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
静的優先の Next.js 16 アーキテクチャパターン：動的スロットを持つキャッシュシェル、provider island、'use cache' 境界、リンクのプリロード戦略。静的レンダリングを最大化するために Next.js のルートを構築・リファクタリングするとき、動的パーソナライゼーションを伴う 'use cache' を実装するとき、エントリレンダラーと静的レンダラーを分割するとき、クライアント provider のスコープを設定するとき、プリフェッチ動作を調整するときに使用。'static shell'、'use cache pattern'、'dynamic slots'、'provider island'、'prefetch strategy'、'static first'、'cache boundary'、'route goes dynamic unexpectedly'、および静的/動的レンダリングが混在するあらゆる Next.js アーキテクチャ作業でトリガーされる。
JavaScript/TypeScript 向けの構造化診断コードライブラリ。エラーやその他の状態を、安定したコード、ドキュメント URL、実行可能なフィールドを持つ型付きで機械可読な `Diagnostic` インスタンスに変換する。プロジェクトが `nostics` をインポートする場合、または `defineDiagnostics`/`defineProdDiagnostics`、`Diagnostic` クラス、診断コードレジストリ、構造化エラー処理を扱う場合はいつでもこのスキルを使用する。reporter（`createConsoleReporter`、nostics/reporters/fetch の `createFetchReporter`、nostics/reporters/node の `createFileReporter`、nostics/reporters/dev の `createDevReporter`）、formatter（`formatDiagnostic`、`ansiFormatter`、`jsonFormatter`）、Vite プラグイン（@nostics/unplugin/strip-transform の `nosticsStrip`、@nostics/unplugin/dev-server-collector の `nosticsCollector`）も扱う。ライブラリの既存の `console.warn`/`console.error`/`warn()` ヘルパーやスローされる `Error` を診断に移行するときにも使用する：`references/migration.md` に従うこと。
可観測性の第一原理：ワイドイベント、高カーディナリティ、中核となる分析ループ、イベント vs メトリクス vs ログ、そして計装がデバッグにどうつながるか。トリガーフレーズ："what is observability", "why observability", "why Honeycomb", "events vs metrics vs logs", "why wide events", "what is high cardinality", "core analysis loop", "observability vs monitoring", "what is dimensionality", "explain observability"。
承認済みの Open Design 成果物（ゲーム UI、VFX、スキル、RIG、敵/Boss）を、ランタイムを劣化させずに Darkbone Archer へ引き継ぐ。Codex が Open Design のスタンドアロンを分析、移植、統合、レビューする必要があるとき、レスポンシブな Home、Map Select、Talent、Mask、Fusion、Victory、決算のデザインを適用するとき、Open Design の VFX/RIG ラボを Phaser に移植するとき、モックアップで省略された既存のアニメーションを保持するとき、またはマージ前に現行ランタイム・スタンドアロン・統合ランタイムの忠実度を証明するときに使用する。
Open WebUI の詳細ガイド：アーキテクチャ、認証、関数、パイプライン、API、RAG、スケーリング、デバッグ、隠し機能。Open WebUI の仕組みやデプロイ方法、認証（OAuth、LDAP、JWT）の設定、関数やパイプラインの作成、モデル（Ollama、OpenAI）の接続、RAG/ナレッジベースの設定、本番環境への拡張、問題のデバッグなど、Open WebUI に関するあらゆる質問に使用します。Open WebUI のコード（関数（filter、pipe、action）、パイプライン、設定、docker-compose）の作成にも使用します。トリガー（ロシア語）：веб-интерфейс、чат、база знаний、модель。
OpenAI の従来のステートレス API：Chat Completions（GPT-5、GPT-5-mini、GPT-5-nano、GPT-4o、GPT-4 Turbo）、Embeddings（text-embedding-3-small/large）、Images（DALL-E 3 生成、GPT-Image-1 編集）、Audio（Whisper 文字起こしと TTS）、Moderation。openai Node.js SDK とエッジランタイム向けの plain fetch、SSE ストリーミング、関数呼び出しとツール、JSON schema を使った構造化出力、ビジョン、GPT-5 の reasoning_effort と verbosity、エラー処理、レート制限を扱う。OpenAI をアプリに統合する、チャット補完をストリーミングする、RAG 用の埋め込みを生成する、画像を作成する、音声を文字起こしまたは合成する、コンテンツをモデレーションする、Cloudflare Workers 上で OpenAI 呼び出しをデプロイする、または 429 レート制限、401 無効な API キー、関数呼び出しの失敗、ストリーミング解析エラー、埋め込み次元の不一致、token 制限超過をデバッグする場合に使用する。
`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「$orca-cli」「Orca worktree」「child worktree」「spawn codex/claude in a worktree」「read/wait/send Orca terminal」「handoff」／「handover」／「give this to another agent」「Orca browser」「orca artifacts」「share skills」と言った場合に使用します。Orca の状態が関係する場合は、通常の git worktree、臨時の PTY、Computer Use より優先します。CLI、ファイルシステム、API では操作できない可視ウィンドウの GUI 操作が必要な場合に限り、Computer Use を使用します。
`orca` CLI を通じて、Orca 管理の worktree、フォルダーコンテキスト、ターミナル、リポジトリ、自動化、成果物、スキル共有、worktree コメント、Orca 内蔵ブラウザーを操作します。ユーザーが「$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。
`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。
オープンソースの GitHub リポジトリをコミュニティ標準とサプライチェーン衛生のベースラインに引き上げる：GitHub Community Standards ファイル（README チェック、LICENSE、CODE_OF_CONDUCT、CONTRIBUTING、SECURITY、issue + PR テンプレート）を scaffold し、Dependabot のバージョン更新、Dependency Review action、OpenSSF Scorecard、CodeQL（該当する場合）を接続し、Dependabot アラートとシークレットスキャンを確認し、OpenSSF Best Practices Badge リンクを追加する。ユーザーが "set up OSS hygiene"、"make this repo open-source-ready"、"add community health files"、"wire dependabot"、"add scorecard"、"OSSF badge"、"supply chain hardening" と言ったとき、または公開リポジトリで /oss-hygiene を呼び出したときに使用する。冪等——再実行しても安全。テンプレートと diff を取り、上書き前に確認する。/gh-bootstrap（マージボタン + ブランチ保護）や /safe-settings（組織規模の設定 as code）とは異なる：マージや組織ポリシーではなく、コントリビューター向けとサプライチェーンの面に焦点を当てる。/gh-bootstrap の後に実行し、リポジトリを告知する前に実行する。
Outlines（dottxt.ai）を使用し、LLMから必ず有効な構造化出力を生成します。有限状態機械でトークンサンプリングを制約し、JSONスキーマ、Pydanticモデル、正規表現、選択肢リスト、整数／浮動小数点型に対応。Transformers、llama.cpp、vLLM、および一部のOpenAIバックエンドで利用できます。有効なJSONとして常に解析できる出力や、正規表現に一致する出力が必要な場合に使用します。ローカルモデルから型付きデータを抽出してPydanticモデルに格納する場合に使用します。テキストを固定カテゴリに分類する場合に使用します。vLLMまたはTransformersでバッチ構造化生成を行う場合に使用します。文法レベルでトークンサンプリングを制御する場合に使用します。自動リトライが必要なAPIモデルには適しません（Instructorを使用）。
このマシン上の OpenViking メモリプラグインを診断・修正する：プラグインのインストール（有効化、フック、MCP サーバー）、クライアント設定（ovcli.conf / ov.conf / OPENVIKING_* env）、OpenViking サーバーへの接続（到達性、401/403、/mcp）。メモリが「動かない」あらゆる場面で使用：<openviking-context> ブロックがない、recall が空、キャプチャが反映されない、MCP メモリツールの欠落や失敗、401/403、ステータスラインがオフライン、プラグインのインストール／更新やサーバー／キーの切り替え直後、またはユーザーがプラグインの状態を尋ねた場合。トリガー："memory not working"、"check OpenViking"、"plugin status"、"记忆没生效"、"插件状态"、"连不上 OpenViking"、"recall 为空"、"401"。
Phaser 4 + Capacitor のモバイル プロジェクトで AppLovin 公式の MAX Cordova ネイティブ プラグインを通じてメディエーション広告を導入するときに使用する。iOS/Android のプラグイン統合、バナー、インタースティシャルとリワード動画、フルスクリーン広告枠のサイレント事前読み込みとバナーのオンデマンド生成、広告枠ごとの独立した読み込み再試行、動画利用不可の通知とプライバシー確認を扱う。Phaser Web やミニゲームの広告実装には使用しない。
実際に機能する最も怠惰な解、つまり最も単純で、最短で、最も最小限のものを強制する。すべてを見てきたシニア開発者になりきる：そのタスクがそもそも存在する必要があるかを問い（YAGNI）、自作コードより標準ライブラリを、依存関係よりネイティブのプラットフォーム機能を、50 行より 1 行を選ぶ。強度レベル lite、full（既定）、ultra に対応。ユーザーが "ponytail"、"be lazy"、"lazy mode"、"simplest solution"、"minimal solution"、"yagni"、"do less"、"shortest path" と言ったとき、および過剰設計、肥大化、ボイラープレート、不要な依存関係について不満を述べたときに使用する。
コードベースから分析トラッキングの現状をリバースエンジニアリングする。SDK 呼び出し、ID 管理、計装パターンをスキャンし、事実に基づく棚卸しを作成する — 推奨事項ではない。.telemetry/current-state.yaml とタイムスタンプ付きの監査レポートを出力する。現在何がトラッキングされているかを知りたい場合、既存の分析を監査する場合、新しい計画を設計する前にトラッキングの実態を記録する場合、'what analytics do we have'、'what events are tracked'、'scan for tracking'、'tracking inventory' に該当する場合に使用する。
システム信頼性のための Python パターン —— バックグラウンドジョブとタスクキュー（Celery、async）、耐障害性と復旧（tenacity によるリトライ、バックオフ、タイムアウト、サーキットブレーカー）、可観測性（structlog による構造化ログ、メトリクス、分散トレーシング、ゴールデンシグナル）。非同期ワーカーの構築、タスクのキューイング、一時的なネットワーク/IO 障害の処理、本番向けの Python サービスの計装、リトライポリシーの設計、ログやトレーシングの設定、またはこれらのシステム信頼性の関心事の任意の組み合わせに使用する。言語イディオムや型の健全性（`writing-python` を使用）やプロジェクトのセットアップと依存関係管理（`uv` を使用）には使用しない。
Python パッケージに静的型チェックをセットアップします — mypy、pyright、basedpyright、ty の選択、厳格な構成、モジュール単位のオーバーライド、py.typed の同梱 — さらに型チェックエラーを修正します。ユーザーが 'add type checking'、'set up mypy'、'pyright errors'、'make this package typed' と言った場合に使用します。lint やフォーマットの失敗、テストの失敗、実行時バグ、チェッカーを実行する CI ワークフローには使用しません。
thoughtbot のベストプラクティスに基づき、Ruby on Rails アプリの包括的なコード監査を行う。ユーザーが Rails アプリのコード監査、コードレビュー、品質評価、分析を依頼したときにこのスキルを使う。このスキルはコードベース全体を分析し、テストプラクティス（RSpec）、セキュリティ脆弱性、コード設計（スキニーコントローラー、ドメインモデル、ActiveModel を使った PORO）、Rails の規約、データベース最適化、Ruby のベストプラクティスに焦点を当てる。カテゴリ（テスト、セキュリティ、モデル、コントローラー、コード設計、ビュー）ごとにグループ化した詳細な markdown 監査レポートを、各カテゴリ内に重大度レベル（重大、高、中、低）を付けて出力する。
PR レビューコメントを信頼度スコアでトリアージして行動する——高スコアのものは修正し、低スコアのものには反論し、境界線上のものは確認する。インラインのレビュースレッド（diff 行にアンカーされたもの）と PR レベルのレビュー本文コメント（レビューとともに提出された要約、Age テーブルや Copilot の概要など）の両方を扱う。まず PR のビルドとマージ状態を確認し、コメントを処理する前にそれらを修正する。ユーザーが "respond to PR comments"、"handle review feedback"、"address PR reviews"、"fix the build"、"fix CI"、"fix merge conflicts" と言ったとき、または PR 番号を付けて /respond を呼び出したときに使用する。また、ユーザーが特定の PR に言及し、レビュアーの提案（Copilot、人間、bot）に対応したいときにもトリガーする。このスキルが投稿するすべての返信は "agent on behalf of;" の帰属行で終わり、レビュアーがそのコメントを人間本人ではなく人間に代わってエージェントが行ったものだと判別できるようにする。新しいレビューを生成するために使用しないこと——それは /copilot-review の役割である。
既存の RHDH Jira 作業が先に進める状態にあるかを判断する——RHIDP、RHDHPLAN、RHDHBUGS、RHDHSUPP を対象とする。課題、JQL の結果、スプリント、バックログをそのステータスの終了基準と照らして確認し、不足フィールド、階層の欠落、重複の可能性、未対応のコメント、陳腐化した作業、Feature Exploration の準備状況を報告する。「RHIDP-1234 は準備できているか」「これをリファインして」「バックログをリファインして」「バックログの衛生管理」「このエピックに足りないものは何か」「Feature Exploration チェックリストを実行して」「このうちどれが陳腐化しているか」に使用する。既存の作業を評価するものであり、新しい課題を起票したりスプリントを構築したりはしない。
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。