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
`@nestjs-crud/*`（v2.2+）を統合するときに使用——TypeORM/Drizzle/MikroORM/Prisma アダプターの接続、`@Crud()`/`@CrudAuth()`/`@Override()`/`@Feature()`/`@Action()` の設定、オプトインのカーソルページネーション、`getFeature`/`getAction` + `nest-access-control`/CASL による ACL/RBAC ガード、`CrudValidationGroups` を使った DTO、分割クエリのリレーション読み込み、ネストした `?join=` の 400 `Invalid join`、`ioredis` での npm `ERESOLVE`、`RequestQueryException`、`CrudCacheNotConfiguredError`、`EBADENGINE`（Node <22.12）のデバッグ、更新時のバリデーション失敗、MikroORM の stale-em、上書き書き込みでのセーブポイント、`serviceProperty` を伴う `implements CrudController` での TS2559 "has no properties in common"（`CrudControllerFor` を使用）。
OpenHarmony グラフィックサブシステム向けに Gitcode の Pull Request 作成ワークフローを自動化する。コードのコミット、issue の作成、適切なテンプレート形式での PR 送信を含む。ユーザーが Gitcode プラットフォーム向けに PR を作成する必要がある場合、特に CodeCheck テーブルと Signed-off-by タグを含む特定の PR テンプレートを必要とする OpenHarmony グラフィックプロジェクトで使用する。
Flash Attention で Transformer のアテンションを最適化し、2～4 倍の高速化と 10～20 倍のメモリ削減を実現します。長いシーケンス（>512 tokens）で Transformer をトレーニング／実行する場合、アテンションによる GPU メモリの問題が発生した場合、または推論を高速化したい場合に使用します。PyTorch ネイティブの SDPA、flash-attn ライブラリ、H100 FP8、スライディングウィンドウアテンションに対応します。
公開の `orca` CLI を使用して、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、アーティファクト、worktree コメント、および Orca アプリに埋め込まれたブラウザを操作する。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」「orca artifacts」「share HTML/Markdown」「public artifact link」「control the browser inside Orcaoclassroom」と言ったときに使用する。Orca が管理する状態に wortt Involving タスクでは、生の `git worktree`、場しの PTY、Playwright、Computer Use よりこの方法を優先する。Orca の埋め込みブラウザ以外のブラウザウィンドウ、webview、デスクトップ UI には Computer Use を使用してきた。
Pi のヘッドレス RPC JSONL（stdin/stdout 経由）、厳密な LF フレーミング、--mode json のイベントストリーミング、および Node SDK の代替（AgentSession）。pi --mode rpc、pi --mode json の統合、プロトコルを扱うクライアントの作成、JSON イベントストリームの読み取り、RPC とインプロセス SDK の選択に使用します。"pi rpc client"、"JSONL framing"、"readline rpc"、"--mode json"、"json events"、"embed pi without subprocess"、"createAgentSession"、"AgentSessionRuntime"、"ModelRegistry"、"embed pi"、"SDK factory" に使用します。ユーザーが JSON 行を貼り付けただけの場合にも使用します。
完全な Python asyncio システム。(1) async/await 構文、(2) 並行実行のための asyncio.gather、(3) TaskGroup（3.11+）、(4) レート制限のための Semaphore、(5) asyncio.timeout によるタイムアウト、(6) Queue による生産者-消費者、(7) 非同期ジェネレーターとコンテキストマネージャー、(8) uvloop のパフォーマンス、(9) よくある非同期の落とし穴、で積極的に有効化。提供：並行パターン、I/O 最適化、非同期ライブラリ（aiohttp、httpx、asyncpg）。ブロッキングのない正しい非同期パターンを保証。
完全な React hooks リファレンスシステム。(1) useState と useReducer のパターン、(2) useEffect とライフサイクル、(3) DOM と値のための useRef、(4) 共有状態のための useContext、(5) useMemo と useCallback による最適化、(6) React 19 の hooks（useTransition、useDeferredValue、useActionState、useOptimistic）、(7) カスタム hook の開発、(8) Hook のルールとベストプラクティス、で積極的に有効化。提供：Hook の構文、effect のクリーンアップパターン、パフォーマンス最適化、カスタム hook パターン。React のベストプラクティスに従った正しい hook の使用を保証。
実行時の観測が必要なときのデバッグスキルファミリーのデフォルト入口：静的解析が行き詰まった、修正が効かなかった、ログは正しく見えるが動作が誤っている、または修正検証に前後の証拠が必要な場合。エスカレーションの判断、的を絞った計装（散発的なログ出力ではなく）、MRE による再現、証拠の階層、信頼度ゲーティング、エスケープハッチ、修正検証を扱う。browser-debug-toolkit / hybrid-debug / channel enablers と組み合わせて使用でき、それらを格下げしない。トリガー — 「打点调试」「打日志调试」「运行时调试」「运行时验证」「复现验证」「日志分析根因」「根因置信度不足」「静态分析碰壁」「修了还是不行」「日志正常但行为不对」「偶现」「调试默认入口」 / runtime evidence debugging, instrumentation debugging, escalate to runtime, evidence-driven debugging, fix didn't work, intermittent bug。
Sa-Token 軽量 Java 認証・認可フレームワークの中核スキル。ログイン認証、権限/ロール認証、アノテーション認可、ルートインターセプター認可、Session セッション、強制ログアウト、Token 有効期限戦略、フレームワーク設定、Token スタイルと送信プレフィックス、フロントエンドとバックエンドの分離、ログイン状態保持モード、同一クライアント種別での相互排他ログイン、NotLoginException のシーン値処理をカバーする。StpUtil は中核となるファサードユーティリティクラスで、login/checkLogin/logout/isLogin/getLoginId/getTokenValue など一式の認可 API を提供する。Java Web プロジェクトに認証・認可を組み込みたい場合、StpUtil でログイン/権限チェックを行いたい場合、ルートインターセプターやアノテーション認可を設定したい場合に使用する。二段階認証/アカウント停止/複数アカウント/SSO/OAuth2/マイクロサービス/API セキュリティ/JWT/Redis などの高度な機能は対象外であり、それぞれの専用スキルを使用すること。
マーチャントに代わって SMS、WhatsApp、メールを配信する Salla Communication App を構築する。チャネルアプリの構築、OTP／通知の配信、communication.*.send イベントを扱う場合に使用。Salla の差分：sub_category_id なし、デフォルト webhook はゼロ、チャネルは公開前に supported-features で宣言必須（そうでない場合は 403）、各 send イベントは App Function のトリガー — App Functions を優先。アプリ作成 → salla-app-builder、認証情報 → salla-app-settings、ハンドラーコード → salla-app-functions、token/OAuth → salla-app-auth。
ユーザーが「screenshot my app」「take a screenshot of localhost」「generate screenshots for the README」「batch screenshot my pages」「set up shot-scraper」を望むときはいつでも、本スキルを使って shot-scraper でローカル開発サーバーや HTML ファイルをスクリーンショットする — shot-scraper と名指しせず、単にページの画像、OG 画像、ドキュメント用の画像を求める場合でも。ターミナルや CLI の録画（record-tui を参照）、アプリ自体の起動やデバッグ（プロジェクトの run スキルを参照）、既存画像の編集には本スキルを使用しない。
ユーザーが認証済みの HTTP API を呼び出すよう求めたとき（例: 「GitHub/OpenAI/Slack API を呼び出す」「bearer token が必要なエンドポイントにアクセスする」）、かつ本デバイスに `sesame` コマンドラインがすでにインストールされている場合に本スキルを使用します。エージェントは `sesame request` を呼び出し、これがユーザー自身の broker を介して HTTP 呼び出しを転送し、認証ヘッダーをサーバー側で付加します。本スキルはソフトウェアをインストールせず、環境から認証情報を読み取らず、固定された `sesame` サブコマンドの範囲内（`request`、`status`、`hostnames`、`login`、`refresh`、`switch`、`police` — その `--auto`/`--yes`/`--verify`/`--backup`/`--neutralize` 移行フラグを含む — `launch`、`init`、`onboard`、`trust`、`doctor`、`proxyd`、`egress`、`proxy-key`、`help`、`secret`、`agents`、`deploy`、`update`）でのみシェルを実行します。認証不要の公開エンドポイント、localhost サービス、またはユーザーが直接使用するために環境で token をすでにエクスポートしている場合はスキップします。
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。