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
AGENTS.mdと各種ハーネス向けのミラー（CLAUDE.md、GEMINI.md、.github/copilot-instructions.md、.cursor/rules）を作成、監査、または短縮し、ビルド／テストコマンドの正確さを保ちつつ、各ハーネスのサイズ上限内に収めます。ユーザーが「AGENTS.mdを作成」「AGENTS.mdを監査」「AGENTS.mdを短縮」「AGENTS.mdが古い」「CLAUDE.mdの乖離」「エージェント指示の整理」と言う場合や、/agents-mdを呼び出した場合に使用します。モノレポのパッケージ内にあるネストしたAGENTS.md、最も近いファイルを優先するルール、同梱の計測スクリプトscripts/agents_md_check.pyを扱います。`.github/copilot-instructions.md`の作成やCopilotのコードレビュー設定には使用しないでください。これらには/github-copilot-repo-instructionsを使用します。個人用、ユーザー単位、またはマシン全体の指示ファイル（`~/.claude/CLAUDE.md`、個人用Copilot指示）にも使用しないでください。これらはこのリポジトリ限定スキルの対象外です。
TDD の git-worktree ワークフローを通じて機能開発やバグ修正をエンドツーエンドで行う — 対話的（開発者主導）または無人（自律モード、ディスパッチャー駆動）。「implement issue #N」「fix this bug」「add a feature」「create a worktree」「write test cases」「push and open a PR」「check CI」「address review comments」「resolve review threads」「/q review」「/codex review」「implement this autonomously」などのフレーズ、または設計 → worktree → テスト → 実装 → 検証 → レビュー → PR → CI → E2E ライフサイクルの任意の部分ステップで起動する。対話モードでは意思決定を求め、自律モードでは autonomous-mode.md に従って意思決定し、GitHub issue に進捗コメントを投稿する。
Amazon 式の Working-Backwards PRFAQ：将来のプレスリリースに、内部および外部の FAQ を組み合わせ、構築を始める前に製品コンセプトをストレステストする。設定された出力フォルダーに prfaq.md を生成する。ユーザーが「write a PRFAQ」「working backwards」「press release」「future press release」「stress-test the concept」「validate the idea before building」「internal FAQ」「external FAQ」「Amazon-style product brief」「PRFAQ for [product/feature]」と言ったときに使用。既存の PRFAQ の明確化や更新、Working-Backwards の基準に対するドラフトの検証をしたいときにも使用。Create / Update / Validate の 3 つの意図をサポートする。
古い git ブランチを報告し、保持、アーカイブ、削除のいずれかを提案するとともに、delete-branch-on-merge の有効化を提案します。「古いブランチを整理」「マージ済みブランチを削除」「マージ時にブランチを削除」「使われていないブランチはどれ」または /branch-cleanup に使用します。経過期間、作成者、先行／遅延コミット数、マージ状況、オープン中の pull request、ルールセットによる保護を確認し、正確な削除コマンドを出力します。push の前に、バッチごとの明示的な承認が必要です。ローカル git worktree の管理（worktree add、list、prune）には使用しないでください。対象外です。リポジトリの一度限りのマージ既定値とブランチ保護ルールセットの設定は /gh-bootstrap の担当です。このスキルは状態を読み取って報告しますが、設定は行いません。
Go のパフォーマンス分析の専門家。CPU/メモリの性能ボトルネックを分析し、高性能なコーディングの助言を提供し、GC/アロケータ/コンパイラ/キャッシュの性能を最適化する。benchmark、pprof、escape analysis、コンパイラ最適化（BCE/インライン化）、並行性能、メモリレイアウト、CPU キャッシュフレンドリー、データ駆動の最適化手法、Go バージョン間の性能差を扱う。トリガーワード: Go 性能、benchmark、pprof、メモリ割り当て、エスケープ解析、コンパイラ最適化、インライン化、BCE、bounds check、CPU キャッシュ、cache line、false sharing、sync.Pool、GC 最適化、GOGC、コンパイラ最適化、性能分析、pprof 分析、benchstat、割り当て最適化、スタック vs ヒープ、文字列連結の性能、slice の事前割り当て、struct レイアウト最適化、並行性能、Go performance、profile、escape analysis、最適化の提案。
CODEOWNERS ファイルを作成、検証、適用します。既存ファイルを検出し、ディレクトリ構造と git 履歴から所有権の根拠を集め、正しい CODEOWNERS 構文でルールを作成または更新します。GitHub API でファイルを検証し、プルリクエストでコードオーナーのレビューを必須にするルールセットルールを設定します。ユーザーが「add CODEOWNERS」「who owns this path」「require owner review」「validate CODEOWNERS」と言うか、/codeowners を呼び出した場合に使用します。冪等で、繰り返し安全に実行できます。上書き前に差分を確認し、確認なしにオーナーを割り当てることはありません。一般的なブランチルールセットには使用せず（/gh-bootstrap を使用）、README、LICENSE、CODE_OF_CONDUCT、SECURITY などのコミュニティ健全性ファイルにも使用しません（/oss-hygiene を使用）。このスキルは CODEOWNERS ファイルと、それに基づくレビュー規則のみを扱います。
他の Datex Studio スキル（report-creator、report-editor、function-creator、datasource-creator、endpoint-creator、hub-editor、branch-code-reviewer、commit-message-generator、release-notes-generator）が使用する共有リファレンスコンテンツ。直接呼び出されることはなく、他のスキルが以下のファイルにリンクする。スキル間の参照を解決できるよう、Datex Studio スキルと併せてインストールすること。対象：正規の `dxs configuration` ラウンドトリップ（get → `.json` を抽出 → 編集 → upsert）とそのサイレント消去ガード、ブランチと接続の選択、Studio のライフサイクル、デザイナーコンテキストのナビゲーション、フローコードパターン（`$utils.isDefined()`、OData ページネーション）、RDLX-JSON レポート作成（設計標準、CLI コマンド、データセットルール、サンプルデータ、デプロイパターン、トラブルシューティング）、カード（cti 11）、リスト（cti 14）、フロントエンドフロー（cti 27）のコンポーネントタイプ参照、および手書き UI 用の Fluent 2 アプリデザインシステム（テーマトークン、コンポーネントクラス名、落とし穴）。
TanStack DB のコア概念：queryCollectionOptions、electricCollectionOptions、powerSyncCollectionOptions、rxdbCollectionOptions、trailBaseCollectionOptions、localOnlyCollectionOptions を使った createCollection。クエリビルダー（from、where、join、select、groupBy、orderBy、limit）によるライブクエリ。draft プロキシ（collection.insert、collection.update、collection.delete）による楽観的ミューテーション。createOptimisticAction、createTransaction、createPacedMutations。すべての TanStack DB スキルのエントリーポイント。
インタラクティブまたは手動の更新後に JavaScript/TypeScript の依存関係のアップグレードを検証する。git から実際の差分を確定し、peer/engine/type の競合を検出し、リリースノートから破壊的変更、マイグレーション、採用可能な機能を抽出し、保留中または未使用と思われるパッケージを評価し、検証ゲートを実行する。bun、npm、pnpm、yarn を対象とする。パッケージをアップグレードした直後に検証が必要なとき、保留中のパッケージを更新できるか判断するとき、依存関係がそもそもなぜ存在するのかを問うとき、リリースノートで破壊的変更と移行手順を確認するときに使用する。アップグレードを自律的に選定して適用すること、bun CLI の使い方（bun-cli）、JavaScript 以外のパッケージエコシステムには使用しない。
作業ツリーとデプロイ済み環境の間で Drupal 設定のドリフトを 1 項目ずつ調整し、各差分についてインポート（ディスクが優先）かエクスポート（DB が優先）かスキップかを判断する。`drush config:status` がドリフトを示したとき、新しい DB を pull した後、デプロイ前、またはローカル設定とリモート/本番環境が一致しないときに使用する。Pantheon/Terminus に対応しているが、任意のリモートエイリアスで動作する。本番環境には決して書き込まない。
ApplicationMenu、ContextMenu、システム Tray、ネイティブダイアログ、キーボードショートカット、プラットフォーム固有の UI パターンなど、Electrobun デスクトップアプリのネイティブ UI 統合。このスキルでは、サブメニューとアクセラレーターを備えたアプリケーションメニューの作成、右クリックで呼び出されるコンテキストメニュー、メニュー付きシステムトレイアイコン、ファイル/フォルダダイアログ、メッセージボックス、通知システム、グローバルキーボードショートカット、メニュー項目のロール、動的メニュー更新、プラットフォーム固有のメニュー慣例（macOS メニューバー、Windows システムメニュー）、ドラッグアンドドロップ統合、ネイティブテーマを扱います。アプリケーションメニューの実装、システムトレイ機能の追加、コンテキストメニューの作成、ファイルピッカーの表示、キーボードショートカットの実装、通知やダイアログの表示、プラットフォームネイティブな UI 体験の構築を行うときに使用します。トリガーには "menu"、"tray icon"、"context menu"、"file dialog"、"shortcuts"、"accelerator"、"native dialog"、"system tray"、"notification"、"menu bar"、"right-click menu" が含まれます。
@elevenlabs/client、@elevenlabs/react、@elevenlabs/react-native の次のメジャーバージョンへ移行する。これらのパッケージの Conversation、Input、Output、useConversation、ElevenLabsProvider、ConversationProvider または関連 API を使用するコードを更新する場合に使用する。ElevenLabs パッケージのアップグレード、npm 更新後の破壊的変更の修正、最新の ElevenLabs SDK への移行、@elevenlabs/* 依存関係の更新後の型エラーやランタイムエラーに言及した場合にもトリガーする。
ESPHome のデバイス設定、ファームウェア、IoT 製品開発。ESP32、ESP32-S3、ESP32-C3、ESP32-C6、ESP32-H2、ESP32-P4、ESP8266、RP2040、RP2350、nRF52、LibreTiny、Shelly、Sonoff、Tuya、BLE proxy、Matter ファームウェア、Thread、Zigbee、GPIO、センサー YAML、LVGL ディスプレイ、LED ストリップ、音声アシスタントハードウェア、デバイスの書き込み、Arduino への変換、alarm_control_panel、lock、valve、media_player、microphone、speaker、オーディオ DAC、イベントエンティティ、日時エンティティ、Z-Wave proxy、MIPI DSI ディスプレイ、DLMS スマートメーターを扱う。ESPHome ベースの新製品の設計も扱う：ハードウェア選定、部品調達、PCB 設計（KiCad）、筐体、3D プリンティング、CE/FCC 認証、BOM 最適化、試作から量産規模までの製造。
このスキルは、テスト失敗、デバッグ、スモークテスト、CI 再現のためにデバイスログを読む際に使用する。`adb logcat`（ストリーム）、`adb logcat -d`（ダンプして終了）、`adb logcat -c`（クリア）、バッファ選択（`-b main|system|crash|events|radio|kernel|all`）、優先度ラダー（V/D/I/W/E/F/S）、`MyApp:D *:S` のようなフィルター式、フォーマットフラグ（`-v threadtime`、Android 11+ では `-v json`）、`--pid $(adb shell pidof -s pkg)`、時間/件数フィルター（`-T '01-01 12:00:00.000'`、`-t 100`）、バッファローテーション（`-r <kbytes>`、`-n <count>`、`-f <file>`）、バッファサイズ設定（`-G`、`-g`）、そして R8 `-assumenosideeffects` による release ビルドでの `Log.d` 呼び出しの除去を扱う。ユーザーが "logcat filter only my app"、"events buffer am_proc_start"、"logcat json format"、"grep logcat expensive"、"missing logs after restart"、"stripping Log.d release"、"logcat -f writes to host or device" に言及した場合は、このスキルを使用する。
ゲームのローカライズを計画・実行します。i18nアーキテクチャ、エンジンごとの文字列抽出、機械翻訳 + LLM + 人によるレビューのパイプライン、CIでの疑似ローカライズ、フォント、RTLとCJK、LQA、翻訳テキストに関するSteamのAI開示に対応。「localization」「translation」「i18n」「RTL」「CJK」「pseudo-localization」に使用。会話文の執筆には使用しません（game-narrative-directorを使用）。
GNOME Human Interface Guidelines に従い、美しくネイティブ感のあるデスクトップアプリケーションを作り上げる GTK (GTK4/GTK3) UI/UX スペシャリスト。GTK ウィジェットの構成、Libadwaita のテーマ設定、CSS スタイリング、アクセシブルなレイアウト、GtkListView、プロパティバインディング、イベントコントローラーといった最新の GTK4 機能を扱うときにこのスキルを使用する。Linux デスクトップアプリケーションのビジュアルデザインの判断、レイアウト構成、レスポンシブデザイン、テーマ対応スタイリングを担当する。
InFlow のステーブルコイン決済を任意のプロジェクトに統合する。ユーザーが次のことをしたい場合にこのスキルを使用する：支払いを受け付ける、チェックアウトを追加する、支払いをリクエストする、支払いフローを構築する、InFlow を統合する、USDC/USDT/EURC/PYUSD を受け付ける、InFlow 経由でコンシューマーログインを設定する、InFlow でユーザーを登録する、支払い webhook を処理する、自律エージェント向けの支出ポリシーを作成する、0 クリックのヘッドレス支払いフローを構築する、マーケットプレイスアプリに InFlow チェックアウトを追加する（注：InFlow API はネイティブの複数受取人の分割に対応していない）。また、次でもトリガーする：'add inflow'、'inflow payment'、'inflow checkout'、'stablecoin payment'、'crypto payment'、'accept stablecoins'、'pay with usdc'、'inflow webhook'、'inflow login'、'inflow policy'。
外部アプリのデータを読み取り、書き込み、同期、または反応するコードを書くときにこのスキルを使用します。SaaS 製品、社内ツール、スクリプト、バッチジョブ、コマンドラインに適用されます。このスキルは統合エンジンとして Membrane を使用します——OAuth と認証情報のライフサイクル（認証、トークン更新、再接続）を処理し、ベンダー操作を統一インターフェースで公開し、webhooks でイベントを配信し、ワークスペースにまだないアプリ向けのコネクタをオンデマンドで生成し、すべてのアクション実行と生の API 交換を構造化ログに記録します。あらゆる外部アプリに対して動作します。
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。