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
WordPress 6.6+ 向けの WordPress テーマコードレビューとブロックテーマ開発パターン。テーマコードのレビュー、theme.json スキーマの監査、テンプレート階層の確認、ブロックテンプレートの検証、グローバルスタイルの分析、スタイルバリエーションの検証、テンプレートパーツのレビュー、ハードコードされたスタイルの検出、クラシックテーマからブロックテーマへの移行の確認を行うとき、またはユーザーが "theme review"、"theme development"、"theme.json"、"block theme"、"FSE"、"Full Site Editing"、"template parts"、"template hierarchy"、"global styles"、"style variations"、"classic theme"、"child theme"、"theme patterns"、"theme.json validation"、"hardcoded styles"、"useRootPaddingAwareAlignments"、"classic-to-block"、"hybrid theme"、"WordPress.org theme" に言及したときに使用。theme.json の構造、ブロックテンプレート、テンプレートパーツ、スタイルシステム、クラシックテーマ移行パターンの問題を検出。
adk-python の作業ツリー内の未コミットの変更をレビューし、正確性、設計、パブリック API の安定性、テスト、サンプル、ドキュメントのギャップを優先度付きの所見レポートとして報告し、依頼されたときのみ修正する。ユーザーがローカルの変更のレビューを依頼したとき、pull request を開く前のセルフレビューを希望するとき、変更がパブリック API を壊すか、またはテスト、サンプル、ドキュメントが必要かを尋ねるとき、現在の diff の何が問題かを尋ねるときに使用。パブリック API、コアアーキテクチャ(Runner、Workflow、BaseNode)、新機能、大規模なリファクタリングの変更には必須。単一のスタイル上の指摘(adk-style を使用)、実行時に失敗するテストや動作異常のエージェントの診断(adk-debug を使用)、commit メッセージや PR 説明の文言(adk-git を使用)には使用しない。
本スキルは、過去に行われたが ADR として文書化されなかったアーキテクチャ上の意思決定を遡って記録するために使用します — 通常はドキュメント監査や、ずっと前に出荷された変更が文書化されるべきだったとユーザーが気づくことによって明らかになります。"backfill ADR"、"retroactive ADR"、"post-hoc ADR"、"reconstruct an ADR from history"、"write up a past decision"、"we never documented this decision"、"decision was made but no ADR exists"、"we decided years ago"、"back when"、"before my time"、"the audit surfaced a backfill candidate" で積極的に有効化します。時制のルール:`adr-drafting` は "we decided / we're deciding" を主張し、`adr-backfill` は "we decided years ago / back when / before my time / never wrote it down" を主張します。再構成の信頼度が `low` の場合は拒否し、`open-questions.md` にルーティングします。2 つの独立した場所の証拠と、記録内の逐語的な誠実条項を必要とします。提供内容:バックフィル ADR テンプレート、信頼度ルーブリック、証拠の裏付け、誠実条項の定型文。
このスキルを使うと、合格/不合格の敵対的レビューで Swift 言語のコードをゲートできる。単一のブラインドレビュアー subagent が diff またはファイル群を 36 の判定可能なルールに照らして評価する。ルールは並行処理(resume されない continuation、キャンセルチェック、async let、TaskGroup、@concurrent)、プロパティ不変条件(stored-derived state、private(set)、init でスキップされるオブザーバ、discard self)、エラー処理(underlying error の保持、rethrows、Result.get()、#file/#line の取得)、enum の進化(@unknown default、CaseIterable、合成された Comparable、case のない名前空間)、API サーフェス(メンバーワイズ初期化子、OptionSet、不透明戻り値、unavailable スタブ、Never、@autoclosure)、コレクション(reduce(into:)、mapValues、count(where:)、辞書のデフォルト subscript)、制御フローと文字列(分岐で代入される let、raw 文字列、検証済みバイト)を対象とする。サーバーサイドや CLI を含むあらゆる Swift ターゲットで動作し、判定のみで修正は行わない。SwiftUI には adversarial-swift-ui を使う。
Apple アプリサービス。StoreKit 2 / CloudKit / WidgetKit / ActivityKit / User Notifications / Core Location / MapKit / HealthKit / Sign in with Apple。Product、Transaction、RequestReviewAction、CKRecord、CKUserIdentity、Widget、TimelineProvider、UNUserNotificationCenter、CLLocationManager、CLServiceSession、Map、MKGeocodingRequest、HKHealthStore、ASAuthorizationController、AuthorizationController。
`asc` コマンドラインツールを使用して Game Center の機能を管理します。次の場合にこのスキルを使用します:(1) アプリの Game Center 詳細を取得する:"asc game-center detail get --app-id ID" (2) 実績を一覧表示する:"asc game-center achievements list --detail-id ID" (3) 実績を作成する:"asc game-center achievements create --detail-id ID --reference-name NAME --vendor-identifier ID --points N" (4) 実績を削除する:"asc game-center achievements delete --achievement-id ID" (5) リーダーボードを一覧表示する:"asc game-center leaderboards list --detail-id ID" (6) リーダーボードを作成する:"asc game-center leaderboards create --detail-id ID --reference-name NAME --vendor-identifier ID --score-sort-type ASC|DESC --submission-type BEST_SCORE|MOST_RECENT_SCORE" (7) リーダーボードを削除する:"asc game-center leaderboards delete --leaderboard-id ID" トリガーフレーズ:"game center"、"achievements"、"leaderboards"、"arcade enabled"、"score sort"、"best score"、"most recent score"
ローカルの Azure SQL Database コンテナに対してデータベーススキーマのマイグレーションを実行し、同じマイグレーションがローカルエンジンと Azure クラウドで同一に適用されるようにします。「ローカルの SQL に対してマイグレーションを実行」「コンテナにスキーマを適用」「EF Core / dotnet ef database update を実行」「Prisma migrate dev / deploy」「Alembic upgrade head」を求められたとき、または DACPAC / SqlPackage をコンテナにデプロイするときに使用します。まず master で appdb をプロビジョニングし、その後ユーザーデータベースにスキーマを適用すること、各ツールのコマンド、接続文字列の衛生管理を扱います。これは Azure SQL Database エンジン(EngineEdition 5)であり、SQL Server イメージではありません。スキーママイグレーションツールがローカルコンテナを対象とする場合は常にこのスキルを使ってください。
B2C Commerce のストアフロントに翻訳と多言語サポートを追加する。ストアフロントの翻訳、新しいロケールの追加、.properties リソースバンドルの作成・編集、テンプレートでの翻訳文字列の表示、地域ごとの日付や通貨の書式設定、言語切り替えの構築が必要なときはいつでもこのスキルを使用する。Resource.msg、Resource.msgf、ロケールフォールバック、i18n に言及したときにも使用する。「フランス語の翻訳が必要」「このページを多言語対応にして」と言っただけの場合でも同様。
dw.system.Logger、カスタムログカテゴリ、名前付きログファイルを使ったサーバーサイドのログ記録を実装する。Commerce スクリプトへのデバッグ/エラーログの追加、専用ログファイルへの書き込み、ログカテゴリとレベルの設定、ネストされた診断コンテキストによるトレースが必要なときはいつでもこの skill を使用。コントローラ、フック、ジョブスクリプトでのログ設定にも使用(単に「add logging to my script」「write to a custom log file」と言った場合でも)。
Ghidra の操作が現時点では未実装でフェイルクローズする決定論的なコマンドラインを用いて、未知のバイナリファイルの静的検査を計画する。PE、ELF、Mach-O ファイルを検査する必要があるときに使用する — 疑わしいバイナリのトリアージ、インポートされた API のマッピング、関数の逆コンパイル、呼び出しパスの追跡、構造化された証拠レポートの作成。実行時分析(デバッグ、動的トレース、サンドボックス実行)、バイナリの変更やパッチ適用、すでにすべてを把握しているバイナリには使用しない。計画、仮説の形成、証拠の統合はこのスキルが担い、すべての決定論的な操作はコマンドラインが担う。
React または TypeScript アプリの作成、構成、レビュー時に bulletproof-react の規約を適用します。機能別フォルダー構成、API レイヤー、状態管理の分類、テスト戦略、エラー処理、認証、パフォーマンスを扱います。ユーザーが React の新機能を作成する、プロジェクト構成を設定する、「これはどこに置くべきか」「どう整理すべきか」と尋ねる、状態の配置場所を決める、データ取得や認証のコードを書く、React アーキテクチャのレビューを依頼する場合に使用します。「機能フォルダー」「React プロジェクト構成」「Redux を使うべきか」「API 呼び出しの構成方法」などがトリガーです。
このリポジトリで、事前録音またはライブ音声の文字起こしのために Deepgram Speech-to-Text v1(`/v1/listen`)を呼び出す JavaScript/TypeScript を書いたりレビューしたりするときに使用します。`client.listen.v1.media.transcribeUrl` / `transcribeFile`(REST)および `client.listen.v1.createConnection()` / `connect()`(WebSocket)を扱います。要約/センチメント/トピック/話者分離のオーバーレイには `deepgram-js-audio-intelligence`、`/v2/listen` での Flux のターン制御には `deepgram-js-conversational-stt`、全二重アシスタントには `deepgram-js-voice-agent` を使用してください。トリガーには「transcribe」「speech to text」「STT」「listen.v1」「nova-3」「live transcription」「websocket transcription」が含まれます。
CuTe Python DSL のカーネルワークフロー、CuteKernel ランタイムラッパー、適性ゲート、タイル化の指針、CuTe 固有の落とし穴。使用場面:(1) CuTe Python DSL でカーネルを計画・実装するとき、(2) cuTile が公開する以上の明示的な制御が必要だが Python 駆動のワークフローに留めたいとき、(3) cute-dsl カーネルのパッケージ命名を定義するとき、(4) CuTe Python DSL の設計上の選択を記録するとき、(5) CuTe Python DSL の言語固有の知識を記録するとき。
DFlow Proof — Solana ウォレットの本人確認プリミティブ(内部は Stripe Identity)— を統合し、自分のアプリの機能を KYC で制限します。ユーザーが「how do I KYC a wallet?」「check if a wallet is verified」「add KYC to my DeFi app」「redirect to dflow.net/proof」「gate a feature by jurisdiction or identity」と尋ねる場合に使用します。ジオブロッキング(別の関心事)、年齢制限(Proof は現在年齢を検証しません)、スポットスワップ(KYC 不要)には使用しないでください。
CE.SDK Svelte の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、導入手順など、Svelte 向け CE.SDK ドキュメントが必要な場合に使用します。既存の Svelte ドキュメントページが必要な場合、「IMG.LY」「CreativeEditor」「CE.SDK」「cesdk」もトリガーになります。コード作成(build を使用)や概念の説明(explain を使用)には使用しません。<example> コンテキスト:ユーザーが Svelte の設定について質問 user:「Svelte でエディターを設定するには?」 assistant:「/imgly-sdk:docs-svelte 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 Svelte 連携を求める user:「Svelte コンポーネントで CE.SDK を使うには?」 assistant:「/imgly-sdk:docs-svelte を使って関連ドキュメントを探します。」</example>
依存関係のある GitHub PR のスタック(A ← B ← C、各 PR はその下の PR をベースにする)を master にマージする場合、ベースが別のオープン PR のブランチである PR をマージする場合、またはリクエストで「stacked PRs」「PR stack」「dependent PRs」、複数の関連 PR の順次マージに言及している場合に使用します。各同一リポジトリの依存チェーンは、マージ前に GitHub 公式の stacked-PR 機能を使用することを必須とし、スタック全体のルール、CI、順序、リターゲット、マージ状態を GitHub が管理できるようにします。
プロジェクトの知識を 4 つの状態 — 検証済みの Facts、未解決の Questions、文書化されていない Assumptions、推測された Risks — に分類する正規の EPISTEMIC-MAP.md を作成または更新する。契約が署名されると、元の構築者の暗黙知が失われる前に新しいエンジニアリングチームが引き継がなければならない、プロトタイプから本番への引き継ぎのために作られている。ドキュメントとコードベース全体にサブエージェントを起動して、証明済みのこと、問われていること、暗黙に前提とされていること、誰も気づいていないことを見つけ出し、単一の情報源では述べられていないシステム的リスクについて専用の統合パスを実行する。ユーザーが \"epistemic map\"、\"knowledge map\"、\"EPISTEMIC-MAP.md\"、\"known unknowns\"、\"unknown unknowns\"、\"what do we actually know vs assume\"、\"map our assumptions\"、\"handoff risk map\"、\"prototype handoff\"、\"onboarding a team onto a prototype\" に言及した場合は必ず使用。その場限りのナレッジギャップ文書化よりも常にこのスキルを優先すること。
diff、ブランチ、プルリクエストについて、Background、Intuition、Code walkthrough、Quiz を含むリッチでインタラクティブな自己完結型 HTML 解説を生成し、リポジトリ外のユーザーホームディレクトリ内の code-explanations フォルダに日付付きの単一ファイルとして書き出す。"explain this diff"、"walk me through this branch"、"explain PR 1234" でトリガー。変更のレビューや、独立した issue チケットの解説には適さない。
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。
