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
json_annotation と equatable を使って JSON 構造から Dart モデルを生成する。ユーザーが JSON オブジェクトを提供し、対応する Dart モデルクラスの生成を希望する場合、または「この JSON の Dart モデルを生成して」「このレスポンスからモデルを作成して」「dart model from json」などを求めた場合に、この skill を使用する。ユーザーが JSON を提供し Dart モデルの出力を必要とする場合は、常にこの skill を使用する。
根本原因分析を伴う体系的なデバッグ手法。フェーズ: 調査、仮説、検証、確認。機能: 逆方向のコールスタックトレース、多層検証、確認プロトコル、症状分析、回帰防止。アクション: バグのデバッグ、調査、トレース、分析、検証、確認。キーワード: デバッグ、根本原因、バグ修正、スタックトレース、エラー調査、テスト失敗、例外処理、ブレークポイント、ログ、再現、切り分け、回帰、コールスタック、症状と原因、仮説検証、検証、確認プロトコル。使用する場面: バグに遭遇する、テスト失敗を分析する、予期しない動作を追跡する、パフォーマンス問題を調査する、回帰を防ぐ、完了を主張する前に修正を検証する。
ユーザーが Dhan-Tradehull ライブラリ（pip install Dhan-Tradehull）を使用して Python のアルゴ取引コードを書く、デバッグする、または構築するときはいつでもこのスキルを使用する。トリガー：Tradehull、Dhan_Tradehull、tsl.、get_ltp_data、order_placement、ATM_Strike_Selection、get_option_chain、get_historical_data、super order、forever order、conditional trigger、OI scalping、Dhan を使用したオプション戦略、place order Dhan Python、Tradehull authentication、get_positions、get_holdings、enable_pnl_based_exit、get_option_greek、margin_calculator、または任意の TradeHull コースコードタスクへの言及。Tradehull のコードを書く前には必ず——単純なスニペットでも——このスキルを使用し、正しいメソッドシグネチャとパターンを確保する。
gh CLI を使用して、現在のブランチから GitHub pull request（ドラフトまたはレビュー可能な状態）を作成します。ユーザーが PR／pull request を開く、作成する、提出する、「ship」することを希望する場合、「open a PR」「PR this branch」「put this up for review」といった表現を使う場合、または /gh-pr を呼び出す場合に使用します。ベースブランチ、タイトル、説明が指定されていなくても対応します。ブランチのプッシュ、実際の差分に基づくタイトルと本文の作成、リポジトリの PR テンプレートの遵守、Issue のリンク、未完了作業の --draft 化を行います。
[Hyper] 分離ブランチや並列エージェントセッションのために Git worktree を作成、移動、一覧表示、削除、クリーンアップ、修復する。追加入力なしでの `git-worktree ARGUMENT` による直接作成も含む。ユーザーが git worktree のセットアップ/削除、フォルダごとのブランチワークフロー、並列の Codex/Claude/Cursor ワークスペース、リポジトリローカルの `.hyper/git-worktree/` 規約を求めた場合に使用する。作成時引数やタスクが不明確な場合は、そこでどのような作業を行うかをユーザーの言語で尋ね、フォルダ名を導出してから、以降の作業を新しい worktree に移す。
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。