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
`asc` コマンドラインツールを使って TestFlight のベータグループとテスターを管理する。次の場合にこのスキルを使用する：(1) アプリのベータグループを一覧表示する場合（`asc testflight groups list`）(2) 内部または外部のベータグループを作成する場合（`asc testflight groups create --internal`）(3) グループ内のテスターを一覧表示する場合（`asc testflight testers list --group-id <id>`）(3) メールアドレスでテスターを 1 人追加する場合（`asc testflight testers add`）(4) グループからテスターを削除する場合（`asc testflight testers remove`）(5) CSV ファイルからテスターを一括インポートする場合（`asc testflight testers import`）(6) 再利用のためにテスターを CSV にエクスポートする場合（`asc testflight testers export`）(7) ユーザーが「add beta tester」「invite tester」「remove tester」「import testers」「export testers」「list beta groups」などと言う場合、または TestFlight のテスター管理タスク全般
ascend-kernel（csrc/ops + build.sh + torch_npu PyTorch カスタムオペレーター）プロジェクトにおける Ascend NPU 向けのエンドツーエンドの AscendC カスタムオペレーター開発。名前と数学/機能仕様から新しい AscendC オペレーターを設計、生成、ビルド、テスト、文書化、チューニングするために使用する。プロジェクトの初期化、2 段階の tiling 設計、op_host/op_kernel のコード生成、フレームワーク登録、コンパイル/インストール/デバッグ、PyTorch スタイルの API ドキュメント、精度評価と根本原因のデバッグ、torch_npu.profiler によるパフォーマンスベンチマーク、パフォーマンス最適化、セキュリティコードレビューを扱う。
B2C Commerce で製品、顧客、注文に対する効率的なデータクエリを作成します。ユーザーがストアフロントページで製品を検索する、顧客プロファイルを照会する、注文をクエリする、検索結果をページングする、遅いカテゴリページを修正する必要があるときに、このスキルを使用します。データアクセスのパフォーマンス問題、データベース負荷の高い API をインデックスベースの代替に置き換えること、検索とクエリの方式の選択について尋ねるときにも使用します — 「カテゴリページが遅い」や「メールで顧客を探すには」と言うだけの場合でも。
LocalServiceRegistry を使用して B2C Commerce で Web サービス統合を実装する。ユーザーが cartridge から外部の REST または SOAP API を呼び出す、services.xml でサービス認証情報とプロファイルを構成する、createRequest/parseResponse コールバックで HTTP リクエストを処理する、FTP または SFTP ファイル転送を設定する、サーキットブレーカーのエラーをトラブルシューティングする必要がある場合は常にこのスキルを使用する。決済ゲートウェイ、配送プロバイダー、サードパーティサービスへの接続時にも使用する——「自分の controller から外部 API を呼びたい」「サービスがいつもタイムアウトする」と言っただけの場合でも。
Redis を基盤とするジョブキュー、ワーカー、フロー、スケジューラーに関する BullMQ キューシステムのリファレンス。使用場面：(1) BullMQ でキューとワーカーを作成する、(2) ジョブを追加する（遅延、優先度、繰り返し、重複排除）、(3) FlowProducer の親子ジョブ階層を設定する、(4) リトライ戦略、レート制限、並行性を構成する、(5) cron／インターバルパターンでジョブスケジューラーを実装する、(6) BullMQ を本番向けに準備する（グレースフルシャットダウン、Redis 設定、監視）、または (7) 停滞したジョブや接続の問題をデバッグする
RAG パイプラインで高速かつ軽量なテキストチャンキングを行うには Chonkie を使用する。11 種類すべてのチャンカー（Token、Fast、Sentence、Recursive、Semantic、Late、Code、Neural、Slumber、Table、TeraflopAI）、fetch→process→chunk→refine→export→store ワークフローを連結する Pipeline API、embeddings refineries、ベクトル DB との接続（Chroma、Qdrant、Pinecone など）、tokenizer の選択、recipe システム、REST API サーバー、非同期/バッチ処理を扱う。使用場面：embeddings 用のドキュメント分割、取り込みパイプラインの構築、コードや markdown のチャンキング、ベクトル DB 取り込みの設定、または検索拡張生成のためのあらゆるテキスト分割タスク。
Contentstack Variants と Personalize を使用したオーディエンス向けコンテンツについて、開発者に助言します。個別エントリーではなくバリアントを使う場合、バリアントグループの仕組み、Personalize と CMS の連携方法を説明します。コンテンツのパーソナライズ、A/B テスト、オーディエンスのセグメント化、バリアントの作成、Personalize と CMS の連携について開発者から質問された場合に使用します。
テーブルの追加、既存テーブルへの列の追加、設定の追加、その他 Ghost の MySQL データベースのスキーマ変更を行うためのデータベースマイグレーションを作成する。Ghost のデータベーススキーマの変更を伴うタスク——列やテーブルの追加・削除・名前変更、新しい設定の追加、インデックスの作成、データの更新、ghost におけるマイグレーションファイルを必要とするあらゆる変更——では常にこのスキルを使用する。ユーザーが schema.js、knex-migrator、migrations ディレクトリに言及した場合や、Ghost の任意のモデル/テーブルに「フィールドを追加」「列を追加」したい場合にも使用する。ユーザーがそれを機能や Linear のイシューとして表現していても、実装にスキーマ変更が必要ならこのスキルが適用される。
CodeSpring の計画から機能を構築する対話型オーケストレーター。ユーザーが何を構築しているかをヒアリングし、その機能に十分なコンテキスト（ノート + フロントエンド/バックエンド PRD）と番号付きタスクリストがあるかを確認し、不足を埋めるよう導き、その後 Kanban タスクを構築する——必要に応じて最大 5 つの並列サブエージェントを起動——同時に、壊れる可能性のある共有システムを保護する。ユーザーが CodeSpring で計画した機能を構築/実装したいときに使用。トリガー: "build this feature"、"implement my feature"、"start building from CodeSpring"、"let's build X"、"work through my Kanban tasks"。
機能、PR、ブランチ、リリース、API、設定変更、ワークフロー、コマンドライン、パッケージ、リポジトリ領域について、読み取り専用のドキュメントドリフト監査を実行する。ユーザーがドキュメントが古い、欠けている、コードと矛盾している、またはコード変更後に更新が必要かどうかを尋ねたときに使用する。README ファイル、セットアップガイド、API ドキュメント、env ドキュメント、変更履歴、サンプル、コメント、生成ドキュメント、ユーザー向けの手順を確認する。これは一般的なコードレビューではなく、ドキュメントの記述とコードの実際の動作を比較するものである。
Docyrus をバックエンドとして React TypeScript の Web アプリケーションを構築します。Docyrus OAuth2 で認証し、@docyrus/api-client ライブラリ経由でデータを取得/更新し、自動生成されたコレクションで CRUD 操作を行い、Docyrus データソースに対してフィルタ、集計、数式、ピボット、子クエリを組み合わせたクエリを構築するアプリの作成や変更に使用します。@docyrus/api-client、@docyrus/signin、Docyrus のコレクション、データソースクエリ、Docyrus をバックエンドとした React アプリ開発に関するタスクで発動します。
曖昧なステークホルダーのニーズから、ディスカバリー、フレーミング、仮説、構築、評価、デプロイ、採用、測定、一般化に至るまで、埋め込み型の技術支援を導く。その際、エビデンス、意思決定権、現場での学びを保持する。顧客やステークホルダーのディスカバリー、実装、本番適合、採用、測定可能な成果にわたり、責任を負う 1 人の技術リードが継続性を担う必要がある場合に使用する。範囲の限定されたリポジトリ変更、製品投資のガバナンス、継続的な信頼性やプラットフォームのオーナーシップ、独立した専門タスク、実装と採用の前に終わる助言業務には使用しない。
ユーザーがスプリント計画、マイルストーン追跡、スコープ管理、リスク評価、スケジューリング、リソース配分、チームベロシティについて尋ねたとき、または開発チーム全体のプロダクション調整が必要なときに呼び出す。トリガー：「sprint」「milestone」「scope」「risk」「schedule」「resource」「velocity」「deadline」「crunch」「cut list」。クリエイティブビジョン（game-creative-director を使用）やアーキテクチャの意思決定（game-technical-director を使用）には呼び出さない。AlterLab GameForge コレクションの一部。
既存のコードやプロトタイプからドキュメントを生成する。トリガー："document this"、"reverse document"、"generate docs from code"、"onboard to codebase"、"document existing system"。新しい設計ドキュメントをゼロから書く場合は呼び出さない（game-brainstorm または game-design-review を使用）。AlterLab GameForge コレクションの一部。
コーディングエージェント向けの永続的で復元可能な GSAP ワークフロー。ユーザーが新しいページやセクションをアニメーション化したい場合、または既存のページ/コンポーネントを GSAP で改善したい場合に使用する。新規/グリーンフィールドの作業は gsap-new に、既存コードの改善作業は gsap-refactor に振り分ける。常に .gsap アーティファクトを信頼できる唯一の情報源として使用し、新しいエージェントセッションがチャット履歴なしで再開できるようにする。
Hutool 中国語 Java ユーティリティライブラリのスキル。Guava/Apache Commons との機能選択マトリクス、文字列/コレクション/日付/ファイル/HTTP の最頻出メソッド早見表、HttpUtil vs OkHttp の選定、BeanUtil vs MapStruct の責務分担を扱う。Java プロジェクトで中国語シナリオ向けのユーティリティメソッド（ピンイン/身分証/携帯番号の検証）、HTTP リクエスト、ファイル操作、暗号化/復号が必要なときに使用。LLM が Hutool を使わずに車輪の再発明をするのを避ける。
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。