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
Syncfusion Spreadsheet コンポーネントを使用して Excel のような UI を必要とする Windows Forms アプリケーションにこの skill を使用する。Excel（.xlsx、.xls）ファイルの作成、表示、編集、数式、フィルタリング、並べ替え、セルの書式設定の使用でトリガーする。ユーザーがスプレッドシートファイル（"open xlsx"、"load Excel file"、"add Syncfusion spreadsheet"）に言及した場合にもトリガーする。UI コンポーネントを伴わない単独のファイル処理にはトリガーしない。
Syncfusion Spreadsheet コンポーネントを使用して Excel のような UI を必要とする WPF アプリケーションにこの skill を使用する。Excel（.xlsx、.xls）ファイルの作成、表示、編集、数式、フィルタリング、並べ替え、セルの書式設定の使用でトリガーする。ユーザーがスプレッドシートファイル（"open xlsx"、"load Excel file"、"add Syncfusion spreadsheet"）に言及した場合にもトリガーする。UI コンポーネントを伴わない単独のファイル処理にはトリガーしない。
最新の Tailwind ドキュメントを使用して Tailwind CSS プロジェクトを構築、レビュー、デバッグ、設定、移行する。Tailwind CSS v4.3 のユーティリティ、CSS ファースト設定、テーマ変数、Vite/PostCSS/CLI/webpack/Turbopack のセットアップ、ソース検出、バリアント、レスポンシブデザイン、ダークモード、Preflight、カスタムユーティリティ、@apply/@reference、Prettier のクラスソート、v3 から v4 へのアップグレードに使用する。
globals.css ファイル内の CSS カスタムプロパティ / Tailwind v4 デザイントークンの統合、重複排除、削減を行うときに使用します。"reduce tokens"、"standardize design tokens"、"too many tokens"、"dedupe globals.css"、"shrink @theme inline"、"collapse similar colors" といったリクエスト、または視覚的な結果を変えずにトークン数を減らすことを目的とするあらゆるタスクで発動します。@theme inline、--color-* エイリアス、:root/.dark/.dashboard-page ブロック、デッドトークン分析、類似値の統合、単一使用のインライン化、Tailwind v4 の任意値エスケープ構文を扱います。
Raycaster、ポインターとタッチの座標変換、ホバー/選択状態、カメラコントロール、ドラッグ、キーボード入力、ワールド座標からスクリーン座標への投影を用いて Three.js のインタラクションを実装・デバッグする。オブジェクトのピッキング、OrbitControls や PointerLockControls の追加、マウス/タッチ入力の処理、インタラクティブな 3D 挙動の修正に使用する。トリガー：Three.js interaction、Raycaster、raycast、picking、click mesh、hover、object selection、OrbitControls、drag controls、pointer events、touch controls。
ShaderMaterial、RawShaderMaterial、uniforms、varyings、GLSL の頂点・フラグメントプログラム、テクスチャサンプリング、プロシージャルエフェクト、onBeforeCompile 拡張、shader chunks、インスタンシング、GPU パフォーマンスチェックを用いて Three.js シェーダーを作成・デバッグする。カスタム GLSL の記述、組み込みマテリアルの拡張、shader uniforms のアニメーション、シェーダーのコンパイル・座標空間・レンダリングの問題の診断に使用する。トリガー：Three.js shader、ShaderMaterial、RawShaderMaterial、GLSL、uniforms、varyings、onBeforeCompile、fragment shader、vertex shader、fresnel、displacement、shader chunk。
NVIDIA Megatron-Core を使い、テンソル、パイプライン、シーケンス、コンテキスト、エキスパート並列処理で、2B～462B パラメーターの大規模言語モデルをトレーニングします。H100 での FP8 と Mixtral 形式モデルの MoE 設定も扱います。TP/PP/DP/CP のサイズ選択、分散トレーニングの開始、マイクロバッチサイズの調整、低い MFU、メモリ不足エラー、損失の発散への対処を解説します。NVIDIA A100/H100 GPU で 10B を超えるモデルをトレーニングする場合、LLaMA 形式モデル向けに 3D 並列処理を設定する場合、MoE トレーニング用にエキスパート並列処理を構成する場合、または MFU を 40～47% に近づけたい場合に使用します。70B 未満のモデルやより簡単な構成には、代わりに PyTorch FSDP、DeepSpeed、または HuggingFace Accelerate を使用してください。
UiPath API Workflow アシスタント — `uip api-workflow` 向けの JSON ワークフローを作成、実行、検証、パッケージ化、公開、デプロイ、トラブルシューティングする。`Workflow.json` / API workflow プロジェクトの作成・編集時は必ず読み込む。`evals/` がある場合はテスト先行（TDD）。Sequence、Assign、JavaScript、If（#Wrapper/#Then/#Else）、ForEach、DoWhile、Break、TryCatch、Wait、Response、ネストを扱う。ファイルは File to Base64 / Base64 to File（`$helpers.file.*`、`serializeData()`、`--input-file`/`--output-dir`）で JobAttachment 参照として扱う。HTTP / IS コネクターアクティビティは `uip api-workflow registry` 経由。操作：実行、IS 接続、パッケージ化/公開/デプロイ。テスト/評価：`evals/<scope>/eval-sets/` データセット（完全一致、Evaluations パネル）。グリーンになるまでループする。トリガー：API workflow、プロジェクトタイプ \"Api\"、`document.dsl`/`do[]` を含む JSON、これらのアクティビティタイプ、またはファイル/base64 の処理。Agent 評価（`evals/eval-sets/`、scope なし）およびコーディングエージェント→uipath-agents。Flow とその評価→uipath-maestro-flow。.xaml/コーディング RPA→uipath-rpa。Coded Apps→uipath-coded-apps。
機能仕様から本番環境対応の C# Unity コードを生成する。既存のコードベースを分析し、適切なアーキテクチャパターンを選択して、コードとテストを生成する。トリガー：/unity-code-gen、'generer script Unity'、'creer composant'、'nouveau MonoBehaviour'、'creer ScriptableObject'、'generer code Unity'、'nouveau systeme Unity'、'ajouter feature Unity'。ユーザーが Unity で新しいスクリプト、コンポーネント、システム、機能の作成を求めたときに使用する。プロジェクトの規約に従った C# ファイルを、対応する NUnit テストとともに生成する。
公式ドキュメント（references/llms-txt.md）に基づき、LoRA と QLoRA を使ってより高速かつ低メモリでトレーニングするライブラリ Unsloth による大規模言語モデルのファインチューニングを案内します。Unsloth で LLM の LoRA または QLoRA ファインチューニングを設定する場合、トレーニング中の GPU メモリ使用量を削減する場合、Unsloth の機能や API を調べる場合、トレーニングコードをデバッグする場合、またはベストプラクティスを学ぶ場合に使用します。Unsloth を使わず、通常の Hugging Face Transformers または PEFT で行う一般的なモデルのトレーニングには対応しません。
コードベース全体またはユーザー指定の範囲にわたって保守性の問題を見つけて修正し、TypeScript の型安全性を明示的にサポートする。重複、コードスメル、過度な複雑さ、不適切な合成、巨大なファイル、紛らわしい名前、デッドコード、弱い境界、型ハック、安全でないアサーション、抑制されたエラー、一貫性のないパターンを除去する。ユーザーが「unsmell」と言ったとき、コードベースのクリーンアップやリファクタリングを求めたとき、重複やスメルの除去を求めたとき、または特定の領域をよりシンプルに、安全に、保守しやすくしたいときに使用。
React、Next.js、Web アプリケーション向けの Velt Comments の実装パターンとベストプラクティス。協調コメント機能、コメントモード（Freestyle、Popover、Stream、Text、Page）、リッチテキストエディターのコメント（TipTap、SlateJS、Lexical）、Apryse WebViewer（PDF/docx）のコメント、メディアプレーヤーのコメント、チャートのコメント、コメントサイドバーの設定とカスタマイズ（embed モード、floating モード、focused thread、V2 サイドバー）、プライバシー保護のための accessModes によるサイドバーフィルタリング、isAnnotationPrivate() による可視性ルーティング、重複送信を防ぐ CommentDialogActionService.isSubmitInFlight()、AI 提案の承認・却下 UI 向けの VeltCommentDialogAgentSuggestion プリミティブ、REST API によるエージェントコメント注釈（agentSource/agentId/executionId を含む agent block、エージェント固有の GET フィルター、suggestionAccepted/suggestionRejected クライアントイベント、sourceType "agent" の UI レンダリング）の追加、またはテンプレート変数（velt-data、velt-if、velt-class）による Comment Bubble / Comment Dialog / Comment Tool のワイヤーフレームスロットのバインディングに使用します。
React プロジェクト向けに Vite 7 を設定・最適化する。ビルドツール、dev server、プラグイン、HMR、chunk splitting、Environment API、Rolldown 統合を扱う。Vite のセットアップ、ビルド設定、bundle の最適化、プラグイン管理、dev server のトラブルシューティングに使用する。トリガー: vite、vite config、vite plugin、HMR、dev server、build optimization、chunk splitting、rolldown、vite proxy、environment api、rolldown-vite。
TanStack Router の Vue バインディング：RouterProvider、useRouter、useRouterState、useMatch、useMatches、useLocation、useSearch、useParams、useNavigate、useLoaderData、useLoaderDeps、useRouteContext、useBlocker、useCanGoBack、Link、Navigate、Outlet、CatchBoundary、ErrorComponent、Html、Body。Ref<T> を返す点、defineComponent、h() レンダー関数、provide/inject、computed refs など Vue 固有のパターン。
Weights & Biases（W&B、wandb）で機械学習の実験を記録、追跡します。メトリクス、ハイパーパラメーター、チェックポイント、スイープ、系譜情報付きアーティファクト、モデルレジストリ、カスタムチャート、共有可能なレポートを扱います。PyTorch、HuggingFace Transformers、PyTorch Lightning、Keras/TensorFlow との連携も含みます。トレーニング実行を記録して構成間で比較する場合、自動ハイパーパラメーター探索を実行する場合、データセットやモデルをアーティファクトとしてバージョン管理する場合、モデルのバージョンを登録する場合、またはチームのワークスペースで結果を共有する場合に使用します。オフラインまたは接続が不安定な環境でのトレーニングに wandb.init を設定する場合にも使用します。ML の実行以外での一般的なデータのバージョン管理には対応しません。
複数の独立した角度（構造/ファイル別、内容/意味別、git 履歴/時間別、エンティティ/ドメイン別、エラーパス別、代替ストレージパス、設定/レルム次元など）からの並行ブラインド検索を行い、その後、マージ段階で障壁を設けて、永続的な SEEN セットに対して重複排除し、どの角度もカバーしなかったものを列挙する。各検索者は同じラウンドで他の検索者が何を見つけたかを知らない。単一の検索戦略では不完全であることが分かっている場合に使用：「すべての X を見つける」、セキュリティレビュー、「どこで壊れるか？」、データフロー追跡。/work-sweep で呼び出す。
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。