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
Apache Commons のベストプラクティスパターン。公式ドキュメントから抽出し、Commons Lang3（StringUtils の多面的な null チェック、isEmpty と isBlank の違い、NullPointerException を投げる Validate からの移行）、Commons IO（IOUtils.toString の大容量ファイルの落とし穴、FileUtils.lineIterator による行単位読み込みパターン、FilenameUtils.normalize によるパス正規化）、Commons Collections4（CollectionUtils.union/intersection/subtract の集合演算）を扱う。LLM の誤用を是正する：StringUtils.isBlank と isEmpty の混同、IOUtils.toString による大容量ファイルの OOM、LineIterator の行単位読み込みパターンの不知、lang3 ではなく lang というパッケージ名の使用。
プロジェクトのドキュメントから明示的および暗黙の制約（コンプライアンス、セキュリティ、ホスティング、ツーリング、ステークホルダー、スコープ、外部依存の境界）を抽出し、正規の CONSTRAINTS.md を作成または更新する。ソースドキュメントごとに 1 つのサブエージェントを起動して、外部から課された境界をエビデンスの引用と信頼度評価とともに指摘し、その後、結果を相関させ、重複を排除し、カテゴリ別に整理してから CONSTRAINTS.md に書き込む。ユーザーが \"CONSTRAINTS.md\"、\"extract constraints\"、\"find our constraints\"、\"document constraints\"、\"compliance constraints\"、\"what limits this project\"、\"synthesize constraints\" に言及した場合、またはプロジェクトが何をどう構築できるかを形作る外部から課された境界（法務、セキュリティ、コンプライアンス、ステークホルダー、ベンダー）を記録したい場合にこのスキルを使用。その場限りの制約文書化よりも常にこのスキルを優先すること。
コードベース、プロダクト、文章から AI 生成のスロップを取り除く。コードスロップ — console 文、`any` 型、未使用のインポート、コメントアウトされたコード、冗長なコメント、信頼されたパスに対する不要な防御的 try-catch、過剰なネスト。プロダクトスロップ（--product 付き）— マーケティングの埋め草コピー、汎用的な AI 表現、デフォルトの shadcn ルック、スタイル未適用のローディング/エラー状態、死んだボタンと片配線のフロー。UI スロップ（`ui`）はプロジェクト由来のデザインシステムプリミティブのパスを実行する。文章スロップ（`prose`）は文章から AI の痕跡を削る。現在のブランチの diff に限定するか、ツリー全体を走査できる。AI 生成コードのクリーンアップ、文章のスロップ除去、スロップの削除、出荷前にアプリを完成した感触にすることを求められたときに使用。
Contentstack Developer Hub と Marketplace のアプリ構想を具体的な実装に落とし込みます。適切な UI の配置場所を選び、アーキテクチャを設計し、ボイラープレートに沿った React/TypeScript コードを生成し、セットアップ、SDK、manifest、プロキシ、公開に関する問題を解決します。Contentstack Developer Hub または Marketplace アプリの設計や構築をユーザーが必要とする場合に使用します。
リポジトリのドキュメントが実装に対して古くなっていないかを定期的に監査します：まず低コストな機械的スキャンを実行し（無効なソースパス参照、リンク切れ、残存する DEPRECATED/TBD バナー、ドキュメントとコードの鮮度ギャップ、git に見えない無視された残留物、完了したのに削除されていない計画ファイル）、次に並列の読み取り専用エージェントを派遣して疑わしいドキュメントのみをソースと照合して検証し、最後に更新/削除/ADR への移行という処置案を提示してユーザーの承認を求めます。月次または四半期のドキュメントレビュー時、大規模なリファクタリングやリネームの後、またはドキュメントが古くなっていないか尋ねられたときに使用します。
CE.SDK の SvelteKit リファレンスドキュメント、ガイド、設定ページを検索します。設定、UI のカスタマイズ、エクスポートオプション、機能ガイド、入門手順など、SvelteKit 向けの CE.SDK ドキュメントが必要な場合に使用します。ユーザーが既存の SvelteKit ドキュメントページを必要としていて、「IMG.LY」「CreativeEditor」「CE.SDK」「cesdk」に言及した場合も起動します。コード作成には使用せず（build を使用）、概念の説明にも使用しません（explain を使用）。<example> コンテキスト：ユーザーが SvelteKit の設定について質問 user：「SvelteKit でエディターを設定するには？」 assistant：「/imgly-sdk:docs-sveltekit を使って設定オプションを調べます。」</example> <example> コンテキスト：ユーザーが SvelteKit SSR について質問 user：「CE.SDK は SvelteKit のサーバーサイドレンダリングで動作しますか？」 assistant：「/imgly-sdk:docs-sveltekit を使って関連ドキュメントを探します。」</example>
Electrobun デスクトップアプリ向けの高度な型安全 RPC パターン。メイン↔webview の双方向通信、TypeScript による型安全性、エラー処理とバリデーション、パフォーマンス最適化、ストリーミングデータパターン、バッチ操作、リトライ戦略、イベントベース通信、共有型定義、RPC ミドルウェア、リクエスト/レスポンスパターン、複雑なデータ同期を扱います。このスキルは、メインプロセスと webview プロセス間の複雑な通信を実装する場合、完全な IntelliSense を備えた型安全 RPC が必要な場合、大容量データ転送を扱う場合、リアルタイム更新を実装する場合、プロセス間で型安全な API を構築する場合、RPC の問題をデバッグする場合、RPC のパフォーマンスを最適化する場合、ストリーミング、バッチ、pub/sub などの高度なパターンを実装する場合に使用します。トリガーには "RPC"、"main webview communication"、"type-safe RPC"、"bidirectional RPC"、"RPC performance"、"RPC error handling"、"shared types"、"process communication"、"IPC patterns" が含まれます。
falco ツールを使用して Fastly VCL コードの lint、テスト、シミュレーション、フォーマットを行います。Fastly の完全な VCL 方言を実装した falco Go ソースを通じて、権威ある VCL リファレンスとしても機能します。VCL 構文の検証、VCL lint の実行、VCL のローカルテスト、VCL リクエスト処理のシミュレーション、VCL ファイルのフォーマット、アサーション付き VCL 単体テストの作成、VCL ロジックエラーのデバッグ、VCL 関数シグネチャや変数スコープの参照、VCL サブルーチンの動作の理解、`falco lint`/`falco simulate`/`falco test`/`falco fmt` の実行時に使用します。VCL の構文エラー、VCL の型の不一致、使用する VCL サブルーチンの選択、ローカルの VCL 開発・テスト環境の構築を扱う場合にも適用されます。
Fiddler Everywhere がキャプチャした HTTP トラフィックを分析して、開発者が実行した機能が正しく動作したかを検証する。開発者が、自分の機能の HTTP 呼び出しが正しく完了したか尋ねる、機能がどのようなリクエストを行ったか見たい、失敗した API 呼び出しをデバッグしたい、機能の実行後にトラフィックを確認している、各エンドポイントが何を返したか確認したい、トラフィックに問題があるか尋ねる場合に、たとえ「検証」や「Fiddler」という言葉を使わなくても、常にこのスキルを使用する。キャプチャをエンドポイント別に要約し、失敗した呼び出し、欠落した後続リクエスト、リトライ、認証失敗、タイムアウト、疑わしいステータスコードのパターンなど、考えられる問題を指摘する。Fiddler Everywhere が MCP サーバーを有効にして実行されている必要がある。
ユーザーがゲームのリリース準備をしている、ローンチチェックリスト、ストア申請のガイダンス、go/no-go の意思決定フレームワーク、初日パッチの計画が必要なときに呼び出します。Steam、itch.io、Epic、コンソールの申請パイプラインを扱います。トリガー："launch"、"release"、"store submission"、"go/no-go"、"day-one patch"、"launch readiness"。スプリント計画（game-sprint-plan を使用）やコードレビュー（game-code-review を使用）には呼び出さないでください。AlterLab GameForge コレクションの一部です。
Git のマージや rebase でコード競合が発生した場合に使用。特に AI による自動競合解決が誤りやすい（誤った側の選択、リファクタの消失、旧バージョンへの巻き戻し）ため、意味解析と論理検証が必要なときに使う。複数ラウンドの rebase が繰り返し中断し、ラウンドをまたいで競合ファイルを集約する必要がある場合にも適用。トリガー — 「解衝突」「処理衝突」「git-conflict-resolve」「解決 merge 衝突」「解決 rebase 衝突」「衝突解決」 / conflict resolve, resolve merge conflict, resolve rebase conflict.
ggml-org による C/C++ の LLM 推論フレームワーク、llama.cpp のガイド。C API（llama.h）、GGUF 形式、量子化（Q4_K_M、Q8_0、IQ4_XS）、CMake ビルド、GPU バックエンド（CUDA、Vulkan、Metal、ROCm）、OpenAI 互換 API を備えた HTTP サーバー、埋め込み、文法制約、関数呼び出し、LoRA、投機的デコーディング、マルチモーダル、UE5 統合を扱う。使用場面：llama.cpp、GGUF モデル、ローカル LLM 推論、llama.h、llama-server、量子化、ggml、llama.cpp のビルド/リンク、GPU アクセラレーション、llama.cpp の埋め込み、文法/JSON 出力、Unreal Engine での llama.cpp、llama_* API 関数、GGUF 形式、HuggingFace から GGUF への変換、vLLM/Ollama/TensorRT-LLM との比較。
Lombok アノテーションの使用ルールに関するスキル。@Data/@Builder/@Slf4j の組み合わせルール、@EqualsAndHashCode(callSuper=true) の継承の落とし穴、Jackson/@Builder/@Jacksonized との組み合わせ、MyBatis の引数なしコンストラクターとの衝突の解決、@Value の不変オブジェクト、@With によるオブジェクトのコピー、@SuperBuilder による Builder の継承を扱う。LLM が最もよくやる Lombok の誤用を修正する：callSuper を書かない、@Jacksonized を付けない、Builder と継承の衝突、@Builder.Default のデフォルト値の消失。
arguments ブロックを持つ MATLAB 関数を書くときに使用 — 繰り返し引数（arguments (Repeating)）、コンストラクターでの .?ClassName プロパティインポート、namedargs2cell による名前と値のペアの転送、inputParser または validateattributes からの移行。暗黙の変換の落とし穴（サイズの形状変更、クラスの強制変換、計算された既定値）についてシグネチャをレビューするとき、または関数入力を制限・制約・検証するとき — スカラーかベクトルの強制、型の拒否、サイズのチェック — にも使用。入力を堅牢化する、関数をより堅牢にする、入力チェックを厳しくする、より安全な入力受け入れのために書き直すよう求められたときにも使用 — 「validation」や「arguments block」という語がなくても該当。トリガー：arguments block、mustBe バリデーター、名前と値の引数、varargin、inputParser、nargin/narginchk、入力の制限、型チェック、スカラー制約、入力の堅牢化、防御的プログラミング。対象外：App Designer のコールバック、Simulink のマスクパラメーター、クラス継承、関数またはプロパティ宣言以外での実行時検証。
Mergify マージキューを使って PR をキューに追加／削除し、キューを監視・確認し、キューから外された PR を診断します。PR がキューに残っているか、外された理由、CI の失敗箇所、次の対応を確認できます。Mergify マージキューへの PR の追加／削除、状態確認、Mergify が PR をキューから外した理由の調査、キューの一時停止／再開、またはキューが実行できなかったマージのデバッグには、必ずこのスキルを使用します。トリガー：mergify queue、@mergifyio queue、@mergifyio dequeue、Mergify merge queue、Mergify queue status、why did Mergify dequeue my PR、Mergify dequeue reason、Mergify queue pause、Mergify batch、Mergify bisecting、CHECKS_FAILED、PULL_REQUEST_UPDATED。
n8n Code ノードで Python コードを記述します。n8n で Python を書く場合、_input/_json/_node 構文を使う場合、標準ライブラリを扱う場合、n8n Code ノードにおける Python の制限を理解する必要がある場合に使用します。ユーザーが n8n Code ノード用に Python を明示的に要求した場合にこのスキルを使用します。注記 — 95% のユースケースでは JavaScript を推奨します — ユーザーが明示的に希望する場合、またはタスクが Python 固有の標準ライブラリ機能（regex、hashlib、statistics）を必要とする場合にのみ Python を使用してください。例外 — AI エージェントから呼び出せる Custom Code Tool（@n8n/n8n-nodes-langchain.toolCode）で Python を使う場合は、代わりに n8n-code-tool スキルを使用してください（入力は _query、戻り値は文字列である必要があります）。
n8n の式構文を検証し、一般的なエラーを修正する。n8n の式を書く、{{}} 構文を使う、$json/$node 変数にアクセスする、式のエラーを調査する、ノード間でデータをマッピングする、ワークフローで webhook データを参照する場合_CALLBACK。前のノードのデータを参照するノードフィールドを設定する際は常にこのスキルを使う — 式は n8n がノード間でデータを渡す仕組みであり、構文の間違いはワークフローエラーの最も一般的な原因である。複雑な式がパフォーマンスを損なうかを聞かれた場合にも使う。
Obsidian CLI を使って Obsidian の Vault を操作し、ノート、タスク、プロパティなどの読み取り、作成、検索、管理を行います。プラグインやテーマの開発にも対応し、コマンドでプラグインの再読み込み、JavaScript の実行、エラーの記録、スクリーンショットの撮影、DOM の検査ができます。ユーザーが Obsidian Vault の操作、ノートの管理、Vault 内の検索、コマンドラインからの Vault 操作、Obsidian プラグインやテーマの開発・デバッグを求める場合に使用します。
OnboardJS を React プロジェクトに統合し、ユーザーオンボーディングフローを構築する。使用場面：(1) React/Next.js プロジェクトで OnboardJS をセットアップする (2) マルチステップのオンボーディング、ウィザード、ガイド付きフローを作成する (3) 条件付きナビゲーション、データの永続化、ステップ検証を実装する (4) OnboardingProvider、useOnboarding hook、ステップコンポーネントを扱う。トリガー："onboarding"、"onboardjs"、"wizard flow"、"user onboarding"、"guided tour"、"multi-step form"
`orca` CLI を通じて、Orca 管理の 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、成果物、スキル共有、worktree コメント、Orca 内蔵ブラウザーを操作します。ユーザーが「$orca-cli」「Orca worktree」「child worktree」「spawn codex/claude in a worktree」「read/wait/send Orca terminal」「handoff」／「handover」／「give this to another agent」「Orca browser」「orca artifacts」「share skills」と言った場合に使用します。Orca の状態が関係する場合は、通常の git worktree、臨時の PTY、Computer Use より優先します。CLI、ファイルシステム、API では操作できない可視ウィンドウの GUI 操作が必要な場合に限り、Computer Use を使用します。
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。