mcpField

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

P
project-to-obsidian
project-to-obsidian
mavcui / agent-skills-hunter

Agent Skills の究極のコレクションを一か所で。「コンテキストの隅々まで最大限に活用」 Claude AI 向けの高品質な Agent Skills を400種類以上集めた究極のコレクション。クリエイティブ、技術、エンタープライズのワークフロー向け

開発65
P
project-to-obsidian
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mavscui / agent-skills-hunter

Agent Skills の究極のコレクションを一か所で。「コンテキストの隅々まで最大限に活用」 Claude AI 向けの高品質な Agent Skills を400種類以上集めた究極のコレクション。クリエイティブ、技術、エンタープライズのワークフロー向け

生産性65
P
publishing-platforms
publishing-platforms
pluginagentmarketplace / custom-plugin-game-developer

Steam、Epic、コンソール、モバイルプラットフォームにおける申請プロセス、認証要件、配信。

開発65
P
pufferlib
pufferlib
kalarislabs / research-agent-skills

PufferLib の強化学習環境、ベクトル化、ポリシー、PuffeRL のトレーニングと評価、安全なチェックポイントレビューについて、バージョンを考慮したガイダンスを提供します。Gymnasium/PettingZoo 環境を公開済みの PufferLib 3.0.0 に適合させる場合や、再設計されたネイティブ 4.0 のソース系列を扱う場合に使用します。

開発65
P
python
python
dralgorhythm / claude-agentic-framework

ベストプラクティスに従って Python コードを書く。Python アプリケーションの開発時に使用する。型ヒント、非同期、モダンなツールを扱う。

開発65
P
pytorch-lightning-distributed
pytorch-lightning-distributed
kalarislabs / research-agent-skills

Trainer クラス、自動分散学習(DDP/FSDP/DeepSpeed)、コールバックシステムを備え、定型コードを最小限に抑えた高水準 PyTorch フレームワークです。同じコードでノート PC からスーパーコンピューターまでスケールできます。ベストプラクティスが組み込まれた簡潔な学習ループを作りたい場合に使用します。

開発65
P
pyvene-interventions
pyvene-interventions
kalarislabs / research-agent-skills

pyvene の宣言的介入フレームワークを使って PyTorch モデルに因果介入を行うためのガイダンスです。因果トレーシング、活性化パッチング、交換介入学習、モデルの振る舞いに関する因果仮説の検証に使用します。

開発65
R
ray-train
ray-train
kalarislabs / research-agent-skills

クラスター全体にわたる分散トレーニングのオーケストレーション。PyTorch/TensorFlow/HuggingFaceをノートPCから数千ノードまで拡張できます。Ray Tuneによるハイパーパラメーター調整、フォールトトレランス、弾力的なスケーリングを内蔵しています。複数のマシンで大規模モデルをトレーニングする場合や、分散ハイパーパラメーター探索を実行する場合に使用します。

クラウド・DevOps65
R
re-android-native
re-android-native
dslsdzc / rev-skills

Android ネイティブライブラリの JNI リバース:so の抽出、JNI 登録の復元、ネイティブロジックの解析。トリガー:JNI、.so、Android native、xhook、IDA so

開発65
R
react-dev
react-dev
fixmyberlin / fixmyskills

FMC TanStack Start アプリ向けの React 19 + TypeScript:型付きコンポーネント、イベント、ジェネリクス、ref-as-prop、Compiler 優先のメモ化、useEffect の規律(命名、Effect を使うべきでない場合、代替手段)。React のコンポーネント/フック/イベントに型を付ける場合や、useEffect、useEffectEvent、派生状態、データ取得 effect、oxlint React Compiler / Rules of React の effect ルールを書いたりレビューしたりする場合に使用。ルーティング/サーバー境界には対象外(tanstack-start-* スキルを参照)。

開発65
R
react
react
marcioaltoe / skills

React Compiler 環境で React 19 のコンポーネントとフックを構築します。state、Effects、メモ化、props/refs、Actions、use()、コンパイラー/lint の設定、Vitest テストに対応します。React Native、他のフレームワーク、バックエンド専用の Node.js は対象外です。

開発65
R
react-shadcn
react-shadcn
fusengine / agents

TanStack Form と組み合わせた React 向け shadcn/ui。UI コンポーネント、フォーム、ダイアログ、テーブル、トースト、アクセシブルなコンポーネントを構築する場合に使用。

開発65
R
reactbits-ui-skills
reactbits-ui-skills
lumacoder / react-bits-skills

React Bits UI コンポーネントフレームワークの専門家。フロントエンドページを開発するときは、常に react-bits フレームワークのコンポーネントを優先して標準化されたコードを出力する。自然言語での要件記述に対応し、最適なコンポーネントの組み合わせを自動でマッチングする。トリガーワード:react-bits、reactbits、アニメーションコンポーネント、ランディングページ、landing page、hero section、animated component、フロントエンドページ開発、ページを作る。

デザイン・UI65
R
refactoring-analysis
refactoring-analysis
marcioaltoe / skills

Fowler のコードスメルと手法を用いてコード品質やアーキテクチャの健全性を監査するか、リファクタリングを計画し、優先順位付きの指摘を docs/_refacs/ に記録します。フォーマット、パフォーマンス、セキュリティの監査は対象外です。

開発65
R
release
release
shipshitdev / skills

グリーンな trunk からリリースを切る: trunk SHA でチェックを検証し、semver とリリースノートを導出し、release-please、workflow、または tag で公開する。/release を支える。

クラウド・DevOps65
R
repo-wiki-skill
repo-wiki-skill
elecmonkey / repo-wiki-skill

コードベース全体を読み分析したうえで、大規模ソフトウェアリポジトリ向けの独立した複数ページの Markdown wiki パッケージを構築する。リポジトリ wiki ドキュメント、オンボーディング資料、アーキテクチャガイド、コードベースツアー、メンテナーハンドブック、あるいはコード学習者や新しいメンテナー向けにモジュール、コアコードパス、アルゴリズム、設計判断、トレードオフ、テスト、ツーリング、運用を深く解説することを求められたときに使用する。数十万行のコードを持ち、メンテナーが広範な網羅性とサブシステムの深いドキュメントを必要とする大規模リポジトリに最適化されている。生成された wiki は独立したパッケージ(通常は `wiki/` または `maintainer-wiki/`)に置く必要があり、ユーザーが明示的に上書きしない限り、既存の `docs/`、`website/`、製品ドキュメントアプリに混在させてはならない。ユーザーが生成された wiki の公開やデプロイを明示的に求めた場合は、任意で Rspress/静的ドキュメントサイトのセットアップにも対応する。Markdown 出力に対応し、有用な場合は Mermaid、Graphviz、KaTeX を使用する。

開発65
R
requirements-analysis
requirements-analysis
yinhunfeixue / software_development_skills

要件分析と確認のプロセス。要件の境界を明確にし、曖昧さや漏れがないことを確保する

開発65
R
reviewing-design-docs
reviewing-design-docs
bostonaholic / skills

新しいコンテキストの読み取り専用サブエージェントを使い、各視点(網羅性、判断、エッジケース、一貫性、リスク、引用、スコープ)ごとに技術設計書または RFC を批判的にレビューし、判定付きの統合レポートを返します。ユーザーが「この設計書をレビューして」と言った場合、または設計書、RFC、技術設計のレビューを求めた場合に使用します。コード差分には使用せず、reviewing-code を使用してください。

テスト・品質65
R
riverpod-3-0-migration
riverpod-3-0-migration
serverpod / skills-registry

Riverpod を 2.0 から 3.0 へ移行する。自動リトライ、一時停止したリスナー、レガシー provider のインポート、Ref の簡素化、FamilyNotifier の削除、ProviderException、updateShouldNotify。ユーザーが Riverpod 3 への移行、Riverpod 3 へのアップグレード、3.0 の破壊的変更について尋ねたときに使用。

開発65
R
rivetkit
rivetkit
pedronauck / skills

RivetKit バックエンドと Rivet Actor ランタイムのガイダンス。Rivet Actor、レジストリ、サーバーレス/ランナーモード、デプロイ、またはアクターベースのワークフローの構築、変更、デバッグ、テストに使用します。

開発65
R
rivetkit-client-javascript
rivetkit-client-javascript
pedronauck / skills

RivetKit JavaScript クライアントのガイダンスです。rivetkit/client を使って Rivet Actors に接続し、クライアントを作成し、アクションを呼び出し、または接続を管理するブラウザー、Node.js、Bun クライアントで使用します。

開発65
R
rivetkit-client-react
rivetkit-client-react
pedronauck / skills

RivetKit React クライアントのガイダンス。@rivetkit/react で Rivet Actor に接続する React アプリ、createRivetKit でフックを作成する場合、useActor でリアルタイム状態を管理する場合に使う。

開発65
R
roblox-networking
roblox-networking
flatbedj / roblox-skills

Robloxのマルチプレイヤーにおけるクライアントとサーバー間の通信に使用します。RemoteEvent、UnreliableRemoteEvent、RemoteFunctionのフロー設計、クライアント要求の検証、レプリケーションを考慮したゲームプレイ、レート制限と不正利用対策、ネットワーク所有権、サーバー権威型パターン、権威型ゲームプレイでのInput Action Systemの使用、ストリーミングに配慮したマルチプレイヤーの正確性を扱います。

開発65
R
run-retro
run-retro
frostney / known-good-route

ワークストリームをレビューしてプロセス改善を合意し、選択されたフォローアップアクションのみを適用する。ユーザーが依頼した場合、/run-retro を実行した場合、またはレトロスペクティブを受け入れた場合に使用する。

エージェントワークフロー65
R
runtime-behavior-probe
runtime-behavior-probe
openai / openai-agents-js

ローカルまたはライブの統合に対するランタイム動作プローブを計画し、明示的な承認後に実行する。コードレビューと通常のテストでは決着できない動作を検証するために明示的に呼び出された場合にのみ使用し、制御された検証マトリクスを定義し、使い捨ての JS プローブをトラッキング対象のパス外に置き、観測されたエビデンスを報告する。

テスト・品質65
R
rwkv-architecture
rwkv-architecture
kalarislabs / research-agent-skills

RWKV(Receptance Weighted Key Value)アーキテクチャを解説します。O(n) の推論が可能で KV キャッシュを使わない RNN/Transformer ハイブリッドであり、RWKV-7、並列 GPT モードのトレーニングと逐次 RNN モードの推論、状態の受け渡し、DeepSpeed によるファインチューニング、CUDA カーネルのセットアップを扱います。一定のメモリ使用量でトークンごとにテキストを生成する場合、100K+ トークンの非常に長いコンテキストを処理する場合、RWKV モデルをファインチューニングする場合、RWKV と Transformers のメモリ使用量や速度を比較する場合、または RWKV の状態処理、読み込み、メモリ不足エラーをデバッグする場合に使用します。メモリより最高精度を重視する場合は標準的な Transformer を、状態空間モデルには Mamba を優先してください。

開発65
S
saas-accounting-system
saas-accounting-system
peterbamuhigire / chwezi-dev-engine

SaaS 内での複式簿記の設計に使用。自動仕訳、元帳、統制、照合、レポートを含む。

開発65
S
sentencepiece
sentencepiece
kalarislabs / research-agent-skills

言語に依存せず、テキストを生の Unicode として扱うトークナイザー。BPE と Unigram アルゴリズムに対応。高速(毎秒 5 万文)、軽量(メモリ使用量 6MB)で、語彙が決定的です。T5、ALBERT、XLNet、mBART で使用されています。事前トークン化せずに生テキストで学習できます。多言語、CJK 言語への対応や、再現可能なトークン化が必要な場合に使用します。

開発65
S
setup-pre-commit
setup-pre-commit
utarn / engineer-skills

現在のリポジトリに Husky プリコミットフック、lint-staged(Prettier)、型チェック、テストを設定します。ユーザーがプリコミットフックの追加、Husky の設定、lint-staged の設定、またはコミット時のフォーマット/型チェック/テストの追加を希望する場合に使用します。

テスト・品質65
S
ship-and-babysit
ship-and-babysit
tinyhumansai / openhuman

tinyhumansai/openhuman 向けのエンドツーエンドの PR 出荷ワークフロー:ローカルの変更をコミットし、ユーザーの fork に push し、main に対して PR を新規作成または再利用し、PR がグリーンでクリーンになるまで CI と CodeRabbit のフィードバックを監視する。ユーザーが ship、PR の作成、CI の監視、レビューコメントへの対応、ブランチの "babysit" を依頼した場合に使用する。

開発65
S
simplify
simplify
venhdev / skills

複雑で肥大化した、あるいは深くネストしたコードを、機能的な振る舞いを正確に保ちながら、クリーンで慣用的な実装にリファクタリングする。

開発65
S
simpo-training
simpo-training
kalarislabs / research-agent-skills

LLM のアラインメント向けのシンプルな選好最適化です。参照モデル不要の DPO 代替手法で、より高い性能を実現します(AlpacaEval 2.0 で 6.4 ポイント向上)。参照モデルが不要で、DPO より効率的です。DPO/PPO よりシンプルで高速な学習による選好アラインメントに使用します。

開発65
S
simpy
simpy
kalarislabs / research-agent-skills

SimPy 4.1.2を使って、Pythonで範囲を限定したプロセスベースの離散イベントシミュレーションを構築、テスト、分析します。Environment、Timeout、Process、AnyOf/AllOf条件、中断、Resource、PriorityResource、PreemptiveResource、Container、Store、時間加重モニタリング、反復に基づく出力分析に対応し、安全なCLIも同梱します。ジェネレータプロセスでキュー、生産ライン、物流、サービス運営をモデル化する場合、エンティティが共有リソースを競合する場合やプリエンプションが必要な場合、キュー長や利用率を適切に計測する場合、シードと信頼区間を用いて独立反復を実行する場合、イベント順序やrun(until=)の境界をデバッグする場合に使用します。連続時間ODEやエージェントベースのモデリングフレームワークには適しません。

データ・データベース65
S
skogai-jq

JSON 変換の実行、ネストされた JSON 構造の操作、配列のフィルタリング、値の抽出、JSON スキーマの検証、複数ステップの JSON 操作の組み合わせを行うときに使用する。このスキルは、AI エージェントによる発見しやすさに最適化された 60 以上のスキーマ駆動の jq 変換を提供する。

データ・データベース65
S
slime-rl-training
slime-rl-training
kalarislabs / research-agent-skills

Megatron+SGLang フレームワークの slime を使った LLM の強化学習によるポストトレーニングをガイドします。GLM モデルの学習、カスタムデータ生成ワークフローの実装、強化学習のスケーリングに向けた Megatron-LM との緊密な統合が必要な場合に使用します。

開発65
S
solid-principles
solid-principles
claude-dev-suite / claude-dev-suite

SOLID 設計原則。SRP、OCP、LSP、ISP、DIP を扱う。クラスとモジュールを設計するときに使用する。使用する場合:ユーザーが「SOLID」「単一責任」「オープン・クローズド」「リスコフ」「インターフェース分離」「依存性逆転」「依存性注入」に言及したとき、「クラス設計」「OOP 原則」「拡張性」「抽象化」「クラスの設計方法」を尋ねたとき 使用しない場合:一般的なコード品質——代わりに `clean-code` を使用、特定のパターン——デザインパターン系スキルを使用、言語固有の OOP——フレームワーク固有のスキルを使用

開発65
S
solidity-checklist
solidity-checklist
0xlayerghost / solidity-agent-kit

[AUTO-INVOKE] あらゆるオンチェーン操作(cast send、forge script --broadcast)の前に必ず呼び出すこと。体系的な 6 層の検証チェックリスト:権限、依存関係、パラメータ、セキュリティ、テスト、ナレッジの記録。トリガー:トランザクションの送信、コントラクトのデプロイ、またはオンチェーン状態との対話を含むあらゆるタスク。

テスト・品質65
S
spacetimedb-procedures
spacetimedb-procedures
danmossa / spacetimedb-skills

SpacetimeDB の procedure の作成、値の返却、サーバーコードからの HTTP リクエスト、procedure からのデータベースアクセス、procedure からの reducer 呼び出し、外部 API の統合を行うときに使用する。トリガー:procedure、procedures、HTTP request、return value、external API、AI API、call reducer from procedure。

開発65
S
sparse-autoencoder-training
sparse-autoencoder-training
kalarislabs / research-agent-skills

SAELens を使って Sparse Autoencoders(SAE)をトレーニングおよび分析し、ニューラルネットワークの活性化を解釈可能な特徴に分解するためのガイダンスを提供します。解釈可能な特徴の発見、重ね合わせの分析、言語モデルにおける単義的表現の研究に使用します。

開発65
S
speckit-analyze
speckit-analyze
full-stack-skills / speckit-skills

タスク生成後に spec.md、plan.md、tasks.md を対象に、非破壊的な成果物間の一貫性と品質の分析を実行する。Spec Kit ワークフローでこのステップの実行が必要な場面で使用する(GitHub Spec Kit 公式テンプレートに基づく)。

テスト・品質65
S
speckit-check
speckit-check
full-stack-skills / speckit-skills

`specify check` を実行して、Spec Kit に必要なツール(git、claude、gemini、code、cursor-agent、windsurf、qwen、opencode、codex、shai、qoder など)がインストールされ利用可能であることを確認します。結果を解釈し、次のステップを提案します。ユーザーが「check Spec Kit environment」「specify not working」「slash commands not showing」と言ったときに使用します。

エージェントワークフロー65
S
speckit-checklist
speckit-checklist
full-stack-skills / speckit-skills

ユーザー要件に基づき、現在の機能向けのカスタムチェックリストを生成する。Spec Kit ワークフローでこのステップの実行が必要な場面で使用する(GitHub Spec Kit 公式テンプレートに基づく)。

テスト・品質65
S
spring-ai
spring-ai
magnus919 / agent-skills

Spring AI プロジェクトの診断と運用を行い、バージョンに応じて Maven または Gradle で ChatClient、advisors、検索、会話メモリ、ツール/MCP の境界、ストリーミング、設定、可観測性を確認。セットアップの互換性確認、ローカルのスモークチェック、障害の切り分けに使用。プロバイダー固有のモデル評価、一般的な Java/Spring 開発、セキュリティ脅威モデリング、本番リリースのガバナンスには使用しない。

開発65
S
standardizing-typescript

説明はまだありません

開発65
S
static-spa-conversion
static-spa-conversion
kevintsai1202 / teaching-site-skills

markdown 形式の構造化されたコースコンテンツ(または章単位のデータセット)を、動作するインタラクティブなウェブサイトに変換したいときにこのスキルを使う — フレームワークの選択もビルドステップも不要。"做成網頁"、"轉成 SPA"、"course-data.js"、"render 函式"、"把講義變網頁"、"static site from markdown"、"vanilla JS site"、"no-framework site"、"single-page app from markdown" といったフレーズでトリガーされる。出力は vanilla HTML + JS のシングルページアプリで、`npx serve` で開き、状態を localStorage に永続化する。常に `course-content-authoring` の後(コンテンツが安定した状態)、`static-spa-interactions` の前に呼び出す(このスキルがスキャフォールドを生成し、インタラクションがそれを装飾する)。

開発65
S
supabase
supabase
dicklesworthstone / agent_flywheel_clawdbot_skills_and_integrations

Next.js SaaS 向けに Supabase を構成する:Drizzle + pooler、Google のみの Auth、RLS、コスト最適化。Supabase のセットアップ、Drizzle の接続、SSR 認証、コスト最適化のときに使用する。

開発65
S
superplane-canvas-builder
superplane-canvas-builder
superplanehq / skills

要件から SuperPlane ワークフローキャンバスを設計および構築します。ワークフローの記述を、トリガー、アクション、エッジ、式を含むキャンバス YAML に変換します。ユーザーが新しいワークフローの作成、キャンバスの構築、パイプラインの設計、またはアクションの接続を望むときに使用します。トリガー: 「build canvas」、「create workflow」、「design pipeline」、「automate」。

クラウド・DevOps65
S
svelte
svelte
partme-ai / full-stack-skills

Svelte フレームワーク(コンポーネント、リアクティビティ、ストア、トランジション、コンパイル)に関する包括的なガイダンスを提供します。ユーザーが Svelte について質問する場合、Svelte アプリケーションを作成する必要がある場合、Svelte コンポーネントを実装する場合、Svelte の機能を扱う場合に使用します。

開発65
S
swiftui-debugging
swiftui-debugging
mengto / skills

不要な body の再評価、低速またはカクつくビュー、スクロール/リスト/グリッドのスタッター、ビュー ID のバグ、状態の喪失、過剰な `Self._printChanges()` 出力、`@Observable` と `ObservableObject` の観測スコープの違い、`AnyView` のパフォーマンス懸念、SwiftUI の `body` 内での高コストな処理など、SwiftUI のレンダリング パフォーマンス問題を診断して修正します。

開発65
S
swiftui-expert-skill
swiftui-expert-skill
midudev / autoskills

iOS または macOS 向けの SwiftUI コードの作成、レビュー、リファクタリング時に使用します。状態と `@Observable` のデータフロー、ビューの構成、サイズ変更可能なレイアウト、セーフエリア、表示スケール、パフォーマンス、リスト、環境、ローカライズ、アニメーション、Liquid Glass、API 移行を扱います。iPhone Duo、折りたたみデバイス、大型ディスプレイのレイアウト(大型ディスプレイの `NavigationSplitView`、iPhone のタブサイドバー、2 列への再配置、折りたたみデバイスのグリッド、`ArrangementView`、`ReservedRegion`)、ヒンジ効果、縦型バー、`@State` の初期化や合成プロパティの診断、`@ContentBuilder` の曖昧さ、`reorderable` のドラッグ&ドロップ、カスタム `AsyncImage` `URLSession`、List 外のスワイプアクション、項目にバインドされた `alert`/`confirmationDialog`、`ToolbarOverflowMenu`、`AnimatableValues`、Document API(`Document`/`DocumentReader`)、Instruments `.trace` の記録や分析にも使用します。

開発65
S
syncfusion-javascript-ai-assistview
syncfusion-javascript-ai-assistview
syncfusion / javascript-ui-controls-skills

Syncfusion JavaScript AI AssistViewコントロールを実装します。ユーザーがAIアシスタントのインターフェース、AIチャットUI、会話型AIコンポーネント、プロンプト応答インターフェース、AI連携(OpenAI、Gemini、Ollama、LiteLLM、MCP)、チャットツールバー、チャット内ファイル添付、音声テキスト変換、テキスト読み上げ、カスタムAIビュー、プロンプト候補、Markdown応答、思考の連鎖、思考ブロック、推論の可視化、AssistThinking、生成UI、動的にAIで描画されるコンポーネント、インタラクティブなツールカード、registerToolUI、テレメトリ、テレメトリ指標、telemetrySettings、TelemetryData、TelemetryReport、TelemetryMetric、AI利用状況の追跡、トークン使用量、所要時間指標、ツール呼び出し指標、メンション、メンショントリガー、mentionChar、メンションポップアップ、メンションデータソース、メンションフィルタリング、メンションテンプレート、mentionSelect、応答アニメーション、responseAnimationTemplate、読み込みインジケーター、応答テンプレート、カスタム応答UI、またはインタラクティブなAIアシスタントインターフェースの実装に言及した場合に使用します。AIAssistView、AIチャットコントロール、インタラクティブチャット、ej2-interactive-chatパッケージ、AI会話UI、AI支援コンポーネントには直ちに使用してください

デザイン・UI65
S
syncfusion-javascript-barcode
syncfusion-javascript-barcode
syncfusion / javascript-ui-controls-skills

Syncfusion JavaScript Barcode Generator を使用して、Web アプリでスキャン可能なバーコード(リニアバーコード、QR Code、Data Matrix)を生成する。バーコードのレンダリング、サイズ/余白、色、テキスト表示、エラー訂正、クワイエットゾーン、エンコードオプション、検証、PNG/JPG/PDF へのエクスポートが必要な場合に使用する。E コマース、在庫、ラベル、ドキュメントのワークフロー向け。

開発65
S
syncfusion-javascript-ribbon
syncfusion-javascript-ribbon
syncfusion / javascript-ui-controls-skills

ユーザーが Syncfusion JavaScript Ribbon コントロールを実装、構成、またはトラブルシューティングする必要がある場合は、常にこの skill を使用する。Ribbon は、タブ、グループ、さまざまな項目タイプを備えた Microsoft Office スタイルのコマンドインターフェイスを提供する。リボンのレイアウト、組み込み項目(ボタン、ドロップダウン、ギャラリー)、ファイルメニュー、バックステージビュー、コンテキストタブ、キーヒント、ツールチップ、サイズ変更の動作、イベント処理には、直ちにこの skill を適用する。

開発65
S
syncfusion-javascript-toolbar
syncfusion-javascript-toolbar
syncfusion / javascript-ui-controls-skills

コマンドベースのナビゲーションインターフェイスを作成するための Syncfusion TypeScript Toolbar コントロールを実装する。ユーザーがツールバーの構築、ツールバー項目(ボタン、セパレーター、入力)の追加、レスポンシブモード(スクロール可能/ポップアップ)の構成、ツールバーイベントの処理、スタイルのカスタマイズ、ツールチップ/アイコンの追加、RTL サポートの実装、アクセシビリティ準拠の確保を行う必要がある場合は、常にこの skill を使用する。Toolbar コンポーネントの実装に関するあらゆる質問の主要な skill である。

開発65
S
syncfusion-winforms-pivot-grid
syncfusion-winforms-pivot-grid
syncfusion / winforms-ui-components-skills

Syncfusion Windows Forms Pivot Grid コントロールを実装してデータ分析とピボットテーブル機能を実現するためのガイド。Windows Forms アプリでピボットテーブル、データ集計、クロス集計データ、分析ダッシュボードを実装する際にこのスキルを使用します。データバインディング、ピボット構成、フィルタリング、並べ替え、グループ化、計算、条件付き書式、エクスポートを扱います。

開発65
S
syncfusion-winforms-record-navigation-control
syncfusion-winforms-record-navigation-control
syncfusion / winforms-ui-components-skills

Windows Forms アプリケーションで記録ナビゲーション機能のために Syncfusion GridRecordNavigationControl を実装するためのガイド。Microsoft Access のようなナビゲーションバー、グリッドの先頭/末尾/前/次ナビゲーション、Windows Forms での記録ブラウジングを実装する際にこのスキルを使用します。GridControl、GridDataBoundGrid、GridGroupingControl との統合を扱います。

開発65
T
tailwind-config
tailwind-config
motormetrics / motormetrics

MotorMetricsのモノレポ

デザイン・UI65
T
tailwind-performance

本番環境向けに Tailwind CSS を最適化し、バンドルサイズを削減してパフォーマンスを向上させる際に使用する。PurgeCSS、JIT モード、ビルド最適化を扱う。

開発65
T
tdd
tdd
c0nant / skills

テスト駆動開発。ユーザーが機能構築やバグ修正をテストファーストで行いたい場合、「レッドグリーンリファクタリング」に言及している場合、または統合テストを望む場合に使用します。

テスト・品質65
T
tdd-workflow
tdd-workflow
composio-community / opencode-skills

レッド・グリーン・リファクタリングのテストファーストループで実装を進める。ユーザーが "TDD で"、"テストファースト"、"先にテストを書く" といった形で機能構築を求めたとき、または正確さが重要で振る舞いをテストとして指定できるときに使用。

テスト・品質65
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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。