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 99,064 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
開発
AI 支援開発のために Laravel Boost をセットアップ・設定するときに使用 — パッケージのインストール、MCP サーバー設定、ガイドラインのカスタマイズ、スキル作成、ドキュメント API 連携。トリガー条件:Laravel Boost をインストール、IDE 用に MCP を設定、カスタム AI ガイドラインを作成、プロジェクト固有のスキルを作成、MCP ツールの接続性を検証、依存関係の変更後に Boost を更新、カスタムエージェント向けに Boost を拡張。
tRPC クライアントのリンクチェーンを設定する:httpLink、httpBatchLink、httpBatchStreamLink、splitLink、loggerLink、wsLink、createWSClient、httpSubscriptionLink、unstable_localLink、retryLink。適切な終端リンクを選ぶ。splitLink でサブスクリプションをルーティングする。SOA ルーティング用のカスタムリンクを構築する。リンクオプション:url、headers、transformer、maxURLLength、maxItems、connectionParams、EventSource ponyfill。
Mergify stacks を使用するリポジトリ(stack commit-msg hook がインストールされている、または最近のコミットに `Change-Id` トレーラーがある)では、git push、コミット、ブランチ、PR の作成に Mergify stacks を使用します。このようなリポジトリでコードをプッシュしたり、コミット、ブランチ、PR を作成したりする場合は、必ずこのスキルを使用してください。それ以外のリポジトリでは通常の git と gh を使用します。トリガー:push、commit、branch、PR、pull request、stack、stacked、git、rebase、checkout、reorder、move、sync、amend、note、revision history
ユーザーが「migrate from OpenAI Apps SDK」、「convert OpenAI App to MCP」、「port from window.openai」、「migrate from skybridge」、「convert openai/outputTemplate」と依頼した場合、または OpenAI Apps SDK アプリケーションを MCP Apps SDK に変換する方法を求める場合に使用します。API マッピング表を含む段階的な移行ガイドを提供します。
NestJS バックエンド向けの独自のハウス規約 — モジュール境界とレイヤリング、provider の配線とインジェクションスコープ、guards/interceptors/pipes/filters、DTO とバリデーション、ドメイン例外、設定、そしてクリーンにコンパイルされても実行時に失敗する Nest 11 / Express 5 の挙動。コードが NestJS である場合(package.json の `@nestjs/*`、またはファイル内の `@Module`/`@Injectable`/`@Controller`/`@Cron`)は常に使用する。質問が素の TypeScript、OOP リファクタリング、コードレビュー、運用上の問題のように聞こえる場合も含む — Nest 固有の答えは汎用の答えとは異なる。典型的な依頼: モジュールの雛形作成、コントローラー・provider・エンドポイントの追加、enhancer の配線、起動時の DI または循環 import の失敗、`@Exclude()` にもかかわらずエンティティのフィールドが漏れるレスポンス、すべてのレプリカで発火する cron ジョブ、NestJS のアップグレード、Nest の diff のレビュー。素の Express や Fastify、Angular、フロントエンド、SQL、CI には使用しない。
HM Desktop の PRD ドキュメントを分析し、要件情報の抽出、完全性の検証、章の順序(要件の出所→要件の背景→要件価値の分析→競合分析→要件の記述)のチェック、KEP 定義のチェック、要件の競合の検出を行い、構造化された分析レポートを生成する。ユーザーからの次のリクエストに適用:(1) PRD ドキュメントの分析またはレビュー、(2) 要件からの KEP リストの抽出、(3) PRD の完全性または一貫性のチェック、(4) 要件のモジュールアーキテクチャへのマッピング、(5) PRD 形式の準拠性の検証、(6) 競合分析の章の完全性の検証。キーワード:PRD 分析, requirement extraction, KEP 検証, completeness check, chapter order validation, 競合分析チェック, analyze PRD, 要件抽出, 完全性チェック, 章順序検証
DevEco Studio ツールチェーンを使用して HarmonyOS/OpenHarmony アプリケーションをビルド、インストール、起動、デバッグする。Claude が次のことを行う場合に使用:(1) hvigorw で OHOS アプリをビルドする、(2) hdc で HAP ファイルをデバイスにインストールする、(3) OHOS アプリケーションを起動またはデバッグする、(4) hstack でクラッシュスタックを解析する、(5) デバイスのスクリーンショットを撮る、(6) DevEco Studio 環境と SDK ツールを検出する。DevEco Studio のインストールを自動検出し、JAVA_HOME、PATH、ツールチェーンを構成する。
OpenSpec 風のエンドツーエンド Jira バグ修正ワークフロー。根本原因、動作変更、修正計画、検証、アーカイブを OpenSpec の成果物(openspec/changes/<name>/、openspec/specs/ にアーカイブ)として永続化し、チャットのコンテキストや Jira コメントだけに残さない。Jira 課題に長期的な動作契約のトレーサビリティ、チームレビュー、監査可能性が必要なときに使用する。トレーサビリティが不要な迅速な修正には使用しない — 代わりに jira-fix-workflow を使う。トリガー:「opsx-jira-fix」「OpenSpec Jira 修复」「规范化修复 Jira」「opsx修复Jira」「Jira OpenSpec 修复」「opsx自动修复Jira」「用OpenSpec修复Jira」「opsx-jira-fix-workflow」;「ai-proxy 模式」「AI 代理模式」「切换 ai-proxy」 / opsx jira fix, OpenSpec Jira fix workflow, ai-proxy mode, switch to ai-proxy.
短い動画からスクロール駆動のシネマティックなランディングページを構築する。ユーザーが 5~15 秒の動画(多くは AI 生成)を提供し、このスキルはすべてのフレームを HD JPEG 品質で抽出したうえで、単一ヒーローの HTML ページを生成する。ユーザーのスクロール操作がその場でフレームをスクラブし(ページ自体は決してスクロールしない)、5 つのドラマチックなテキストオーバーレイがクロスフェードで出入りする —— Google Anton の見出し、Caveat の手書きアクセント、固定された本文、バーチャルスクロール。ユーザーが "turn this video into a landing page"、"make a scroll-scrub landing page"、"build a parallax hero from this clip"、"add a new landing page to the parasites showcase"、"do the same as github/lion/hope for this new video" を望む場合、または短いクリップとドラマチックなスクロール連動ストーリーテリングを組み合わせるあらゆる変種でこのスキルを使用する。ユーザーが "use my video for a landing page" とだけ言った場合でもトリガーする —— それがこのスキルである。
統合された PDCA サイクル管理 — plan、design、do、analyze、iterate、report。PDCA は機能ごとに実行されます(9 フェーズ:pm→plan→design→do→check→act→qa→report→archive)。複数機能のスコープ/予算のグルーピングには /sprint(v2.1.13、内部に PDCA サイクルを収容できる 8 フェーズのコンテナ)を使用します。トリガー:pdca、plan、design、analyze、report、status、next、iterate
スライスごとに 8 段階のパイプライン(分解、スライス準備度レビュー、TDD ペアによる実装、3 段階コードレビュー、フィードバック対応、ミューテーションテスト、push/CI、merge/flag)を実行する自律型ビルドフェーズオーケストレーター。スライスキューを管理し(ウォーキングスケルトンを最初に、依存関係順)、ケイパビリティ検出付きで TDD ペアを派遣し、5 つのバイナリ品質ゲートを 3 サイクルの手戻り予算と人的エスカレーション付きで強制し、監査証跡を維持し、厳格なコントローラー境界を守る(コードは決して書かず、創造的な作業はすべて委譲する)。3 つの自律レベル(保守的/標準/完全)をサポート。ファクトリーモードの実行、ビルドフェーズのオーケストレーション、スライスキューの管理、レビューゲート付き TDD ペアの調整に使用します。トリガー: "run the pipeline"、"factory mode"、"build phase"、"slice queue"、"quality gates"、"autonomous build"。非対象: 個別の TDD(tdd を使用)、単独のコードレビュー(code-review を使用)、CI のみのワークフロー(ci-integration を使用)。
Kiro での仕様ベース開発のための自動反復エージェントランナー。kiro-cli を自己修正する bash ループでラップし、Kiro の仕様からタスクを取り出して 1 つずつ実装し、終了基準に照らして検証し、反復を重ねるごとに修正とコードベースのパターンを蓄積する。ユーザーが "ralph loop"、"ralph"、"spec loop"、"iterative spec runner"、"run my spec tasks automatically"、"kiro spec automation"、"self-correcting agent loop"、"implement spec tasks in a loop"、"run kiro-cli in a loop"、"automated task implementation" に言及したとき、または反復的なエージェントのイテレーションで Kiro の仕様を完了まで進めたいときに、このスキルを使う。ユーザーが Ralph Loop ワークフローのセットアップ、設定、トラブルシューティング、理解を望むときにも使う — 進捗トラッキング、修正、コードベースのパターン、タイミングログ、サマリーダッシュボードを含む。
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。
