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
バージョンのイテレーション開始時にリリースブランチを作成する必要がある場合に使用します。リポジトリ間で異なるブランチ命名規則への対応、複数リポジトリでの同期作成、ローカルの追跡先がベースブランチではなく origin/release/X.Y.Z を正しく指すことの確認を行います。GitLab、GitHub、その他の Git ホスティングプラットフォームに対応し、単一または複数のリポジトリで利用できます。トリガー — 「创建release分支」「开release分支」「开分支」「迭代分支」 / create release branch。
Harness Engineering 第 1 フェーズ第 2 ステップ：プロジェクトのコードを深く分析し、ビジネスソリューション、アーキテクチャ、規約、技術的決定、品質基準などの docs/ ナレッジベースの内容を埋める。harness-step1-create-agents-md でディレクトリの骨組みを作成した後に使用する。ユーザーが「填充文档内容」「完善 docs/ 文件」「让文档有实质内容」「分析项目写架构文档」「写 ARCHITECTURE.md」「写技术决策文档」「从业务视角理解项目」「完善 business-solution.md」と言ったときに、この skill をすぐに使用する。前提条件：プロジェクトに AGENTS.md と docs/ ディレクトリの骨組みが既にあること（harness-step1 が作成）。
Hono（軽量・マルチランタイム対応 Web フレームワーク）リファレンス。Hono App、Context（c.req / c.json / c.text / c.html）、HonoRequest、Routing、HTTPException、組み込み Middleware（JWT、CORS、CSRF、Cache、Logger、Compress、Basic / Bearer Auth、Mount）、Helpers（Cookie、Streaming、WebSocket、Factory、RPC）、Cloudflare Workers / Deno / Bun / Node.js / AWS Lambda 対応、@hono/* アダプターパッケージ。
Arcjet Guard を Go 向け Microsoft Agent Framework（github.com/microsoft/agent-framework-go）に統合する。functool や MCP ツールを GuardTool でラップする、GuardMiddleware でエージェントから見えるすべてのツールを保護し受信テキストをスクリーニングする、または arcjet.GuardAction で任意の Go 関数を保護する。Microsoft Agent Framework 上に構築された Go エージェントに Arcjet を追加したい、そのツールをレート制限したい、プロンプトインジェクションをブロックしたい、ツール呼び出しでフェイルクローズしたい場合に使用する。これは Go フレームワークであり、.NET や Python の Microsoft Agent Framework ではない。
ユーザーが「iOS アプリを構築して」「macOS アプリを構築して」「view controller を作成して」「SwiftUI view を作成して」「Xcode のビルドエラーを修正して」「Core Data を実装して」「アプリのアーキテクチャを設計して」「Swift のパフォーマンスを最適化して」と依頼するときにこの skill を使用する。.swift ファイル、Xcode プロジェクト（.xcodeproj、.xcworkspace）、UIKit または AppKit のインターフェース、SwiftUI view、Apple プラットフォームのフレームワーク（Core Data、Combine、WidgetKit、App Intents）を扱うときに自動的に有効化される。クロスプラットフォームフレームワーク（React Native、Flutter）、Apple 以外のプラットフォーム、バックエンドサーバー開発には向かない。
mermaid-cli (mmdc) を使って mermaid 図（フローチャート、シーケンス図、状態図、クラス図、ER 図、C4 図、ガントチャート）を作成し、レンダリング／検証します。ユーザーが mermaid 図の作成、更新、検証、レンダリングを希望する場合、Markdown でアーキテクチャ図、フロー図、シーケンス図、状態図、ER 図を求める場合、またはファイルに追加する前に ```mermaid ブロックの妥当性を確認する場合に使用します。すぐに使える `mermaid-render` ラッパー、必要な headless-Chromium no-sandbox 設定、mermaid 作成時によくある問題を扱います。
本番環境の ML エンジニアリング業務を計画・実行します。分類モデルと生成モデルの選択、ゼロショットベースライン、コーディング特化、モデルのトレーニングとファインチューニング（LoRA/QLoRA）、評価と評価セットの設計、量子化の判断、推論のデプロイ、系譜、機能同等性、ドリフト対応、回帰のトリアージ、実験的な重みの検査と対象を絞った編集を扱い、本番 ML システムの実践的なエンジニアリングパターンに基づきます。統計モデリングや実験計画（データサイエンティストの担当）、特定の推論エンジンの運用（llama-cpp や vllm などのツールスキルの担当）には使用しません。
エンドツーエンドのマルチテナント SaaS アーキテクチャを設計・レビューする：テナントとサブスクリプションのセマンティクス、コントロールプレーンとアプリケーションプレーン、プール型または分離型のテナンシー、オンボーディング、エンタイトルメント、計測、請求の受け渡し、ライフサイクル、パーティショニング、テナント対応の運用。サブスクリプション製品がこれらの接点にわたって一貫したテナントモデルとアーキテクチャの意思決定を必要とする場合に使用。脅威モデリングや分離制御、API 契約のセマンティクス、データプラットフォーム設計、バックエンド実装、移行の実行、プライバシーコンプライアンスの成果物、キャパシティの証拠、財務モデリング、インフラ運用には使用しない。これらは該当する専門担当者にルーティングすること。
n8n の Code ノードで JavaScript コードを書くためのスキル。n8n での JavaScript 記述、$input/$json/$node 構文、this.helpers や $helpers グローバルを使った HTTP リクエスト、DateTime による日付処理、Code ノードのエラー調査、Code ノードのモード選択、n8n 上での任意のデータ変換などで使う。ワークフローで Code ノードが必要になる場合——データ集約、フィルタリング、API 呼び出し、フォーマット変換、バッチ処理ロジック、その他のカスタム JavaScript のいずれでも——常にこのスキルを使うこと。SplitInBatches のループパターン、反復をまたぐデータ、pairedItem、実運用パターンをカバーする。Code ノードやワークフローが遅い理由、どの実行モードが速いか、大きなデータセットで 1 件あたりのオーバーヘッドをどう削るか、という質問に-correlation されたときにも使う。例外——AI エージェントから呼び出せる Custom Code Tool（@n8n/n8n-nodes-langchain.toolCode、AI エージェントに-mounted されるツール）には、ランタイム契約が異なるため n8n-code-tool スキルを使う。
フルスタック Web 開発に関わるすべての Next.js 関連タスクで最優先。App Router、Server Components、Client Components、API Routes、Server Actions、データ取得、キャッシュ、再検証、ルーティング、認証、または Next.js のテストを使った Next.js コードの作成、レビュー、リファクタリング、デバッグ、計画のたびにこの skill を使用すること。Next.js のコードでは、一般的な React や Node.js の助言より本 skill を優先すること。
Python および NumPy コードのサブセットを高速なマシンコードに変換する Python 用の Just-In-Time（JIT）コンパイラ。Anaconda, Inc. が開発。ループ、カスタム数学関数、複雑な数値アルゴリズムの高速化に非常に効果的。@njit、@vectorize、prange、cuda.jit、numba.typed、JIT コンパイル、並列ループ、CUDA による GPU アクセラレーション、モンテカルロシミュレーション、数値アルゴリズム、高性能 Python コンピューティングに使用する。
OpenAI API（developers.openai.com）の Agents SDK（Python / TypeScript）と Agents API（beta）。Agent、Runner、handoffs、guardrails、tracing、SandboxAgent、client.beta.agents の sessions / environments / vaults / plugins、組み込みツール（web search、file search、computer use、code interpreter、image generation）、function tools、vector stores、MCP（Model Context Protocol）コネクター、バックグラウンドモード、マルチエージェントオーケストレーション。
Rails アプリケーションを分析し、Rails 2.3 から 8.1 までの包括的なアップグレードレポートを生成します。破壊的変更、非推奨項目、段階的な移行ガイドを含みます。Rails アプリケーションのアップグレード、複数段階のアップグレード計画、バージョン固有の変更の確認、次の Rails バージョンへの移行に必要な作業の把握に使用します。FastRuby.io の手法と電子書籍『The Complete Guide to Upgrade Rails』に基づいています。
Riverpod の FAQ（ref.refresh と invalidate、ConsumerWidget と StatelessWidget、Ref と WidgetRef、全 provider のリセット、アンマウント後の ref）と do/don't のベストプラクティス（widget 内での init を避ける、一時的な状態を provider に置かない、provider の初期化で副作用を避ける、静的 provider、riverpod_lint）に答える。ユーザーが Riverpod の FAQ、ベストプラクティス、do/don't の指針を尋ねるときに使う。
新しい Salla アプリを作成するとき、または Salla Partners MCP を通じて作成から公開までの任意のステップを進めるときに使用する —— "create a new Salla app"、scopes/webhooks の設定、公開、プライベートアプリのストアへの送信。これは幹であり、具体的な仕組みは所管の skill に引き渡す：snippets → salla-snippets、embedded pages → salla-embedded-app、App Functions → salla-app-functions、settings → salla-app-settings、OAuth/tokens → salla-app-auth、webhooks → salla-webhooks、billing → salla-app-billing、publish checks → salla-publication-consistency。タイプ別の差分：salla-shipping-app、salla-communication-app。
Sentry でアプリケーションを計装します。プラットフォームを検出し、必要に応じて SDK をインストールして初期化し、各種シグナル（エラー監視、トレース／パフォーマンス、ログ、メトリクス、プロファイリング、セッションリプレイ、ユーザーフィードバック、cron チェックイン、デプロイ済みアプリの稼働時間監視、AI／LLM 監視）を接続します。AI／LLM 監視では、OpenAI、Anthropic、Vercel AI、LangChain、Google GenAI、Pydantic AI、Laravel AI、Mastra、Eve、Flue、Pi Durable、Cloudflare Agents SDK、Workers AI のエージェント実行、トークンコスト、会話を扱います。プロジェクトへの Sentry の追加や、エラー以外の情報の取得に使用します。
canister アプリを、その URL だけで AI エージェントから発見可能にします（ICP MCP 経由も含む）。canisters の /.well-known/ic-architecture マニフェストの公開（デプロイ時に static-site recipe の presync hook と envsubst を使って実際の canister ID から生成）に加え、candid:service（インターフェース）、getApiDoc クエリメソッド（動作）、オプションの OQL schema/execute データサーフェス、/.well-known/ii-derivation-origin ファイル（アイデンティティ）の公開を扱います。このマニフェストを公開するとアプリは ICP MCP にオプトインし、それ自体が運営者による ICP MCP App Operator Terms の承諾となるため、デプロイ前にアプリの運営者に確認してください。アプリをエージェント対応にする、または ICP MCP 経由で利用可能にする場合、エージェント/サービスディスカバリ、well-known ic-architecture マニフェスト、デプロイ時のそのマニフェスト生成に使用します。derivation origin を消費するサインインフローには使用しないでください。エージェント/CLI の web アイデンティティリンクには agent-web-identity を、フロントエンドへの II ログイン追加には internet-identity を使用してください。
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。