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 98,639 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
開発
Vercel AI SDK v5/v6 で React チャットインターフェースを構築する。v6 beta(エージェント統合、ツール承認、自動送信)、v4→v5 移行(破壊的変更)、useChat/useCompletion/useObject/useAssistant フック、12 種類の UI エラー解決策(ストリーム解析、古い body 値、React 更新深度)を扱う。使用場面:AI SDK v5/v6 のチャット UI の実装、v4→v5 への移行、「useChat failed to parse stream」「useChat no response」「stale body values」エラーのトラブルシューティング、OpenAI アシスタントの統合。
Amazon API Gateway で API(REST、HTTP、WebSocket)を構築・管理・運用する。以下のフレーズでトリガーされる:API Gateway、REST API、HTTP API、WebSocket API、カスタムドメイン、Lambda オーソライザー、使用量プラン、スロットリング、CORS、VPC リンク、プライベート API。API Gateway のエラー(4xx、5xx、タイムアウト、CORS 失敗)のトラブルシューティングや、API Gateway リソースを含む IaC テンプレートも対象。AWS に関係しない一般的な REST API 設計ではトリガーしない。
Astro フレームワークのパターン:Islands Architecture、クライアントディレクティブ(client:load、client:visible、client:idle、client:only、client:media)、インテグレーション(MDX、Tailwind、React/Vue/Svelte)、View Transitions API、デプロイ戦略。コンテンツ中心のサイト構築、islands による部分ハイドレーションの実装、マルチフレームワークプロジェクトのセットアップ、デフォルトでゼロ JS によるパフォーマンス最適化、静的/SSR サイトのデプロイに使用する。
コードの証拠から選択されたバックエンドの Markdown ドキュメントを作成する。アーキテクチャ/設計ドキュメント、境界づけられたコンテキストのマップ、開発者オンボーディング、API 契約、コードスメル・プロジェクトルール違反・DDD の問題・結合度・改善機会のギャップ分析を含む。ユーザーがバックエンドのドキュメント化、バックエンドのアーキテクチャやドメインの整理、バックエンド開発者のオンボーディング、バックエンドドキュメントのギャップの監査、客観的なバックエンドドキュメントの作成を求めたときに使用。フロントエンドのドキュメント、一般的な README の作成、バックエンドの変更の実装には使用しない。
機能を実装し、コードを書き、Banuba Video Editor SDK をセットアップする。ユーザーが Banuba Video Editor SDK に関して何かを実装、作成、追加、構築、設定、統合したいと依頼したときに使用する。"help me add"、"set up"、"build a video editor" でトリガーする。完全なプリビルド UI(VE SDK)と、カスタムの動画編集ワークフロー向けのヘッドレスでコードレベルの VE API(Playback/Export/Effects モジュール)の両方を扱う。既存ドキュメントの参照には使用しない —— それには explain-video-editor-photo-editor-docs を使用する。
Stellar のクロスチェーン相互運用性。レール選択の意思決定表と共通の落とし穴を備えたエントリーポイントで、3 つの付属ファイルにルーティングします — cctp.md(Circle CCTP V2、Stellar と EVM/Solana チェーン間のネイティブ USDC のバーンアンドミント、domain 27、Stellar の受信者向け CctpForwarder 要件)、axelar.md(他のチェーンのコントラクトを呼び出す Soroban コントラクト向け Axelar GMP、およびマルチチェーントークン向け Interchain Token Service)、layerzero.md(構成可能な DVN セキュリティを備えた LayerZero V2 OApp メッセージング、OFT オムニチェーントークン、USDT0 — Stellar 上のネイティブ USDT)。また、ルーティングレベルで NEAR Intents(XLM または Stellar USDC へのインテントベースのクロスチェーン交換)も扱います。USDC や USDT を Stellar へ、または Stellar からブリッジする場合、Stellar コントラクトと他のブロックチェーン間でメッセージを送信する場合、トークンを複数のチェーンに存在させる場合、アプリにクロスチェーン交換を追加する場合に使用します。
OpenAPI 3.1+ 仕様から django-modern-rest のトランスポート層スケルトンを生成する。OpenAPI ファイル、URL、または貼り付けたドキュメントを、型付き DTO、コントローラー、ルーター、Django URL の配線、およびこのリポジトリまたは dmr 上に構築された類似プロジェクト向けの最小限のテストに変換するよう求められたときに使用する。API のスキャフォールド、アプリのブートストラップ、またはビジネスロジックを実装せずに OpenAPI オペレーションを Controller、Router、OpenAPI ビュー構造にマッピングするリクエストでトリガーする。
YOU(AI エージェント)が WSL の外の Windows 上(Git Bash/MSYS/PowerShell シェル)で実行されており、任意の docker / docker compose コマンドを実行する必要がある場合に使用します。Docker Desktop は WSL2 エンジン上で動作するため、コマンドは wsl.exe -- を介して WSL 内部で再発行する必要があります。Windows シェルからネットワーク/SMB ドライブ(Z:、UNC)上で実行すると bind-mount パスが破損します。シェルがすでに WSL 内部にある場合は適用されません。トリガー:docker、docker compose、docker-compose、container、bind mount、volume、'is a directory'、mount source wrong、Windows + Docker Desktop、WSL。
トップクラスの Web アニメーション向けの GSAP(GreenSock Animation Platform)完全リファレンス。ScrollTrigger、SplitText、Flip、MorphSVG、DrawSVG、MotionPath、Observer、Draggable、タイムライン、Lenis スムーススクロール、フレームワーク統合を扱う。2026 アップデート:すべての GSAP プラグインが 100% 無料になった(Webflow による買収)。以下について尋ねられたときに使用する:GSAP、gsap、GreenSock、ScrollTrigger、スクロールアニメーション、SplitText、テキストアニメーション、Flip プラグイン、レイアウトアニメーション、MorphSVG、DrawSVG、SVG アニメーション、複雑なアニメーション、アニメーションライブラリ、固定セクション、横スクロール、パララックス効果、スムーススクロール、Lenis、その他の高度な Web アニメーションのニーズ。重要:低モーション(reduced-motion)パターンのため、このスキルと併せて常に elite-accessibility を読み込むこと。デザイントークンについては elite-design-core を参照。
fal.ai API の完全なリファレンスシステム。次の場合に積極的に有効化:(1) @fal-ai/client JavaScript のセットアップ、(2) fal_client Python のセットアップ、(3) fal.subscribe/run/stream メソッド、(4) キューの管理(submit/status/result)、(5) Webhook の設定、(6) fal.media へのファイルアップロード、(7) REST API エンドポイント、(8) リアルタイム WebSocket 接続、(9) エラー処理パターン。提供:クライアント設定、メソッドシグネチャ、キューワークフロー、Webhook ペイロード、共通パラメータ。適切な認証とエラー処理を伴う正しい API 利用を保証。
fal.ai の最適化システムの全体像。次の場合に積極的に有効化する:(1) キューと run のパフォーマンス、(2) 並列リクエストのバッチ処理、(3) リアルタイム UI 向けのストリーミング、(4) インタラクティブアプリ向けの WebSocket、(5) モデルのコスト比較、(6) 画像サイズの最適化、(7) 推論ステップの調整、(8) Webhook とポーリング、(9) seed による結果のキャッシュ、(10) サーバーレスのスケーリング設定。提供:並列パターン、コスト戦略、キャッシュ例、モニタリング設定。最適なパフォーマンスとコスト効率の高い利用を保証する。
完全な fal.ai サーバーレスデプロイシステム。(1) fal.App クラスの作成、(2) GPU マシンの選択(T4/A10G/A100/H100)、(3) モデル読み込み用の setup()、(4) @fal.endpoint デコレーター、(5) 重み用の永続ボリューム、(6) シークレット管理、(7) スケーリング設定(最小/最大同時実行数)、(8) マルチ GPU デプロイ、(9) fal deploy コマンド、(10) fal run によるローカル開発、の場面で積極的に有効化します。提供するもの:App 構造、Dockerfile パターン、デプロイコマンド、スケーリング設定。本番環境対応のサーバーレス ML デプロイを保証します。
feature-arch スキルの React フィーチャーベースアーキテクチャ規則を強制する、敵対的な合否レビューゲート。diff、ブランチ、PR、または src/ ツリーをマージ前にアーキテクチャ適合性で判定する必要があるときに使用する——フィーチャーフォルダー構造、インポート境界、フィーチャー間の分離、データ取得、状態、テスト、命名規則。単一のブラインドレビュアーが規則ごとに PASS/FAIL の判定を証拠を引用して下し、レビュアーの構造化出力がフェイルクローズドな判定結果となる。アーキテクチャを設計・移行するには feature-arch スキル自体を使用し、作業がそれに適合しているかを判定するにはこのゲートを使用する。
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。
