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 96,981 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
開発
モダンな v23+ パターンを用いて Effector の状態管理を設計、リファクタリング、レビューする。タスクが createStore/createEvent/createEffect のモデリング、sample/attach/split によるデータフロー、fork/allSettled/serialize/hydrate による scope セーフな SSR、useUnit による React 統合、Solid/Vue 統合パターン、scope の消失の修正、または watch 内のビジネスロジック、effect 内の命令的呼び出し、getState による直接的なビジネスデータ読み取りといったアンチパターンの置き換えに関わる場合に使用する。
ElevenLabs Agents Platform（ASR、LLM、TTS、ターンテイキングモデル）で対話型 AI 音声エージェントを構築するためのガイド。エージェントの設定とシステムプロンプト、ワークフロー、マルチボイス、発音辞書と話速制御、ナレッジベース RAG、クライアント/サーバー/MCP/システムツール、Scribe リアルタイム STT、WebRTC と WebSocket 接続、テストと評価、分析、コスト最適化、GDPR/HIPAA/SOC 2 準拠、agents-as-code コマンドラインワークフローを扱う。@elevenlabs/react、@elevenlabs/client、@elevenlabs/react-native、Next.js、Swift、Cloudflare Workers 向けの本番テンプレートに加え、17 以上の記録された修正を含む：非推奨の @11labs パッケージ、Android の音声切断、CSP 違反、動的変数の欠落、ツール名の大文字小文字の区別、webhook 認証の失敗、WebRTC の設定ミス。ElevenLabs 音声エージェントを構築、設定、デバッグするときに使用。
ポータブルな Elysia アプリのアーキテクチャを徹底する: フィーチャーモジュール、フォルダーツリー、命名、1 ルート 1 ファイル、薄いハンドラー、schema/services の責務、マウントテーブル、db/runtime の直接インポート（ルートファクトリーなし）。新しい Elysia API や機能の雛形作成、エンドポイントの追加、モジュール構成のレビューや再編成、またはユーザーが elysia-architecture / Elysia のハウススタイルを求める場合に使用する。export function routes(db) / decorate-db 注入は拒否する。Effect、env、セッション認証、ケイパビリティ認可、API キー、Drizzle、OpenAPI、可観測性、HTTP エラー、ドメインパッケージ、プラグイン、cron、webhooks、サービス認証、Vitest 向けの任意の with-* オーバーレイ。HTTP テスト: Eden treaty(app) を使用し、handle/Request は使用しない。
システムとそのサブシステムを包括的かつ深く分析し、バグ、競合状態、古くなったドキュメント、デッドコード、正確性の問題を特定する。「audit this system」「exhaustive analysis of X」「analyze for correctness」「root out issues in...」「deep dive into...」「verify this code is correct」「find bugs in...」と依頼されたとき、またはエージェントが書いたコードを本番投入に耐えるかどうかレビューするときに使う。システムを自動的にサブシステムに分解し、適切な分析チェックリストを適用して、重要度分類付きの構造化された所見を生成する。
ユーザーが、単一のアプローチを山登りするのではなく空間を広く探索する自律的な ML 研究ループを求める場合に使用。温度スケジューラが通常の仮説ステップを置き換える。初期に大胆で多様な数回の swing（完全な書き直し、異なるアーキテクチャ/レジーム）を強制し、その後、反復ごとに swing / merge / exploit を選ぶ適応フェーズに入る — 小刻みな exploit が長く続くとさらなる実行を禁じ、swing か merge への転換を強制する厳格な停滞ガード付き。approaches.md レジストリと反復ごとの move_type を追跡し、次の一手の前に毎回の実行を分析する。1 反復につき変更は 1 つ。中断されるまで無限にループする。標準的な分析優先の ml-autoresearch（分析のみで各変更を選ぶ）、単発のトレーニング実行、スイープには向かない。
Fastly Compute の WASM バイナリをローカルで実行し、Compute プラットフォームの内部構造に関する権威あるリファレンスとして機能する。fastlike のソースコードは非常に読みやすく、host ABI、キャッシュとパージの API、KV/config/secret ストアのインターフェース、カウンターとペナルティボックスによるレート制限、ACL ルックアップ、リクエストのライフサイクル全体、バックエンド fetch のセマンティクス、そして hostcall スパン、バックエンドのウォーターフォール、ネイティブ CPU サンプル、オプションの詳細メトリクス（body バイト数、キャッシュ結果、ヘッダー要約、wasm ヒープ曲線）を備えた組み込みのリクエスト単位プロファイラーを網羅する。Compute ランタイムの内部や host call を扱うとき、エッジデータストアの実行時の挙動を理解したいとき、ローカルの Compute アプリをプロファイリングするとき、WASM バイナリをローカルでテストするときに使用する。非 Rust の Compute 作業では Viceroy よりこの skill を優先する —— Fastly Compute API のリファレンスとしてソースコードがより理解しやすい。
FastMCP を使って Python で MCP（Model Context Protocol）サーバーを構築する。ツール、リソース、プロンプトの定義、ストレージバックエンド（memory、disk、Redis、DynamoDB）、サーバーライフスパン、8 種類の組み込みミドルウェア、import と mount によるサーバー構成、OAuth Proxy と認証、OpenAPI 統合、クライアント設定、FastMCP Cloud へのデプロイを扱う。基本的なサーバー、ストレージ、ミドルウェア、構成、OAuth proxy、API 統合、テスト、本番アーキテクチャのテンプレートを含み、ストレージの設定ミス、ライフスパンとミドルウェア順序の誤り、循環インポート、モジュールレベルのサーバー問題、async/await の混同、OAuth のセキュリティホール、クラウドデプロイの失敗など 25 以上の一般的なエラーを防ぐ。Python の FastMCP サーバーを作成またはデバッグするとき、mcp ツール、リソース、プロンプトを定義するとき、fastmcp のストレージやミドルウェアを接続するとき、サブサーバーをマウントするとき、MCP OAuth を設定するとき、FastMCP Cloud にデプロイするときに使用。
FiveM と RedM のリソースについて、クライアント/サーバーの resmon、Lua/native CPU、Wait(0) ループ、ヒッチ警告、TriggerServerEvent / TriggerClientEvent / TriggerLatent* のスパム、ペイロードサイズ、ブロードキャスト（-1）、state bags、初回 GET キャッシュ、起動時の MySQL 読み込み、neteventlog、profiler、帯域幅を分析・最適化する。FiveM/RedM の Lua パフォーマンスやネットワークトラフィックをレビュー、リファクタリング、デバッグ、最適化するときに使用する。ユーザーが /fivem-redm-performance-network または $fivem-redm-performance-network を実行するときに使用する。
古くなった GrowthBook のフィーチャーフラグをアーカイブまたは削除します。削除の前に、コードベース内の呼び出し箇所でフラグの有効値をインライン化する手順をユーザーに案内します。ユーザーが「このフラグを削除して」「この古いフラグを削除して」「フラグ X をクリーンアップして」「このフラグをアーカイブして」「このフラグはもう不要です」「このフラグとその実験参照ルールを削除して」と言ったときに使用します。先に古いフラグを探す場合は flag-search を使用してください。フラグを削除せずルールを編集する場合は flag-targeting を使用してください。フラグを使用する実験を停止する場合は experiment-stop を使用してください。
GrowthBook のフィーチャーフラグに対して、モニタリング付きの段階的なロールアウト（「安全なロールアウト」）を設定します。ランプスケジュールとガードレール指標のモニタリング、自動シグナル、任意の自動ロールバックを組み合わせます。ユーザーが「これを安全にロールアウトして」「ガードレール指標でロールアウトを監視して」「安全なロールアウトを設定して」「指標が悪化したら自動ロールバックする形で段階的に展開したい」「ランプにモニタリングを設定して」「このロールアウトのモニタリング状況を確認して」「次のモニタリング対象ステップを承認して」「ガードレールが失敗しているのでロールバックして」と言ったときに使用します。モニタリングなしのランプ（段階的なカバレッジのみで指標なし）には flag-ramp を直接使用してください。単純なオン/オフの時間枠には flag-schedule を使用してください。
GrowthBook のフィーチャーフラグに機能レベルの前提条件を追加、削除、または確認します。ユーザーが「フラグ Y が有効であることを条件にフラグ X をゲートして」「前提条件を追加して」「フラグ X はフラグ Y がオンである場合にのみ評価されるべき」「フラグ X の前提条件を削除して」「このフラグは何に依存しているか」「このフラグは new-checkout フラグが先に true であることを必要とすべき」と言ったときに使用します。機能レベルの前提条件はフラグ全体をゲートします。前提条件のフラグがオフの場合、このフラグはすべてのユーザーに対して既定値を返します。前提条件はブール値のフラグである必要があります。単一のルール（フラグ全体ではない）に限定した前提条件には flag-targeting を使用してください。依存関係グラフ全体を追跡するには flag-graph を使用してください。
React、Next.js App Router、TypeScript、Tailwind CSS、shadcn/ui、TanStack Query、およびフロントエンド UI コードをレビューします。PR、ブランチ、差分、ページ、コンポーネント、フック、Server Action、ルートハンドラー、API クライアントのレビュー、フロントエンドの動作のデバッグ、本番運用への準備状況の評価、実行時バグ、クライアント／サーバー境界、データ取得、セキュリティ、アクセシビリティ、UX 状態、レスポンシブレイアウト、パフォーマンス、SEO メタデータ、i18n、保守性の確認に使用します。
シニアフルスタックエンジニアモード。Agent が技術判断と実装を担い、ユーザーはエンジニアリングマネージャーとして what/why を定め、コードを書く前に Stage 3 プランを承認します。既存コードベースでのフルスタック機能開発：バックエンド API、サービス、データモデル、マイグレーション、バックグラウンドジョブ、外部連携、コマンドライン、ライブラリ、さらに製品 UI（ページ、フォーム、テーブル、モーダル、ダッシュボード）。ユーザーが機能の実装 / 追加 / 構築 / 拡張を望むときに使用します：「let's build X」、「add feature Y」、「implement Z」、複数モジュールのリファクタリング、スキーマ変更、新しいエンドポイント、既存製品の新しいページやコンポーネント、またはコードを書く前に既存のパターンを読む必要がある非自明なエンジニアリングタスク。機能に複数の要素が絡む場合は、通常のコーディング応答よりも優先します。
goalflow（wanmol/goal-flow）の作業 — ワークフローグラフとエージェントループを組み合わせた LangGraph フレームワーク — を、ちょうど 1 つのモードにルーティングする：適合チェック、Dify DSL エクスポートを実行可能な LangGraph Python へトランスパイルする、ワークフローのノードとエッジを作成する、ミドルウェアとハーネスを備えた `agent_kit` ループを構築する、配信レイヤー（データアダプター、SSE ストリーミング、HITL、Redis/MySQL、API キー登録）を接続する、または公開前のセキュリティゲートを実行する。ユーザーが Dify のランタイムなしで Dify のビジュアル設計を求めるとき、エージェントループをホストするグラフノードを求めるとき、自身のワークフロー上で OpenAI 互換のワイヤプロトコルを求めるとき、またはプロンプトで注入される `SKILL.md` の機能を求めるときに使用する。次の語で起動する：goalflow、goal-flow、dify to langgraph、dify transpiler、dify DSL export、BaseWorkflow、agent_kit、AgentBaseNode、DataAdapter、chunk processor、HITL interrupt、dify2langgraph。通常の graph-API に関する質問は `langgraph-fundamentals` にルーティングする。
現在の @google/genai SDK v1.27+（非推奨の @google/generative-ai は 2025 年 11 月に終了）を使った Google Gemini API のガイド。テキスト生成、ストリーミング、マルチモーダル入力（画像、動画、音声、PDF）、並列呼び出しや合成呼び出しを含む関数呼び出し、システム指示、マルチターンチャット、思考モード、生成パラメータ、コンテキストキャッシュ、組み込みコード実行、Google Search によるグラウンディング、エラー処理とレート制限、そして正確な 2025 年のモデル情報（Gemini 2.5 Pro、Flash、Flash-Lite は入力 1M トークンで、2M ではない）を扱う。Gemini の統合、マルチモーダルまたはチャットアプリの構築、Cloudflare Workers への Gemini 呼び出しのデプロイ、@google/generative-ai からの移行、model not found、コンテキストウィンドウ、関数呼び出し、マルチモーダル形式のエラーのデバッグに使用。埋め込みは google-gemini-embeddings skill に記載。
graph-it コマンドラインを使用して、コードの依存関係、コールグラフ、アーキテクチャを分析する。ユーザーがコードのつながりを理解したいと考えたときは常にこのスキルを使用する — "dependency graph" と明示していなくてもよい。トリガー: "what calls this function"、"who uses this class"、"is it safe to delete X"、"what breaks if I change Y"、"show me the architecture"、"trace the execution from main"、"find circular imports"、"give me an overview of this module"、"what imports this file"、"impact analysis"、"refactoring safety"、"review this PR"、"review this diff"、"is this change risky"、破壊的変更、未使用のエクスポート、デッドコード検出、codemap、file logic、module resolution、graph-it、dependency graph、reverse dependencies。
GraphQL schema の設計とレビュー。使用場面：新しい GraphQL schema の変更（型、ミューテーション、クエリ、コネクション、enum、エラー）を設計するとき、schema の差分をレビューするとき、schema の進化を計画するとき、または null 許容性と命名を監査するとき。トリガー：'graphql schema design'、'design a mutation'、'design a query'、'design a type'、'new type'、'new mutation'、'review schema'、'review schema diff'、'schema review'、'schema evolution'、'audit the schema'、'/graphql-schema-design'。
PR のレビュー、過剰に設計されたコードの簡素化、アーキテクチャの判断、不明瞭な概念のリネームの際に使用する — 偽のヘルパーをインライン化し、中身のない儀式を削除し、実態と合わない名前をリネームし、過度に分割されたファイルを統合し、早すぎる抽象化を拒否し、憶測に基づく config／モード／レイヤーを断り、最後に最小で安全な次の変更で締めくくる。コードが過度に凝っていたり、抽象的すぎたり、賢すぎたり、ファイル／ヘルパー／レイヤーが多すぎたり、うまく分割されすぎているのに変更が苦痛なときに発動する。Grug の脳を体現する：複雑さは非常に悪、小さな言葉、コンサル的な話し方はしない、反対の教義への急な転換もしない。
ユーザーが「create a hook」「add a PreToolUse/PostToolUse/Stop hook」「validate tool use」「implement prompt-based hooks」「use ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}」「set up event-driven automation」「block dangerous commands」と依頼した場合、または hook イベント（PreToolUse、PostToolUse、Stop、SubagentStop、SessionStart、SessionEnd、UserPromptSubmit、PreCompact、Notification）に言及した場合に使用します。高度なプロンプトベースの hooks API に重点を置き、Claude Code プラグインの hook の作成と実装を包括的に案内します
tempa-spec スキーマの `proposal` フェーズで、\"What Changes\" リストが確定する前に実行される変更規模のチェック。ドラフトが、それぞれ独立した変更に値する複数の変更をまとめて抱えている場合に検出し、停止してユーザーに分割するかどうかを尋ねる（既定：1 つの変更。エージェントが自ら分割することはない）。ユーザーが分割する場合、保留にしたスライスを proposal.md の Out of Scope セクション、discovery.md の Key Decisions、openspec/BACKLOG.md に記録する。根拠は docs/research/2026-08-27-mattpocock-skills-gate-and-seams.md にある。
再利用可能な UI パック、DOM に紐づくプロダクト注釈、ブラウザー内 Direct Edit、ブラウザーレビューのピン、ローカルオーサリングサーバー、要素からソースへの Inspector、マルチステートのスクリーンショットを使って、AI エージェントとともにネイティブ HTML の UI プロトタイプを構築、注釈付け、レビュー、スクリーンショット取得、納品する。ユーザーが /html-prototype-build に言及したとき、または HTML で UI を再構築したい、プロダクト注釈を作成したい、プロトタイプのスタイルを編集したい、DOM 要素をレビューまたはマークしたい、プロトタイプの状態をキャプチャーしたい、プロトタイプの成果物をパッケージ化したい、モジュールスケッチボードにコンポーネントを追加したいときに使用する。Claude Code、Codex、Cursor などの Agent Skills クライアントで動作する。一般的なソースコードナビゲーション、通常のドキュメント、本番のフロントエンド開発には使用しない。
hydra_zen をインポートする設定コード（builds、make_custom_builds_fn、store、just、MISSING、hydrated_dataclass、kwargs_of、make_config、ZenStore、BuildsFn）を読んだり編集したりするとき、または hydra-zen プロジェクトで Hydra 形式の "${...}" 補間、設定グループ、_target_ ブロック、`builds_bases` 継承が現れるときに使用。型モデル、慣用的なパターン、型絞り込みの落とし穴、コーナーケース向けのハック（partial-of-partial、バリアントごとのオーバーライド、プロジェクト全体のビルダーデフォルト）を扱う。
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。