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
GitHub Advanced Security(CodeQL によるコードスキャン、シークレットスキャン、依存関係レビュー、Dependabot アラート)を構成し、エンタープライズ規模でリポジトリ全体に自動静的解析と脆弱性検出を実行する。カスタム CodeQL クエリや CI ワークフロー連携を含む。コードスキャンの設定や調整、組織全体への CodeQL の展開、SAST のプルリクエストワークフローへのシフトレフトを行うときに使用する。
Kubb(OpenAPI / Swagger コードジェネレーター)のリファレンス。kubb.config.ts、TypeScript 型、TanStack Query フック、Zod、Faker、MSW モック生成用プラグイン、Fetch / Axios / SWR / React Query クライアント、plugin-client(カスタムクライアント)を扱います。CLI の 8 コマンド、拡張レジストリ(kubb add)、Kubb Studio、Kit(kubb/kit)、parser-ts / parser-md、adapter-oas、診断、プラグインベース、モノレポ対応も含みます。TanStack Query 自体の API については、tanstack-query スキルを使用してください。
多言語アプリ向けのフレームワーク非依存な国際化(i18n)とローカライズ(l10n)のパターン。ICU メッセージ形式、複数形ルール(CLDR)、CSS 論理プロパティによる RTL レイアウト、ロケールのネゴシエーションと検出戦略、SEO hreflang タグ、cookie/header ベースのロケール解決、翻訳ワークフロー管理を扱う。多言語対応の追加、i18n ライブラリの選定、複数形や性別を考慮したメッセージの実装、ロケール別の日付/数値/通貨の書式設定、RTL レイアウトの処理、ロケール検出の設定、hreflang SEO タグの構成、翻訳ワークフローの管理に使用する。
Fabric、NeoForge、Architectury 向けの Minecraft Java Edition mod の構築、デバッグ、移植、検査に使用。Mixins、access wideners、access transformers、マッピング、レジストリ/リソースの問題、NBT ペイロード、mod JAR の検査、再マッピング、バージョン移行、依存 API のソース参照、GameTest の接続、クライアント画面、HUD レンダリング、ランタイムログを含む。他の計画・実行・レビュースキルが有効で、作業が Minecraft API の事実に依存する場合の補足参照としても使用。
NATS クラウドネイティブメッセージングシステム。Core NATS、JetStream の永続化、リクエスト/リプライパターンを扱う。軽量で高性能なマイクロサービス通信に使用する。使用場面:ユーザーが "nats"、"jetstream"、"cloud-native messaging"、"request/reply"、"subject wildcards" に言及し、"lightweight messaging"、"microservices communication"、"nats streaming" について質問する場合。使用しない場面:複雑なルーティング - `rabbitmq` を使用;AWS ネイティブ - `sqs` を使用;Azure ネイティブ - `azure-service-bus` を使用;JMS 準拠 - `activemq` を使用;永続キューが必要なだけ - 専用 broker を使用
特定の Nx キャッシュミス、アーティファクトのダウンロードまたは展開の失敗、同一ハッシュでの再生不能、安全でないキャッシュ再生の疑いを調査します。Nx タスクがキャッシュを使用しなかった理由、キャッシュアーティファクトの復元失敗、キャッシュヒットで古い出力や誤った出力が復元された理由、またはキャッシュ済みタスク実行の比較をユーザーが求めた場合に使用します。Nx Cloud の読み取りには毎回 nx-cloud-api スキルを使用してください。API のみでの調査に対応し、ハッシュ証拠に関する厳格な制限を守り、質問上必要な場合にのみローカル設定を求めます
公開の `orca` CLI を使用して、Orca が管理する worktree、フォルダーコンテキスト、ターミナル、リポジトリ、自動化、アーティファクト、worktree コメント、および Orca アプリに埋め込まれたブラウザを操作する。ユーザーが「$orca-cli」「use orca cli」「Orca worktree」「child worktree」「cardStatus」「spawn codex/claude in a worktree」「read/wait/send Orca terminal」「terminal send」「full handoff」「handover」「give this to another agent」「another worktree」「Orca browser」「orca artifacts」「share HTML/Markdown」「public artifact link」「control the browser inside Orcaoclassroom」と言ったときに使用する。Orca が管理する状態に wortt Involving タスクでは、生の `git worktree`、場しの PTY、Playwright、Computer Use よりこの方法を優先する。Orca の埋め込みブラウザ以外のブラウザウィンドウ、webview、デスクトップ UI には Computer Use を使用してきた。
すべての PostHog リソースを 1 つのコマンドラインで — オフライン検索、エージェントネイティブな出力、リソース横断の分析を… トリガーフレーズ:`check my PostHog feature flags`、`query PostHog events`、`show experiment results in PostHog`、`what errors are spiking in PostHog`、`LLM costs in PostHog`、`is it safe to ramp this flag`、`use posthog`。
KISS、関心の分離、単一責任、継承よりコンポジションを重視する Python のデザインパターンを扱います。新しいサービスやコンポーネントを一から設計して責務の分け方を決める場合、大きくなりすぎた God クラスやモノリシック関数をリファクタリングする場合、新たな抽象化を導入するか重複を許容するか判断する場合、密結合や内部型の漏出など構造上の問題についてプルリクエストを評価する場合、新しいクラス階層で継承とコンポジションのどちらを選ぶか判断する場合、または I/O とビジネスロジックの絡み合いでコードベースのテストが難しくなっている場合に使用します。
Python 向けの完全な OpenCV コンピュータビジョンシステム。次の場合に積極的に有効化してください:(1) cv2.imread による画像読み込み(BGR 形式の落とし穴)、(2) cv2.VideoCapture による動画キャプチャ、(3) 色空間変換(BGR から RGB、HSV、グレースケール)、(4) 画像フィルタリング(GaussianBlur、medianBlur、bilateralFilter)、(5) エッジ検出(Canny)、(6) cv2.findContours による輪郭検出、(7) 補間法による画像リサイズ、(8) テンプレートマッチング、(9) 特徴検出(SIFT、ORB、AKAZE)、(10) 描画関数(rectangle、circle、text)、(11) cv2.VideoWriter による動画書き出し、(12) モルフォロジー演算、(13) cv2.dnn モジュールによるディープラーニング、(14) cv2.cuda による GPU 高速化、(15) 座標系(x,y と row,col)の落とし穴。提供:画像処理パターン、動画キャプチャ/書き出し、メモリ管理、パフォーマンス最適化、Jupyter notebook の回避策。BGR の正しい扱いとメモリセーフな OpenCV の使用を保証します。
適切な Salla ドキュメントや API スキーマをすばやく見つけます。ドキュメントへのリンク、エンドポイントの正確なリクエスト/レスポンス形式、イベントペイロードのスキーマ、React テーマのドキュメント(ルート、フック、コンポーネント、スロット)が必要な場合や、情報の記載場所が不明な場合に使用します。各トピックを docs.salla.dev 上の該当する公開ドキュメント入口へ案内します。完全なドキュメント索引(llms.txt)から調べ始めないでください。Merchant API、ストアフロントテーマなどを網羅しており、アプリ開発はその一部にすぎません。
金融・会計・税務システム向けの SDD ガバナンスレビュー。Define の後、UX Review または Design の前に実行し、DEFINE を厳選カタログ(削除できない仕訳、複式簿記、期間締め、監査証跡、職務分掌、正確な算術、冪等なインポートなど)と照合して、EARS 形式の新しい要件を提案します。各要件には、禁止された操作が失敗することを証明するテスト手順が付きます。適用、理由を添えて却下、または延期を項目ごとに判断します。Define が金銭、残高、仕訳、請求書、税金、給与、または個人データを扱う場合に使用してください。これらのテーマがなければ、1 行で N.A. と返します。カタログで確認されていない法的根拠は引用しません。
Ray ミニプログラムの smart-ui 向けに、meta-first ワークフローに基づいてページとコンポーネントの生成・修正を支援する。ユーザーが UI 構築、コンポーネント改修、フォームとフィードバックのインタラクション、ナビゲーション表示、画像からコードへの変換、smart-ui のトラブルシューティングやアップグレードを求めた場合に使用する。純粋なブラウザ / H5 / 非ミニプログラムホストで smart-ui の Web Components(assets/wc/ ディレクトリ)を使用するシナリオもカバーする。smart-ui のみを対象とし、実装前に _meta.json とコンポーネントドキュメントを参照すること。props、イベント、機能の捏造は禁止。
ユーザーが Syncfusion を使って ASP.NET Core で Word ライクなドキュメントエディターを生成、統合、実装する方法を尋ねたときにこのスキルを使用する。Syncfusion ASP.NET Core Document Editor、ASP.NET Core ベースのエディター統合、ドキュメントの編集と書式設定、コメントと変更履歴、表と画像の操作、ヘッダーとフッターの管理、ドキュメント保護の適用、ASP.NET Core アプリケーションでのエンドツーエンドのドキュメントワークフローの構築に関するリクエストでトリガーする。
Syncfusion Spreadsheet コンポーネントを使って Excel ライクな UI を必要とする ASP.NET Core アプリでこのスキルを使用。Excel(.xlsx、.xls、.xlsb)および CSV ファイルの作成・表示・編集、スプレッドシートエディタの埋め込み、API/JSON からのデータバインディング、数式・グラフ・検証・フィルタリング・条件付き書式の使用でトリガー。ユーザーがスプレッドシートファイルに言及した場合("open xlsx"、"load Excel file"、"add Syncfusion spreadsheet"、"bind data to spreadsheet")にもトリガー。UI コンポーネントを伴わない単体のファイル処理にはトリガーしない。
Terra API Lab Reports(プレリリース)のベストプラクティスと API リファレンス — 臨床検査レポートの PDF と画像を、構造化された標準化済みのバイオマーカーデータに変換する。血液検査結果の解析、バイオマーカーの抽出、LOINC や UCUM の単位コードへのマッピング、基準範囲の処理、lab_report.completed / lab_report.failed webhook の処理、PDF の検査結果と検査レポート OCR の扱いに使用する。非同期の upload/standardize/deliver ライフサイクル、イベントエンベロープ(event_id、upload_id)、階層化された結果モデル(source、biomarker、measurement、interpretation、reference ranges)、未マッチのバイオマーカーの処理、snowflake ID、冪等な webhook 処理を扱う。
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。
