Skills

D

distributed-tracing

ormus-solutions / libreuiux-claude-code

Jaeger と Tempo で分散トレーシングを実装し、マイクロサービス間のリクエストを追跡して性能のボトルネックを特定します。マイクロサービスのデバッグ、リクエストフローの分析、分散システムのオブザーバビリティ実装に使用します。

D

do-setup

fabio-barboza / development-orchestrator

DO Framework 向けにプロジェクトを初期化します。プロジェクトを分析し、インストール済みのスキルと MCP サーバーを一覧化して不足分を報告し、フレームワークのローカルコンテキストファイル `.do/context.md`（概要、規約、コマンド、スキル、MCP）を作成します。既存のプロジェクト指示ファイル（CLAUDE.md、AGENTS.md、.github/copilot-instructions.md、.cursor rules）は決して編集しません。存在しない場合は、プロジェクトの内容のみを記載したファイル（フレームワーク、スキル、MCP への言及なし）の作成を提案します。オーケストレーション Agent とコマンドをインストールします。引数：「agents」（Agent／コマンドのみインストール）、「refresh」（スキル／MCP のみ再検出）。Agent 支援環境の初期化や設定に使用します。PRD、実装、レビュー、QA には使用しません。

Dojo を JavaScript、Unity、Unreal、Rust などのゲームクライアントと統合する。型付きバインディングと接続コードを生成する。フロントエンドやゲームエンジンをあなたの Dojo world に接続する場合に使用する。

D

dorodango

athola / claude-night-market

新しいサブエージェントによる連続した品質パスを通じて、動作するコードを磨き上げる。テスト通過後、リリース前にコードを多次元で refine する必要があるときに使用する。

D

dotnet-accessibility

wshaddix / dotnet-skills

アクセシブルな .NET UI の構築。プラットフォームごとの SemanticProperties、ARIA、AutomationPeer、テストツール。

D

dotnet-core

alexander-danilenko / cortex-ai-skills

バックエンドサービスを構成したりレビューしたりするときは、次の意見を持った .NET 8 アーキテクチャ規約を適用します。クリーンアーキテクチャのレイヤー構成と依存関係の向き、MediatR を使った CQRS が有効な場面、横断的関心事のパイプラインビヘイビア、機能ごとにまとめた最小 API、DbContext を Infrastructure に置くこと、ヘルスチェックと構造化ログ、WebApplicationFactory の統合テスト、そして AOT が効果を発揮する場面。

D

dotnet-core

alexander-danilenko / cortex-claude-code-plugins

AIコーディングエージェント向けの独自の見解に基づくコーディングスキル

D

dotnet-modernize

wshaddix / dotnet-skills

.NET コードを近代化のために分析する。古い TFM、非推奨パッケージ、置き換えられたパターン。

D

dotnet-msbuild-authoring

wshaddix / dotnet-skills

MSBuild の targets、props、条件の作成。カスタム target、インクリメンタリティ、Build パターン。

D

drift

sendaifun / skills

Solana 上で無期限先物、現物取引、DeFi アプリを構築するための完全な Drift Protocol SDK。トレーディングボットの構築、Drift 市場の統合、ポジションの管理、ヴォールトの操作を行うときに使う。

D

dspy-rlm-module

intertwine / dspy-agent-skills

LLM のワーキングウィンドウに収まらないコンテキスト——コードベース全体、長いログ、巨大なドキュメント、またはサンドボックス化された Python REPL を必要とする多段階のデータ探索——に対する推論に dspy.RLM（Recursive Language Model）を使用する。入力が 100k トークンを超える場合、再帰的なチャンク分割が必要な場合、または LLM がデータを調べるコードを書いて実行することが有効な場合に使用する。

E

effect-review

makisuo / skills

ユーザーが "review code"、"review my changes"、"check effect patterns"、"run effect review"、"effect review"、"review for effect best practices" を求めたり、Effect-TS の規約、ブランド型、可観測性、エラー処理、テストカバレッジ、UI 品質に照らした包括的なコードレビューを希望する場合に、このスキルを使用する。

E

establishing-project-context

ganyuanran / aegis

ユーザーが共有のプロジェクト言語を確立したいとき、またはプロジェクト作業で衝突する、名称変更された、非推奨のドメイン用語が露呈し、能動的なセマンティックモデリングが必要なときに使用する。日常的な小さなタスクはファストパスのままとする。

E

expo-mobile-app-rule

oimiragieo / agent-studio

Expo ベースのモバイルアプリ開発のベストプラクティスと規約を定める。

E

expo-ui-swift-ui

sickn33 / agentic-awesome-skills

SwiftUI のビュー／モディファイア、Host/RNHostView の埋め込み、ネイティブ再ビルドの前提条件を使って、iOS ネイティブの Expo SDK 55 UI を構築します

E

extract

athola / claude-night-market

AST 抽出と AI エンリッチメントから gauntlet ナレッジベースを構築する。チャレンジ向けにコードベースの知識を初期化または更新するときに使用する。

F

feature-plan

steveclarke / dotfiles

開発フェーズ、順序、タスクを含む実装計画ドキュメント（plan.md）を作成する。トリガー：「create implementation plan」「plan this feature」「sequence the development」。

F

federation

automattic / wordpress-activitypub

ActivityPub プロトコル仕様とフェデレーションの概念。ActivityPub のアクティビティを扱う場合、フェデレーションの仕組みを理解する場合、プロトコル機能を実装する場合、フェデレーションの問題をデバッグする場合に使用。

F

ffmpeg-python-integration-reference

josiahsiegel / claude-plugin-marketplace

型安全性、正確なパラメーターマッピング、適切な単位変換を保証する権威的な Python-FFmpeg パラメーター統合リファレンス。(1) ffmpeg-python ライブラリの使用、(2) Python subprocess による FFmpeg 呼び出し、(3) キャプション／字幕パラメーターのマッピング（drawtext、ASS）、(4) カラーフォーマット変換（BGR、RGB、ABGR、ASS &HAABBGGRR）、(5) 時間単位の変換（秒、センチ秒、ミリ秒）、(6) 型安全性の検証（int、float、string）、(7) 座標系、(8) パラメーター範囲の適用、(9) フレームパイプの処理、(10) 型不一致のエラー検出、で積極的に有効化。提供：完全なパラメーター型リファレンス、カラーフォーマット変換表、時間単位変換の公式、検証パターン、適切な型付けを伴う動作する Python の例。

F

field-service-data-capture-reference-configure

forcedotcom / sf-skills

Salesforce Data Capture Flow（processType は DataCaptureFlow）——Field Service のモバイル/オフラインフォーム——を構築、編集、デプロイする。runtime_service_fieldservice:dc* コンポーネントを含む flow-meta.xml の作成、Repeater ループ（.AllItems）、主従の子レコードの永続化、視覚的な調整（グラデーションバナー、プログレスバー、コールアウト）、FLS/権限セットを伴うサポートオブジェクト、DataCaptureFlow のデプロイエラーのデバッグ、デプロイしたフォームが FSL Mobile Forms タブに表示されない原因のトラブルシューティング（DDC/WorkPlan の組織全体の既定値 + AssignedResource 共有の前提条件）に使用する。

F

figma-plugin

srstomp / pokayokay

Figma プラグインの構築、デザイン自動化ツールの作成、サンドボックス／UI 通信の実装、またはノード操作、スタイル、コンポーネントのための Figma Plugin API の利用時に使用する。

F

finetuning-setup

awslabs / agent-plugins

SageMaker Hub を照会して、ユーザーのユースケースに合うベースモデルとファインチューニング手法（SFT、DPO、RLVR）を選択する。ユーザーがどのモデルや手法を使うべきか尋ねた場合、ファインチューニングを始めたい場合、またはモデル名や系列（例：「Llama」「Mistral」）に言及した場合に使用する —— 既知のモデル名であっても、正確な Hub モデル ID を解決する必要があるため必ず起動する。利用可能なモデルを照会し、手法の互換性を検証し、選択を確認する。

F

finishing-a-development-branch

izyanrajwani / agent-skills-library

Git ブランチ完了ワークフロー。実装が完了し、テストが通り、機能ブランチをマージ、プルリクエスト、またはクリーンアップで統合する必要があるときに使用する。

目を奪う本番対応のフロントエンド UI を作成し、ヒーロー画像・背景・イラストに、完璧にマッチする本物の写真（Unsplash/Pexels の直リンク）または(custom)完璧なカスタム画像生成プロンプトを納入。AI による手抜きゼロ、偽の URL ゼロ。

G

game-godot-specialist

alterlab-ieu / alterlab_gameforge

ユーザーが Godot Engine を扱う場合、または GDScript、シーン構成、シグナル、リソース、シェーダー、GDExtension、物理、Godot UI について尋ねる場合に呼び出す。トリガー："Godot"、"GDScript"、"scene tree"、"signals"、".tscn"、".tres"、"GDExtension"、"project.godot"。エンジン非依存のアーキテクチャ（game-technical-director を使用）や Unity/Unreal の質問（適切なエンジン専門家を使用）では呼び出さない。AlterLab GameForge コレクションの一部。

G

game-programming-languages

pluginagentmarketplace / custom-plugin-game-developer

ゲームプログラミング言語 - C#、C++、GDScript。プロのゲーム開発に向けて、構文、パターン、エンジン固有のイディオムを学ぶ。

G

github-outside-sandbox

davidondrej / skills

サンドボックスによって Keychain 認証、ネットワークアクセス、または .git への書き込みがブロックされた場合に、ホスト上で Git および GitHub CLI コマンドを実行します。gh auth、リポジトリ/PR 操作、index.lock、権限エラーに使用します。実行コンテキストのみを対象とします。

G

google-adk

mindrally / skills

Google の Agent Development Kit（ADK）を使って Python で AI エージェントを構築するためのベストプラクティス。エージェント設計、ツール、セッション、メモリ、アーティファクト、評価、デプロイを扱う。ADK で LLM エージェントやマルチエージェントシステムを構築する場合、ADK ツールを定義する場合、セッション / 状態 / メモリを接続する場合、ADK アーティファクトを扱う場合、エージェント評価を書く場合、ADK エージェントを Vertex AI Agent Engine や Cloud Run にデプロイする場合に使用する。

G

graph-search

athola / claude-night-market

FTS5 全文検索を使って、関数、クラス、型ごとにコードナレッジグラフを検索する。名前または修飾パスでコードエンティティを特定するときに使用する。

G

grill-me

feiskyer / claude-code-settings

案や設計に対する高強度の追及型インタビュー（adversarial design review / grill session）で、前提の穴や欠けた制約をあぶり出し、その過程でドメインモデル（用語集と ADR）を同時に保守する。手動で /grill-me を呼び出す。

H

heyeddi-pr-respond

heyeddi-com / heyeddi-skills

すべての PR レビューフィードバックに対応する——人力レビュアー、HeyEddi CI、インラインスレッド。自動修正、commit+push、スレッド内返信、CI チェックを先に——修正や投稿の前に決して尋ねない。あらゆるレビューソースに対応する 1 つのスキル。

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H

hw-interview

implict-ch / huawei-campus-skills

模擬面接アシスタント。あなたの履歴書に基づいて模擬面接を行う。トリガー：/hw-interview、履歴書による模擬面接、履歴書からの面接問題作成。

I

impact

terrylica / cc-skills

GitNexus CLI（gitnexus）による影響範囲分析。コマンドライン専用——MCP サーバーは存在しないため、gitnexus:// で readMcpResource を決して使わないこと。

I

incremental-tdd

kambleakash0 / agent-skills

厳密なレッド・グリーン・リファクタリングのループ、垂直スライス、ディープモジュールを用いたテスト駆動開発。TDD で機能を構築したりバグを修正したりする際に使用する。

I

inertia-rails-setup

cole-robertson / inertia-rails-skills

新しい Inertia Rails プロジェクトをセットアップする、または既存の Rails アプリケーションに Inertia を追加する。新規プロジェクトの作成、Inertia の設定、React、Vue、Svelte での開発環境の構築に使用する。

I

investigate

timlai666 / skills

バグの根本原因が不明で調査が必要な場合、またはユーザーが明示的に investigate や根本原因分析を求めた場合に必ず使用するスキル。原因不明の失敗、リグレッション、断続的な挙動（根因調查、為什麼會這樣、壞掉了、failing、broken、flaky）に使用すべき。一見明らかな原因を証拠なしに確定とみなしてはならない。証拠が原因をすでに特定している場合は、調査をやり直さずに対象を絞った検証と修正へ進む。

I

inworld-ai

membranedev / application-skills

Inworld AI 連携。データとレコードを管理し、ワークフローを自動化する。ユーザーが Inworld AI のデータを操作したい場合に使用する。

I

issue-triage

yunshu0909 / yunshu_skillshub

GitHub Issue 対応の協働ワークフロー。ユーザーが issue を受け取り、分析と返信が必要なときに使用する。「診断 → 分類 → 判断 → 返信」の 4 ステップで、1 つの issue から正確な根本原因分析と適切なユーザー返信を導き、問題タイプの誤判定や非profession的な返信を避ける。

J

jamstack-storefront

finsilabs / awesome-ecommerce-skills

商品ページを静的 HTML としてプリレンダリングし、コマース API からライブデータを取得する、Next.js または Astro による超高速ストアフロントを構築する

K

kanban-guru

magnus919 / agent-skills

カンバンのフロー問題を診断し、ボードの運用モデルを設計します。チームのスループットに苦労している、サイクルタイムが予測できない、複数のステークホルダーが同じエンジニアを奪い合っている、あるいはカンバンが自分たちに適しているか疑問に思っている場合に読み込みます。このスキルを無関係なリクエストに使用しないでください。最も近い名前の専任担当にルーティングしてください。

K

kmp

andvl1 / claude-plugin

Kotlin Multiplatform の基礎——プロジェクトのセットアップ、expect/actual パターン、ソースセット、プラットフォーム固有のコードに使用

K

kotlin-coroutines-expert

sickn33 / agentic-awesome-skills

Kotlin Coroutines と Flow のエキスパートパターン。構造化並行性、エラー処理、テストを扱う。

L

langchain-architecture

ormus-solutions / libreuiux-claude-code

LangChain フレームワークを使って、エージェント、メモリ、ツール連携パターンを備えた LLM アプリを設計する。LangChain アプリの構築、AI エージェントの実装、複雑な LLM ワークフローの作成時に使用する。

L

langchain

magnus919 / agent-skills

LangChain で LLM アプリケーションを構築する。LangChain を扱うとき、または LLM アプリケーションフレームワークを比較するときに使用する。このスキルを無関係なリクエストに使用しない。最も近い名前付きの専門スキルにルーティングする。

L

lapian-notes

akillness / jeo-skills

Lapian Notes / 拉片笔记（github.com/bkingfilm/lapian-notes）を扱う——フィルムを編集可能なショット単位の研究ノートに変えるローカルファーストの React/Vite ツール：ローカルでのフレーム抽出、AI 支援による構造分析（AI は手持ちのものを使用、API key 不要）、ストーリーラインのスイムレーンタイムライン、構造ツリー、観客の感情曲線。ユーザーが Lapian Notes、「拉片笔记」、「拉片」（ショット単位のフィルム分析）ツール、このリポジトリのクローン/実行（npm run dev、run.bat/run.command）、AI 分析パッケージ（ZIP）の往復ワークフロー、lapian-notes への PR 提出について尋ねたときに使用する。一般的な動画編集（それには `opencut` を使う）や、このコードベースと無関係な一般的なフィルム分析理論には使用しない。

L

learning-astro

delineas / astro-framework-agents

ユーザーが Astro フレームワーク開発の学習を求めたときに自動で読み込む（例: "teach me how to build with Astro"、"guide me through Astro"、"I want to learn Astro"、"quiero aprender Astro"、"how do I get started with Astro"）。Claude が副操縦士として、Astro で実際の個人ブログを段階的に構築するよう導くインタラクティブなチュートリアル。ユーザーがゼロから Astro を学びたい意向を示したら、"tutorial" と明言していなくてもこのスキルを起動する。

L

legacy-modernization

alexander-danilenko / cortex-ai-skills

レガシーシステムをモダナイズするときは、次の意見を持ったワークフローを適用します。ストラングラーフィグパターン、抽象化によるブランチ、特性テスト、モノリスの段階的な分解、フレームワークのアップグレード、ロールバックを伴うフィーチャーフラグ付き移行。

L

legacy-modernization

alexander-danilenko / cortex-claude-code-plugins

AIコーディングエージェント向けの独自の見解に基づくコーディングスキル

L

lime-echart

partme-ai / full-stack-skills

Apache ECharts を UniApp および UniAppX プロジェクトに統合し、クロスプラットフォームのデータ可視化（H5、ミニプログラム、ネイティブ App）を実現する。折れ線、棒、円、散布図、レーダー、ゲージ、ファネル、ヒートマップなど多様なチャートタイプに対応。ユーザーが UniApp/UniAppX で ECharts チャートを作成する必要がある場合、またはモバイルと Web 向けのインタラクティブなデータ可視化を構成する場合に使用する。

"training LLM"、"finetuning"、"RLHF"、"distributed training"、"DeepSpeed"、"Accelerate"、"PyTorch Lightning"、"Ray Train"、"TRL"、"Unsloth"、"LoRA training"、"flash attention"、"gradient checkpointing" のときに使用

L

logfire

jiatastic / open-python-skills

Pydantic Logfire と OpenTelemetry による構造化可観測性。次の場合に使用：(1) Python API への trace/log の追加、(2) FastAPI、HTTPX、SQLAlchemy、LLM の計装、(3) サービスメタデータの設定、(4) サンプリングや機密データのスクラビングの構成、(5) 可観測性コードのテスト。

L

luau-expert

afrxo / roblox-agent-skills

モダンで厳密に型付けされた Luau。Luau コード（ModuleScripts、ServerScripts、LocalScripts）を書く、レビューする、修正する場合に使用——言語レイヤーのみで、Roblox API は対象外。strict モード、型システム、イディオム、assert、モジュール、アンチパターンを扱う。

M

magento-multi-store

finsilabs / awesome-ecommerce-skills

Magento で複数のウェブサイトとストアビューを構成し、共有またはスコープされたカタログ、個別の URL 構造、ストア固有の設定を扱う

M

maintainer-orchestrator

steipete / agent-scripts

境界付きワーカー、直列化された公開アクション、明確なオーナーの意思決定を用いて、複数のメンテナー issue、PR、リポジトリを調整する。単一の issue や PR には使用しない。

M

matlab-scientific-computing

jaechang-hits / sciagent-skills

MATLAB/GNU Octave による数値計算：行列、線形代数、ODE、信号処理、最適化、統計、科学可視化。MATLAB 構文の例は両方で動作する。Python には numpy/scipy、統計モデリングには statsmodels を使用。