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 97,905 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
開発
DSPy（Stanford NLP）を使い、Signatures、モジュール（Predict、ChainOfThought、ReAct、ProgramOfThought）、オプティマイザー（BootstrapFewShot、MIPRO、BootstrapFinetune）で言語モデルプログラムを構築・最適化します。手書きのプロンプトを宣言的なシグネチャに置き換える場合、トレーニングデータとメトリクスに基づいてプロンプトを自動調整する場合、複数段階の RAG パイプラインや ReAct エージェント、分類器、構造化出力プログラムを構築する場合、または Anthropic、OpenAI、Ollama などのプロバイダーにまたがる最適化済み LM プログラムを保存・評価する場合に使用します。簡単なプロトタイプや単純なチェーンには適しません。手動プロンプトまたは LangChain を使用してください。
Electric の同期問題をトラブルシューティングする。CDN/プロキシのキャッシュキー設定ミスによるファストループ検出、古いキャッシュの診断（StaleCacheError）、CORS 設定ミスによる MissingHeadersError、409 shape 期限切れの処理、SSE プロキシバッファリング（nginx proxy_buffering off、Caddy flush_interval -1）、ローカル開発での HTTP/1.1 の 6 接続制限（Caddy HTTP/2 プロキシ）、レプリケーションスロットによる WAL 増加（max_slot_wal_keep_size）、Vercel CDN のキャッシュ問題、onError/バックオフの挙動を扱う。shape が更新を受信しない、同期が遅い、コンソールにエラーが表示されるときに読み込む。
Electric の shape リクエストを安全に転送するサーバーサイドプロキシを設定する。ELECTRIC_PROTOCOL_QUERY_PARAMS の転送、サーバーサイドの shape 定義（table、where、params）、content-encoding/content-length ヘッダーのクリーンアップ、electric-offset/electric-handle/electric-schema/electric-cursor ヘッダー用の CORS 設定、認証トークンの注入、Bun fetch の同時実行上限（BUN_CONFIG_MAX_HTTP_REQUESTS のデフォルトは 256）、ELECTRIC_SECRET/SOURCE_SECRET のサーバーサイド限定、WHERE の位置パラメータによるテナント分離、onError 401 でのトークン更新、サブセットのセキュリティ（AND セマンティクス）を扱う。プロキシルートの作成、認証の追加、Electric の CORS 設定を行うときに読み込む。
新機能のために Postgres スキーマと Electric の shape 定義を一緒に設計する。単一テーブルの shape 制約、複数の shape を使ったテーブル間結合、テナント分離のための WHERE 句の設計、帯域幅最適化のためのカラム選択、レプリカモードの選択（デフォルトか old_value 用の full か）、WHERE 句での enum キャスト、楽観的書き込みのための pg_current_xact_id() による txid ハンドシェイクの設定を扱う。Electric の shape で使用するデータベーステーブルを設計するときに読み込む。
Electrobun でデスクトップアプリを構築、スキャフォールド、デバッグ、出荷する — Bun をランタイムとしてネイティブ OS webview を使う超高速の TypeScript デスクトップアプリフレームワーク。このスキルは TypeScript によるクロスプラットフォームデスクトップアプリの構築に関する包括的なガイダンスを提供し、プロジェクトのスキャフォールディング、ウィンドウ管理、メイン↔webview 間の RPC 通信、ネイティブ UI 統合、自動更新、配布を扱う。ユーザーが Electrobun に言及した場合、TypeScript や Bun でデスクトップアプリを構築したい場合、BrowserWindow、BrowserView、メインプロセスと webview プロセス間の RPC、アプリのバンドル、クロスプラットフォームデスクトップ開発について質問した場合、メニュー、トレイアイコン、アップデーター設定、配布用パッケージングの支援が必要な場合にこのスキルを使用する。ユーザーが「デスクトップアプリ」と言い、Bun を使用または検討している場合にもトリガーする。一般的なトリガーには「create Electrobun app」「desktop application TypeScript」「Bun desktop app」「BrowserWindow」「webview RPC」「Electrobun tutorial」「desktop app updater」「cross-platform desktop」「macOS app with Bun」「Windows desktop app TypeScript」、または Web 技術と Bun ランタイムによるネイティブデスクトップアプリの構築に関するあらゆる議論が含まれる。
最新のドキュメントに基づいて Elysia および ElysiaJS アプリを構築、レビュー、デバッグ、テスト、移行、セキュア化、デプロイする。Bun または Node 上の Elysia サーバー、ルート、スキーマとバリデーション、ライフサイクルフック、プラグインとスコープ、ガード、マクロ、コンテキスト拡張、エラーハンドリング、Eden Treaty、OpenAPI、WebSocket、SSE、ランタイムアダプター、セキュリティアドバイザリ、本番準備、Elysia 1.4 から Elysia 2 beta（elysia@next、@elysia/codemod）への移行に使用する。db、Effect ランタイム、その他のアプリシングルトンを引数や decorate で渡すルートファクトリは拒否し、これらのモジュールは直接インポートすること。エンドポイントテストでは @elysia/eden の treaty(app) を使用すること——app.handle(new Request(...)) ヘルパーは禁止。
ADVPL/TLPP で SQL クエリを記述・レビュー・移行する必要があるときに使用する。生の TCQuery 文字列連結ではなく、BeginSQL/EndSQL ブロックとマクロ式（%table%、%xfilial%、%notDel%、%exp%、%Order%）を用いる -- INNER/LEFT JOIN パターン、集計（SUM/COUNT/GROUP BY/HAVING）、サブクエリ、列型宣言、TCSqlExec による DML、SQL インジェクション防止を扱う。"consulta SQL"、"query embutida"、"migrar TCQuery para BeginSQL"、"escrever SELECT com filial e notDel"、"montar JOIN em ADVPL" のようなポルトガル語の表現でもトリガーされる。
Flutter エンジン（//engine/src/flutter）の 2 つのリリース（例：3.47 と 3.44）間の変更について「what's new」リリース概要と diff ファイルを生成する。使用する場合：ユーザーから明示的に、エンジンの what's new の生成、Flutter エンジンリリースの diff、エンジンリリース概要の作成を求められたときにのみ有効化する。使用しない場合：コミット、個別ファイルの履歴、コードベース検索に関する一般的な質問には、エンジンリリースの diff や概要の生成を明示的に要求されない限り使用しない。
ユーザーが「execute this blueprint」「run the plan」「execute the plan」「start building from the plan」「implement the blueprint」「implement the plan」「continue the plan」「resume execution」「execute 01_milestone_name.md」「execute step 3」「run steps 3-5」「skip to step 4」を求めるときに、このスキルを使用する。
オープンソースツールの SwanLab で ML 実験を追跡します。swanlab.init、設定とメトリクスの記録、スカラーグラフ、メディア（画像、音声、テキスト、GIF、点群、分子）の記録に対応し、クラウド、ローカル（mode="local" と swanlab[dashboard]）、セルフホスト環境で利用できます。PyTorch、Transformers、PyTorch Lightning、Fastai との統合を含みます。トレーニング実行のメトリクスやハイパーパラメーターの記録、シード・チェックポイント・ハイパーパラメーター間の実行比較、マネージド SaaS の代わりにオフラインまたはセルフホストのダッシュボードを使用する場合、スカラーと一緒にメディアを記録する場合、Transformers、Lightning、Fastai のトレーニングループに追跡コールバックを追加する場合に使用します。Weights & Biases や MLflow など、他のトラッカーには適しません。
FinalRun のループ全体をオーケストレーションする — finalrun-generate-test で機能を調査してテストを作成し、finalrun-use-cli で実行し、CLI の成果物から失敗をトリアージして、実行がグリーンになるまでアプリコードまたはテストを修正する。"debug this failing FinalRun test"、"verify and fix the feature with FinalRun" のようなリクエスト、または UI 変更後の Definition-of-Done ループとしてトリガーする。
初心者から上級者までのトピックを網羅する GameMaker Studio 2 と GML の包括的な専門知識。オブジェクト作成、GML 構文、イベントシステム、データ構造、ファイル I/O、シェーダー、ネットワーキング、プラットフォーム固有の機能、パフォーマンス最適化、デバッグに関するガイダンスを提供。.gml ファイル、.yy ファイル、.yyp プロジェクト、または GameMaker 関連のタスクを扱うときに自動的に呼び出される。公式マニュアル（manual.gamemaker.io）を権威あるドキュメントとして参照。
Gemini embeddings API（gemini-embedding-001）で RAG システム、セマンティック検索、ドキュメントクラスタリングを構築する。ベクトル検索用に 768-3072 次元の埋め込みを生成し、Cloudflare Vectorize と統合し、8 種類のタスクタイプ（RETRIEVAL_QUERY、RETRIEVAL_DOCUMENT、SEMANTIC_SIMILARITY）を使って検索を最適化する。用途：Google の埋め込みによるベクトル検索の実装、検索拡張生成システムの構築、セマンティック検索機能の作成、意味によるドキュメントのクラスタリング、埋め込みと Cloudflare Vectorize の統合、次元サイズの最適化（128-3072）、次元不一致エラー、タスクタイプの選択ミス、レート制限の問題（無料枠 100 RPM）、ベクトル正規化の誤り、テキスト切り捨てエラー（2,048 token 上限）のトラブルシューティング。
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。