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
Cloudflare Workers 上で @modelcontextprotocol/sdk を使い TypeScript でステートレスな MCP サーバーを構築する。ツール、リソース、プロンプト、認証（API キー、OAuth、Zero Trust）のパターンを提供する。使用場面：API を LLM に公開する、Cloudflare サービス（D1、KV、R2、Vectorize）を統合する、またはエクスポート構文エラー、未クローズのトランスポート リーク、CORS の設定ミスのトラブルシューティング。
センスの良い UI アニメーションを、イージング、スプリング、レイアウトアニメーション、ジェスチャー、アクセシビリティとともにガイドする。Tailwind と Motion のパターンを扱う。使用場面：(1) 進入/退出アニメーションの実装、(2) イージングカーブの選択、(3) スプリングの設定、(4) レイアウトアニメーションと共有要素、(5) ドラッグ/スワイプジェスチャー、(6) マイクロインタラクション、(7) prefers-reduced-motion のアクセシビリティ確保。トリガー：animate、animation、easing、spring、transition、motion、layout、gesture、drag、swipe、reduced motion、framer motion。
Unity エディター向けのカスタムツールを作成する：カスタム inspector、ツールウィンドウ、drawer、menu item、wizard、asset processor。トリガー：/unity-editor-tools、/editor、'custom inspector'、'editor window'、'property drawer'、'menu item'、'editor tool'、'outil editeur'。Editor フォルダーに正しい assembly definition を付けた C# スクリプトを生成する。
ユーザーが GitHub Epic issue の作成、起草、計画を望むときに使用する本スキル——例えば "write an epic"、"I want to define a new initiative"、"scope out this strategic project"、"turn this idea into an epic"、"plan work that spans multiple features"、"start from a bounded context" など。ドメインの成果を定義するとき、機能に分割する前に大規模な取り組みを記録するとき、実装の詳細ではなくビジネス目標の観点で作業を説明するときにも使用。
ユーザーが TOTVS Protheus 上の ADVPL/TLPP エラーのデバッグ、診断、修正を求めたときに使用する——コンパイルエラー（構文、include の欠落、未宣言変数）、実行時障害（NIL アクセス、型の不一致、配列の範囲外）、パフォーマンス問題（遅いクエリ、メモリリーク）、データベースロック（RecLock タイムアウト、デッドロック）、または AppServer のログ／クラッシュ解析。"erro de compilacao"、"erro em tempo de execucao"、"travou o lock"、"RecLock nao libera"、"performance lenta"、"analisar log do appserver" のようなポルトガル語の表現や、貼り付けられた Protheus のスタックトレース／エラーメッセージでもトリガーする。
20 年以上の経験を持つエリート AI/ML シニアエンジニア。Claude を世界水準の AI 研究者兼エンジニアに変え、本番グレードの ML システム、LLM、transformer、コンピュータビジョンソリューションを構築できるようにします。使用場面：(1) ML/DL モデルをゼロから構築またはファインチューニング、(2) ニューラルネットワークアーキテクチャの設計、(3) LLM、transformer、アテンション機構の実装、(4) コンピュータビジョンタスク（物体検出、セグメンテーション、GAN）、(5) NLP タスク（NER、感情分析、埋め込み）、(6) MLOps と本番デプロイ、(7) データ前処理と特徴量エンジニアリング、(8) モデル最適化とデバッグ、(9) ML プロジェクトのクリーンコードレビュー、(10) 最適なライブラリとフレームワークの選択。トリガー：「ML」「AI」「deep learning」「neural network」「transformer」「LLM」「computer vision」「NLP」「TensorFlow」「PyTorch」「sklearn」「train model」「fine-tune」「embedding」「CNN」「RNN」「LSTM」「attention」「GPT」「BERT」「diffusion」「GAN」「object detection」「segmentation」。
Rust バイナリをリバースエンジニアリングします。旧式および v0 のシンボル方式のデマングル、単相化されたジェネリクスの識別、Result と Option の制御フロー、トレイトオブジェクトの vtable ディスパッチ、ソースパスやクレート名を漏らす panic 箇所の文字列を扱います。バイナリに rustc バージョン文字列、core::panicking、または _ZN/_R のマングル済みシンボルが含まれる場合、シンボルを削除したバイナリが予想外に大きい場合、Rust マルウェアや Rust サービスを解析する場合に使用します。
Androidアプリ開発（Kotlin）向けMedia3 / CameraXリファレンス。androidx.media3、androidx.camera。ExoPlayer、HLS / DASH / RTSP / SmoothStreaming、HlsInterstitialsAdsLoader、CMCD、MediaSession、MediaSessionService、MediaLibraryService、DRM、Compose UI（PlayerSurface）、ProcessCameraProvider、CameraSelector、ImageCapture、ImageAnalysis、VideoCapture、CameraInfo、CameraX Extensions、Camera2 Interop、Camera1移行。
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。