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 98,284 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
開発
対象テーマに既存のセクション、ブロック、ネストされたブロック構造、schema で定義された設定を使って、Shopify テーマの JSON テンプレート、設定データ、設定 schema を編集する。Shopify の `templates/*.json`、JSON セクションデータ、`config/settings_data.json`、`config/settings_schema.json`、セクション設定、ブロック設定を更新・編集・調整する場合に使用する。カスタム Liquid、新しいテーマのセクションやブロック、スニペット、アセット、JavaScript、CSS、チェックアウト拡張、非 JSON のテーマコード作業には使用しない。
Mindfold Trellis を理解しカスタマイズするためのメタスキル——9 つの AI コーディングプラットフォーム（Claude Code、Cursor、OpenCode、iFlow、Codex、Kilo、Kiro、Gemini CLI、Antigravity）向けのオールインワン AI ワークフローシステム。このスキルは Trellis システムのオリジナル設計を記録したものです。ユーザーが Trellis のインストールをカスタマイズする場合、変更はプロジェクトローカルの `trellis-local` スキルに記録すべきであり、このメタスキルには記録しません。次の場合にこのスキルを使用します：(1) Trellis アーキテクチャを理解する、(2) Trellis ワークフローをカスタマイズする、(3) コマンド/エージェント/hook を追加する、(4) 問題をトラブルシューティングする、(5) Trellis を特定のプロジェクトに適合させる。
Web とモバイル向けの UI/UX デザインインテリジェンス。50 以上のスタイル、161 種のカラーパレット、57 種のフォントペア、161 種の製品タイプ、99 件の UX ガイドライン、10 のスタック（React、Next.js、Vue、Svelte、SwiftUI、React Native、Flutter、Tailwind、shadcn/ui、HTML/CSS）に対応する 25 種のチャートタイプを収録。操作：UI/UX コードの計画、構築、作成、設計、実装、レビュー、修正、改善、最適化、強化、リファクタリング、確認。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。要素：ボタン、モーダル、ナビゲーションバー、サイドバー、カード、テーブル、フォーム、チャート。スタイル：グラスモーフィズム、クレイモーフィズム、ミニマリズム、ブルータリズム、ニューモーフィズム、ベントーグリッド、ダークモード、レスポンシブ、スキューモーフィズム、フラットデザイン。トピック：カラーシステム、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、フォントペアリング、余白、インタラクション状態、シャドウ、グラデーション。連携：コンポーネント検索と例の参照に使う shadcn/ui MCP。
Unity 6 で ScriptableObject（データ）と Prefab（ロジック/ビジュアル）の構造化された関係を管理します。'SO-to-Mono' Bridge パターンに従い、クリーンでデータ駆動型のアーキテクチャを保ちながら、インスタンスの独立性（例：同一のロボットごとの個別の体力）を確保します。使用場面：(1) 新しいユニット/アイテム種別の作成、(2) SO データを Prefab の MonoBehaviour に接続する、(3) 1 つの SO を変更するとすべてのインスタンスに影響するデータ共有バグの解決。
リリースを利用者に告知するあらゆるものを作成するときに使用 — CHANGELOG のエントリ、GitHub リリースの説明、バージョン告知、アップグレードまたは移行ガイド、非推奨のお知らせ。トリガーには "write the changelog"、"release notes for v2.3"、"summarize what changed since the last release"、"what do users need to know about this upgrade"、およびタグの作成が含まれる。
AG2 が同梱するツールを `Agent` に組み込む — プロバイダーネイティブのサーバーサイドツール（web search、web fetch、code execution、MCP、image generation、memory）と、ローカルで実行される一般的なツールキット（filesystem、DuckDuckGo、Exa、Tavily、skills）の両方。カスタム Python を書くのではなく、AG2 がすでに同梱する機能を使いたいときに使用。shell コマンドは `ag2-shell-tool`、カスタム Python ツールは `ag2-add-custom-tool` を参照。
Vercel AI SDK v5/v6 でバックエンド AI を構築する。v6 beta（Agent 抽象化、ツール承認、リランキング）、v4→v5 移行（破壊的変更）、最新モデル（GPT-5/5.1、Claude 4.x、Gemini 2.5）、Workers 起動修正、12 のエラー解決策（AI_APICallError、AI_NoObjectGeneratedError、streamText のサイレントエラー）を扱う。使用場面：AI SDK v5/v6 の実装、v4→v5 の移行、エラーのトラブルシューティング、Workers 起動問題の修正、最新モデルへの更新。
Latch SDK を使用して LatchBio プラットフォーム上でバイオインフォマティクスパイプラインを構築・デプロイします — @workflow/@task デコレーターでワークフローを作成し、LatchFile/LatchDir の I/O を処理し、サーバーレスワークフローを登録し、CPU/GPU タスクリソースを構成し、Latch Registry でデータを整理し、Nextflow/Snakemake パイプラインをラップします。Latch SDK ワークフローの開発やデプロイ、タスクリソースのサイジング、Registry の使用、Nextflow/Snakemake バイオインフォマティクスパイプラインの LatchBio への移植に使用します。DNAnexus（dxpy/dx CLI）や汎用の Flyte には使用しません。AlterLab Academic Skills スイートの一部です。
PufferLib で強化学習をスケールする — 高スループットの並列トレーニング（PuffeRL）、ベクトル化環境、ネイティブのマルチエージェントシステムにより、標準実装比で 2〜10 倍の高速化を実現。RL を毎秒数百万ステップにスケールする場合、ベクトル化やマルチエージェント構成を実行する場合、カスタム PufferEnv タスクを構築する場合、ゲーム環境（Atari、Procgen、NetHack、PettingZoo）を統合する場合に使用。標準的な単一エージェントアルゴリズムの実装（PPO/SAC/DQN）や迅速なプロトタイピングには alterlab-stable-baselines3 を優先。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
PyTorch Lightning によるスケーラブルな深層学習トレーニング。PyTorch コードを LightningModules に整理し、マルチ GPU/TPU 用に Trainers を設定し、データパイプラインとコールバックを構築し、W&B や TensorBoard にログを記録し、分散トレーニング（DDP、FSDP、DeepSpeed）を実行する。PyTorch のトレーニングループの構成、GPU/TPU 間でのニューラルネットワーク訓練のスケーリング、チェックポイント、ログ、分散戦略の追加に使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
Qiskit（IBM の量子コンピューティングフレームワーク）で量子回路を構築・トランスパイル・実行する。Qiskit Runtime のプリミティブ（Sampler/Estimator）、回路トランスパイル、IBM Quantum ハードウェアでのエラー緩和を含む。IBM Quantum バックエンドを対象とする場合、回路をトランスパイルする場合、Runtime セッションやバッチを実行する場合、レジリエンス／エラー緩和を適用する場合に使用。Google Quantum AI ハードウェアと NISQ 回路には alterlab-cirq を、勾配で学習する量子 ML とハイブリッド量子・古典モデルには alterlab-pennylane を、開放系の Lindblad／主方程式ダイナミクスには alterlab-qutip を優先。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
サイトのスタイルを変更せず、ドキュメントごとに OGL レンダラーとキャンバスを 1 つ共有して、GSAP 駆動の WebGL を追加します。画像プレーンが各 img を追跡し、ホバーレンズ、スクロール速度に応じた波、ワイプ、グリッチ、ディゾルブ、ピクセル化、リップルを実現します。フレーム付きビューは要素のボックス内に描画します。画像の 3D らせんを通るカメラ飛行、形状間で変形する GPU パーティクル、液体画像、文字へと溶けたりページを流れ落ちたりするリキッドメタルの液滴を表現します。GSAP がシェーダーの uniform をトゥイーンします。実際の img（ビューの場合はポスター img）はアクセシブルなコンテンツとして維持され、WebGL がない場合、コンテキストが失われた場合、画像に CORS がない場合、または動きを抑制する設定の場合のフォールバックにもなります。WebGL の画像エフェクト、シェーダーホバー、3D スクロール飛行、パーティクル変形、液体ホバー、uniform のトゥイーン、ルート間でキャンバスを維持する用途に使用します。ライフサイクルのタイミングには、対応する GSAP フレームワークスキルと組み合わせてください。glTF モデル、物理演算、DOM のみのエフェクト（animaxxing を使用）、ブランディング、GSAP API の質問には使用しないでください。
Apidog CLI を使って Apidog プロジェクトのリソースを管理します。API 自動化テストやテストスイートの実行、エンドポイント、環境、スキーマ、モック、ブランチなどのプロジェクトリソースの照会・作成・更新・削除、API ドキュメントのインポート・エクスポート、テストレポートの確認、ランナー、スケジュールタスク、通知、CI/CD 設定の管理に使用します。CLI の出力は構造化 JSON で、多くの場合 agentHints.nextSteps を含みます。すべてのコマンドで --help を使用できます。
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。
SOLID 原則、Clean Architecture、実績あるデザインパターンを用いて、コードをクリーンでテスト可能かつ保守可能なアーキテクチャに変換する。次の場合にこのスキルを使用する: 関心の分離を適切に行った新機能の設計、レガシーまたはモノリシックなコードのリファクタリング、SOLID 違反のアーキテクチャレビュー、依存性注入の境界の確立、テスト戦略の計画、アーキテクチャ上の意思決定の文書化。言語非依存で、Essential Developer メソドロジーの Swift/iOS の具体的な例を含む。
Azure AI Face 開発に関する専門知識。トラブルシューティング、ベストプラクティス、意思決定、制限とクォータ、セキュリティ、統合とコーディングパターンを含みます。Face 検出、識別、検証、ライブネス、PersonGroup/Directory、Face API クォータを使用するとき、その他の Azure AI Face 関連の開発タスクに使用します。Azure AI Vision（azure-ai-vision を使用）、Azure AI Custom Vision（azure-custom-vision を使用）、Azure AI Video Indexer（azure-video-indexer を使用）、Azure AI Document Intelligence（azure-document-intelligence を使用）には使用しません。
TypeScript/Node.js のバックエンドアプリケーションまたは API コードを書き、レビューし、リファクタリングする際に、バックエンド設計の指針が役立つ場合に使用する。対象には API、ルート、コントローラー、ミドルウェア、SDK、サービス、リポジトリ、データベースアクセス、ランタイムワーカー、バックエンドの動作を実装する外部連携が含まれる。コードが Node.js やサーバー上で動作するというだけで使用しない。CI/ワークフロー設定、デプロイやメンテナンスのスクリプト、デモ、テスト、単純なリネーム、フォーマット、ドキュメントのみの作業、その他バックエンド設計の指針を必要としない機械的・補助的な作業は対象外。原因と修正箇所がすでに判明している局所的なバグ修正には、影響を受けるコードが SDK やバックエンドコンポーネントの一部であっても使用しない。
Node.js/Express/TypeScript マイクロサービス向けのバックエンド開発ガイド。ルート、コントローラー、サービス、リポジトリ、ミドルウェアの作成や、Express API、Prisma によるデータベースアクセス、Sentry のエラー追跡、Zod バリデーション、unifiedConfig、依存性注入、非同期パターンの扱いにsettings。階層アーキテクチャ（ルート → コントローラー → サービス → リポジトリ）、BaseController パターン、エラーハンドリング、パフォーマンス監視、テスト戦略、レガシーパターンからの移行をカバー。
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。