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 97,222 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
開発
本スキルは Hono で型安全な API を構築するための包括的な知識を提供し、ルーティングパターン、ミドルウェアの構成、リクエスト検証、RPC クライアント/サーバーパターン、エラー処理、コンテキスト管理に焦点を当てる。使用場面：Hono で API を構築する（任意のランタイム）、Zod/Valibot/Typia/ArkType バリデータでリクエスト検証を設定する、型安全な RPC クライアント/サーバー通信を作成する、カスタムミドルウェアを実装する、HTTPException でエラーを処理する、カスタム変数で Hono コンテキストを拡張する、またはミドルウェアの型推論の問題、検証フックの混乱、RPC のパフォーマンス問題に遭遇する。キーワード：hono、hono routing、hono middleware、hono rpc、hono validator、zod validator、valibot validator、type-safe api、hono context、hono error handling、HTTPException、c.req.valid、middleware composition、hono hooks、typed routes、hono client、middleware response not typed、hono validation failed、hono rpc type inference
`confluent-kafka-python` を使って、本番運用可能な Python の Kafka プロデューサーとコンシューマーを、Schema Registry、グレースフルシャットダウン、冪等プロデューサー、テスト、完全なプロジェクト構成とともにスキャフォールドする。ユーザーに尋ねる前に、接続済みの任意の Kafka MCP サーバー（Lenses MCP、Confluent の MCP、Aiven のもの、カスタム）を通じて、対象 topic、パーティション数、登録済みの JSON Schema をライブクラスタから直接検出する。ユーザーが「Python の Kafka コンシューマーを構築して」、「Python で Kafka クライアントをスキャフォールドして」、「自分の Python サービスに Kafka を追加して」、「Python で `<topic>` から消費して」、「Kafka プロデューサーを書いて」と言うときに使用する。Kafka Connect コネクタ、スキーマ進化のレビュー、非 Python クライアントには使用しない。
Klaviyo の webhook を受信して検証する。Klaviyo の webhook ハンドラーを設定するとき、Klaviyo-Signature の検証をデバッグするとき、または event:klaviyo.opened_email、event:klaviyo.clicked_email、event:klaviyo.received_sms、event:klaviyo.unsubscribed_from_email_marketing といった Klaviyo システムの webhook イベントを処理するときに使用する。
React Native および Expo アプリケーションで KorUI ライブラリ（@korsolutions/ui）を使用するための完全ガイド。KorUI でユーザーインターフェースを構築する、テーマをカスタマイズする、ライブラリをセットアップする、27 以上のコンポーネント（Button、IconButton、Input、Select、Checkbox、RadioGroup、Alert、Card、Separator、Tabs、Menu、Popover、Calendar、Toast など）のいずれかを扱う、スタイリングとテーマ化を行う、複合コンポーネントを実装する、コンポーネントの問題をデバッグする、あるいはユーザーが "@korsolutions/ui"、"KorUI"、"UIProvider" に言及したり、テーマのカスタマイズや React Native の UI コンポーネントについて尋ねたりしたときに、このスキルを使用する。このスキルは、インストール、Provider のセットアップ、コンポーネントの使用パターン、テーマのカスタマイズ、バリアントシステム、hooks、レスポンシブデザイン、トラブルシューティングを扱う。
llama.cpp を使って GGUF モデルを直接実行し、LoRA アダプターを読み込み、推論速度をベンチマークし、llama-server でモデルを提供する。Qwen 3.5 の提供スクリプト（9B 稠密 + F16、35B MoE）を、非対称 KV キャッシュと思考モード付きで含む。Ollama に次ぐ位置づけで、モデルを直接制御したい場合や LoRA のホットロードが必要な場合に使用する。「llama.cpp」「GGUF」「LoRA adapter」「benchmark inference」「llama-server」でトリガーされる。
マイルストーンを通じて複数日にわたる複雑なタスクの実行をオーケストレーションします。各マイルストーンは plan-crafting、run-plan（worker-validator）、review-work の各フェーズをチェックポイント/リカバリ付きで通過します。エンドツーエンドで自律的に実行し、マイルストーンごとの承認ゲートはありません。失敗時のみユーザーにエスカレーションします。ユーザーが "long run"、"start long run"、"execute milestones"、"run all milestones" と言ったときにトリガーします。
mapcn を使って React で地図を構築します。MapLibre GL と Tailwind CSS を基盤とする、テーマを設定できる shadcn スタイルの地図コンポーネントを提供します。マーカー、ポップアップ、ツールチップ、ルート、弧線、GeoJSON やコロプレスレイヤー、クラスター、地球儀、カスタムベースマップスタイル、ライト／ダークテーマなどの追加・カスタマイズ・テーマ設定や、shadcn/ui または Tailwind を使う React、Next.js、Vite プロジェクトで地図ページ（分析ダッシュボード、配送追跡、店舗検索など）全体を構築する場合に使用します。アプリ内で地図をどこに配置するのがよいか尋ねられた場合にも使用します。
Claude Code のマーケットプレイスとプラグインを作成・構成します。ユーザーがマーケットプレイスの作成、プラグインの公開、チームプラグイン配布の設定、marketplace.json または plugin.json ファイルの構成を希望する場合に使用します。トリガー：create marketplace、publish plugin、plugin distribution、marketplace.json、plugin.json、team plugins、share plugins
MATLAB Coder または GPU Coder を使用して AI モデル（PyTorch、LiteRT）から C/C++ または CUDA コードを生成する。コード生成を最終目標として AI モデルをアプリに統合したい場合 — MEX、CUDA MEX、静的ライブラリ、動的ライブラリ、実行可能ファイルの生成 —、または Simulink でモデルをシミュレーションとコード生成に使用する場合に使用する。loadPyTorchExportedProgram による PyTorch ExportedProgram（.pt2）と、loadLiteRTModel（R2026a+）による LiteRT（.tflite）を扱う。キーワード：PyTorch、torch、.pt2、ExportedProgram、loadPyTorchExportedProgram、invoke、codegen、MEX、CUDA、GPU、C、C++、deploy、AI model、deep learning model、LiteRT、TFLite、TensorFlow Lite、Simulink、slbuild、PyTorch ExportedProgram ブロック、MATLAB Function ブロック、dlosslib、loadLiteRTModel。
ネイティブ iOS Swift プロジェクト（UIKit/SwiftUI——Swift のみ、C#/.NET は対象外）における MatrixScan AR アノテーション——追跡中のバーコードに付加される情報アノテーション、ポップオーバー、ステータスアイコン、レスポンシブアノテーション。アノテーションの追加、外観と内容のカスタマイズ、表示タイミングの制御、アノテーションのタップ処理に使用する——pipeline のセットアップは matrixscan-ar-ios に属する。C#/.NET アプリは matrixscan-ar-net-ios または matrixscan-ar-net-maui を使用する。
Microsoft.Maui.Devices.Sensors を使って .NET MAUI アプリに位置情報機能を追加する。単発および連続の位置取得、プラットフォーム権限（Android、iOS、macOS、Windows）、精度レベル、CancellationToken の使用、モック位置検出、DI に適したサービスラッパーを扱う。USE FOR: "geolocation"、"GPS location"、"get current location"、"location permission"、"continuous location"、"location tracking"、"GeolocationRequest"、"mock location"、"latitude longitude MAUI"。DO NOT USE FOR: 地図上への位置表示（maui-maps を使用）、一般的な権限処理（maui-permissions を使用）、住所のジオコーディング（maui-maps を使用）。
Microsoft.Maui.Controls.Maps を使って .NET MAUI アプリに地図コントロール、ピン、ポリゴン、ポリライン、ジオコーディング、Google Maps API キーの設定、プラットフォーム設定を追加するためのガイド。USE FOR: "add map"、"map control"、"map pins"、"polygons on map"、"polylines"、"geocoding"、"Google Maps API key"、"Microsoft.Maui.Controls.Maps"、"map setup"、"reverse geocoding"、"map region"。DO NOT USE FOR: デバイスの GPS 座標の取得（maui-geolocation を使用）、カスタム描画オーバーレイ（maui-graphics-drawing を使用）、位置情報権限のみ（maui-permissions を使用）。
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。