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
Livewire を含むあらゆるタスクや質問に使用する。ユーザーが Livewire、wire: ディレクティブ、wire:model、wire:click などの Livewire 固有の概念に言及したら、このスキルを呼び出す。新しいコンポーネントの構築、リアクティビティの問題のデバッグ、リアルタイムのフォーム検証、ローディング状態、Livewire 2 から 3 への移行、コンポーネント形式の変換（SFC/MFC/クラスベース）、パフォーマンス最適化を扱う。Livewire 以外のリアクティブ UI（React、Vue、Alpine のみ、Inertia.js）や Livewire を使わない標準的な Laravel フォームには使用しない。
2 つのコードバージョンを並べて半形式的にトレースすることで、意味的な等価性を比較します。ユーザーがリファクタリング、書き直し、移行、A/B 実装を共有し、動作が変わっていないことを確認したい場合にトリガーします — 「did I break anything」「is this equivalent」「are these equivalent」「semantically equivalent」「are these two implementations semantically equivalent」「check my refactor」「same behavior after the change?」「does my rewrite produce the same output」「switched from X to Y — same results?」。SCOPE HARD RULE：2 つのコードバージョン（A と B）が必要です。バグ発見のための単一バージョンは logic-review を、1 つのバージョンと失敗するテストは logic-locate を、あるコードが何をするかの説明は logic-explain を、コードベース監査は logic-health を使用します。以下ではトリガーしないでください：単一バージョンのレビュー、パフォーマンス比較、設計品質の比較、「どちらがよく書かれているか」という質問。
MATLAB と PX4/ArduPilot オートパイロット間の MAVLink 接続を確立する。UDP 経由の MAVLink プロトコルでドローン、フライトコントローラー、オートパイロットに接続するときに使用する。ダイアレクトの設定、UDP トランスポート、タイマーベースのハートビート、クライアント検出を扱う。使用例：「connect to PX4」、「MAVLink connection」、「heartbeat」、「ground control station」、「GCS」、「connect to ArduPilot」、「drone communication」、「mavlinkio」、「SITL」。
.NET MAUI のビューアニメーション、カスタムアニメーション、イージング関数、回転、拡大縮小、平行移動、フェード効果。用途: "animate view"、"fade in"、"fade out"、"slide animation"、"scale animation"、"rotate view"、"translate view"、"easing function"、"custom animation"、"animation chaining"、"ViewExtensions animation"。用途外: ジェスチャ認識（maui-gestures を使用）、カスタム描画（maui-graphics-drawing を使用）、静的なレイアウト変更（maui-data-binding を使用）。
現在のリポジトリの変更を、検証済みの GitHub プルリクエストのマージを通じて要求されたベースブランチへ、指定がなければリポジトリのリモートデフォルトブランチへ反映し、その後、マージ済みのブランチを clean-branches に渡して、プロジェクトが宣言したクリーンアップコマンドでそのワークツリーとローカルブランチをクリーンアップさせる。実際の PR マージやそのマージ後のクリーンアップには常にこのスキルを使用する。既存の PR を検査、完了、着地、マージするリクエスト、PR を作成してマージする、意味のあるコミットを保持する、すでにマージされたワークツリーをクリーンアップする場合も含む。既存のマージは重複させずに報告する。リポジトリに蓄積されたブランチとワークツリーのスイープは clean-branches に属する。
AI の画像、動画、音声ワークフロー向けに Modellix の統合 API を連携する。ユーザーが画像の生成や編集、動画の作成や変換、音声合成、音声の文字起こし、声のクローン、バーチャル試着を行いたいとき、または任意の Modellix モデル API を呼び出したいときにこのスキルを使用する。ユーザーが Modellix、メディア生成向けの model-as-a-service、あるいは統合 API 経由の Qwen、Wan、Seedream、Seedance、Kling、Hailuo、MiniMax、Whisper、CosyVoice などのプロバイダーに言及したとき、または Modellix モデルのリクエスト schema、OpenAPI 契約、必須入力フィールドを求めたときにも起動する。CLI が利用可能な場合は常に、手書きの REST ポーリングよりも modellix-cli（model get-schema、model run --wait、task download、doctor、model list）を優先する。
OCaml コードや dune プロジェクトの作成、レビュー、デバッグ、解説に使用します。ユーザーが OCaml、.ml/.mli ファイル、dune、dune-project、opam、Alcotest、qcheck、shrinking、counterexamples、プロパティベーステスト、ミューテーションテスト、OCaml で書かれた kata や演習に言及した場合、または JS/TS/PHP のロジックを OCaml に変換するよう求めた場合に使用します。コンパイラーエラーのある OCaml コードを貼り付けて「ここは何がおかしい？」と尋ねたり、新しい dune プロジェクトのセットアップや、JS/TS で既に知っている処理の OCaml での慣用的な書き方を尋ねたりした場合も対象です。ユーザーは JS/TS/PHP の経験豊富な開発者ですが、OCaml は初心者です。一般的なプログラミング能力は高く、OCaml 固有の知識はないものとして説明してください。逆にしてはいけません。F#、ReasonML/ReScript、Standard ML、その他の ML 系言語には、ユーザーが OCaml と明示的に比較している場合を除き、使用しないでください。
OpenHarmony ゲート CI のサブセット（copyright、CodeArts C/C++）に加え、追加のローカルチェック（pylint/flake8、shellcheck/bashate、gn format）をカバーするローカルコード品質チェックを実行します。ゲート失敗を減らすためにコミット前に使用します。トリガー: /oh-precommit-codecheck、「门禁检查」、「门禁预检」、「检查代码」、「run codecheck」、「check code quality」、「lint my code」、「代码检查」、またはコード実装完了後。使用時機: git commit 前、PR 作成前、C/C++/Python/Shell/GN ファイルの変更後、ゲート CI が codecheck の欠陥で失敗したとき、またはゲートが何を検出するかをプレビューしたいとき。
NVIDIA ハードウェア上で科学計算向け Python を GPU で高速化し、結果が正しく、より速いことを検証します。CUDA/GPU の最適化、CPU がボトルネックとなる NumPy、SciPy、pandas、scikit-learn、NetworkX、scikit-image、ベクトル検索、画像処理、グラフ、シミュレーション、ファイル I/O のワークロード、CuPy、cuDF、cuML、cuGraph、cuVS、cuCIM、KvikIO、Warp、Newton、Numba-CUDA、RAFT に関する質問、プロファイリング、メモリ転送、カーネル、マルチ GPU のボトルネックに使用します。大規模なデータ並列 Python コードが遅く、GPU 高速化が有効そうな場合は、ユーザーが CUDA と明示していなくても使用します。
PyTorch標準のscaled_dot_product_attention（PyTorch 2.2以降）またはflash-attnライブラリを使用して、TransformerモデルでFlash Attentionを有効にします。マルチクエリアテンション、スライディングウィンドウアテンション、H100でのFP8（FlashAttention-3）にも対応します。高速化のプロファイリング、ベースラインとの精度比較、インストールやGPUサポートのエラーのトラブルシューティングを扱います。512トークンを超える長いシーケンスでTransformerを学習・実行するとき、標準アテンションでGPUメモリが不足するとき、推論のボトルネックがアテンションのとき、PyTorchモデルをflashバックエンドに切り替えるとき、またはH100 GPUでアテンションを調整するときに使用します。CPU推論、V100 GPU、256トークン未満のシーケンスには使用しません。他のアテンション方式にはxFormersを検討してください。
最小構成のターミナル用コーディングハーネスPiを使った開発と利用に対応します。Piのインストール、プロバイダー／モデル／設定／環境変数の構成、Piのスキル／拡張機能／パッケージ／テーマ／プロンプトテンプレートの作成、SDK経由でのPiの組み込み、RPCまたはJSONイベントストリームによる統合、セッションの解析、llama.cppルーター経由でのローカルモデルの実行、カスタムPiプロバイダーやTUIコンポーネントの開発、pi-subagents（委任／オーケストレーション）、pi-mcp-adapter（MCPサーバー）、pi-interview（対話型フォーム）、pi-web-access（ウェブ検索、取得、動画理解）などのエコシステムパッケージの利用に使用します。
ユーザーが Portaly のデジタル商品チェックアウトを統合できるよう支援します —— クリエイターのデジタル商品を一覧表示し、購入者が Portaly のホスト型チェックアウトで単一商品またはカスタムバンドルを購入できるようにし、署名付き webhook コールバックに対応します。テストモードも扱います —— どのテストカードを使うか、またテスト購入でメールが送信されず、どの売上数値にも表示されない理由。ユーザーが Portaly のデジタル商品、Portaly を基盤に自サイトでコース/ダウンロード/テンプレートを販売すること、"powered by Portaly" ストアフロントの構築、Portaly 商品のバンドル価格設定、Portaly 商品の公開または非公開（自サイトからの販売停止）、あるいは Portaly のテスト決済、テストカード、サンドボックス注文、届かない注文確認メールのトラブルシューティングについて言及した場合にトリガーされます。
pymoo を使って Python で単一目的および多目的最適化問題を解きます。NSGA-II、NSGA-III、MOEA/D、SPEA2、RVEA、GA、DE、PSO を使用します。カスタム問題（Problem、ElementwiseProblem、FunctionalProblem）、制約処理、混合変数問題、ZDT/DTLZ/WFG ベンチマーク、遺伝的演算子、並列評価、パレートフロントの可視化、多基準意思決定を扱います。競合する目的間のパレート最適なトレードオフを見つける場合、制約付きまたは混合変数問題を定義して進化アルゴリズムを選ぶ場合、標準テスト問題でアルゴリズムを評価する場合、交叉または突然変異演算子をカスタマイズする場合、パレートフロントから解を選ぶ場合に使用します。勾配ベースまたは凸最適化のソルバーには向きません。
対解析対策ゲートウェイ。オーケストレーション: パッカー識別 → 簡易アンパック → 強力パッカー解除 → 難読化解除。サブスキル: [[re-packer-id]] [[re-unpack-simple]] [[re-unpack-advanced]] [[re-deobfuscate]] [[re-evasion]]。トリガー: アンパック、パッカー検出、パッカー識別、パッカー、UPX、VMProtect、Themida、アンチデバッグ、難読化解除、ジャンクコード、unpack、anti-analysis。
ソフトウェアリバースエンジニアリングのコアゲートウェイ(共通基盤)。オーケストレーション: 初動調査 → フォーマット解析 → デコンパイル → デバッグ/トレース → メモリ。サブスキル: [[re-address-space]] [[re-triage]] [[re-format-pe]] [[re-format-elf]] [[re-format-macho]] [[re-imports]] [[re-ghidra]] [[re-ida]] [[re-radare2]] [[re-gdb]] [[re-x64dbg]] [[re-lldb]] [[re-tracing]] [[re-memdump]] [[re-windbg]] [[re-binaryninja]] [[re-emulation]] [[re-shellcode]] [[re-kernel]] [[re-game]] [[re-go]] [[re-rust]] [[re-plugin-dev]] [[re-hypervisor]] [[re-anti-cheat]]、[[re-cpp-abi]]、[[re-swift]]、[[re-zig]]、[[re-nim]]、[[re-fp-runtime]]、[[re-variant]]、[[re-mips]]、[[re-arm]]、[[re-riscv]]。トリガー: 静的解析、このプログラムのロジックを見る、デコンパイル、このバイナリをリバースする、binary analysis。
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。