Skills

G

git-conflict-resolve

duc01226 / easyplatform

[Git] バックアップ、分析、レポートを伴って git merge/cherry-pick/rebase の競合を解決する必要があるときに使用する。

Git Flow、GitHub Flow、トランクベース開発、リリース管理など、Gitブランチ戦略設計の専門ガイドです。チームのワークフローを確立する場合や、バージョン管理の実践を改善する場合に使用します。

G

git-workflow-manager

jeremylongshore / tons-of-skills-marketplace

git ワークフローマネージャーの操作を管理する。DevOps 向けの自動有効化される skill

G

github-labels

laurigates / claude-plugins

gh CLI による GitHub ラベル — 一覧表示、適用、作成。PR や issue へのラベル付け、リポジトリにあるラベルの確認、新しいラベルの作成を行うときに使用する。

G

glove

porkytheblack / glove

glove-core、glove-facts、動的ゴール、フォーム準備、glove-react、glove-next、ツール、display、models、stores、memory、voice、image、作業環境などの Glove のプリミティブとパッケージに関するエキスパートガイド。完全なエージェントアプリ、ランタイムオーケストレーション、非推奨の Glovebox からの移行については glove-foundry スキルを使用。

G

go-ops

0xdarkmatter / claude-mods

Go の開発パターン、並行処理、エラーハンドリング、テスト、プロジェクト構造。対象: golang、go、goroutine、channel、context、errgroup、go test、go mod、go build、interface、ジェネリクス、テーブル駆動テスト、worker pool、sync.Mutex、sync.WaitGroup、pprof、go vet、golangci-lint、go workspace、関数オプション、ミドルウェア、http handler。

G

godot-programming-patterns

pbzona / godot-skills

Godot 4.xのSOLID設計、型付きシグナル、コマンドオブジェクト、Undo/Redo、オブジェクトプーリングを扱います。密結合したGDScriptのリファクタリング、肥大化したシーンの動作の分割、ポーリングからシグナルへの置き換え、キューや履歴用のアクション表現、実測された生成・解放の頻発の削減に使用します。

G

grill-me

mksglu / context-mode

共通認識に達し、意思決定ツリーの各分岐を解決するまで、計画や設計についてユーザーに徹底的に質問します。計画を厳しく検証したい、設計について徹底的に質問してほしい、または「grill me」と言及した場合に使用します。

G

gsap-astro

johnpolacek / animaxxing-skills

Astro アニメーションの構築やレビューに対応：GSAP のページ遷移、ClientRouter のスワップフック、永続化されたアイランド、セットアップの繰り返し、クリーンアップ。ナビゲーション後にアニメーションが表示されない、または重複する場合や、transition:animate と GSAP のどちらを選ぶか検討する場合に使用します。ClientRouter がない場合は gsap-vanilla を使用します。非表示コンテンツの復旧と初回ロードのパフォーマンスも扱います。単独のアイランドフレームワークや、個別の GSAP API に関する質問には対応しません。

H

help-add

nikolay-shirokov / cc-1c-skills

1С オブジェクト（処理、レポート、カタログ、ドキュメントなど）に組み込みヘルプを追加します。ユーザーがオブジェクトにヘルプ、help、組み込みヘルプの追加を求めたときに使用します

H

htmx-expert

lullabot / htmx-expert

ユーザーが htmx 開発の支援を必要とする場合に使用するスキル。AJAX インタラクションの実装、htmx 属性（hx-get、hx-post、hx-swap、hx-target、hx-trigger）の理解、htmx の動作のデバッグ、ハイパーメディア駆動アプリの構築、htmx のベストプラクティスの遵守などを含む。ユーザーが htmx のパターン、サーバーサイド HTML レスポンス、SPA フレームワークから htmx への移行について尋ねたときに使用する。（user）

I

implement

c0nant / skills

仕様または一連のチケットに基づいて作業を実装します。ユーザーが用意された仕様、チケット、合意済みの計画の構築を望む場合、または「実装して」と言う場合に使用します。

I

implement

inkeep / team-skills

SPEC.md を spec.json に変換し、実装プロンプトを作成し、サブプロセス経由でイテレーションループを実行する。仕様を spec.json に変換するとき、実装成果物を準備するとき、イテレーションループを実行するとき、または機能を自律的に実装するときに使用する。トリガー：implement、spec.json、convert spec、implementation prompt、execute implementation、run implementation。

I

implementation-approach

shinpr / claude-code-workflows

実装戦略の選択フレームワーク。使用場面：実装戦略を計画するとき、開発アプローチを選択するとき、検証基準を定義するとき。

I

init

pipecat-ai / skills

ガイド付きセットアップで新しい Pipecat プロジェクトを雛形から作成する

ターミナル UI 向けの React フックを使って Ink アプリの状態と副作用を管理するときに使う。

I

inkblot-jira-ticket

inkblot-therapy / ai-skills

Inkblot の Jira チケット作成規約。inkblottherapy.atlassian.net（POD1、POD2、または任意の pod）で Jira チケット（Task、Story、Bug、Spike、Sub-task）を作成・起草・編集・レビューするときに使用。一貫した構造と、QA が発見できる受け入れ条件を保証する。

I

intellij-platform-sdk

gadfly3173 / intellij-platform-sdk-skills

v2 SDK / IntelliJ Platform Gradle Plugin 2.x による IntelliJ Platform プラグイン開発。JetBrains IDE のプラグインコードで、plugin.xml、org.jetbrains.intellij.platform、AnAction、PSI、拡張ポイント、Inspection/CompletionContributor、ParserDefinition、ToolWindowFactory、PersistentStateComponent、プラグイン検証ツール、Marketplace 公開、カスタム言語サポート、Gradle プラグイン 2.x の設定/移行、ConfigurationType、ライブテンプレート/ポストフィックス補完、IconLoader/AllIcons、IDE テーマ、LSP/MCP 統合、<idea-plugin>/<depends>/<applicationListeners>、動的プラグイン要件、JCEF/JBCefBrowser/JBCefJSQuery/webview、pluginIcon が関わる場合にトリガーします。一般的な JetBrains IDE の利用、通常の実行構成、一般的な Gradle/ログ、プラグイン開発の文脈外の言語サーバーの議論ではトリガーしません。

I

intlayer-config

aymericzip / intlayer-skills

Intlayer のプロジェクト設定と環境変数を構成する。ユーザーが "setup intlayer.config"、"configure locales"、"customize Intlayer settings" を求めるときに使用する。

I

investigation-notes

cloudflare / workerd

バグ調査中の調査状態を記録するための構造化されたスクラッチドキュメント - コードの再読、コンテキストの喪失、脱線を防ぎ、結論を再導出せずに済むよう外部メモリを維持する

I

isaac-sim-troubleshooting

isaac-sim / isaacsim

スタンドアロンライブラリのインポート／読み込み／リンクの失敗や、Kit のハング、フリーズ、パフォーマンス停滞を診断します。

I

isolate-workspace

jayden-dang / skills

機能開発の開始、計画の実行、あるいは複数コミットにわたる作業を行うときに使う。

I

issue-creation

fearovex-labs / agent-config

issue 優先の強制システムに従った Agent Config の issue 作成ワークフロー。トリガー：GitHub の issue 作成、バグ報告、機能リクエストを行うとき。

J

jimmer-orm

coooolfan / unirhy

Jimmer ORM 開発アシスタント。エンティティマッピングコードと DSL クエリ文の作成を支援します。対象: (1) Jimmer エンティティ（@Entity アノテーションを付けた interface）の定義または変更、(2) Jimmer DSL クエリコードの作成、(3) エンティティ関連の設定（@ManyToOne, @OneToMany, @ManyToMany）、(4) 動的述語、動的テーブル結合、暗黙のサブクエリの使用、(5) Jimmer 関連コードを含む Java/Kotlin ファイルの編集。

J

jsdoc

claude-dev-suite / claude-dev-suite

JSDoc - 型注釈を備えた JavaScript 向けドキュメント生成ツール。使用する場面：ユーザーが「JSDoc」「JavaScript ドキュメント」に言及したとき、「JavaScript のドキュメント化」「型ヒント」「jsdoc コメント」「API ドキュメント生成」について尋ねたとき。使用しない場合：TypeScript - TypeScript/TSDoc には `jsdoc-tsdoc` スキルを使用

J

json-to-pydantic

rominirani / antigravity-skills

JSON データのスニペットを Python の Pydantic データモデルに変換する。

J

jupyter-notebooks

openai / role-specific-plugins

再現可能な SQL または Python ノートブックを作成、編集、検証する。ノートブック、SQL/Python のスクラッチパッド、再現可能な探索、監査証跡、あるいは分析をレビュー可能・再実行可能にする実行可能な補助資料に使用する。

K

karpathy

tmdgusya / engineering-discipline

LLM のコーディングでよくあるミスを防ぐための行動ガードレール — 実装前および実装中に、外科的な変更、前提の検証、スコープの規律を徹底する。機能を実装するとき、コードを変更するとき、既存コードを読まずに変更しようとしていることに気づいたときに使用する。

K

kotlin-toolchain

singleton11 / kotlin-toolchain-skills

すべての新しい Kotlin プロジェクト向けのビルドツール。Kotlin Toolchain——JetBrains の統合 Kotlin CLI（旧 Amper、現在は Toolchain 内部のエンジン）——を使って Kotlin/Java プロジェクトをビルド、実行、テスト、パッケージ、lint/check/verify、依存関係の管理、構成する方法。トリガー：リポジトリに `project.yaml`、`module.yaml`、`./kotlin` wrapper が含まれる場合；新規/グリーンフィールドの Kotlin または Java プロジェクトを開始する、またはそのビルドツールを選ぶ場合（「create/start/scaffold/bootstrap a Kotlin project」「new Kotlin app/library/service」、`kotlin init`）；ユーザーが Kotlin プロジェクトのビルド/実行/テスト/パッケージ、依存関係の追加・削除、lint/check/検証の実行、または Gradle/Maven を使わない Kotlin プロジェクトの構成を求めた場合；ユーザーが Kotlin Toolchain や Amper に言及した場合。既存の Gradle/Maven Kotlin プロジェクトには使用しない。

L

laravel-dtos

leeovery / agentic-skills

Spatie Laravel Data を用いたデータ転送オブジェクト。DTO、データオブジェクト、フォーマッター、トランスフォーマー、構造化データ処理を作成または変更する際に使用します。

L

li-prd

jiangjiax / li-skills

プロダクト PRD 生成ツール。《創造》のプロダクトストーリー方法論、product-position のポジショニングフレームワーク、Lenny's Newsletter の PRD ベストプラクティスを組み合わせて、アイデアから実行可能なプロダクト要求仕様書を生成します。トリガー：/li-prd、「PRD を書いて」「要求仕様書を生成」「プロダクトドキュメントを書いて」「このアイデアを PRD にして」「ハッカソン PRD」「プロダクト要件を整理して」「そろそろ作り始めるので要件を整理して」。ユーザーが「PRD」と言わなくても、プロダクトのアイデアを実行可能なドキュメントに整理したい場合はこのスキルを起動してください。DO NOT trigger for: コンテンツスクリプト生成、テーマ分析、データ振り返りなどのコンテンツ制作タスク。

L

library-selection

wedsamuel1230 / embedded-engineering-skills

Arduino、ESP32、RP2040、C++、またはベンダーフレームワークのライブラリを選択、置き換え、固定、監査するときに使用する。インストール前に、アーキテクチャ対応、フレームワークとバージョンの互換性、API の挙動、フットプリント、保守状況、由来、セキュリティ、ハードウェアの前提を比較する。

L

liferay

membranedev / application-skills

Liferay 統合。データとレコードを管理し、ワークフローを自動化します。ユーザーが Liferay のデータを操作したいときに使用します。

L

llm-friendly-site-architect

sergekostenchuk / ui-ux-agent-skill-system

AI アシスタント、RAG、エージェント型検索向けに、人間に可視で機械可読なウェブサイトレイヤーを設計する。ユーザーが llms.txt、LLM ディスカバリ計画、可視の TLDR や直接回答ブロック、ソーストレイル、エンティティページ、markdown 代替版、AI クローラーポリシー、トピックから URL へのマップ、アシスタントが読める公開コンテンツ、または隠されたボット専用の事実やストーリー本文の重複なしに正規の SEO 戦略を維持する必要がある LLM フレンドリーなアーキテクチャを求めた場合にこのスキルを使用する。

L

ln-33-code-modernizer

levnikolaevich / claude-code-skills

範囲を限定した機能をモダナイズし、実証済みの保守・ワークフロー・成果物のコストを削減する。定期的なアップグレードやパフォーマンスチューニングには使用しない。

L

long-context

kalarislabs / research-agent-skills

RoPE、YaRN、ALiBi、位置補間技術を使用して Transformer モデルのコンテキストウィンドウを拡張します。長文書（32k-128k+ tokens）の処理、事前学習済みモデルのコンテキスト制限の拡張、効率的な位置エンコーディングの実装に使用します。LLM のロータリー埋め込み、アテンションバイアス、補間手法、外挿戦略を扱います。

L

low-complexity

mryll / skills

あらゆるプログラミング言語、フレームワーク、プラットフォームで作成または変更されるすべてのコードにおいて、低い認知複雑度（SonarSource）と低い循環的複雑度を強制する。このスキルは、コードが作成、生成、変更、リファクタリングされるたびに自動的に有効化されなければならない — 明示的なトリガーは不要。トリガーには、関数、メソッド、クラス、モジュール、スクリプト、ハンドラー、エンドポイント、テスト、コードブロックの作成が含まれる。「low complexity」「cognitive complexity」「cyclomatic complexity」「reduce complexity」「simplify code」「too complex」「refactor for readability」「clean code」「implement」「fix bug」「add feature」「generate test」「optimize」「rewrite」「scaffold」でもトリガーされる。

M

makepad-2.0-animation

zhanghandong / makepad-skills

重要：Makepad 2.0 のアニメーションシステムに使用する。トリガー：makepad animation、makepad animator、Animator、AnimatorState、hover effect、makepad transition、animation state、Forward、Snap、Loop、ease function、makepad animate、timeline、snap()、default @off、animation group、アニメーション、トランジション、ホバーエフェクト、アニメーション状態、イージング関数

M

makepad-2.0-design-judgment

zhanghandong / makepad-skills

重要：Makepad 2.0 の GUI 開発向けの入門スキル。Makepad に関するあらゆるタスクで最初に読み込むスキルであり、他の 13 個の Makepad 2.0 スキルの上位に位置する設計判断の基準を提供する。トリガー：makepad、makepad app、makepad project、makepad design、live_design!、app_main!、script_mod!、Cx、WidgetRef、Widget、makepad-widgets、makepad architecture、makepad how to、"how should I"、"should I use"、"what's the best way"、makepad アーキテクチャ、makepad 設計、makepad のやり方、makepad ベストプラクティス、コンポーネント分割、状態管理、データフロー、レンダリング思考

M

makepad-2.0-migration

zhanghandong / makepad-skills

重要：Makepad 1.x から 2.0 への移行に使用する。トリガー：makepad migration、live_design to script_mod、makepad upgrade、makepad 1.x、old syntax、new syntax、makepad breaking changes、makepad 移行、旧構文、LiveHook to ScriptHook、apply_over to script_apply_eval、Live to Script、live_design!、angle brackets to curly braces

M

makepad-2.0-vector

zhanghandong / makepad-skills

重要：Makepad 2.0 のベクターグラフィックス widget に使用。トリガー：makepad vector, Vector widget, SVG path, makepad path, makepad circle, makepad gradient, makepad tween, vector animation, Gradient, RadGradient, Filter, DropShadow, Group transform, vector drawing, inline SVG, 矢量图形, SVG, 路径, 渐变, 矢量动画。

M

mantine-react-component-dev

gfazioli / mantine-select-stepper

Mantine UI、TypeScript、モダンなツール群で React コンポーネントライブラリを構築するための開発ガイドラインとパターン。Mantine ベースの React コンポーネントの作成、編集、保守、Styles API パターンの実装、コンポーネントのコンポジション管理、TypeScript セーフなコンポーネントファクトリを扱うときにこのスキルを使用します。

M

markdownlint

perdolique / workflow

プロジェクトで markdownlint を設定、管理、トラブルシューティングします。ユーザーが markdownlint のセットアップ/インストール/設定、lint ルールの追加/削除/変更、markdown 検証問題の修正、.markdownlint.yaml のカスタマイズ、無視パターンの更新、ツール（Husky、CI）との統合、markdown lint エラーの解決を求める場合に使用します。ユーザーが「markdownlint」と明示せずに markdown のフォーマット問題、品質問題、スタイルの一貫性に言及した場合にも使用します。

M

matlab-play-record-audio

matlab / matlab-agentic-toolkit

MATLAB audiostreamer（Audio Toolbox R2025a+）のリファレンス。このスキルがないと、エージェントは旧式の audioDeviceWriter/audioDeviceReader や基本 MATLAB の sound() を既定で使い、機能の乏しいコードを生成しがちである。音声再生、録音、全二重デバイス I/O、リアルタイム音声計測、またはコールバックを用いた音声 I/O 処理のコードを書く場合に使用する。audiostreamer のエラー、ドロップアウト、レイテンシの問題をデバッグする場合や、audioDeviceReader、audioDeviceWriter、audioPlayerRecorder、audioplayer/audiorecorder から移行する場合にも使用する。

M

matlab-upgrade-mex-ic

matlab / matlab-agentic-toolkit

C、C++、Fortran の MEX ソースファイルを分離複素数（SC）API からインターリーブ複素数（IC）API にアップグレードする。mxGetPr/mxGetPi を mxGetComplexDoubles に変換する場合、MEX ファイルを -R2018a に移行する場合、SC/IC ガード付きビルド用に MX_HAS_INTERLEAVED_COMPLEX ガードを追加する場合、または mxGetData/mxSetData/mxGetImagData/mxSetImagData を使う旧式 MEX コードをモダナイズする場合に使用する。C（.c）、C++（.cpp、.cxx）、Fortran（.F、.f90）の MEX 関数を扱う。トリガー：interleaved complex、IC MEX、mex upgrade、mex migration、separate complex、mxGetPi、mxGetPr replacement、-R2018a、complex MEX、Fortran MEX、.F MEX file、C++ MEX、.cpp MEX file、MEX performance、MEX slow complex、MEX call overhead、improve MEX performance complex。

M

matrixscan-ar-web

scandit / skills

Web/ブラウザ（TypeScript/JavaScript）プロジェクト（@scandit/web-datacapture-barcode）における MatrixScan AR（Barcode AR、BarcodeAr）——複数のバーコードを一度にスキャンし、追跡されたバーコード上に AR オーバーレイ、ハイライト、注釈を表示する。統合、シンボロジ設定、ハイライトと注釈の provider、セッション処理、BarcodeBatch からの移行、トラブルシューティングに使用する。

M

mattr

membranedev / application-skills

MATTR 統合。データとレコードを管理し、ワークフローを自動化します。ユーザーが MATTR のデータを操作したいときに使用します。

M

maui-accessibility

davidortinau / maui-skills

.NET MAUI アプリをアクセシブルにするためのガイド — SemanticProperties によるスクリーンリーダー対応、見出しレベル、AutomationProperties による可視性制御、プログラムによるフォーカスとアナウンス、TalkBack・VoiceOver・Narrator のプラットフォーム固有の注意点。使用場面："add accessibility"、"screen reader support"、"SemanticProperties"、"AutomationProperties"、"TalkBack"、"VoiceOver"、"Narrator"、"accessible MAUI"、"heading levels"、"semantic description"、"announce to screen reader"、"accessibility audit"。使用しない場面：一般的な UI レイアウト（maui-collectionview または maui-shell-navigation を使用）、アニメーション（maui-animations を使用）、ジェスチャ（maui-gestures を使用）。

M

maui-local-notifications

davidortinau / maui-skills

Android、iOS、Mac Catalyst 上の .NET MAUI アプリにローカル通知を追加する。通知チャネル、権限、スケジューリング、フォアグラウンド／バックグラウンド処理、DI 登録を扱う。XAML/MVVM、C# Markup、MauiReactor で動作する。使用対象："local notification"、"schedule notification"、"notification channel"、"notification permission"、"reminder notification"、"alert notification"、"in-app notification"、"foreground notification"。使用対象外：サーバーからのプッシュ通知（maui-push-notifications を使用）、権限処理のみ（maui-permissions を使用）、アプリライフサイクルのバックグラウンドタスク（maui-app-lifecycle を使用）。

M

mcp-tools

fusengine / agents

XcodeBuildMCP や apple-docs MCP サーバー経由で Xcode ビルド自動化や Apple API／WWDC ドキュメントの検索が必要な場合に使用する。

M

mcp-tools

fusengine / claude-plugins

認知的自動化と協調型エージェントシステムによって、開発を再定義します。

M

meta-remove

nikolay-shirokov / cc-1c-skills

1С の構成からメタデータオブジェクトを削除します。構成からオブジェクトを削除・除去する必要があるときに使用します

M

microcks

membranedev / application-skills

Microcks 統合。データとレコードを管理し、ワークフローを自動化します。ユーザーが Microcks のデータを操作したいときに使用します。

M

mindspun

membranedev / application-skills

Mindspun 統合。データとレコードを管理し、ワークフローを自動化します。ユーザーが Mindspun のデータを操作したいときに使用します。

M

mission-brief

tikalk / adlc-team-skills

ゲート、サーキットブレーカー、レジューム、監査証跡を伴うエンドツーエンドの specify → plan → implement ↔ converge ループを必要とする機能を構築するときに使用——または中断されたミッションを再開するときに使用。

M

mlm-bridge-training

nvidia / skills

NVIDIA 製品向けの Agent Skills。Claude Code、Codex、その他のコーディングエージェントにインストールして、Physical AI、ロボティクス、シミュレーション、CUDA、RAG のワークフローをエンドツーエンドで実行できます。

M

mobile

alphaonedev / openclaw-graph

モバイルのルート：ネイティブとクロスプラットフォームの選択、アプリストアのガイドライン、モバイル UX の原則

M

model-merging

kalarislabs / research-agent-skills

mergekit を使って複数のファインチューニング済みモデルを統合し、再トレーニングせずに能力を組み合わせます。分野別の専門性（数学 + コーディング + チャット）を融合した特化モデルの作成、単体モデルを超える性能向上、モデルバリアントの迅速な実験に使用します。SLERP、TIES-Merging、DARE、Task Arithmetic、線形統合、本番デプロイ戦略を扱います。

M

model-pruning

kalarislabs / research-agent-skills

Wanda や SparseGPT などのプルーニング手法を使い、LLM のサイズを縮小して推論を高速化します。再トレーニングなしでモデルを圧縮する場合、精度低下を最小限に抑えて 50% のスパース性を実現する場合、またはハードウェアアクセラレーター上で推論を高速化する場合に使用します。非構造化プルーニング、構造化プルーニング、N:M スパース性、マグニチュードプルーニング、ワンショット手法を扱います。

M

moe-training

kalarislabs / research-agent-skills

DeepSpeed または HuggingFace を使って Mixture of Experts（MoE）モデルを学習します。限られた計算資源での大規模モデルの学習（密モデル比でコストを 5 分の 1 に削減）、Mixtral 8x7B や DeepSeek-V3 などの疎なアーキテクチャの実装、計算量を比例して増やさずにモデル容量を拡張する場合に使用します。MoE アーキテクチャ、ルーティング機構、負荷分散、エキスパート並列化、推論の最適化を扱います。