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 97,725 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
開発
デフォルトでは docs/tasks/task-description.md に、またはユーザーや別の有効なスキルが指定した明示的なタスクディレクトリに、簡単なタスク進捗メモを作成・維持します。ユーザーが計画、TODO ステップ、受け入れ基準、チェックボックスの同期、ステータス更新、エージェントの作業中に同期し続ける進捗トラッキングを求めたときに使用します。git コミットを必須のリカバリチェックポイントとして扱います。意味のある変更はすべてコミットし、コミット id を対応するステップのメモに書き込む必要があります。
systems/ ディレクトリ配下に整理されたドメイン機能システムの作成と変更をガイドする。ディレクトリ構成、API サービス層のパターン、TanStack Query の hooks(queries、mutations、楽観的更新)、React context と XState store の規約、hook の構成、公開 API の barrel エクスポートを扱う。新しいドメインシステムの追加、既存システムの拡張、system 層コードベースのバグ修正に使用する。一般的な React コンポーネントの作業、バックエンド API の実装、systems/ ドメインパターンで構成されていないコードベースには使用しない。
外部ライブラリとフレームワーク（React、Next.js、Prisma、FastAPI、Express、Tailwind、MongoDB など）の公式ドキュメントを取得し、コンテンツタイプのフィルタリングにより 60〜90% のトークンを節約する。ライブラリ API を使った機能実装、ライブラリ固有のエラーのデバッグ、設定問題のトラブルシューティング、フレームワークのインストールやセットアップ、サードパーティパッケージの統合、ライブラリのバージョン間のアップグレード、正しい API パターンとベストプラクティスの調査にこのスキルを使用する。コーディング作業中に自動的にトリガーされる - 推測を誤った後ではなく、ライブラリのコードを書く前にドキュメントを取得して正しいパターンを得る。
連続アクションヘッド、LoRA 適合、LIBERO シミュレーションおよび ALOHA 実機環境での FiLM 条件付けを用い、ロボット動作生成のための OpenVLA-OFT および OpenVLA-OFT+ ポリシーをファインチューン、評価します。OpenVLA-OFT 論文の結果の再現、独自 VLA アクションヘッド（L1 または拡散）の学習、ALOHA のサーバー・クライアント推論のデプロイ、正規化、LoRA のマージ、GPU 跨ぎの問題のデバッグに使用します。
ClientApp の Svelte 5 アプリのフロントエンド入口としてこのスキルを使用する。ルートの追加、フィーチャースライスの作成、Svelte コンポーネントの記述、TypeScript 規約の適用、共有 UI／フォーマッターコンポーネントの使用、アクセシビリティの対応、フロントエンドテストの追加に用いる。レガシーの Angular アプリは ClientApp.angular で現在のサイトの大部分を依然として支えているが、ユーザーが明示的に Angular やレガシー UI の変更を求めない限り、新しいフロントエンド開発はすべて Svelte UI のみで行うべきである。
世界クラスのフロントエンドエンジニアリング - React の哲学、パフォーマンス、アクセシビリティ、本番グレードのインターフェース。「frontend、react、vue、svelte、next.js、nuxt、component、state management、redux、zustand、client side、spa、ssr、hydration、bundle size、web vitals、accessibility、a11y、responsive、css、tailwind、frontend、react、typescript、performance、accessibility、components、state、architecture」に言及したときに使用する。
Git リポジトリがすべてのリモートブランチを認識できない問題を診断して修正し、制限された fetch refspec をワイルドカードパターンに戻して、git fetch がすべてのリモートブランチを取得できるようにします。ユーザーが「リモートブランチが見えない」「ブランチが不完全」「master/main しかない」「すべてのブランチを fetch」「shallow clone のブランチ補完」「--single-branch の修正」「リモートブランチの消失」「すべてのブランチを取得」などのキーワードに言及したときにこのスキルを使用します。ユーザーが refspec や shallow clone を明示的に挙げていなくても、リポジトリがすべてのリモートブランチを認識して取得できるようにすることが意図であれば、このスキルを起動してください。
gitmoji の慣習（https://gitmoji.dev）に従ったコミットメッセージを生成する——変更の意図に合う絵文字を選び、整形されたメッセージを書く。「gitmoji のコミットを書いて」「コミットメッセージに絵文字を追加して」「どの gitmoji を使うべきか」「この変更を gitmoji にして」と依頼されたとき、またはプロジェクトが gitmoji 形式のコミットメッセージを使っているときに使う。git diff、ステージ済みの変更、変更内容の平文の説明から動作する。メッセージの生成のみを行い、git コマンドは実行しない。
フロントエンドのビジュアル再現スキル。Playwright MCP または agent-browser を使って対象サイトの公開ページを調査し、スクリーンショットとレイアウト情報を取得したうえで、元のビジュアルとページ構造を近似する静的またはクライアントサイドのフロントエンド複製を生成します。このスキルが再現するのはフロントエンドの表示のみです。バックエンドロジック、サーバーサイドの動作、データベース、非公開コンテンツは再現しません。ウェブサイトを複製する前に、適切な権限（所有権、ライセンス、または明示的な許可）があることを確認する責任はユーザーにあります。権限確認：開始前に、エージェントは対象サイトを複製する法的権利があることを必ずユーザーに確認しなければなりません。確認できない場合、スキルは必ず処理を拒否します。
Google Gemini File Search で文書 Q&A と検索可能なナレッジベースを構築する——自動チャンキング、埋め込み、引用を備えたフルマネージド RAG。100 以上のファイル形式（PDF、Word、Excel、コード）をアップロードし、セマンティック検索を構成し、自然言語でクエリする。使用タイミング：文書 Q&A システムの構築、検索可能なナレッジベースの作成、埋め込みを管理せずにセマンティック検索を実装、大規模な文書コレクション（100 以上の形式）のインデックス作成、または文書の不変性エラー（削除と再アップロードが必要）、ストレージクォータの問題（埋め込みは入力サイズの 3 倍）、チャンキング構成（1 チャンク 500 tokens を推奨）、メタデータ制限（キーと値のペアは最大 20）、インデックス作成コストの想定超え（100 万 tokens あたり $0.15 の一回限り）、操作ポーリングのタイムアウト（done: true を待機）、強制削除エラー、モデル互換性（Gemini 2.5 Pro/Flash のみ）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。