする n8n ワークフローを構築、設計、自動化、または雛形作成したい場合は常にこの skill を使用する — 「skill」や「ScraperAPI ノード」という言葉を出さない場合でも。トリガー例：「Amazon の価格を監視する n8n ワークフローを構築する」、「Google 検索を毎日スクレイピングする n8n フローを作成する」、「このサイトを巡回するクローラー用の n8n JSON を生成する」、「ScraperAPI を n8n に接続して製品レビューをメールで送る」、「Walmart の価格追跡のための n8n 自動化」、「n8n で ScraperAPI を使ってリードを拡充する」、「ScraperAPI 経由で n8n AI エージェントに Web アクセスを付与する」、「ScraperAPI を n8n エージェントのツールとして追加する」、「サイトからカスタムフィールドを抽出する AI パーサーを n8n で構築する」。ユーザーの表現に応じて、インポート可能なワークフロー JSON または n8n エディターでの手順ガイドを出力する。api、sde、crawler、AI Parser の各リソースをカバーする。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。
ScraperAPI Ruby SDK（scraperapi gem）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 Ruby コードを書いたり、デバッグしたり、レビューしたりするときは常に参照する。ユーザーが次のように尋ねた場合に使用：「Ruby と ScraperAPI でウェブサイトをスクレイピングする」、「ScraperAPI Ruby の例」、「ScraperAPI gem の使い方」、「Ruby ScraperAPI render」、「ScraperAPI Ruby プレミアムプロキシ」、「ScraperAPI gem sessions」、「ScraperAPI Ruby エラー処理」。gem のセットアップ、すべてのリクエストパラメータ、エスカレーションラダー、ステータスコード別のエラー処理、クレジットコストをカバーする。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。
依存関係の解決、package.xml の生成、対象を絞ったテスト実行、エラー診断、ロールバック戦略によって Salesforce のデプロイをオーケストレーションする。コードのデプロイ、デプロイエラーの調査、package.xml の生成、CI/CD パイプラインの構築、デプロイの検証を求められたときに使用。"deploy"、"deployment"、"package.xml"、"CI/CD"、"GitHub Actions"、"validation error"、"deployment failure" への言及で起動する。
Syncfusion ASP.NET Core Markdown Converter（Syncfusion.EJ2 NuGet）の実装を解説する。ユーザーが Markdown テキストを HTML に変換する必要があるとき、MarkdownConverter の toHtml メソッドを使用するとき、MarkdownConverterOptions（async、gfm、lineBreak、silence）を構成するとき、または Markdown Converter を Syncfusion Rich Text Editor タグヘルパーと統合して ASP.NET Core MVC または Razor Pages プロジェクトでライブプレビューや並べての編集を行うときに、このスキルを使用する。ユーザーが markdown to HTML conversion、MarkdownConverter、toHtml、ej2-markdown-converter、markdown preview、RTE markdown mode に言及したときにトリガーする。
素早く書けるコードベースを保守しやすく保つ実践に従って Tailwind CSS を書きます — マジック値ではなくデザイントークンを使い、クラスリストを短く保ち、トークンを意味的にグループ化し、一貫した順序でクラスを生成し、繰り返しスタイルの抽出に @apply を避け、任意の className プロップではなく固定バリアントを使います。Tailwind のクラス、コンポーネント、設定を書いたり編集したりするとき、また既存の Tailwind プロジェクトをレビュー、クリーンアップ、リファクタリング、監査するときに使用します。Tailwind に関係しない一般的な CSS アーキテクチャや、CSS 出力に関係しないビルドツール（バンドラー、JS 圧縮など）には使用しないでください。
Web フロントエンドと Rust バックエンドでデスクトップアプリおよびモバイルアプリを構築するための Tauri v2 フレームワーク。プロジェクトのセットアップ、IPC コマンドとイベント、ウィンドウ管理、システムトレイ、ファイルシステムへのアクセス、プラグインシステム（クリップボード、ダイアログ、通知、アップデーター、ディープリンク）、マルチウィンドウアプリ、サイドカーバイナリ、カスタムプロトコル、アプリの署名、配布、自動更新、ケイパビリティベースのセキュリティモデルを扱う。Tauri プロジェクトの雛形作成、Rust コマンドの定義、フロントエンドからのバックエンドロジックの呼び出し、権限とケイパビリティの構成、プラグインの設定、アプリケーション状態の管理、システムトレイメニューの構築、マルチウィンドウレイアウトの作成、サイドカーバイナリのバンドル、自動更新の実装、配布用のアプリ署名を行う場合に使用する。
ターミナルユーザーインターフェース（TUI）の設計、構築、再設計、レビュー、デバッグを行います。ユーザーが TUI を構築または改善したいとき、コマンドラインをインタラクティブなターミナルアプリに変換したいとき、TUI フレームワーク（Bubble Tea、Textual、Ratatui、Ink）を選びたいとき、レイアウトとキーバインドを設計したいとき、Unicode/全角文字/RTL テキストを扱いたいとき、ターミナル互換性を確保したいとき、TUI テストを書きたいとき、またはターミナル描画の問題をトラブルシュートしたいときに使用します。
Turborepo モノレポのビルドシステムに関するガイダンスです。対象：turbo.json、タスクパイプライン、dependsOn、キャッシュ、リモートキャッシュ、「turbo」CLI、--filter、--affected、CI の最適化、環境変数、内部パッケージ、モノレポの構造やベストプラクティス、境界。ユーザーがタスク／ワークフロー／パイプラインを設定する、パッケージを作成する、モノレポを構築する、アプリ間でコードを共有する、変更・影響を受けたパッケージを実行する、キャッシュをデバッグする、または apps/packages ディレクトリを使う場合に使用します。
NGO、Mirror、Photon、Fish-Net を使った Unity のマルチプレイヤーネットワーキング。次の場合に積極的に発動する：(1) Unity のマルチプレイヤーゲームの構築、(2) Netcode for GameObjects（NGO）のセットアップとパターン、(3) Mirror ネットワーキング、(4) Photon PUN と Photon Fusion、(5) Fish-Net ネットワーキング、(6) RPC（ClientRpc、ServerRpc）、(7) NetworkVariable とネットワーク同期、(8) ロビーとマッチメイキングシステム、(9) 専用サーバーホスティングと Relay、(10) サーバー権威型アーキテクチャ、(11) ラグ補償と予測。提供するもの: ネットワーキングスタックの比較、NGO テンプレート、RPC パターン、NetworkVariable の使い方、ロビー/マッチメイキングのセットアップ、権威サーバー設計。
ゲームの動作が遅い、スタッタリング、FPS 低下に対する Unity のパフォーマンス最適化。次の場合に積極的に有効化：(1) ゲームが遅い、スタッタリングする、FPS が低下する、(2) Unity Profiler の分析、(3) Frame Debugger とドローコールの調査、(4) バッチング（静的、動的、GPU instancing、SRP Batcher）、(5) オブジェクトプーリングによる GC 負荷の軽減、(6) ガベージコレクションのスパイクと割り当てのホットパス、(7) メモリリークと Memory Profiler の使用、(8) LOD とオクルージョンカリング、(9) テクスチャ圧縮と mipmap 設定、(10) ビルドサイズの削減。提供：プロファイリングのワークフロー、バッチングのパターン、オブジェクトプールの実装、GC 削減の手法、LOD／カリングの設定、テクスチャ圧縮の一覧表。
ユーザーが JavaScript/TypeScript プロジェクトのアップグレード、モダン化、技術移行、テンプレート同期、プロジェクト標準化の評価または実施を求めた場合に使用する。Prettier/Oxfmt、ESLint/Oxlint、Jest/Vitest、CJS/ESM、pnpm latest、NestJS latest、SWC、Prisma Client、Docker ビルド、.gitignore、AGENTS.md/CLAUDE.md などを網羅し、プロジェクトのギャップを評価するだけのモードと実際に変更を加えるモードの 2 つがある。
Cloudflare の "Is It Agent Ready?" スキャナー（isitagentready.com）を使って、AI エージェントに対するウェブサイトの準備状況を監査し改善する。API 経由のスキャン、結果の解釈、実装プロンプトの生成、各チェックの修正を扱う。ユーザーが "agent ready"、"isitagentready"、"AI agent scan"、"agent readiness"、"agent-ready score"、"MCP server card"、"agent skills index"、"markdown for agents"、"content signals"、"web bot auth"、"agent discovery"、"RFC 9727"、"RFC 8288"、"RFC 9728"、"SEP-1649"、"WebMCP"、"ARD"、"ai-catalog"、"x402"、"UCP"、"ACP" に言及したとき、またはウェブサイトを AI エージェントから発見・利用できるようにしたいときに使用。
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。