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
開発者のオンボーディングの各ステップを最適化し、初回 API 呼び出しまでの時間（TTFAC）を短縮する。本スキルは、認証の簡素化、サンドボックス環境、インタラクティブなドキュメント、よくある失敗ポイントの特定と排除を扱う。トリガーフレーズ：「API onboarding」「time to first API call」「TTFAC」「developer onboarding」「first API call」「auth simplification」「sandbox environment」「interactive docs」「try it now」「API playground」「developer activation」「onboarding friction」
BAdI（Business Add-In）開発、ABAP 拡張フレームワーク、および拡張手法の clean core レベル分類を支援する。新しい BAdI、フォールバッククラス、フィルターベースの BAdI、拡張スポット、拡張実装、キーユーザー拡張性、クラシック BAdI、許可される拡張技術と許可されない拡張技術、および変更や暗黙的拡張の置き換えを扱う。ユーザーが BAdI、BAdIs、Business Add-In、enhancement spot、enhancement implementation、enhancement framework、BAdI filter、BAdI fallback、BAdI definition、BAdI implementation、key user extensibility、custom logic injection、enhancement point、implicit enhancement、explicit enhancement、allowed enhancement technologies、user exit、customer exit、modification、または SAP 標準コードの拡張について尋ねたときに使用。トリガーには "create a BAdI"、"implement a BAdI"、"enhancement spot"、"find a BAdI"、"BAdI filter"、"fallback class"、"key user extensibility"、"extend standard"、"enhancement framework"、"replace modification"、"implicit enhancement"、"which level is this enhancement" が含まれる。
Bevy 0.20 で、`StandardMaterial` を使った `Mesh3d` の生成、`AsBindGroup` と `.wesl` シェーダーを使ったカスタム `Material` の作成、ライトの `shadow_maps_enabled` / `contact_shadows_enabled` の有効化、`Camera3d` への `ContactShadows` または `ScreenSpaceTransmission` の追加、`Atmosphere` エンティティの生成、glTF `#Material0/std` サブアセットの読み込み、または WESL への切り替え後に発生するシェーダーの `#import` / `#ifdef` エラーの修正に使用します。
本能的で満足感のある戦闘システムの設計と実装の専門家。hitbox/hurtbox 設計、フレームデータ、コンボシステム、敵のアーキタイプ、ダメージフィードバック、そしてプレイヤーが強さを実感する目に見えない設計技術に精通する。格闘ゲーム、キャラクターアクションゲーム（DMC、Bayonetta）、ソウルライクの設計から着想を得て、読みやすく、反応がよく、何度でも遊べる戦闘を作る。次の語が挙げられたときに使う：「combat system、combat design、hitbox、hurtbox、frame data、hitstop、screen shake、input buffer、coyote time、i-frames、invincibility frames、combo system、attack cancel、recovery frames、punishment window、souls-like combat、action game combat、fighting game、damage feedback、enemy design、boss design、attack telegraph、parry system、stamina system、poise system、weapon feel、game feel combat、melee combat、combat juice、combat、action-game、fighting-game、hitbox、frame-data、game-feel、souls-like、character-action、melee、enemy-design、boss-design、combo、parry、i-frames」。
Ledger Device Management Kit (DMK) API の背後にある設計思想とドメイン概念を説明する。Clear Signing、Secure Channel、Ledger OS (BOLOS)、Device Actions と Commands の違い、セッション、トランスポート、派生パス、Genuine Check を含む。開発者が DMK の概念について「X とは何か」と尋ねたとき、API 設計の判断について「X はなぜこのように動作するのか」と尋ねたとき、または DMK のコンポーネントについて「X と Y の違いは何か」と尋ねたときに使用する。
no-std、Embassy 非同期フレームワーク、ESP-RS エコシステム（esp-hal、esp-rtos、esp-radio）を用いた ESP32 マイクロコントローラー向けの組み込み Rust 開発エキスパート。ESP32 プロジェクトの構築、デバッグ、書き込み、機能追加に使用。センサー統合（ADC、GPIO、I2C、SPI）、電力管理（ディープスリープ、RTC メモリ）、WiFi ネットワーキング、MQTT クライアント、ディスプレイドライバー、非同期タスクパターン、メモリ割り当て、エラー処理、依存関係管理をカバー。LilyGO ボード、Espressif チップ（ESP32、ESP32-S3、ESP32-C3）、およびあらゆる no-std Xtensa/RISC-V 組み込み開発に最適。
動画処理パイプライン向けの FFmpeg + OpenCV + Python 統合の完全ガイド。以下の場合に積極的に起動する：(1) FFmpeg から OpenCV へのフレーム受け渡し、(2) cv2.VideoCapture と ffmpeg サブプロセス、(3) BGR/RGB 色形式変換の落とし穴、(4) フレームの次元順序 img[y,x] と img[x,y]、(5) ffmpegcv による GPU 加速の動画 I/O、(6) VidGear のマルチスレッドストリーミング、(7) ML 向けの Decord によるバッチ動画読み込み、(8) PyAV によるフレーム単位の処理、(9) 動画フィルター使用時の音声ストリームの保持、(10) メモリ効率の良いフレームジェネレーター、(11) OpenCV + FFmpeg + Modal の並列処理、(12) FFmpeg と OpenCV 間のパイプによるフレーム転送。提供：色形式変換パターン、座標系の落とし穴、ライブラリ選定ガイド、メモリ管理、サブプロセスパイプパターン、cv2.VideoCapture の GPU 加速代替。保証：色や座標のバグなしで FFmpeg と OpenCV を正しく統合する。参照：型安全なパラメータマッピングについては ffmpeg-python-integration-reference。
このリポジトリの Go スキルのインデックス兼ルーティング表です。タスクを担当スキルに割り当て、併せて読み込む価値のある補助スキルを示し、トリガーが重なるスキルの境界を明確にします。適用する Go スキルが不明な場合、複数の関心事項にまたがるタスク、複数のスキルが同じ範囲を扱うように見える場合、または利用可能な Go スキルを尋ねられた場合や、プロジェクトでそれらを読み込む設定を求められた場合に使用します。トリガー例：「どのスキルを使えばいい？」「どんな Go スキルがある？」「これは並行処理とパフォーマンスのどちら？」「このリポジトリ用に Go スキルを設定して」。単一のスキルに明確に対応するタスクには使用せず、そのスキルを直接読み込みます。
Meta VR および Horizon OS 向けに、Meta XR SDK のバージョン間で Unity プロジェクトをアップグレードします。Oculus Integration や古い com.meta.xr パッケージからの移行、アップグレード後のコンパイルエラーの解決、ランタイム動作の検証に使用します。静的な要約に頼らず、最新の metavr ドキュメントの結果に基づいて移行を判断し、カバレッジの不足も記録します。Unreal、ネイティブ Android、Spatial SDK、WebXR のアップグレードには使用しないでください。
業界標準とベストプラクティスに従って Java コードのコメントを追加するための包括的なガイダンスを提供する。このスキルは、Java コードにクラスレベルのコメント、メソッドレベルのコメント、フィールドレベルのコメントを追加するのに役立つ。ユーザーが Java コードにコメントを追加したい、Java のクラス／メソッド／フィールドを文書化したい、コードドキュメントを改善したい、または JavaDoc コメントを生成したいときに使用する。このスキルは Controller、Service、ServiceImpl、Mapper、Model、Entity、BO（Business Object）、DTO、VO などの一般的な Java コンポーネント種別を対象とする。このスキルは体系的なワークフローに従う：コードベースをスキャンし、コンポーネントを特定し、ToDo リストを作成し、順番にコメントを追加する（クラスコメント → メソッドコメント → フィールドコメント）。
JFrog Public Catalog と保存済みパッケージで特定のバージョンを確認し、カタログのセキュリティシグナルを解釈し、Artifactory 経由でダウンロードする（JFrog Platform の場所、リモートキャッシュ、curation 対応のパッケージマネージャー、リポジトリプロキシ）。ユーザーがパッケージが安全か、許可されているか、curation 済みかを尋ねたとき、または JFrog 経由で npm、Maven、PyPI、Go などのパッケージをダウンロードしたいときに使用。純粋な CVE や脆弱性の照会（例："details on CVE-2021-23337"）には使用しない——これらは jfrog スキルの Public security ドメインクエリが処理し、このワークフローは不要。
MapStruct のベストプラクティスパターン。公式 Reference Guide から抽出し、Mapper の 3 つの定義方法（インターフェース／抽象クラス／default メソッド）、Spring の注入戦略（CONSTRUCTOR 推奨／SETTER で循環依存を解決）、ネストマッピングのパターン（明示的なサブメソッド > dot notation による一括設定）、@Named より安全な @Qualifier の選択、Lombok 統合のルール、@MappingComposition の慎重な使用をカバーします。LLM で最も多い誤りを正します：リフレクションの BeanUtils を使いコンパイル時の MapStruct を使わない、ネストマッピングをすべて 1 つのメソッドに書く、SETTER で循環依存を解決できることを知らない。
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。