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
Power PagesのWeb APIフィールドのサイト設定にある非推奨のワイルドカード（*）値を確認し、最小権限の明示的なDataverse列へ移行します。Web APIのワイルドカードまたは全選択の修正、*を含むフィールド設定、データ露出のレビュー、ワイルドカード非推奨への対応状況、ワイルドカード廃止後のWeb API障害について言及された場合に使用します。HTML、CSS、JavaScript、Liquid、ダウンロードしたYAMLを使用する非SPAサイトと、React、Vue、Angular、Astro、TypeScriptを使用するSPAサイトの両方に対応します。エージェントはすべてのソースWeb API呼び出しと利用箇所を調査し、各ワイルドカードの具体的な修正を報告し、明示的に設定済みの項目もすべて報告し、承認された編集を適用して、ワイルドカードが残っていないことを検証します。
Mise 開発環境マネージャー（asdf + direnv + make の代替）。機能：ツールバージョン管理（node、python、go、ruby、rust）、環境変数、タスクランナー、プロジェクトローカル設定。操作：mise によるツール/タスクのインストール、管理、設定、実行。キーワード：mise、mise.toml、ツールバージョン、ランタイムバージョン、node、python、go、ruby、rust、asdf、direnv、タスクランナー、環境変数、バージョンマネージャー、.tool-versions、mise install、mise use、mise run、mise tasks、プロジェクト設定、グローバル設定。使用場面：ランタイムバージョンのインストール、ツールバージョンの管理、開発環境の構築、タスクランナーの作成、asdf/direnv/make の置き換え、プロジェクトローカルツールの設定。
3 つの敵対的エージェントを並列に起動し（1 つは擁護、1 つは攻撃、1 つは新たな証拠を探索）、議論ではなく物理的な証拠で争点を解決することで、クラッシュ分析、仮説、技術的結論をストレステストする。分析に 2 つ以上のもっともらしい競合する説明がある場合、結論が単一のログサンプルや 3 ステップを超える推論チェーンに依存する場合、または誰かが \"are you sure?\"、\"that doesn't sound right\" と言ったり前提に異議を唱えたりした場合は、必ずこのスキルを使用する。トリガー：辩论、求真、挑战假设、质疑分析、multi-agent-debate、\"debate this\"、\"challenge my analysis\"、\"find holes in\"、\"I'm not sure this is right\"、\"verify this\"。
完全な Next.js Middleware システム（Next.js 15.5/16）。次の場合に能動的に有効化する：(1) middleware.ts（Edge）または proxy.ts（Node.js）の作成、(2) matcher の設定、(3) 認証保護、(4) ロールベースのアクセス制御、(5) リダイレクトとリライト、(6) 国際化（i18n）、(7) セキュリティヘッダー（CSP、CORS）、(8) 地理位置ルーティング、(9) ボット検出、(10) レート制限パターン、(11) proxy.ts による Node.js Middleware（Next.js 16）。提供：Edge middleware パターン、Node.js proxy パターン、matcher 構文、認証ガード、ヘッダー操作、cookie 処理、proxy.ts でのデータベースアクセス。適切なセキュリティを備えた最適化されたリクエスト処理を保証する。
@emulators/adapter-nuxt 経由でエミュレーターを Nuxt アプリに直接埋め込むための Nuxt アダプター。Nuxt にエミュレーターを埋め込む、プレビューデプロイ用の同一オリジン OAuth を設定する、emulate のキャッチオールサーバールートを作成する、埋め込み Nuxt エミュレーターの永続化を構成する、nuxt.config を withEmulate でラップするといった場合に使用します。トリガーには "Nuxt emulator"、"adapter-nuxt"、"embedded emulator"、"same-origin OAuth"、"createEmulateHandler"、"withEmulate"、または Nuxt アプリ内でエミュレーターを必要とするあらゆるタスクが含まれます。
RoleModel の Optics デザインシステムで Rails ビューをスタイリングする — そのコンポーネント、`--op-` デザイントークン、テーマオーバーライド。CSS を書いたりレビューしたりするとき、ビューやコンポーネントをスタイリングするとき、色、間隔、フォント、角丸、影の値を選ぶとき、ハードコードされた CSS 値を修正するとき、プロジェクトトークンを追加するとき、アプリをテーマ設定するとき（ブランドカラー、フォント、カラースケール、ダークモード）に使用。ユーザーが "style this"、"make this look like the design"、"what token should I use"、"fix the hard-coded colors"、"change the brand color"、"add dark mode" と言ったときにも使用。
公開されている `orca` CLI を使い、Orca が管理する 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、worktree コメント、および Orca アプリに埋め込まれたブラウザーを操作します。ユーザーが「$orca-cli」「use orca cli」「Orca worktree」「child worktree」「cardStatus」「spawn codex/claude in a worktree」「read/wait/send Orca terminal」「terminal send」「full handoff」「handover」「give this to another agent」「another worktree」「Orca browser」「control the browser inside Orcaارف」と言ったときに使用します。タスクが Orca が管理する状態に involved する場合、生の `git worktree`、その場限りの PTY、Playwright、Computer Use よりこの方法を優先してください。Orca の埋め込みブラウザーの外にあるブラウザーウィンドウ、webview、デスクトップ UI には Computer Use を使用します。
library/src/physicalai/policies 配下で Physical AI Studio のポリシーを追加または変更する。config/model/policy の分割で新しいポリシーファミリーを作成する場合、get_policy ファクトリとパッケージエクスポートに登録する場合、またはポリシーを Lightning のトレーニングとエクスポートに互換に保つ場合に使用。Pi0.5、Pi0、ACT、GR00T、SmolVLA、LeRobot でラップされたポリシーをカバー。
反復的な改善と学習メモリ機能を備えた、スクリーンショットから HTML プロトタイプを生成するツールです。ユーザーがスクリーンショット、モックアップ、ワイヤーフレーム、または UI 画像を提示し、動作する HTML プロトタイプとして再現したい場合、あるいは以前に生成したプロトタイプを修正したい場合に使用します。「照这个做原型」「参考这个图」「把这个页面画出来」「this UI needs to be prototyped」「replicate this design」「convert this mockup to HTML」「帮我出个原型」「根据截图输出 HTML」や、画像添付と「输出 HTML」「做成页面」「帮我实现」などの依頼の組み合わせでも起動します。「加一个字段」「这个也一样」のような短い指示とスクリーンショットだけの場合も、表示された UI の修正または再現を意味するため、このスキルを使用します。迷った場合は、会話に UI スクリーンショットがあれば使用してください。
Go で Pulumi の Infrastructure as Code プロジェクトを作成し、OIDC 認証を構成し、Pulumi ESC と連携してシークレットと構成を集中管理し、多言語のコンポーネントリソースを構築する。Pulumi Go プロジェクトのセットアップ、Go でのインフラコードの記述、Pulumi の OIDC 構成、Go での Pulumi ESC の使用、Golang によるクラウドインフラの自動化、Go での再利用可能な Pulumi コンポーネントの作成、pulumi-go-provider の使用に適する。ユーザーが Pulumi と Go/Golang、Go での AWS/Azure/GCP インフラ、Go ベースの ComponentResource パターンに言及したときにも使用。
プロジェクトまたは変更されたファイルに対して、LLM コーディングエージェントによくある痕跡を 4 つのカテゴリ（テスト、デッドコード、抽象化、スタイル）で検出する — エージェントがサブエージェントに対応していれば並列サブエージェント、そうでなければ 4 回の逐次パス。既定では main 以降に変更されたファイルをスキャンし、--all でプロジェクト全体をスキャンする。トリガー：LLM の不要物の整理、エージェント生成コードのレビュー、デッドコードの一掃、テスト品質のチェック、またはリポジトリ全体のスキャンをユーザーが求めたとき。
完成済みの api-spec（操作、リクエスト／レスポンスのスキーマ、認証、エラーモデル、ページネーション、バージョニング、例を含むエンジニアリング上のワイヤー契約）をレビュー／評価し、クライアントがすべての操作を呼び出せるか、サーバーが契約だけを基に実装できるかを判断する際に使用します。執筆ではなく、受け入れ判定のゲートです。単一ソースの11条件からなる契約完全性基準で評価します：スタイル + 基本事項 + バージョニング + 非推奨ポリシー；すべての操作を列挙して追跡；各操作の双方の型とステータスコードを完全に定義（成功パスのみでは不合格）；認証 + 操作ごとの認可；完全なエラーモデル（単一の形式 + すべての失敗ケース + 再試行可能性）；共有型から data-model を参照；ページネーション + 同順位の決定規則；スキーマに合致した例；api-reference との一方向性；リリース済み API との整合性；差分範囲に限定した修正。スタイルに依存しません（REST/GraphQL/gRPC、OpenAPI 前提ではありません）。正確に `VERDICT: approve|revise` を出力します。執筆、data-model、api-reference、一般的な設計ドキュメント（design-review）には使用しません。
Revit 2026 API ドキュメントの検索と参照。ユーザーが Revit API のクラス、メソッド、プロパティ、列挙型の使い方を尋ねたとき、Revit 開発に関連する API を探すとき、API のシグネチャとパラメータを確認する必要があるときにトリガーする。対象：(1) 特定のクラス／インターフェースのメンバーと使い方の検索 (2) ある機能の実装に必要な API の検索 (3) メソッドのシグネチャとパラメータの説明の確認 (4) 名前空間の構造と継承関係の把握 (5) Revit API の正しい呼び出し方の確認。キーワード：RevitAPI, Autodesk.Revit, Element, Document, Transaction, FilteredElementCollector, ExternalCommand, ExternalApplication, Wall, Floor, FamilyInstance, FamilySymbol, Parameter, BuiltInParameter, BuiltInCategory, Selection, GeometryElement, Solid, Face, CurveLoop, Level, View, ViewSheet, XYZ, Line, Arc, IExternalCommand, IExternalApplication, UIApplication, UIDocument, Ribbon, PushButton, ExtensibleStorage, SubTransaction, TransactionGroup, ElementId, Reference, TaskDialog。
AstrBot プラグイン開発のリファレンスとワークフローガイド。次の作業を行うときにこの skill を使用する：- AstrBot プラグイン、hook、デコレータ、メッセージハンドラを書く - プラットフォームアダプタ、メッセージチェーン、イベントフローを実装する - プラグインの schema、セッション、ライフサイクル管理を設定する - Agent システム（ツール、サブ Agent、ペルソナ、サンドボックス、cron ジョブ）を扱う - AstrBot のメッセージモデルとプラットフォーム固有の形式を相互変換する - AstrBot の API シグネチャ、hook 一覧、コードエントリポイントを調べる - メッセージルーティング、イベント処理、provider 連携に関するプラグインの問題をデバッグする。次のリファレンスドキュメントを提供する：メッセージ、プラットフォームアダプタ、プラグイン設定、Agent システム、コアコンセプト。
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。