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
Axolotl による大規模言語モデルのファインチューニングを支援します。YAML トレーニング設定、LoRA と QLoRA、DPO・KTO・ORPO・GRPO による選好学習、マルチモーダルモデル、FSDP とマルチ GPU 構成、シーケンス（コンテキスト）並列化、NCCL 帯域幅テスト、データセット形式、vLLM と llmcompressor 向けの圧縮モデル保存、カスタム連携を扱います。Axolotl の YAML 設定の作成・デバッグ、ファインチューニング用データセット形式の選択、複数 GPU にまたがる FSDP または context_parallel_size の設定、DPO・KTO・ORPO・GRPO のトレーニング実行時に使用します。vLLM 推論用の圧縮モデル保存や、カスタム Axolotl プラグイン／連携の作成にも使用します。推論サービングや、Axolotl 外の一般的な Hugging Face Trainer スクリプトには使用しません。
Better Auth — フレームワーク非依存の TypeScript 認証・認可ライブラリ。セットアップ、メール/パスワード、ソーシャル OAuth（40 以上のプロバイダー）、パスキー、マジックリンク、2FA、組織、セッション、プラグイン、管理、フック、セキュリティ強化を扱う。Better Auth で認証を実装するときに使用する：auth インスタンスの設定、プロバイダーの追加、データベースアダプターの設定（Prisma、Drizzle、PostgreSQL、MySQL、SQLite、MongoDB）、フレームワークとの統合（Next.js、Nuxt、SvelteKit、Astro、Hono、Express、Elysia、Fastify、Expo）、セッションの管理、プラグインによる拡張。
アイデア、計画、アーキテクチャ、デバッグ手法、製品判断、リサーチテーマ、コードベースの疑問、代替案を、ユーザーのコードベースを変更せずに探索する読み取り専用のブレインストーミングモード。ユーザーが $brainstorm を呼び出すか、"brainstorm"、"brainstorming session"、"let's think"、"explore this"、"research only"、"read-only" と言うか、実装前に議論したいと求めた場合に使用する。ユーザーが明示的に実装、編集、書き込み、適用、コミット、インストール、その他の状態変更を求めるまでは読み取り専用を保つ。
Tabular Editor 2/3 を使って Power BI セマンティックモデルに対して C# スクリプトとマクロを記述・実行します。ユーザーが "C# script"、"Tabular Editor script"、"TOM scripting"、"MacroActions.json"、"XMLA" に言及した場合、または "automate model changes"、"bulk update measures"、"create calculation groups"、"write a macro"、"format DAX expressions"、"manage model metadata" を依頼した場合に自動的に呼び出します。
フロントエンドプロジェクト（Web およびモバイル Web）のアクセシビリティ（a11y）をチェックして修正する。Next.js、React、Vue、Angular を含む。ユーザーがアクセシビリティ、a11y、WCAG、スクリーンリーダー、音声コントロール、Voice View、キーボードナビゲーション、フォーカス管理、ARIA、セマンティック HTML、色のコントラスト、または HTML、React、Next.js、Vue などのフロントエンドコードのアクセシビリティ問題の修正について尋ねたときに使用する。ネイティブモバイルアプリ（React Native、iOS、Android）については reference を参照；パターンが異なる。
ABAP コードが Clean ABAP の原則に準拠しているか確認する。ユーザーが ABAP コードのクリーンコード準拠、コード品質、ベストプラクティス、Clean ABAP ガイドラインへの準拠について確認、検証、レビュー、または分析を求めた場合にこのスキルを使用する。トリガーには「check this ABAP code」「is this clean ABAP」「review my ABAP for clean code」「validate ABAP against clean code principles」「analyze ABAP code quality」などのリクエストが含まれる。
依存則（Dependency Rule）を軸にソフトウェアを構造化する。ソースコードの依存はフレームワークからユースケース、エンティティへと内側向きに依存する。ユーザーが「アーキテクチャの層」「依存則」「ポート＆アダプター（六角形アーキテクチャ）」「オニオンアーキテクチャ」「スsceaming アーキテクチャ」「ビジネスロジックはどこに置くべきか」「データベースから切り離す」「リライトなしでフレームワークを更换する」「ビジネスルールを独立させる UNIVERSALSAFE に言及した場合に使用する。コードがどの層に属するかの判断、コアロジックとインフラストラクチャの分離、モジュール境界の定義、フレームワークが自分のコードを呼ぶべきか逆 ссылку すべきかの議論でも発火する。コンポーネント原則、境界、SOLID を扱う。コードレベルの品質は clean-code を、ドメインモデリングは domain-driven-design を参照。
あらゆるコード変更に規律あるエンジニアリングワークフローを適用する。機能の実装、バグ修正、リファクタリングの際、コードを書く前（後ではなく）に使用する。orient → baseline → smallest change → test → verify → self-review の流れで進め、言語に依存しない厳格なゲート（大規模な再フォーマットを行わない、リンターと型チェッカーをクリーンに保つ、ビルドとテストをグリーンに保つ、インターフェース変更は追加的にする、セキュリティ不変条件を保護する）を徹底する。
任意のコードベースについて DeepWiki スタイルの構造化 wiki を生成し、開発者のオンボーディングを加速する。ユーザーが未知のリポジトリを理解、文書化、またはオンボーディングしたい場合にこのスキルを使用する。「このコードベースを説明して」「このリポジトリのドキュメントを生成して」「このプロジェクトを理解したい」「オンボーディングガイドを作成して」「アーキテクチャを整理して」「このコードベースはどう動くのか」といったリクエストを含む。ユーザーがリポジトリ URL やファイルツリーを提示して分析を求めた場合や、既存コードベースに新しいチームメンバーをオンボーディングする場合にも発動する。ユーザーが「wiki」や「オンボーディング」と言わなくても、コードベースを構造的に理解したい場合はこのスキルを発動する。
コードレビュー、デバッグ、アーキテクチャ分析、セキュリティ監査、リファクタリング、ドキュメント作成、比較証拠の判定、自律的な /goal 実行向けに、専門の OpenAI Codex CLI サブエージェントを起動するスキルです。プロジェクトの AGENTS.md チェーンを保持しながら、プロセス単位の開発者指示で各ペルソナを追加します。並列起動にも対応します。GPT-6-Astra の low、medium、high、xhigh、max、ultra 推論レベルと default／priority サービス階層、さらに GPT-5.6 と GPT-5.5 モデルに対応します。「delegate to Codex」「Codex Astra」「Astra subagent」「Codex subagent」「code review agent」「security audit」「refactor with Codex」「goal run」「autonomous goal」「have Codex weigh this」で起動します。
データ統合パイプラインの構築、産業データのクエリ、データモデルのデプロイ、アクセス制御の管理、産業資産、時系列、イベント、ファイルに接続するアプリの開発に使用します。REST API、SDK（Python/JavaScript）、データモデリング、抽出器、変換、Infrastructure as Codeによるデプロイにも使用してください。CDFでホストされる **Cognite Flows** カスタムWebアプリ（React、`@cognite/cli`、`@cognite/aura`を使ったAuraデザインシステムUI、アプリのホスティング、Viteによるローカル開発、デプロイ、認定）にも使用します。コアデータモデリング（CDM）では、CogniteAsset、CogniteTimeSeries、CogniteFileを扱う際に使用します。これらは資産、時系列、ファイルのCDM概念です。資産階層の構築、時系列データの登録、ファイルの作成とリンク、またはAPIリファレンスで"Asset"を検索する場合にも使用してください（CDM資産はInstances APIにあります。従来の/assetsエンドポイントは2026-10-15に非推奨となり、2027年12月31日に廃止されます）
AI 支援開発のための Compound Engineering ワークフロー。機能の計画、作業の実行、コードレビュー、学びの言語化の際に使用。Plan → Work → Review → Compound のループに従い、各エンジニアリング単位が後続の作業を容易にする。トリガー：plan this feature、implement this、review this code、compound learnings、create implementation plan、systematic development。
Garnish — Craft CMS に組み込まれたコントロールパネル用の JavaScript UI ツールキット。Craft CP で動作する JavaScript を書く、編集する、レビューするときは常に読み込みます — プラグインの CP アセット、カスタムフィールドタイプの JS、エレメントインデックスの JS、CP の webpack 設定、garnishjs をインポートする / window.Garnish を参照するコード。CP のアクセシビリティ、キーボード操作、ドラッグソート、CP の JS メモリ問題にも使用します。
分散ディープラーニングのトレーニングと I/O における DeepSpeed を扱います。ZeRO 最適化ステージ、パイプライン並列化、FP16／BF16／FP8 トレーニング、1-bit Adam、スパースアテンション、NVMe ストレージとホストまたは GPU テンソル間の高速転送を実現する DeepNVMe（aio_handle、gds_handle、async_io と gds オペレーター、ds_nvme_tune、ds_report）を含みます。大規模モデルのトレーニングで ZeRO ステージを設定する場合、混合精度または 1-bit Adam を有効にする場合、ZeRO-Infinity でパラメーターやオプティマイザー状態を NVMe にオフロードする場合、DeepNVMe のブロッキング／ノンブロッキング呼び出しでテンソルをファイルに読み書きする場合、ブロックサイズ、キュー深度、並列度などの NVMe I/O 設定を調整する場合に使用します。DeepSpeed を使わない通常の PyTorch DistributedDataParallel には使用しません。
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。