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
UI/UX 作業の計画、構築、設計、コードレビュー、リファクタリング、修正、改善、最適化、強化、チェックを行う際に使用します。プロダクトパターン、ランディングページ、チャートの選択、ビジュアルスタイル、パレット、タイポグラフィ、UX ルール、および 9 つのスタック（React、Next.js、Vue、Svelte、SwiftUI、React Native、Flutter、Tailwind、shadcn/ui）を扱います。プロジェクト：ウェブサイト、ランディングページ、ダッシュボード、管理パネル、e コマース、SaaS、ポートフォリオ、ブログ、モバイルアプリ、.html、.tsx、.vue、.svelte。要素：ボタン、モーダル、ナビバー、サイドバー、カード、テーブル、フォーム、チャート。トピック：カラーパレット、アクセシビリティ、アニメーション、レイアウト、タイポグラフィ、フォントの組み合わせ、スペーシング、ホバー、シャドウ、グラデーション。
Unity 6 のマルチプレイヤーとネットワーキングのガイド。マルチプレイヤーゲームの構築、Netcode for GameObjects、NetworkManager、NetworkObject、NetworkBehaviour、RPC（ServerRpc、ClientRpc）、NetworkVariables、Unity のマルチプレイヤーサービス（Relay、Lobby）を扱う際に使用する。クライアント・サーバーアーキテクチャ、状態同期、シーン管理を網羅する。Unity 6.3 LTS のドキュメントに基づく。
ReactLynx + Rspeedy 向けに @weapp-tailwindcss/lynx 0.3.2 と Tailwind CSS 4 を設定し、Rspeedy plugin、Lynx ネイティブ CSS、静的 className、theme 変数の静的化、任意値、encoder 警告、iOS/Android 実行端の検証を扱います。ReactLynx、Rspeedy、Lynx native CSS、任意値の互換性、Lynx バンドルのスタイリングに使用し、React Native、uni-app App、Web、通常のミニプログラムのビルドには使用しません。
Redis上で@falcondev-oss/workflowを使い、耐久性のある型安全なキューワーカーを構築します。WorkflowNamespace / createWorkflow / defineWorkflow、handle()とreturns<T>()、step.do / step.wait / step.waitUntil、workflow.run / runIn / runAt / work()、job.wait()、upsertScheduleのcronスケジュール、groupIdによる順序制御と数値優先度、またはcreateRedisの接続設定を扱う際に使用します。
フロントエンドを WCAG に照らして監査し、不合格の点を修正する：セマンティック HTML、キーボードナビゲーション、フォーカス管理、スクリーンリーダー対応（ARIA）、色のコントラスト、フォーム、メディアの代替手段。ユーザーが「これはアクセシブルか」「WCAG/AA 準拠にしたい」「キーボードナビゲーションを追加して」「スクリーンリーダー対応を直して」「a11y 監査」「アクセシビリティの苦情/法的通知が来た」と尋ねたとき、またはインタラクティブな動作を伴う UI コンポーネントを構築/レビューするときに使用する — アクセシビリティに言及していなくてもよい。優先順位付けされたアクセシビリティ監査（問題 × WCAG 基準 × 重大度 × 修正）と、コードで実装した修正を生成する。
本スキルを使用して、合否形式の敵対的レビューで Phoenix LiveView のリアルタイム UI をゲートする——単一のブラインドレビュー用サブエージェントが、diff またはファイルセットを 32 の判定可能なルールに照らして評価する。ルールは状態の所有権とライフサイクル（patch 対 remount、コールバック load の配置、connected-mount ガード、フォーム復元）、リアルタイムデータフロー（ブロードキャストの配置、スコープ付きトピック、presence メカニズム）、非同期の応答性（ブロッキングな外部呼び出し、socket をコピーするクロージャ、ライフサイクルが所有するタスク、レンダリングされる失敗状態）、レンダリングとワイヤの効率（HEEx の変更追跡を静かに無効化する構文）、ストリーム（assigns 内で増加するコレクション、stream DOM 契約、境界付き無限スクロール）、コンポーネントとコンテキストの境界、クライアントの信頼（イベント単位の認可、スコープ付きルックアップ、live_session の境界、失効時の切断）、およびメカニズムの存在を示す操作フィードバック（JS コマンド、進行中のフィードバック、デバウンス、hook 契約、オーバーレイのフォーカス）を対象とする。判定のみを返し、修正は決して行わない。
本スキルを使用して、合否形式の敵対的レビューで TanStack Start と TypeScript の Web アプリの変更をゲートする——単一のブラインドレビュー用サブエージェントが、diff またはファイルセットを 22 の判定可能なルールに照らして評価する。ルールはクライアント/サーバー境界のリーク、server function と server route の使用、認証とセキュリティ、SSR データ読み込み、境界の型安全性、およびコンパイラ設定を対象とする。TanStack Start の作業をマージする前に、Start または TanStack のコードベースのゲート、敵対的レビュー、合否判定を求められたときに、またはエージェントが作成した Start 機能の最終チェックとしてトリガーする。判定のみを返し、作業を修正することは決してない。教示的なレビューフィードバックには、代わりに distillation スキルを使用する。
@sap-ai-sdk/orchestration、@sap-ai-sdk/foundation-models、@sap-ai-sdk/openai（ネイティブ OpenAI SDK）、@sap-ai-sdk/langchain（LangChain）、@sap-ai-sdk/document-grounding（RAG）、@sap-ai-sdk/prompt-registry、@sap-ai-sdk/llm-batch（バッチジョブ）、@sap-ai-sdk/rpt（表形式予測）、または @sap-ai-sdk/context-registry（データ宛先、表形式アーティファクト、シナリオ設定）を使用して、SAP GenAI Hub 向けの動作する TypeScript/JavaScript のボイラープレートを生成します。対象：GenAI Hub モデルを呼び出す TypeScript、JavaScript、Node.js、JS/TS コードの依頼、TypeScript のスタータープロジェクト、アプリでの @sap-ai-sdk の使い方、SAP AI Core での LangChain（JS/TS）の使い方、RAG／ドキュメントグラウンディング、プロンプトテンプレート、LLM バッチジョブ、表形式（RPT）予測、Context Registry によるデータ宛先／表形式アーティファクト／シナリオ設定の管理向け JS/TS コードの依頼。不使用：Java コードには `aicore-sdk-java` を使用します。
AVFoundation／AVKit／PhotoKit リファレンス。AVPlayer、AVPlayerViewController、VideoPlayer、AVPlayerItem、AVMutableComposition、AVCaptureSession、AVCaptureDevice、AVCapturePhotoOutput、AVCaptureDeviceDirectionCoordinator、CameraCaptureAccessory（iPhone Duo）、AVAudioEngine、AVAudioSession、AVAudioPlayer、AVSpeechSynthesizer、PHAsset、PHImageManager、PhotosPicker、PHPhotoLibrary。
Arbor 論文の Hypothesis Tree Refinement（HTR）を使用し、目標と評価器に照らして実際の成果物（コード、学習レシピ、エージェントハーネス、データパイプライン、プロンプト）を自律的に改善します。過学習を避けながら、多くの実験を通じて反復的に最適化したい場合に使用します。例：「モデルの評価スコアを上げる」「このエージェント／ハーネスを改善する」「このパイプラインを調整する」「このベンチマークでベースラインを超える」「複数のアプローチを探索して最良のものを残す」「MLE-bench／Kaggle 形式の最適化を行う」、または「開発セットを丸暗記せず成果物を改善する」といった長期的なタスクです。ユーザーが「Arbor」や「仮説ツリー」と言わなくても、実験と評価の反復、競合するアイデアの分岐探索、開発セットとテストセットの差への懸念を述べた場合も対象です。Claude 自身がコーディネーターとなり、分離された git worktree 内のサブエージェント実行器を動かします。単体の `arbor` CLI ツールについては references/arbor-upstream.md を参照してください。
Bounded バックエンドを執筆する：policy.json のルールと不変条件（rollingSum/windowSum/flowBound/conserve/tenantTag/tenantEdge/bound）、関数（ctx.user/ctx.bounded/ctx.ai/ ctx.services/ctx.secrets）、actor とアイデンティティモデル（@user、runAs/actAs、@origin、service keys、予約済みアイデンティティ集合）、データとクエリ、リアルタイム/ライブルーム、ポリシーテスト。サーバーサイドの Bounded ロジック、ポリシー、または誰が何をできるかを規定するルールを作成・変更する際に使用。Bounded スキルファミリーの一部；フロントエンド、デプロイ、オンチェーン、チーム間のルーティングについては bounded スキルを参照。
Bounded アプリに onchain を追加する: Solana コレクション、メール/ソーシャルユーザー向けの組み込みノンカストディアルウォレット（@user.address、デフォルトは Turnkey）、クライアント側とサーバー側で署名するトランザクション、DEX/perps の取引パターン、暗号資産決済（USDC/crypto をノンカストディアルで受け取る）。ウォレット、トークン、オンチェーン取引、暗号資産決済の作業に使用する。Bounded スキルファミリーの一部。ポリシーとアクターモデルは bounded-backend にある。
平易な言葉のリクエストを、Agenta API を通じて動作するテスト済みの Agenta エージェントに変える。ユーザーが自身のコーディングエージェント（Claude Code、Codex、Cursor）から Agenta エージェントを構築、作成、スケジュール、またはテストしたい場合に使用する。1 つの設定を書き込み、同梱のシェルスクリプトをいくつか実行する。"build an Agenta agent"、"create an agent on Agenta"、"schedule an Agenta agent"、または Agenta 経由でエージェントを GitHub や Slack などのツールに接続する場合にトリガーされる。
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。