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
コードベースを健全で高性能かつ保守可能に保つ——リファクタリング、パフォーマンス最適化、技術的負債の管理。"refactor, optimize, performance, technical debt, cleanup, architecture, speed up, bundle size, memory leak, slow query, code smell, complexity, dead code, performance, refactoring, optimization, technical-debt, architecture, cleanup, bundle, memory" に言及されたときに使用する。
Compose および Compose Multiplatform アプリの repository、データソース、マッピングを担当します。DTO、domain、UiModel 間の境界、Ktor クライアントと bearer 認証、WebSocket、SSE、Room、DataStore、Paging 3、オフラインファースト、データ層のテストを扱います。repository、データソース、DTO、mapper、HttpClient、bearer token、WebSocket、SSE、Room DAO、マイグレーション、DataStore、PagingSource、RemoteMediator、オフラインキャッシュ、MockEngine テストの作成やレビューに使用します。ViewModel や UI の接続（compose-feature）、composable（compose-ui）、MVI 契約やエラー階層（compose-architecture）、Gradle モジュール（compose-project）、commonMain とプラットフォームの分割（compose-platform）には使用しないでください。
Compose または CMP プロジェクトで、画面、シート、ダイアログ、または機能スライス（endpoint から repository、ViewModel、UI、ナビゲーション、DI、テストまで）を追加、変更、レビューします。画面の追加、新機能の構築、ViewModel や遷移先の追加、一覧／詳細やフォーム画面の接続、スライスのひな型作成、機能変更のレビューに使用します。Contract.kt、launchGuarded の接続、SavedStateHandle のドラフト、状態マトリクス、new-feature.sh を扱います。ルーティングやアーキテクチャ（compose-architecture）、純粋なリファクタリング、Gradle 作業（compose-project）、再コンポーズやスタイリング（compose-ui）、repository や永続化の作業（compose-data）、expect/actual の分割（compose-platform）には使用しないでください。
Compose Multiplatformアプリのプラットフォーム分割を担当します。宣言をcommonMainに配置し、expect/actualまたはインターフェースとDIの組み合わせを選び、ホストアダプターとポートを接続し、iOS/Swiftの相互運用、デスクトップとWebのターゲット、プラットフォームのライフサイクルを検証します。commonMain、expect、actual、iosMain、Swift、SKIE、Flow to Swift、デスクトップ、wasm、Webターゲット、またはプラットフォーム固有のコードを扱う場合に使用します。ルーティングやアーキテクチャ（compose-architecture）、機能スライス（compose-feature）、コンポーザブルやリソース（compose-ui）、リポジトリや永続化（compose-data）、Gradleターゲットの設定（compose-project）には使用しないでください。
Web アプリケーション構築のための Contentstack CMS の包括的なドキュメント。REST API、GraphQL API、Content Management API、Image Delivery API、TypeScript SDK、Live Preview、Visual Builder、OAuth 認証、データモデリング、webhooks、リリース、ワークフロー、ブランチ、ロール、ローカライズ、バリアント/パーソナライズ、Launch デプロイ、Next.js・Nuxt・Gatsby のフレームワークパターンを扱う。Contentstack の機能を実装する際に使用。
このリポジトリで、ターン認識型のストリーミング文字起こしのために Deepgram Conversational STT v2 / Flux（`/v2/listen`）を呼び出す JavaScript/TypeScript を作成またはレビューするときに使用する。`client.listen.v2.createConnection()` / `connect()`、Flux モデル、`TurnInfo` のようなターンイベントを扱う。標準の v1 ASR には `deepgram-js-speech-to-text`、全二重アシスタントには `deepgram-js-voice-agent` を使用する。トリガーには "flux"、"v2 listen"、"conversational STT"、"turn detection"、"end of turn"、"EOT"、"listen.v2" が含まれる。
このスキルを使用して、`@Preview` 関数を Jetpack Compose UI 作業の主要なフィードバックループにする — プレビュー駆動開発。composable から状態をホイストしてプレビューが `ViewModel` や DI グラフを必要としないようにすること、条件付きプレビューレンダリング（例：Coil/Glide の代わりにプレースホルダー）のための `LocalInspectionMode`、すべての UI 状態を並べてレンダリングするための `@PreviewParameter` + `PreviewParameterProvider`、マルチ構成プレビュー（`uiMode`、`fontScale`、`device`、`widthDp`、`locale`）、再利用可能なプレビューセットのための `@Preview` アノテーション付きアノテーションクラス、そしてプレビューを腐敗させるアンチパターン（画面レベルのプレビュー、テーマでラップされていない、幅ゼロの `fillMaxWidth` プレビュー、Lorem-ipsum データ）を扱う。ユーザーが "preview won't render"、"preview needs a ViewModel"、"@PreviewParameter"、"LocalInspectionMode"、"preview out of date"、"preview-driven development"、"previews keep breaking"、"how to structure Compose previews" に言及した場合に使用する。
リアルタイムオーディオ向けのデジタル信号処理アルゴリズムと技法。フィルタ設計（biquad、Moog ladder、SVF、FIR、Linkwitz-Riley）、オーディオエフェクト（delay、reverb、dynamics、modulation、distortion、ステレオ処理）、サウンド合成（オシレーター、帯域制限波形、FM/PM、ノイズ生成、エンベロープ）、スペクトル解析（FFT、エンベロープ検出、ビート検出）、DSP ユーティリティ（高速演算、補間、denormal 防止、ディザリング）を扱う。C/C++ でオーディオ DSP を実装するとき、シンセサイザーやエフェクトを構築するとき、フィルタコードを書くとき、波形を生成するときなど、デジタル音声処理に関わるあらゆるタスクでこの skill を使用する — ユーザーが明示的に "DSP" と言及していなくても。
時間やイージング曲線ではなく、物理モデルに基づく動きを持つ UI インタラクションを構築します。言葉で表された感触（「重みのあるトグル」「磁力で吸着するドロワー」「隅に投げ込むカード」「重いクリック感のあるノブ」「粘りのあるスライダー」）を、質量、剛性、減衰、力場（磁石、摩擦、壁）で駆動する本番用コンポーネントに変換します。直線、平面、ダイヤル周りで動作させられます。位置、速度、力場をプロットし、モデルの予測を実測した動きに重ねて表示するテスト環境も備え、同じスプリングを Framer Motion、react-spring、SwiftUI、Compose、CSS linear() 向けにエクスポートします。アニメーション、トランジション、スプリング、ジェスチャー、ドラッグ、フリック、スナップポイント、ボトムシート、トグル、スライダー、カルーセル、または特定の「感触」が求められるマイクロインタラクションを依頼されたときや、物理という言葉が出ていなくてもスプリングの調整や説明を求められたときに使用します。
SAP AI Core オーケストレーションサービスを設定して使用します。プロンプトテンプレートの作成、コンテンツフィルタリングの追加、ドキュメントグラウンディング（RAG）パイプラインの設定、Harmonized API 経由でのモデル呼び出しを行います。使用する場合：オーケストレーションサービス、Harmonized API、変数を使ったプロンプトテンプレート、コンテンツフィルタリング、グラウンディング、RAG パイプライン、ドキュメントグラウンディング、または LLM をラップするパイプラインについて尋ねられた場合。使用しない場合：オーケストレーションデプロイの作成には `aicore-lifecycle-management`、認証情報の設定には `aicore-admin-resources`、パイプラインを使わずに基盤モデルを直接参照またはデプロイする場合は `genai-hub-foundation-models`、パイプラインを使わない直接の LLM 推論には `aicore-sdk-java` または `aicore-sdk-js` を使用します。
REST API を通じて Geti アプリケーションをエンドツーエンドで使用する——`application/backend/` の FastAPI バックエンドが提供する project → dataset → annotate → train → deploy パイプライン。ユーザー（コントリビューターではない）がプロジェクトの作成、メディアのアップロード、アノテーションの追加、トレーニングや量子化ジョブの起動、ジョブステータスの追跡、source → model → sink 推論パイプラインの構成、ライブ推論の有効化を望むときに使用する。バックエンドコードの変更ではなく、`/api/...` エンドポイントと非同期ジョブモデルを扱う。
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。