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
inference.sh 向けの JavaScript/TypeScript SDK — AI アプリの実行、エージェントの構築、すべてのモデルとの統合。パッケージ：@inferencesh/sdk（npm install）。完全な TypeScript サポート、ストリーミング、ファイルアップロード。テンプレートまたはアドホックなパターンでエージェントを構築、ツールビルダー API、スキル、人間による承認。用途：JavaScript 統合、TypeScript、Node.js、React、Next.js、フロントエンドアプリ。トリガー：javascript sdk、typescript sdk、npm install、node.js api、js client、react ai、next.js ai、frontend sdk、@inferencesh/sdk、typescript agent、browser sdk、js integration
JAW SDK（@jaw.id/core、@jaw.id/wagmi、@jaw.id/ui）のベストプラクティスと使用ガイド。jaw-sdk または @jaw.id パッケージを使うコードを書くとき、JAW スマートアカウントをアプリに統合するとき、JAW SDK の機能（passkeys、permissions、gas sponsoring、ENS）を設定するとき、JAW wagmi hooks で構築するとき、ヘッドレス／サーバーサイドのスマートアカウント操作を実装するとき、JAW SDK の問題をデバッグするとき、または JAW SDK のパターン、API、ベストプラクティスについて尋ねられたときにこのスキルを使用する。
ユーザーが MySQL DDL、CREATE TABLE 文、テーブル構造のスクリーンショットを提供した場合、または Kysely のデータベース型、DB インターフェース、Insertable / Updateable 型、バルクインサート、バルク更新、upsert、query/modify メソッドの補完を求めた場合にこの skill を使用します。重点は DDL を本リポジトリの Kysely 型と対応する service メソッドへ正確に変換することであり、ToGenerated、null/default の判定、camelCase/snake_case のマッピングでの誤りを避けます。
Litefuse とやり取りし、そのドキュメントにアクセスします。次の場合に使用します。(1) CLI を通じて Litefuse のデータ（traces、prompts、datasets、scores、sessions およびその他の API リソース）をプログラムで照会または変更する、(2) Litefuse のドキュメント、概念、統合ガイド、SDK の使い方を調べる、(3) 任意の Litefuse 機能の仕組みを理解する。この skill は CLI ベースの API アクセス（npx 経由）と複数のドキュメント取得方法を扱います。
inference.sh CLI から OpenRouter 経由で Claude、Gemini、Kimi、GLM および 100+ の LLM にアクセス。モデル：Claude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.5、Claude Haiku 4.5、Gemini 3 Pro、Kimi K2、GLM-4.6、Intellect 3。すべてのモデルを 1 つの API で扱い、自動フォールバックとコスト最適化に対応。用途：AI アシスタント、コード生成、推論、エージェント、チャット、コンテンツ生成。トリガー：claude api、openrouter、llm api、claude sonnet、claude opus、gemini api、kimi、language model、gpt alternative、anthropic api、ai model api、llm access、chat api、claude alternative、openai alternative
macOS アプリのアーキテクチャパターン。App プロトコル（@main）、Scene 型（WindowGroup、Window、Settings、MenuBarExtra）、マルチウィンドウ管理、AppKit のライフサイクルフック用の NSApplicationDelegateAdaptor、Info.plist の設定（メニューバーアプリ用の LSUIElement、NSAccessibilityUsageDescription）、サンドボックス／ハードンドランタイム用の entitlements、プロジェクト構造の規約を扱う。新しい macOS アプリの雛形作成、シーンとウィンドウの設定、メニューバーアプリのセットアップ、macOS 固有のライフサイクル問題の解決に使用。iOS 専用のアプリ構造を生成してしまう LLM のよくある誤りを修正する。
Make Appの要件案が確定した後のプロジェクト新規作成や反復開発に使用します。業務入力、編集・保存、承認処理の機能に基づいて、「自分の承認」ナビゲーションをデフォルトで生成するか判断します。BPM、bpmDefinitionKey、承認作成フィールド、保存して申請、申請して保存、プロセス状態、詳細タイトルの承認Tagも対象です。生成条件、実行時の開始設定、保存と初回開始、業務一覧および詳細画面での状態表示を担当します。キャンセル／差し戻し、「自分の承認」npmパッケージのインストールやタスクセンター実装、承認処理、承認履歴、プロセスデザイナー、Consoleの承認管理は対象外です。
PyTorch、ONNX、または Keras 3 / TensorFlow 2.16+ の深層学習モデルを dlnetwork オブジェクトとして MATLAB にインポートする。.pt2 でエクスポートしたプログラム、トレース済みの .pt ファイル、.onnx モデル、または matlabsaver 経由の Keras 3 モデルをインポートする場合に使用する。importNetworkFromPyTorch、importNetworkFromONNX、importNetworkFromKeras、importNetworkFromTensorFlow、torch.export.export、PyTorchInputSizes、InputDataFormats、matlabsaver、tf_keras のダウングレード、PyTorch または ONNX Runtime に対する数値検証、プレースホルダー/カスタム層の実装を扱う。ユーザーがこれらの関数やファイル形式に言及した場合、またはインポートエラー、未対応オペレーターの警告、学習可能パラメーターが 0 個、未初期化のネットワークに遭遇した場合に適用する。
MPyReq を使用して、GitHub リポジトリまたは pip でインストール可能なパッケージの Python 画像処理・コンピュータービジョンモデルに接続する MATLAB インターフェースを作成します。MATLAB と Python の CV／画像モデル（セグメンテーション、深度推定、物体検出、画像生成、超解像など）の接続、画像／ビジョンモデルの GitHub リポジトリ URL が提示された場合、または深層学習ビジョンパイプライン用の MPyReq デモ作成を求められた場合に利用します。汎用的な Python-MATLAB 接続、非ビジョンモデル（NLP、表形式データ、音声）、モデルのデプロイ／サービング、MATLAB のみを使う画像処理ワークフローには使用しないでください。
iOS プロジェクト（Swift、UIKit/SwiftUI）における MatrixScan AR スキャンパイプライン — BarcodeAr モードと設定、BarcodeArView、リスナー、フィードバック、カメラとコントロール、および MatrixScan Batch（BarcodeBatch/BarcodeTracking）からの移行。統合、設定、トラブルシューティングに使用します。ハイライトとアノテーションの作業は兄弟スキルの matrixscan-ar-highlight-ios と matrixscan-ar-annotation-ios にルーティングしてください。
Flutter プロジェクトでの MatrixScan Count（BarcodeCount）— scandit_flutter_datacapture_barcode_count パッケージ。複数バーコードのカウントと入荷ワークフロー（スキャンしてカウント、対象リストとの照合カウント、ステータスプロバイダー）。BarcodeCountView ウィジェットを使用します。統合、スキャン設定、結果処理、UI のカスタマイズ、SDK バージョンの移行、カウントワークフローのトラブルシューティングに使用します。
HybridWebView を使って .NET MAUI アプリに Web コンテンツを埋め込むためのガイド。JavaScript と C# の相互運用、双方向通信、生のメッセージング、トリミング/NativeAOT の考慮事項を扱う。USE FOR: "HybridWebView"、"JavaScript interop"、"embed web content"、"JS to C# interop"、"C# to JavaScript"、"web view interop"、"raw message"、"InvokeJavaScriptAsync"、"web content MAUI"。DO NOT USE FOR: 外部 URL からのディープリンク（maui-deep-linking を使用）、REST API 呼び出し（maui-rest-api を使用）、Blazor Hybrid アプリ（HybridWebView とは異なる）。
製品の CLI と MCP アダプターがコアライブラリに対して薄い層にとどまる、リポジトリローカルの action 契約と harness リポジトリを維持する。steward.yaml の action の採用や改善、ケイパビリティ単位の採用エビデンス、コールドスタートの検証ループ、プローブ、ベンチマーク、CLI/MCP/コアの一致、アダプターのリファクタリング、packages/core の境界、兄弟 harness のレイアウトを扱うときに使用。アプリ/ライブラリ/ツールの一般的なスチュワードシップのベースラインには、まず repo-quality-system-lifecycle を使用する。
Huawei Ascend NPU モデル圧縮ツール（msModelSlim）。LLM 量子化（W4A8、W8A8、W8A8S、W8A16）、MoE モデル圧縮、マルチモーダルモデル圧縮（Qwen-VL、InternVL、HunyuanVideo、FLUX、SD3）、キャリブレーションデータの準備、精度の自動チューニング、感度の高い層の分析、カスタムモデルの統合、MindIE/vLLM-Ascend でのデプロイに使用する。Qwen、LLaMA、DeepSeek、GLM、Kimi、InternLM などをサポートする。
n8n のエラー処理を設定し、失敗を明確に検知でき、構造化され、復旧可能な状態にします。Webhook/API ワークフロー、スケジュール実行または無人実行のワークフロー、あるいはサイレントな失敗でユーザーに見える処理が失われる経路を構築する場合に使用します。エラー処理、onError、continueErrorOutput、エラーブランチ／出力、再試行、retryOnFail、Respond to Webhook のステータスコード、4xx/5xx、Error Trigger、「ワークフローがサイレントに失敗する」といった話題にも使用します。ノードごとのエラー出力と接続、再試行／自己修復、エラートリガーワークフロー、4xx/5xx のレスポンス形式を扱います。
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。