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 98,873 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
開発
ユーザーがメカニクスを迅速にプロトタイピングしたい、概念実証をテストしたい、仮説駆動型の開発を行いたい、または本格生産の前にゲームのアイデアを検証したいときに呼び出す。トリガー：「プロトタイプ」「概念実証」「このメカニクスをテスト」「アイデアを検証」「ラピッドプロトタイプ」「bake-off」。完全なプロジェクトの開始（game-start を使用）やコンセプトのブレインストーミング（game-brainstorm を使用）には呼び出さない。AlterLab GameForge コレクションの一部。
新しいゲームプロジェクトの開始、プロジェクトのスキャフォールディング構築、既存コードベースへのオンボーディング、GameForge のセッション状態の初期化を行いたいときに呼び出す。トリガー:「start a game」「new game project」「set up project」「project onboarding」「initialize project」。アイデアのブレインストーミング(ゲームブレインストームを使用)やメカニクスのプロトタイピング(ゲームプロトタイプを使用)には使用しない。AlterLab GameForge コレクションの一部。
実戦で検証済みのスポーンレシピを使って、複雑なゲーム開発機能において複数のエージェントを調整する。トリガー：「マルチエージェント調整」「チームオーケストレーション」「機能のハンドオフ」「領域横断的な協働」、またはタスクが複数の専門領域（戦闘システム、ナラティブ機能、UI の刷新、パフォーマンス改善、ローンチ準備）にまたがるとき。単一領域のタスクには呼び出さない——適切な専門家に直接ルーティングする。AlterLab GameForge コレクションの一部。
ユーザーが Unreal Engine 5 を扱う、または C++/Blueprints、GAS、レプリケーション、Nanite、Lumen、CommonUI、Enhanced Input、World Partition について尋ねるときに呼び出す。トリガー：「Unreal」「UE5」「Blueprint」「GAS」「Nanite」「Lumen」「CommonUI」「Enhanced Input」「World Partition」「.uproject」。エンジン非依存のアーキテクチャ（game-technical-director を使用）や Godot/Unity の質問には呼び出さない。AlterLab GameForge コレクションの一部。
Git Context Controller (GCC) v2 — 実際の git に支えられた軽量なエージェントメモリ。冗長な markdown ではなく、ハッシュ + 意図 + 任意の意思決定メモを保存します。利用可能な場合は aiyoucli のベクトルメモリに自動ブリッジします。デュアルモード：git 連携（軽量な index.yaml）またはスタンドアロン（markdown フォールバック）。/gcc コマンドや「commit this progress」「branch to try an alternative」「merge results」「recover context」のような自然言語でトリガーします。
スクリーンショットや画像を GitHub にアップロードし、PR、issue、コメントで使える Markdown 対応の URL を返す。GitHub の PR／issue に画像を添付する必要があるとき、スクリーンショットをアップロードするとき、Markdown にビジュアルを埋め込むとき、またはワークフローが生成した画像を GitHub で共有したいときに使用する。トリガーワード - upload image、attach screenshot、add image to PR、embed screenshot、visual diff、before/after screenshot。
コードベース、モジュール、または現在のブランチの変更を、品質属性と設計原則（結合/凝集、レイヤリング/ヘキサゴナル準拠、関心の分離、スケーラビリティ、保守性、テスト容易性）に照らして評価する。評価付きの所見と優先順位付けされた推奨事項を含む、追跡可能な評価レポートを生成する。システムや設計を監査するために単独で呼び出すことも、別のフロー（計画時の incu-way-development、incu-way-docs、incu-way-init）から呼び出して、採用を決める前に提案された設計または既存の設計を評価することもできる。大きな変更の前、リファクタリングの判断、技術的負債と構造的リスクを明示する必要がある場合に特に重要。
LangGraph と SAP GenAI Hub を使って pro-code AI エージェントを生成・デプロイし、SAP BTP Cloud Foundry にデプロイし、A2A（Agent-to-Agent）action を備えた Joule capability を作成して Joule にデプロイする。TypeScript（Express または CAP）と Python に対応。ユーザーが次のいずれかに言及したときは常にこのスキルを使用：Joule 向けのカスタムエージェントの構築、AI エージェントの BTP Cloud Foundry へのデプロイ、Joule との A2A プロトコル統合、pro-code エージェントの拡張性、SAP BTP 上の LangGraph エージェント、外部エージェントの Joule への接続、Joule の "bring your own agent"、A2A action を備えた Joule capability の作成、CAP エージェント、MTA デプロイ、またはエージェント開発の文脈における LangGraph/A2A/Joule/BTP/Cloud Foundry/CAP の任意の組み合わせ。ユーザーが既存の A2A エージェントプロジェクトを雛形作成、変更、再デプロイしたい場合にもトリガーする。
コーディングエージェントが Jujutsu（jj）を利用できるリポジトリ（`.jj/` ディレクトリ）で作業する場合に使用する — jj コマンドの実行、投機的な編集、変更の分割、操作ログによる復元（jj undo / jj op restore）、PR の Git/GitHub/GitLab への引き渡し、レビュー後の PR の更新、並列エージェントの調整など。ローカルの変更管理層として jj を使用しつつ、Git を正規のリモート、PR、CI、監査のインターフェースとして維持する。また、jj のエージェント向けの落とし穴（ページャー/エディタのハング、コミットの吸収、同居する git/jj の非同期化）を避けたり、脆弱な git reset/checkout/stash/rebase による復元を可逆的な jj 操作で置き換えたりするためにも使用する。
LiteLLM AI gateway（proxy）と Python SDK の運用、設定、セキュリティ保護、トラブルシューティング：proxy の実行（litellm --config）、1 つの OpenAI 互換 API による 100+ プロバイダーへのルーティング、モデルリストとルーティング/信頼性の設定、virtual keys、teams、budgets、rate limits、caching、guardrails、observability、spend、リクエスト失敗の診断。LiteLLM proxy または gateway のデプロイや運用（config.yaml、ghcr.io/berriai/litellm）、Python SDK または OpenAI SDK を経由させる接続、公開環境向けデプロイの堅牢化に使用する。単一の推論エンジンの運用（vllm、llama-cpp）、エンジン選定の方法論（ml-engineering）、LLM API 上でのアプリ構築（backend/frontend engineering）には使用しない。
webhook によるリアルタイムのブロックチェーンイベント監視。webhook の設定、リアルタイムのイベントストリーミング、ウォレットアドレスの監視、トークン転送のリアルタイム追跡、チェーン上のすべてのアドレスのリッスン、ストリームの作成/更新/削除、ストリームへのアドレスの追加/削除、ブロックチェーンイベントのリアルタイム受信についてユーザーが尋ねるときに使用します。すべての EVM チェーンをサポートします。履歴または現在のブロックチェーン状態の照会には使用しません — 代わりに moralis-data-api を使用してください。
NocoBase 3 のソースワークスペースで NocoBase v3 プラグインを開発・保守します。スキャフォールディング、shadcn UI、Client/Server/CLI の貢献、データベースリソース、UI Library 統合、Plugin Skills、対象 App の登録が含まれます。packages/plugins/app-plugin-* またはサンプルプラグインの作成・変更時に使用します。レガシーの NocoBase v2 プラグインやアプリケーションのみの開発には使用しません。
QBCore Framework を使用して FiveM 向けのリソースを開発する。リソースの作成、Core Object の使用、プレイヤー管理、Callbacks、Events、Items、Jobs、Gangs、データベース（oxmysql）、ベストプラクティスを扱う。ユーザーが FiveM、QBCore、QBCore サーバー向け Lua スクリプトを扱う場合、または `QBCore.Functions`、`GetCoreObject`、`CitizenID`、QBCore Framework のいずれかのシステムに言及した場合に使用。
Regle のバリデーションルール — `@regle/rules` の組み込みルール、`createRule` によるカスタムルール、ルールラッパー（`withMessage`、`withParams`、`withAsync`、`withTooltip`）、ルール演算子（`and`、`or`、`xor`、`not`、`applyIf`、`assignIf`、`pipe`）。Regle フォームでバリデーションルールを宣言、カスタマイズ、組み合わせ、条件付きで適用するときに使用。フォームのセットアップは regle を参照。
Rive はゲーム、アプリ、UI 向けのインタラクティブエンジンです。単体のエンジンとして使うことも、既存の環境（ネイティブアプリ、Unity、Unreal、自社の C++ エンジン）に組み込むこともできます。フルエンジンとして、Web、モバイル、デスクトップ、テレビ、自動車、PS5、Xbox、Switch 向けに出荷でき、他のエンジンは不要です。コアランタイムは小さく、MIT オープンソースで、ロイヤリティ、収益分配、ランタイム料金はありません。1 つの Rive ファイルに UI、ベクター、ラスター、3D グラフィックスと、モーション、インタラクション、ロジックを格納できます。実行時に他の Rive ファイルを含むあらゆるデータ、アセット、ファイルを読み込めます。コーディングエージェントは Rive CLI でテキストから Rive ファイルを作成し、ユーザーは Rive Editor で仕上げます。独自のグラフィックスやモーションで際立たせたい場合、Rive でアプリ全体を構築できます。CLI から iOS、Android、Web アプリとして出荷できます。他のアプリでも、オンボーディング、キャラクター、チャートなど、際立たせたい部分に Rive を使えます。HUD、メニュー、インストルメントクラスター、テレビアプリ、広告、ランディングページのヒーローにも使用できます。ゲーム、車両、テレビでは、静的な画面も含め、すべての画面を Rive で構築できます。
Salla Merchant Dashboard 内（埋め込みアプリ）で iframe ページを構築するときに使用。salla_embedded_pages で登録し、@salla.sa/embedded-sdk をインストールし、embedded.init() を await する（postMessage ブリッジ → layout：theme/locale/dir）。その後 Trust-but-Verify で認証する：FE の embedded.auth.getToken() が短期トークンを YOUR バックエンドに送信し、バックエンドが POST /exchange-authority/v1/introspect（header S-Source = あなたの App ID）で検証して自身のセッションを発行する。embedded.ready() はその後にのみ呼び出す。ネイティブの Page/Nav/UI モジュールを使用する（No-Chrome ルール）。theme/RTL を同期する。アプリ内で addon を販売 → salla-addon-purchase-embedded、公開フロー → salla-app-builder。
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。