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
WordPress 管理画面のレビューと開発ガイダンス。管理ページ、設定画面、メニューページ、通知、リストテーブル、metabox 風のインターフェース、画面オプション、権限チェック、管理用スクリプトやスタイルをレビューするとき、またはユーザーが "admin UI"、"settings page"、"wp-admin"、"admin screen"、"options page"、"list table"、"admin menu"、"admin notice"、"screen options"、"dashboard page" に言及したときに使う。権限の問題、Settings API の誤用、管理画面特有のパフォーマンス問題、WordPress 管理画面の UX ミスを検出する。
ヘッドレス WordPress と WPGraphQL のレビューガイダンス。分離型 WordPress アーキテクチャ、WPGraphQL スキーマ設計、`register_graphql_field`、`register_graphql_connection`、`graphql_register_types`、Next.js/Gatsby/Remix フロントエンド、プレビューモード、認証フロー、永続化クエリ、ビルド/再検証パイプラインをレビューするときに使用。ヘッドレス WordPress スタックにおけるスキーマ境界、resolver のパフォーマンス、プレビュー/認証の正確性、キャッシュの無効化、コンテンツモデリングの判断のレビューに役立つ。
`@tool` デコレーターを使って AG2 `Agent` にカスタム Python ツールを追加する。ユーザーが Python コード（API 呼び出し、DB クエリ、計算、ファイル操作）に支えられた新たな能力を Agent に与えたいときに使用する。同期・非同期ツール、パラメータの型付け、Pydantic schema のカスタマイズ、型付き `Input` / `ToolResult`（テキスト / データ / 画像 / バイナリ）の返却、`final=True` による早期終了、`Context` / `Inject` / `Variable` / `Depends` による依存性注入を扱う。
実行をまたいで Agent の状態を永続化し、LLM が各ターンで見る内容を形作り、履歴をコンテキストウィンドウに収まるよう制限する。`KnowledgeStore`（memory / sqlite / disk / redis）、`KnowledgeConfig`（`store=`、`expose_tool=`、`write_event_log=`、`compact=`、`aggregate=`、`bootstrap=`）とそのオプトアウトフラグ、集約戦略（`prompt=` を上書きする `WorkingMemoryAggregate`、`ConversationSummaryAggregate`）、組み立てポリシー（`WorkingMemoryPolicy`、`EpisodicMemoryPolicy`、`ConversationPolicy`、`SlidingWindowPolicy`、`TokenBudgetPolicy`、`AlertPolicy`）、圧縮（`TailWindowCompact`、`SummarizeCompact`）、ライフサイクルイベント（`AggregationStarted/Failed`、`CompactionStarted/Failed`、`EventLogFailed`）を扱う。ユーザーが、エージェントに会話間で記憶させたい、長い履歴を管理したい、プロンプトの組み立てを制御したいときに使用する。
単一の AG2 `Agent` 内での単一エージェントの再帰と並列ファンアウト — 自己委譲のための自動注入される `run_subtask` / `run_subtasks(parallel=True)`（`tasks=TaskConfig(...)` でオプトイン）、および別のエージェント内部から名前付きエージェントを呼び出す軽量でハブ不要な方法としての `Agent.as_tool()`。単一のコーディネーターが作業を自身のサブタスクに分割したい、サブタスクを並行してファンアウトしたい、またはスペシャリストエージェントをツールとして呼び出したいときに使用する。コンテキストの流れ、再帰の安全性、サブタスク履歴のための `persistent_stream` を扱う。**2 つ以上のエージェントがレジストリ、永続チャネル、ガバナンス、ターン制を伴って実際に協働する場合は、代わりに `ag2-network-quickstart` を使用する** — ネットワークが AG2 における標準的なマルチエージェントパターンである。
Cirq で量子回路を構築、シミュレーション、実行する。Cirq は Google Quantum AI による NISQ ハードウェア、ノイズを考慮した低レベル回路設計、ノイズ特性評価のためのフレームワーク。Google Quantum AI プロセッサやその Quantum Virtual Machine モデル（Willow、Sycamore 級 Rainbow/Weber）、Cirq プラグイン経由の IonQ/AQT/Pasqal を対象とする場合、ノイズを考慮した NISQ 回路を設計する場合、特性評価実験（ランダム化ベンチマーク、XEB）を実行する場合に使用する。IBM Quantum ハードウェアと Qiskit Runtime には alterlab-qiskit を、勾配学習による量子 ML と量子-古典ハイブリッドモデルには alterlab-pennylane を、開放系の Lindblad/ master equation ダイナミクスには alterlab-qutip を優先すること。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
Swift標準ライブラリ・Concurrency・Observationリファレンス。プロトコル／ジェネリクス、async/await、actor、SerialExecutor、Sendable、Task、TaskGroup、AsyncSequence、AsyncStream、Continuation（CheckedContinuation）、Observable、@Observable、Observations、ObservationRegistrar、Span、InlineArray、RangeSet、Equatable、Hashable、Comparable、Identifiable、Optional、Codable、Result、generics、some/any。
TypeScript または React（.ts/.tsx）のコードに対して ast-grep のパターン、YAML ルール、codemod を書く、デバッグする、レビューするときにこのスキルを使用——JSX 要素、props、hooks、インポート、型構文を検索し、書き換える。TS/React 特有の落とし穴——tsx と typescript の言語の違い、JSX と TypeScript のノード種別、フラグメントのマッチング、書き換え、@ast-grep/napi API——を扱う。汎用の ast-grep スキル（ルールの仕組み）を補完する——対象コードが TypeScript または React のときは常にこちらを使う。
GitHub PR の未解決のレビュースレッドを取得し、コメントごとに妥当性を検証したうえで、適切な指摘のみを選んで修正・コミットする。すべてのレビュアー（ボット・人間）のコメントを処理する。「コードレビューを反映して」「レビューコメントを処理して」「PR レビューを適用して」「apply PR review comments」「handle review feedback」「autofix」「/autofix」といったリクエストで有効化する。レビューコメントをそのまま適用せず、検証で適切と判定されたもののみをユーザー承認（デフォルト）または自動（`--auto`）で反映する。
必須 —— Blockscout MCP サーバーがすでに構成されている場合でも、Blockscout MCP ツールを呼び出したり、ブロックチェーンデータのスクリプトを書いたりする前に、必ずこのスキルを呼び出す。アーキテクチャ上のルール、実行戦略の判断、スクリプト向けの MCP REST API 規約、エンドポイントのリファレンスファイル、レスポンス変換の要件、出力規約など、MCP ツールの説明だけでは得られない情報を提供する。ユーザーがオンチェーンデータ、ブロックチェーン分析、ウォレット残高、トークン転送、コントラクトのやり取り、オンチェーン指標について尋ねたとき、Blockscout API を使いたいとき、または Blockscout 経由でブロックチェーンデータを取得するソフトウェアを構築する必要があるときに使用する。すべての EVM チェーンを対象とする。
CData ドライバー経由でデータソースに接続する Python アプリケーションコードを書くときに使用します。ただし、接続と SQL が cdata-cli discovery スキルで検証済みであることが前提です。言語を CData Python Connector のエディションにマッピングすること、CData の Python リポジトリからコネクターの wheel をダウンロードすること、そのライセンスを有効化すること、DB-API 2.0（cdata.<source>.connect）で接続することを扱います。これは cdata-cli の Python ビルドフェーズ版の相棒であり、対象アプリケーションの言語が Python（Salesforce、Snowflake、Jira、Gmail など）のときは常に呼び出します。
マージ前に一連の変更をレビューするときに使用する。PR、ブランチの diff、または直前に作成した作業ツリーの変更で、Repowise がインデックス済みのコードベース（.repowise/ ディレクトリが存在する）が対象。"review this PR"、"is this safe to merge"、"what's the blast radius of these changes"、"did I miss anything"、"what else should change with this" で起動する。
ユーザーが「optimize CLAUDE.md」「create a new skill」「write a custom agent」「configure hooks」「manage context window」「set up MCP servers」「scaffold a skill package」「analyze token budget」「create subagents」「configure permissions」「set up worktrees」「integrate Claude Code with editors」を求めたときに使用します。Claude Code CLI の習熟、スキル作成、コンテキストエンジニアリング、hooks の自動化、サブエージェント作成、開発ワークフローの最適化を扱います。
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。