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 98,067 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
開発
OpenAI の Responses API（Chat Completions のステートフルな後継）でエージェント型 AI アプリを構築する。ターンをまたいで推論を保持し、マルチターン性能を 5% 向上させ、キャッシュ利用率を 40-80% 改善する。使用場面：永続的な推論を備えた AI エージェントの構築、外部ツール用の MCP サーバーの統合、組み込みの Code Interpreter/File Search/Web Search の使用、ステートフルな会話の管理、長時間タスク向けのバックグラウンド処理の実装、多態的な出力とサーバーサイドツールを得るための Chat Completions からの移行。
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。
`orca` CLI を通じて、Orca 管理の worktree、フォルダーコンテキスト、ターミナル、リポジトリ、自動化、成果物、スキル共有、worktree コメント、Orca 内蔵ブラウザーを操作します。ユーザーが「$orca-cli」「Orca worktree」「child worktree」「spawn codex/claude in a worktree」「read/wait/send Orca terminal」「handoff」／「handover」／「give this to another agent」「Orca browser」「orca artifacts」「share skills」と言った場合に使用します。Orca の状態が関係する場合は、通常の git worktree、臨時の PTY、Computer Use より優先します。CLI、ファイルシステム、API では操作できない可視ウィンドウの GUI 操作が必要な場合に限り、Computer Use を使用します。
初回の取得からタスクごとの実装まで、エンドツーエンドの Jira または GitHub の作業項目ワークフローを調整する。ユーザーが Jira チケット URL、GitHub issue URL、owner/repo/issue の座標を提供したとき、「work on ticket PROJECT-123」「work on issue owner/repo#42」「resume <work-item-key>」「continue this workflow」と言ったとき、または特定のフェーズを挙げずにステータスを尋ねたときにこのスキルを使用する。この最上位のコーディネーターは入力からプラットフォームを検出し、一致する playbook をジャストインタイムで読み込み、SKILL.md をルーティング層として保ち、実行負荷の高い作業を下流のスキルや同じ場所にあるユーティリティサブエージェントにディスパッチする。
prek（Rust 製の pre-commit）をあらゆるプロジェクトに導入し、言語/フレームワークに合わせた hook を提案する。使用場面：ユーザーが "add prek"、"set up pre-commit hooks"、"configure prek"、"what hooks should I use" と言った場合、または prek.toml がなく pre-commit チェックが役立つプロジェクトに気付いた場合。既存の prek.toml に新しい hook を追加したい、hook 設定を監査したい、pre-commit から prek へ移行したい場合にもトリガーする。Rust、Python、TypeScript/JavaScript、Go、Ruby、Shell プロジェクトを対象とする。husky、lint-staged、CI パイプラインの hook 設定には使用しない — このスキルは prek 専用である。
Python/React フルスタックプロジェクトのプロジェクト計画と機能分解。計画フェーズで機能要望、ユーザーストーリー、プロダクト要件を実装計画に分解するときに使用。影響を受けるファイルとモジュールの特定を導き、受け入れ基準を定義し、リスクを評価し、全体の複雑さを見積もる。モジュールマップ、リスク評価、受け入れ基準を生成する。対象外：アーキテクチャの意思決定（system-architecture を使用）、実装（python-backend-expert または react-frontend-expert を使用）、原子的なタスク分解（task-decomposition を使用）。
コンテキストセーフなフェーズ、検証基準、終了条件を備えた Web プロジェクト向けの構造化された計画ドキュメントを生成する。IMPLEMENTATION_PHASES.md と条件付きドキュメント（DATABASE_SCHEMA、API_ENDPOINTS、UI_COMPONENTS、CRITICAL_WORKFLOWS）を作成する。使用場面：新しい Cloudflare Workers/React プロジェクトの開始、既存アプリへの大規模機能の追加、大きな作業を管理可能なフェーズに分割する場合、コーディング開始前に検証済みの計画が必要な場合。
Quicknode 経由のブロックチェーン RPC とデータアクセス。エージェントが Base、Ethereum、Polygon、Solana、Unichain にまたがるオンチェーンデータ（残高、トークン価格、トランザクションステータス、gas 見積もり、ブロックデータ）を読み取る必要があるときに使用する。API key によるアクセスと、アカウント不要の x402 ウォレットベースの従量課金アクセスの両方をサポートする。トリガー：RPC、ブロックチェーンデータ、オンチェーンクエリ、トークン残高、gas 見積もり、ブロック番号、トランザクションレシート、Quicknode、x402。
Rails でバックグラウンドジョブを追加またはレビューするときに使用する。Active Job ワーカーを設定し、冪等性チェックを実装し、リトライ／破棄戦略を設定し、規模に応じて Solid Queue（Rails 8+）または Sidekiq を選定し、recurring.yml または sidekiq-cron で定期ジョブを定義する。トリガーワード：background job、Active Job、Solid Queue、Sidekiq、idempotency、retry、discard、recurring job、queue。
React 19 の新機能と API。Actions、useActionState、useFormStatus、useOptimistic、use() hook、Server Components、Server Actions、改善された ref の扱い、ドキュメントメタデータ、新しいコンパイラを扱う。使用する場合：ユーザーが "React 19"、"useActionState"、"useFormStatus"、"useOptimistic"、"use() hook"、"Server Components"、"Server Actions"、"React Compiler" に言及した場合、"React 19 features"、"Actions in React"、"ref as prop" について尋ねた場合。使用しない場合：React 18 以前 — 代わりに `react` スキルを使用、一般的なフォーム — 代わりに `react-forms` または `react-hook-form` スキルを使用。
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。