Skills

H

hardhat-toolbox-mocha-ethers

nomicfoundation / hardhat-skills

プロジェクトが `@nomicfoundation/hardhat-toolbox-mocha-ethers` に依存する場合は `hardhat` スキルと併用する。`network.create()` で公開される ethers ヘルパー、コントラクトの操作（`ethers.deployContract`、関数呼び出し、`connect`）、TypeChain で型付けされたコントラクトインスタンス、および `@nomicfoundation/hardhat-ethers-chai-matchers` の chai マッチャー（`.to.emit`、`.to.be.revertedWith*`、`.to.changeEtherBalance(s)`）を扱う。

説明はまだありません

説明はまだありません

説明はまだありません

H

httpx

slanycukr / riot-api-project

同期と非同期の両方をサポートする Python 向け次世代 HTTP クライアント。モダンな Python アプリに最適

H

hydrogen-markets-localization

weaverse / shopify-hydrogen-skills

Shopify Hydrogen のマーケットローカライゼーションを実装またはレビューする — Hydrogen + Weaverse でマーケット、ロケールルート、翻訳、hreflang、RTL、またはローカライズされたカート、アカウント、チェックアウトの動作を追加するときに使用する。

I

idapython

allthingsida / idasql-skills

idasql 経由で IDAPython を実行する。SQL の手段では不十分で、Python スニペットやスクリプトによる IDA SDK への直接アクセスが必要なときに使用する。

I

idea2mvp

morvanzhou / idea2mvp

プロダクトアイデアの発見、検証、MVP の構築。Product Hunt、GitHub、Indie Hackers、XiaoHongShu、V2EX、SSPAI などのトレンドツールを検索する。市場調査と競合分析で実現可能性を検証する。MVP を構築する。メールでレポートを送信する。トリガー：'find ideas'、'search products'、'trending tools'、'product ideas'、'validate my idea'、'build MVP'、'market research'、'competitive analysis'、'indie hacker'、'send email'、'找想法'、'搜产品'、'找灵感'、'产品调研'、'验证想法'、'构建MVP'、'发邮件'、'发送报告'。

I

ilspy-decompile

davidfowl / dotnet-skillz

アセンブリを逆コンパイルして .NET コードの実装詳細を理解する。ユーザーが .NET API の内部動作を知りたい、NuGet パッケージのソースを調べたい、フレームワークの実装を確認したい、コンパイル済みの .NET バイナリを理解したいときに使用。

I

imini-generate

imini-ai / imini-api-integration-skill

ユーザーが imini Open Platform で AIGC の画像や動画を生成・編集・統合する必要があるときにこのスキルを使用 — テキストから画像、参照付き画像編集、テキストから動画、画像から動画、先頭/末尾フレーム、参照動画、モーションコントロール、動画編集、マルチモーダル生成。2 つのパス — (A) 同梱の Python スクリプトによるその場での単発生成（コード生成なし、submit/poll ロジックを再導出するためのトークン消費なし）；(B) ユーザー自身のプロジェクトに非同期統合コードを書く。imini、openapi.imini.ai、またはいずれかの imini モデル id（nano-banana、nano-banana-pro、nano-banana-2、gpt-image-2、kling-v3、kling-v3-omni、kling-v3-motion-control、seedance-2.0、seedance-2.0-fast、happyhorse-1.0）への言及でトリガー。

I

implement-agentic

nstaab1 / nathan-agent-skills

承認済みの仕様またはチケットセットから、TDD、レビュー、コミット、明示的な PR 引き渡しを通じて有人の作業を実装する。未解決の接合部、設計判断、最終的な出荷判断に人が対応できる場合に使用。

I

implement-frontend

mblode / agent-skills

React Hook Form、Zod、React Query または Connect Query、および proto 生成の API 型を使用するコードベースで、React/TypeScript/Next.js の機能を実装・レビューするための標準。このスタックでフロントエンドのフォーム、hooks/コンポーネント、状態フロー、型安全な UI マッピングを構築するときに使用する。

I

implementation-workflow

perdolique / workflow

すべてのリポジトリ編集とその計画に使用します。単純なコード、ドキュメント、設定、テストの変更も含みます。トラッカーから次のタスクを選ぶ、作業を続ける、コンテキストを復元する、実装をタスクに分割する場合にも使用します。レビューのみ、公開のみのリクエストはこのワークフローの対象外です。

I

implementing-llms-litgpt

ovachiever / droid-tings

Lightning AI の LitGPT を使用して LLM を実装・学習します。20 種類以上の事前学習済みアーキテクチャ（Llama、Gemma、Phi、Qwen、Mistral）に対応しています。シンプルなモデル実装、アーキテクチャの学習、または LoRA/QLoRA による本番向けファインチューニングが必要な場合に使用します。単一ファイルで実装し、抽象化レイヤーは設けません。

I

implementing-zero-knowledge-proof-for-authentication

mukul975 / anthropic-cybersecurity-skills

Schnorr 識別プロトコルと、離散対数問題に基づく簡易版ゼロ知識パスワード証明（ZKPP）を実装する。証明者が秘密を知っていることを示すことで、サーバーに秘密を一切開示せずに認証できる。パスワードレス、またはパスワード秘密を持たない認証を設計・構築するとき、あるいはサーバーが基盤となる秘密を知ることなく、また保存することなくユーザーの資格情報を検証する必要があるときに使用。

I

improve-codebase-architecture

dyrits / skills

コードベースをスキャンして深化の機会を見つけ、ビジュアル HTML レポートで提示した後、選択された項目について聞き取りを行います。既存コードからアーキテクチャ改善やリファクタリングの候補を見つけたい場合に使用します。

I

improve-codebase-architecture

niekcandaele / skills

CONTEXT.md のドメイン言語と docs/adr/ の決定に基づいて、コードベース内の深化の機会を見つける。ユーザーがアーキテクチャを改善したい、リファクタリングの機会を見つけたい、密結合したモジュールを統合したい、コードベースをよりテストしやすく AI がナビゲートしやすくしたい場合に使用。

I

inspect

bluzir / claude-code-design

自然言語による要素の説明（"hero の赤いボタン"、"上から 3 番目のカード"）を、現在のプレビュー内の具体的な DOM 要素とソースコードの位置に解決する。Chrome DevTools MCP の take_snapshot UID を使い、確実に対象を特定する。ソースコードを指定せずに特定の視覚的要素の変更、スタイル設定、削除をユーザーが求める場合に使用する。

I

instructor

ovachiever / droid-tings

Pydantic 検証で LLM の応答から構造化データを抽出し、失敗した抽出を自動再試行し、型安全に複雑な JSON を解析し、Instructor で部分結果をストリーミングします。Instructor は実績のある構造化出力ライブラリです

I

integrate-image

runwayml / skills

Runway の画像生成 API（参照画像を使ったテキストから画像への生成）の統合を支援します

I

interminai

mstsirkin / interminai

vim、git rebase -i、git add -i、git add -p、apt、rclone config、sudo、w3m、TUI アプリなどの対話型ターミナルアプリケーションを操作する。別のコマンドライン LLM（cursor-agent、codex など）を監督し、確認プロンプトで y/n を押してその操作を承認または拒否することもできる。キーボード入力が必要なアプリ、プロンプトやメニューを表示するアプリ、全画面インターフェースを持つアプリとやり取りする必要があるときに使用。コマンドが "Input is not a terminal" や "Output is not a terminal" といったエラーで失敗またはハングするときにも使用。GIT_SEQUENCE_EDITOR のようなアプリ固有の回避策や、ファイル利用で対話性を迂回する方法よりも優れている。

I

Internationalizing Websites

littleben / awesomeagentskills

Next.js サイトに多言語サポートを追加し、hreflang タグ、ローカライズされたサイトマップ、言語別コンテンツなどの適切な SEO 設定を実装します。新しい言語の追加、i18n のセットアップ、国際 SEO の最適化、またはユーザーがローカライズ、翻訳、多言語、日本語・韓国語・中国語などの特定の言語に言及したときに使用します。

I

ionic-native-essentials

erkamyaman / ionic-capacitor-skills

6 つの小さな Capacitor プラグインをバンドル — Camera、Filesystem、Share、Haptics、Network、Keyboard。Ionic Capacitor アプリに写真アップロード、ファイルの保存/読み取り、ネイティブ共有シート、触覚フィードバック、ネットワーク状態の検出、キーボード処理を追加するときにトリガーする。

I

ios-expert

raintree-technology / claude-starter

SwiftUI、UIKit、Apple フレームワークを含む iOS 開発のエキスパート

J

javascript-pro

rmyndharis / antigravity-skills

ES6+、非同期パターン、Node.js を網羅したモダン JavaScript を習得する

J

jetpack-compose-ui

peterbamuhigire / chwezi-dev-engine

コーディング向けソフトウェア開発エンジン。ウェブアプリやモバイルアーキテクチャ、API、データベース、ウェブ、モバイル、AI、セキュリティ、UX、SaaS、ERPエンジニアリングを網羅する本番環境対応のスキルシステムです。基礎スキルと専門スキルを重ねて再利用可能なエンジニアリング判断を体系化し、安全で拡張性、保守性、性能に優れたソフトウェアシステムの生成を支援します。

J

jigx

jigx-com / skills

Jigx Core SDK アプリの構築や変更時に使用する。画面、フォーム、データソース、タブ、ナビゲーション、ローカル動的データ、メディア、PDF、JavaScript 関数、検証、アイコン、ビルド/デプロイのワークフローを含む。このスキルは汎用的であり、Jigx アプリのコードを書く前に使用する。

J

jupyter-notebook-best-practices

oimiragieo / agent-studio

再現性と明瞭さのために Jupyter notebook を構成し文書化するためのガイドライン。

K

kombo

membranedev / application-skills

Kombo 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 Kombo データを操作したいときに使用します。

K

kuikly-develop

lotosbin / claude-skills

説明はまだありません

K

kwc-shoelace-vue

kingdee / kwc-skills

KWC プロジェクト以外の汎用 Vue プロジェクトにのみ適用されます。KWC プロジェクトの要件は kwc-project-scaffold が担当する必要があります。

L

lancedb

lancedb / lancedb

Python または TypeScript で LanceDB パイプラインを記述、レビュー、デバッグ、ドキュメント化する際に使用します。特にローカルの LanceDB OSS テーブルとリモートの LanceDB Enterprise/Cloud テーブルの両方で動作すべきコードに適しています。移植性のない全表マテリアライズを避け、慣用的なクエリ/検索パターンを選び、取り込み、インデックス作成、フィルタリング、診断に LanceDB のパフォーマンス既定値を適用し、jobs など Enterprise 専用の操作のためにリモートサーバーへの接続を解決するのに役立ちます。

L

langchain

ovachiever / droid-tings

エージェント、チェーン、RAG を使った LLM 搭載アプリケーション構築用フレームワークです。複数のプロバイダー（OpenAI、Anthropic、Google）、500 以上の統合、ReAct エージェント、ツール呼び出し、メモリー管理、ベクトルストア検索に対応します。チャットボット、質問応答システム、自律型エージェント、RAG アプリケーションの構築に使用します。迅速なプロトタイピングと本番環境への導入に適しています。

L

lat-md

vercel-labs / lat.md

プロジェクトのアーキテクチャ、設計上の決定、テスト仕様を記述する構造化 Markdown、lat.md ドキュメントファイルを作成・保守します。lat.md/ ディレクトリ内のファイルの作成、編集、レビューに使います。

L

laundering

kucherenko / gangsta

ヒット後にすべてのテリトリーが完了を報告したときに使用する — 統合、検証、consigliere の最終レビュー、クリーンアップ、台帳の更新を処理し、クリーンで本番投入可能なコードを生み出す

L

legend-state

dobroslavradosavljevic / skills

最新のドキュメントを用いて Legend-State v3 アプリケーションを構築、レビュー、デバッグ、移行、または計画する。@legendapp/state v3 beta（3.0.0-beta.48）、observable、useValue、observer、Memo、$React、useObservable、computed または linked observables、observe、when、batch、React の細粒度レンダリング、React Native、ローカル永続化、syncObservable、synced、syncedCrud、syncedFetch、syncedQuery、Supabase、Firebase、Keel、オフラインファースト同期、transforms、syncState、テスト、パフォーマンス、v2 から v3 への移行に使用。

L

llamaguard

ovachiever / droid-tings

LLM の入出力フィルタリング向けに特化した、Meta の 7-8B モデレーションモデル。安全カテゴリは 6 種類：暴力／ヘイト、性的コンテンツ、武器、薬物、自傷、犯罪計画。精度は 94-95%。vLLM、HuggingFace、Sagemaker でデプロイできます。NeMo Guardrails と統合できます。

ウェブサイト、ドキュメント、ブログ、ランディングページを LLM と AI エージェントから見え、読めるようにする — ChatGPT、Claude、Perplexity、Cursor、Claude Code、その他 URL を取得するコーディングエージェント。llms.txt、llms-full.txt、ページの .md/Markdown 版の配信、Accept text/markdown コンテンツネゴシエーション、Link rel="alternate" ヘッダー、robots.txt の Cloudflare Content-Signal、GEO（生成エンジン最適化）、AI フレンドリー / AI 可読 / LLM が発見可能なサイト、ChatGPT や Perplexity の回答で引用されること、AI ツールがコンテンツではなく JavaScript バンドルや空の React ルートを取得してしまうページの修正を含むあらゆるリクエストに使用する。また、すでに否定されたパターンに反論するのにも使用する：ai.txt、AI メタタグ、非表示の HTML コメント、AI トグルボタン、User-Agent スニッフィング、LLM 向けの JSON-LD。従来の Google SEO、sitemap.xml、検索エンジン向けの schema.org リッチスニペット、WCAG/アクセシビリティ監査、CSP/セキュリティヘッダーには使用しない。

L

ln-32-dependency-upgrader

levnikolaevich / claude-code-skills

バージョン固有の互換性調査と可逆的な検証を伴って依存関係をアップグレードします。一般的なモダナイゼーションには適していません。

L

ln-34-benchmark-comparator

levnikolaevich / claude-code-skills

制御されたワークロードと独立した正確性の証拠を通じてツールや実装を比較します。推測的なランキングには適していません。

L

loginid

membranedev / application-skills

LoginID 統合。データ、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 LoginID のデータを操作したいときに使用します。

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

long-task

chann / skills

ユーザーがプロジェクトをエンドツーエンドで構築したい、数時間から数日にわたる自律的な開発を実行したい、または人の介入なしに複数のマイルストーンをまたぐ作業をオーケストレーションしたいときに使用する。トリガーフレーズには "build this whole project"、"implement this end-to-end"、"do this autonomously"、"run a long task"、"long-running agent"、"build it from scratch and don't ask"、"/long-task"、"$long-task" が含まれる。また、`/long-task status`、`/long-task pause`、`/long-task resume`、`/long-task clear`、`/long-task complete` などのライフサイクルサブコマンドにも使用する。

M

m365-agents-py

sickn33 / agentic-awesome-skills

Python 用 Microsoft 365 Agents SDK。aiohttp ホスティング、AgentApplication ルーティング、ストリーミング応答、MSAL ベースの認証を用いて、Teams/M365/Copilot Studio 向けのマルチチャネルエージェントを構築する。

M

manage-pr-review-threads

willbooster / agent-skills

現在の pull request の未解決のレビュースレッドを確認し、必要に応じて返信して解決する。

M

matlab-build-industrial-hmi

matlab / matlab-agentic-toolkit

工業 HMI の慣例（ISA-101 準拠）に従い、MATLAB で産業グレードの SCADA/HMI ダッシュボードを構築する：グレーフィールドの考え方、発生源でのアラーム、書き込み保護、固定レンジのトレンド、ドリルダウン レイアウト。利用可能な場合はシリアル化を matlab-build-app スキルに委ねることで実際の App Designer アプリ（.mlapp、または R2026b+ ではプレーンテキストの .m+.xml）を生成し、そうでない場合はプログラムで生成する .m アプリにフォールバックする。OPC UA / Modbus / MQTT / OSI PI / PI AF の監視スクリプトをライブのオペレーターアプリにまとめる場合、プラント概要の構築、オペレーター ダッシュボードの設計、または MATLAB で "SCADA dashboard"、"HMI"、"plant dashboard"、"operator screen"、"industrial monitoring app" を求められたときに使用する。トリガー：SCADA、HMI、industrial dashboard、plant overview、operator screen、uigauge、uilamp、alarm banner、gray-field、ISA-101、OPC UA dashboard、setpoint、write safeguards、alarm visualization、OSIsoft PI、AVEVA PI、PI Server、PI Data Archive、PI AF、PI Asset Framework、piclient、afclient。

M

maven-search

full-stack-skills / java-skills

Maven Central Repository（https://repo1.maven.org/maven2/）から Maven コンポーネントを検索・取得するための包括的なガイダンスを提供する。この skill では、groupId、artifactId、version などの座標による検索、コンポーネントメタデータ（POM ファイル、JAR、ソース、Javadoc）の取得、バージョン履歴の照会、依存関係の分析が可能。ユーザーが Maven 依存関係の検索、検証、取得、コンポーネントバージョンの確認、依存関係ツリーの分析、Maven 座標の扱いを必要とするときに使用する。

M

memory-budgeting

wedsamuel1230 / arduino-skills

Arduino や組み込みプロジェクトが SRAM、フラッシュ、ヒープ、スタック、パーティション、JSON バッファ、パフォーマンスの限界に達したとき、または String の使用、F() の配置、OTA スロット、FreeRTOS スタック、メモリ余裕をレビューするときに使用。

説明はまだありません

M

microsoft-azure-webjobs-extensions-authentication-events-dotnet

sickn33 / agentic-awesome-skills

.NET 用の Microsoft Entra Authentication Events SDK。カスタム認証拡張機能向けの Azure Functions トリガー。

M

miro-spec-guide

miroapp / miro-ai

Miro の仕様をローカルファイルに抽出し、AI 支援の計画と実装に活用する方法を学ぶ。Miro の仕様を扱うとき、またはユーザーが参照用にボードの内容をダウンロードしたいときに使用。

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

mkdocs-site-bootstrap

daviddwlee84 / agent-skills

GitHub Pages で MkDocs Material ドキュメントサイトを構築または保守する。厳格な 2 パスの i18n とデフォルト言語の llms.txt、copy-to-LLM、ページ/ナビのヘルパー、zh-TW 翻訳に対応。ドキュメントのセットアップや公開、バイリンガルまたは多言語ドキュメントの追加、ほぼ空の llms.txt や i18n 厳格ビルドの失敗の修復、旧版 mkdocs-site-bootstrap サイトの移行の際に使用。同意を前提とし、承認なしに既存ドキュメントを書き換えることはない。

M

mlflow-mlops-migration

pproenca / dot-skills

任意の ML コードベース — 実験トラッキングがまったくないものや MLflow 2 時代のイディオムだらけのものも含む — を、dev/staging/prod 環境、registry ベースの昇格、サービングされるモデルを備えた本番グレードのオープンソース MLflow 3 構成へと導くガイド付きワークフロー。MLflow 3 の経験がまったくない開発者とともに 7 つのフェーズを進める — コードベースの評価（スクリプトによる読み取り専用監査）、registry ドメインのモデリング（環境ごとのモデル名、エイリアス、ゲート）、環境ごとのトラッキング構築、トレーニングコードの MLflow 3 イディオムへの再構成、評価ゲート付き昇格の接続、サービングとスモークテスト、そして継続的な MLOps ループの運用。MLflow のセットアップ、MLflow 3 への移行、モデルのトレーニングとサービングの本番化、dev/staging/prod の MLOps サイクルの設計を求められたときに使用。すべての API 判断について姉妹の mlflow-3 ルールパックと組み合わせる。

M

moai-platform-chrome-extension

modu-ai / moai-adk

Chrome 拡張 Manifest V3 開発のスペシャリスト。service worker、content script、メッセージパッシング、chrome.* API、side panel、declarativeNetRequest、Chrome ウェブストアへの公開を扱う。ブラウザ拡張を構築するときに使用。

M

model-compute-simulation

bbuf / ai-infra-auto-driven-skills

LLM 向けに演算子レベルの計算テンプレートを構築し、serving shape の FLOPs/MFU を見積もる。tensor shape、演算子ごとの FLOPs、kernel から演算子への MFU マッピング、並列化の what-if 分析が必要なときに使用する。

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

modern-tailwind

academind / ai-config

Tailwind CSS のモダンなユーティリティとバリアントを使って、クリーンでスケーラブルな UI を構築する

M

modern-web-app-architecture

ratacat / claude-skills

JavaScript/TypeScript（SPA/SSR/SSG/ISR/RSC）でモダンな Web アプリケーションを設計・構築する際に使用する。アーキテクチャのトレードオフ、状態・データパターン、パフォーマンス、テスト、デリバリー、チームのスケーリング。