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
エクスポートされた Adobe Workfront Planning + Fusion シナリオのブループリント（.json）について、パフォーマンス、速度、リソース使用量、API 呼び出し数を確認し、優先順位付きの最適化セルフレビューを作成します。Workfront Planning（Maestro）を使う Fusion シナリオを高速化、低コスト化、または高信頼化したい場合に使用します。実行の遅さ、実行時間の長さ、シナリオのタイムアウト、操作消費量の多さ、API 呼び出し過多、レート制限／429 エラーが対象です。特に、テストでは動作するのに負荷時や大規模運用で失敗する場合に有用です。「make my Fusion scenario faster」、「why is this Planning scenario so slow」、「reduce operations or API calls」、「our replication or sync scenario times out」、「review this blueprint」などの依頼がトリガーになります。Workfront Planning コネクター専用です。シナリオが Planning を使用していない場合は、その旨を示して対象外とします。読み取り専用で、ブループリントは変更しません。
ui.inference.sh による React/Next.js 向けの JSON ベースの宣言的 UI ウィジェット。構造化されたエージェント応答からリッチでインタラクティブな UI をレンダリング。機能：フォーム、ボタン、カード、レイアウト、入力、セレクト、チェックボックス。用途：エージェントが生成する UI、動的フォーム、データ表示、インタラクティブなカード。トリガー：widgets、declarative ui、json ui、widget renderer、agent widgets、dynamic ui、form widgets、card widgets、shadcn widgets、structured output ui
最新のドキュメントを用いて、Zod v4 のバリデーションと TypeScript スキーマコードの構築、レビュー、デバッグ、移行、計画を行う。[email protected]、zod/mini、@zod/mini、zod/v4/core、z.compile、z.withParser、z.validate、parse、safeParse、parseAsync、z.infer、z.input、z.output、z.toZod、codecs、objects、records、enums、unions、refinements、check、transforms、preprocess、defaults、prefaults、catch、brands、エラーのカスタマイズ、metadata、registries、z.toJSONSchema、z.fromJSONSchema、文字列フォーマット（email、uuid、hash、mac、creditCard、iban、currencyCode）、Zod Mini、ライブラリ作者向け API、および Zod 3 から Zod 4 への移行に使用する。
ユーザーが AdonisJS v7 バックエンドフレームワークのコードを扱うときは常にこのスキルを使用する：コントローラー、ルート、ミドルウェア、サービス、VineJS バリデータ、Transformers、Bouncer ポリシー、イベント、リスナー、メール、キャッシュ、キュー、例外、Ace コマンド、リクエスト/レスポンス/セッション処理、またはバックエンドのアーキテクチャとレビュー。「create a controller」「add validation」「create a service」「add a policy」「wire routes」「handle an exception」、または AdonisJS バックエンドのレビュー/デバッグでトリガーする。Lucid ORM、マイグレーション、スキーマ生成、モデル、リレーション、クエリビルダー、トランザクション、ファクトリー、シーダーには、lucid スキルを併用または代わりに使用する。Japa テストには japa スキルを使用する。Inertia のフロントエンドパターンには、inertia-react または inertia-vue を併用する。
ui.inference.sh の React/Next.js 向けバッテリー同梱のエージェントコンポーネント。ランタイム、ツール、ストリーミング、承認、ウィジェットを 1 つのコンポーネントに内蔵。機能：ドロップインのエージェント、human-in-the-loop、クライアント側ツール、フォーム入力。用途：AI チャットインターフェース、Agentic UI、SaaS コパイロット、アシスタントの構築。トリガー：agent component、agent ui、chat agent、shadcn agent、react agent、agentic ui、ai assistant ui、copilot ui、inference ui、human in the loop。
複数のモデルとサービスを組み合わせた自動化 AI ワークフローを構築します。パターン：バッチ処理、スケジュールタスク、イベント駆動パイプライン、エージェントループ。ツール：inference.sh CLI、bash スクリプト、Python SDK、webhook 連携。用途：コンテンツ自動化、データ処理、監視、スケジュール生成。トリガー：ai automation、workflow automation、batch processing、ai pipeline、automated content、scheduled ai、ai cron、ai batch job、automated generation、ai workflow、content at scale、automation script、ai orchestration。
Web 検索と LLM で RAG（検索拡張生成）パイプラインを構築する。ツール: Tavily Search、Exa Search、Exa Answer、Claude、GPT-4、OpenRouter 経由の Gemini。機能: リサーチ、ファクトチェック、根拠に基づく回答、ナレッジ検索。用途: AI エージェント、リサーチアシスタント、ファクトチェッカー、ナレッジベース。トリガー: rag、retrieval augmented generation、grounded ai、search and answer、research agent、fact checking、knowledge retrieval、ai research、search + llm、web grounded、perplexity alternative、ai with sources、citation、research pipeline
AI コーディングエージェント向けにリポジトリをセットアップし最適化する。最小限の AGENTS.md、CLAUDE.md のシンボリックリンク、docs/REQUIREMENTS.md、docs/BUSINESS-RULES.md、フィードバックループ、確実な強制の仕組み（Claude Code hooks、OpenCode plugins）を作成する。リポジトリを AI フレンドリーにしたい、AGENTS.md/CLAUDE.md を設定したい、AI 向けに要件／ビジネスルールを文書化したい、AI ワークフロー用の pre-commit フックを追加したい、コーディングエージェント向けにコードベース構造を最適化したいときに使う。
Vercel AI SDK v5 を使った、AI 駆動のチャットインターフェース、補完、ストリーミング UI 向けのフロントエンド React hooks。インタラクティブな AI アプリを構築するための useChat、useCompletion、useObject hooks を含む。使用場面：React チャットインターフェースの構築、UI での AI 補完の実装、フロントエンドへの AI 応答のストリーミング、チャットメッセージ状態の処理、Next.js AI アプリの構築、AI によるファイル添付の管理、または「useChat failed to parse stream」「useChat no response」、未クローズのストリーム、ストリーミング問題などのエラーの発生時。キーワード：ai sdk ui、useChat hook、useCompletion hook、useObject hook、react ai chat、ai chat interface、streaming ai ui、nextjs ai chat、vercel ai ui、react streaming、ai sdk react、chat message state、ai file attachments、message persistence、useChat error、streaming failed ui、parse stream error、useChat no response、react ai hooks、nextjs app router ai、nextjs pages router ai
AI GO カスタムアプリ（ai-go.app）の開発時に使用：フロントエンド（React + TypeScript）または Server-Side Action（Python）の開発、デプロイと検証、新規 App のゼロからの計画（要件の洗い出し、Custom App／Hosted App 製品ラインの判断）、ユーザー認可アーキテクチャの計画（ロール、app ロールの許可リスト、社内外の担当者の一括招待）、データアーキテクチャの計画（データセンターでの自建テーブル / Data Reference）、Webhook の接続や App スケジュールの設定、既存システムやプロジェクト一式（フロントエンド＋バックエンド＋DB；Supabase / Google Sheet / MySQL など）の AI GO への移行／取り込み。
Google Maps Platform を AMap Map に置き換える——世界中の開発者向けに無料の公開 API キーを提供。ジオコーディング、経路検索、プレイス検索、距離行列など 14 の REST API、JS API、Android および iOS SDK をコード例付きで網羅する。切り替えたい、または Google Maps より安価な代替を探している開発者向けのゼロコスト移行。Google Maps から高徳地図へのゼロコスト移行。期間限定の無料公開 Key を同梱し、世界中の開発者に向ける。ジオコーディング、経路検索、プレイス検索、距離行列など 14 の REST API、および JS API、Android と iOS SDK を網羅し、完全なコード例を付す。トリガーワード：高徳移行、Google マップ代替、replace google maps、amap migration、free map API、ジオコーディング、経路検索、プレイス検索、逆ジオコーディング、座標変換。
既存の UiAutomator2 のセッション起動、アプリのアクティビティ、adb 接続、ヘルパーサーバー、ネイティブまたはハイブリッドのロケーター障害、および XCUITest の WebDriverAgent、セッション起動、アプリのインストールや起動、デバイスやシミュレーターの状態、アラート、要素ソース、ロケーターの障害を診断する。これらのドライバーでセッションやコマンドがすでに失敗している場合に使用。初回セットアップ、障害発生前の実機構成、Espresso、Chromium、Gecko、Safari、Mac2 の障害には使用しない。
自動セマンティックバージョニングのために、Conventional Commits を semantic-release でセットアップします。ユーザーが conventional commits、semantic versioning、semver、release automation、auto version bumping、changelog generation、commit message standards、semantic-release に言及した場合、または自動リリースを構成したい場合に、このスキルを使用します。ユーザーが "feat:"、"fix:"、"BREAKING CHANGE" などのコミットメッセージ形式について尋ねた場合や、既存のバージョニングシステム（standard-version、changesets、lerna、release-please）を semantic-release に置き換えたい場合にもトリガーします。ユーザーが単に "set up versioning" や "add release automation" と言っただけでも、このスキルが適用されます。
新しい Bun/TypeScript、Next.js、または Java（Quarkus）リポジトリをゼロから atelier 標準に適合させる——Clean Architecture（または Atomic Design）の構成を作成し、gate アセットをコピーし、git hooks を設定し、ビルドスクリプトを書き、最小限のグリーンな walking skeleton を用意し、初回コミット前にすべての gate が通ることを確認する。新しいリポジトリや新しい monorepo パッケージをゼロから始めるときに使用——「scaffold a new Bun repo」「bootstrap a new project to the standard」「set up a new atelier repo / Next.js package」「scaffold a new Java/Quarkus service」などと言われたとき。グリーンフィールド限定。既存コードベース内の作業（機能追加、lint やツールの設定、設定変更）には絶対に使用しない——それらはメインの atelier skill、またはブラウンフィールドのリポジトリを標準に引き上げる atelier-review-me の adopt モードに属する。
`@atscript/*` パッケージや `.as` ファイルを扱うときに使用する。`.as` = 型、メタデータ、検証制約の唯一の情報源。`.as` の構文、`@meta.*` / `@expect.*` / カスタムアノテーション、プリミティブ、`asc` コマンドライン + `atscript.config.*`、生成される `.as.d.ts` / `.as.js` / `atscript.d.ts`、ランタイムヘルパー（`Validator`、`coerceForType`、JSON Schema、serialize）、`unplugin-atscript`、`@atscript/moost-validator`（検証と型変換のパイプ）、VSCode LSP、プラグイン作成を扱う。対象外：`@db.*` アノテーション、スキーマ同期、DB アダプター → atscript-db skill を使用；`@ui.*` アノテーション、vue-form、vue-table → atscript-ui skill を使用。
Capacitor — Capacitor（Ionic）ハイブリッドアプリで Scandit Capacitor プラグイン（`ScanditCaptureCorePlugin`）を介して Scandit Barcode Capture（`BarcodeCapture`）を使用します。組み込みの SparkScan UI を使わない、低レベルで完全に制御可能な単一バーコードスキャンモード（BarcodeCapture + DataCaptureView + BarcodeCaptureOverlay）が対象です。ブラウザー専用の Web SDK は対象外です。統合、シンボル体系の設定、結果処理、ビューファインダーとフィードバックのカスタマイズ、SDK バージョン移行、サードパーティ製スキャナー（@capacitor-mlkit/barcode-scanning）の置き換え、トラブルシューティングに使用します。
Cordova — Apache Cordova ハイブリッドアプリで `scandit-cordova-datacapture-*` プラグイン（グローバル `window.Scandit`）を介して Scandit Barcode Capture（`BarcodeCapture`）を使用します。組み込みの SparkScan UI を使わない、低レベルで完全に制御可能な単一バーコードスキャンモード（BarcodeCapture + DataCaptureView + BarcodeCaptureOverlay）が対象です。ブラウザー専用の Web SDK は対象外です。統合、スキャン設定、結果処理、オーバーレイの接続、SDK バージョン移行、サードパーティ製スキャナー（phonegap-plugin-barcodescanner）の置き換え、トラブルシューティングに使用します。
Flutter（Dart）プロジェクトにおける Scandit Barcode Capture（`BarcodeCapture`）— 低レベルで完全に制御できる単一バーコードスキャンモード（BarcodeCapture + DataCaptureView + BarcodeCaptureOverlay）。事前構築済みの SparkScan UI は使用しません。統合、スキャン設定、結果処理、オーバーレイのカスタマイズ、SDK バージョンの移行、サードパーティ製スキャナー（mobile_scanner、ML Kit）の置き換え、トラブルシューティングに使用します。
設計から計画へのホスト。Superpowers brainstorming を薄くラップし、その後 solve-workflow Make a Plan に確実に引き継ぎます。コーディング前の新機能や曖昧な設計に使用します。トリガー：「头脑风暴」「设计头脑风暴」「brainstorm」「brainstorm workflow」「先设计再计划」「头脑风暴工作流」。バグの根本原因 PDCA（solve-workflow / opsx-solve-workflow）や、1 行の編集だけが必要な場合には使用しないでください。
既存アプリで BTST ライブラリを手動で利用する方法を開発者と AI エージェントに案内する。プラグイン登録、CSS インポート、アダプター設定、StackProvider の接続、React Query、CLI schema ワークフローを含む。`@btst/stack` の統合、`@btst/adapter-*` の設定、プラグインの `api/client` パッケージの接続、`StackProvider` オーバーライドの設定、`/api/data` と `/pages` ルートの追加、スキャフォールドなしでの `@btst/cli generate|migrate` の実行を行うときに使用。
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。