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
Motion for React（motion/react、motion@13）で UI アニメーションを構築、レビュー、デバッグ、移行、または計画する。React/Next/Vite 向け：motion.div、AnimatePresence、variants、ジェスチャー、ドラッグ、layout/layoutId、LazyMotion、useScroll、useAnimate、MotionValues、animateView、AnimateView（motion/react-animate-view、React 19.3）、arc()、スプリングバウンス、Reorder グリッド、reducedMotion、framer-motion→motion、Motion 13 isValidProp、CSS/WAAPI/View Transitions、マイクロインタラクション、ページトランジション、アクセシビリティ、パフォーマンス安全なアニメーション。Vue、vanilla のみの Motion、React Native、または非インタラクティブな映像/動画には、プロダクト UI に適応させる場合を除いて使用しない。
Karpathy による最小構成の PyTorch GPT 実装 nanoGPT（model.py、train.py）を提供します。CPU での文字レベル Shakespeare のトレーニング、マルチ GPU の torchrun による OpenWebText 上での GPT-2 124M の再現、事前学習済み GPT-2 チェックポイントのファインチューニング、独自テキストでのトレーニングのワークフローを含みます。GPT と Transformer ブロックの仕組みを一から学ぶ場合、CPU または単一 GPU で小規模なトレーニング実験を行う場合、通常の PyTorch で Transformer の派生モデルを変更する場合、文字レベルまたは BPE のバイナリデータセットを準備する場合、nanoGPT のメモリ不足や学習速度の問題を解決する場合に使用します。本番環境や大規模分散トレーニングには適しません。代わりに HuggingFace Transformers または Megatron-LM を使用してください。
周囲の技術が許す限り、TypeScript と JavaScript のコードで `neverthrow` ベースの戻り値を要求する。単独の関数、エクスポートされたモジュール関数、クラスメソッド、オブジェクトメソッド、サービスのメソッド、リポジトリのメソッドなど、シグネチャで成功と失敗の結果型を明示すべき類似の API を作成、リファクタリング、レビュー、拡張するときに使用する。同期コードでは `Result<T, E>` を、非同期コードでは `ResultAsync<T, E>` を優先する。フレームワーク、ライブラリ、ランタイムインターフェース、または外部から課された契約が互換性を持たず、異なる戻り値の形を要求する場合にのみ、`neverthrow` の戻り値を省略する。
AI チャット UI 向けに Nexus UI コンポーネントをインストールして組み合わせる — prompt input、model selector、suggestions、attachments、message、thread、citation、reasoning、text shimmer、image、feedback bar、toaster、chain of thought、tool、questions、AI SDK のパターン。@nexus-ui レジストリの使用や components/nexus-ui 配下の Nexus UI ソースで有効化される。
(NS) 人間向けのプロジェクトドキュメント——README、docs/ ガイド、ランブック、コントリビューター向け markdown——を作成・編集する。ユーザーがドキュメント、README の更新、ハウツーガイド、docs/ のコンテンツを求めたときに使用する——"write docs" ではなく "explain how to use" と言った場合でもよい。技術スタック非依存で、AGENTS.md のプロジェクト構成に従う。コードコメント、ソース内の API ドックブロック、requirements.md、SDD のバージョン成果物には使用しない（PM スキルを使用）。
(NS) 独自性のあるプロダクション向け UI——レイアウト、タイポグラフィ、モーション、コンポーネントの磨き込みにより、ありがちな AI っぽさを回避する。ユーザーがページ、コンポーネント、ダッシュボード、フォーム、デザインブリーフの作業を構築・改善するとき、またはより良い UI/UX を求めたときに使用する——"design" と言っていなくてもよい。docs/context/design-brief.md がある場合は読み込む。バックエンドのみの作業、要件の作成、SDD の全体オーケストレーションには使用しない（ns-spec-driven を使用）。
Opper CLI（`opper` コマンド、npm パッケージ `@opperai/cli`）を使って、ターミナルから Opper を操作します。サインイン、関数の呼び出し、トレースの確認、使用量とコストの追跡、画像生成、バンドルされたスキルのインストール、AI コードエディターの設定、推論を Opper 経由でルーティングするコーディングエージェント（Claude Code、OpenCode、Codex、Hermes、Pi）の起動に利用します。ユーザーが `opper` コマンド、Opper CLI、opper-ai/cli、`@opperai/cli`、`opper launch` に言及した場合、またはシェルコマンド、エディター設定、ローカルでの秘密鍵の受け渡し、エージェント起動ワークフローを明示的に求めた場合に、このスキルを使用します。エージェント支援によるセットアップ、プラットフォーム管理、モデルテストには opper-mcp を優先します。正確な引数を確認するには、必ず `opper <subcommand> --help` を実行してください。ヘルプ出力が正式なリファレンスです。
`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。
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）。
タスクが決済、請求、サブスクリプションに関わる場合は積極的に読み込む。ユーザーが「add payments」「integrate Stripe」「set up subscriptions」「add a checkout flow」「handle billing webhooks」と言ったときに使用。Stripe、LemonSqueezy、Paddle の統合、チェックアウトセッション、サブスクリプションのライフサイクル管理、webhook の検証と処理、カスタマーポータル、従量課金、返金、PCI 準拠の考慮事項を扱う。
バックエンドなしで Mock データに基づくプロトタイプ UI を生成するスキル。Vue 3 + TypeScript + NuxtUI v4。別の ui-proto リポジトリ（例: peach-ui-proto-backoffice）の modules-task フォルダにタスクごとの画面を蓄積する。「프로토타입 만들어줘」「Mock 화면」「proto UI」「기획 화면 빠르게」「ui-proto 작업」「기획자 검토용 화면」「태스크 폴더 추가」といったキーワードでトリガーされる。入力として Spec ドキュメントが与えられると、自動的にチームモード（ラルフループ 5/10 回）に切り替わり、Spec なしで企画者が直接作業する場合はソロモードで動作する。実際の API 連携が必要な場合は peach-gen-ui を使用する。
プリンシパル級のアーキテクチャ、システム設計、トレードオフ分析、ADR、Clean Architecture、GoF、本番運用可能なマイクロサービス、Clean Code、アルゴリズム、ドメインモデリング/DDD、分散データ、API 契約、品質属性/ATAM、SRE/レジリエンス、セキュアアーキテクチャ、レガシーの進化、C4/arc42 ドキュメント、エンジニアリングオーナーシップ。アーキテクチャ/コードレビュー、技術戦略、パターン監査、コーディング標準、アルゴリズムやデータ構造の選択、Big O/パフォーマンス、データベース、一貫性、イベント、スケーラビリティ、SLO/信頼性、脅威モデリング、モダナイゼーション/移行、境界づけられたコンテキスト、集約、コンテキストマッピング、API のバージョニング/廃止、チームトポロジー、プラットフォームエンジニアリング、マルチサービス設計、または /principal-software-architect に使用する。証拠に基づく所見と、意思決定に関係する専門的なベースラインのみを生成する。
TOTVS Protheus のネイティブ関数の構文・パラメータ・戻り値、SX データディクショナリの構造（SX1-SX9、SIX）、REST API エンドポイントのパターン（FWRest、WsRestFul）、MV_* システムパラメータの挙動、SX3 フィールドの検証、または関数が制限付き・内部専用かどうかを調べる必要があるときに使用する。"funcao nativa"、"dicionario de dados"、"parametro MV_"、"campo SX3"、"API REST protheus"、"essa funcao e restrita" のようなポルトガル語の表現でもトリガーされる。
Quick 上で内部 Miovision サイトを構築/デプロイする — <site>.quick.mio.vision で配信される静的ファイルのフォルダで、アイデンティティ、db、realtime、AI、Snowflake、ユーザー単位の SaaS 連携（Jira/Confluence/Slack/Drive/Salesforce）、ファイルアップロード、マルチサイトデプロイ向けのゼロ設定のグローバル `quick.*` API を備える。内部 Miovision の Web サイト/アプリ/ツール/ダッシュボード、またはユーザーが Quick に言及したときに使用する。
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。