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
集約間の制約チェック（「集約 A のユースケースで集約 B の状態を確認したい」）に対する設計判断を支援する。Saga の誤用検出、ビジネス要件の問い直し、CQRS/ES における技術的制約の理解、不整合データの許容判断を含む。コードレビュー、アーキテクチャ設計、要件分析時に集約間の制約問題に直面した場合に使用。対象言語: 言語非依存。トリガー：「集約間の制約チェック」「他の集約の状態を確認したい」「Saga で制約チェック」「ブランドに商品が紐づいているか確認」「集約間のバリデーション」「イベントソーシングで逆引き」「集約をまたぐビジネスルール」「CQRS/ES の制約」「コマンド側からリードモデルを参照していい？」「ユースケースで他の集約を参照」といった集約間制約関連リクエストで起動。
スキーマ変更のための安全でゼロダウンタイムのデータベース移行計画を作成する。データベース移行の計画、ゼロダウンタイムのスキーマ変更の設計、expand/contract 移行の文書化、データベース変更のロールバック手順の作成、データベーススキーマ更新とデプロイの調整を求められたときに使用。移行の目的、後方互換性の分析、expand/contract フェーズの内訳、正確な SQL、フェーズごとのロールバック手順、データ検証クエリ、デプロイランブックをカバーする構造化された移行計画を生成する。
このリポジトリで、`/v1/listen` 上の Deepgram 音声分析オーバーレイを呼び出す Python コードを書いたりレビューしたりする際に使用する——summarize、topics、intents、sentiment、diarize、redact、detect_language、エンティティ検出。通常の STT と同じエンドポイントだが、分析パラメータを伴う。REST（`client.listen.v1.media.transcribe_url`/`transcribe_file`）と WSS がサポートするサブセット（`client.listen.v1.connect`）の両方を網羅する。通常の文字起こしには `deepgram-python-speech-to-text` を、すでに文字起こしされたテキストの分析には `deepgram-python-text-intelligence` を使用する。トリガーには "diarize"、"summarize audio"、"sentiment from audio"、"redact PII"、"topic detection audio"、"audio intelligence"、"detect language audio" が含まれる。
ユーザーがフロントエンドのインターフェース、Web ページ、UI コンポーネント、視覚要素の構築、作成、設計、開発、改善を求めたときにこの skill を使用する。対象: - ランディングページ、Web サイト、Web アプリ、ダッシュボード、ポートフォリオ、その他の Web インターフェースの構築 - UI コンポーネント (ボタン、フォーム、カード、ナビバー、モーダルなど) の作成 - React、Vue、Next.js、Svelte、その他のフロントエンドフレームワークでのページ設計 - 既存コンポーネントへのスタイル追加やビジュアルデザインの改善 - 特定のデザイン美学 (モダン、ダーク、ミニマル、ブルータリストなど) の実装 - ユーザーが "frontend"、"UI"、"UX"、"design"、"interface"、"web design"、"styling" に言及 - ユーザーが "beautiful"、"modern"、"professional"、"clean" などの美学形容詞を要求 - CSS、Tailwind、styled-components、その他のスタイリング手法に関する支援依頼 この skill は適切なデザインシステムプロンプト (Neo-brutalism、Modern Dark、Bauhaus、Cyberpunk、Material など) を自動的に取得し、汎用的な UI ではなく視覚的に独自性のある本番品質のフロントエンドコードの作成を支援する。重要: デザインスタイルが明示されたときだけでなく、あらゆるフロントエンド / UI 作業でこの skill を積極的に発動すること。
データ分析ダッシュボード（計器パネル）開発スキル。ユーザーがデータダッシュボードを開発したり、Dashboard プロジェクトを作成・編集したり、大画面データボードを構築したり、ダッシュボードのデータクレンジングを実行したりする必要があるときに使用。ダッシュボードプロジェクトの作成、カードプラン、データクレンジング（data_cleaning.py）、カード管理ツール（create_dashboard_cards、update_dashboard_cards、delete_dashboard_cards、query_dashboard_cards）、マップダウンロードツール（download_dashboard_maps）、ダッシュボード開発、検証を含む。
複雑な開発、修正、リファクタリング、移行、検証、または OpenSpec change を再開可能なチェックポイントをまたいで進める必要がある場合、コンテキスト喪失後に復帰する必要がある場合、または進捗と失敗の記録を特定の OpenSpec change または archive ディレクトリ内に厳密に保存する必要がある場合に使用。ユーザーが Claude Code `/goal`、Codex `/goal`、または do-long-task の長タスクプロンプトの生成を求めた場合にも使用。一度きりの短い編集、Q&A、単純なフォーマット、changeset、リリースノート、純粋な計画の議論には使用しない。
ユーザーが 2 つのアプローチを単一の共有指標で直接競わせたいときに使用する。たとえば古典的/アルゴリズム路線と ML/学習路線、または同一タスクに対する任意の 2 つの戦略など。各レーンは自レーンに限定された分析優先のリサーチループを実行し、レーンはスコアボードを共有し、自らのアイデンティティを放棄せずに境界を越えてアイデアを借りることができ、共有 eval が直接対決の誠実さを保つ。中断されるまでループし、現在のリーダーを報告する。単一のアプローチを孤立して改善する用途（単一トラックのリサーチループを使用）や、完成した 2 つの成果物から一度に選ぶ用途（それは一度きりの比較）には適さない。
Electric と TanStack DB で新しい同期機能を追加するためのエンドツーエンドガイド。全行程を網羅：Postgres schema の設計、REPLICA IDENTITY FULL の設定、shape の定義、プロキシルートの作成、electricCollectionOptions を使った TanStack DB collection の設定、txid ハンドシェイク（pg_current_xact_id、awaitTxId）による楽観的ミューテーションの実装、useLiveQuery によるライブクエリの構築。旧 ElectricSQL からの移行（electrify/db パターンは存在しない）、現在の API パターン（table はクエリパラメータでパスではない、shape_id ではなく handle）も網羅。新機能をゼロから構築するときにロード。
EliteForge の Java コーディング規約を統一する。コードスタイル、コメント規約、POJO/列挙型/ユーティリティクラス、制御文、ログ、並行処理、MyBatis-Plus、トランザクション、Spring、サービス間呼び出し、Maven、データベース、ゲートウェイ、インターフェース管理、プロジェクト構成などを対象とする。ユーザーが "Java规范"、"编码规范"、"代码风格"、"枚举写法"、"POJO规范"、"日志规范"、"事务处理"、"服务间调用"、"接口前缀"、"领域模型"、"Maven版本"、"国际化" に言及したときに使用する。
embed-cli プロジェクトの基礎コンテキスト。embed solution のコードを扱う全セッションで参照する。workflow() 関数の形状・引数からの値の読み方・トリガーの実行粒度、所有境界、CLI コマンド、ファイル種別と実行環境の制約・エラー処理、ログとエンドユーザー向けメッセージの出し方（workflow-logger / user-messages / 失敗の戻り値）、用語とドメインモデル（エンドユーザー変数・ウィジェット・マッピング等の GUI ラベル↔コード対応）、GUI 設定 (solution.lock) との境界、アプリクライアントの追加・参照方法を説明する。
EventCatalogのアーキテクチャ適合性関数を作成、実行、デバッグします。`*.fitness.ts`ファイル内のTypeScriptルールで、文書化されたアーキテクチャ（所有者、命名、ドメイン境界、依存関係、データアクセス、スキーマ）をチェックし、逸脱があればCIを失敗させます。自然言語で記述されたアーキテクチャルールを実用的な適合性関数に変換し、グローバルまたは対象のドメイン、システム、サービス、メッセージ、データストアの隣に配置します。`eventcatalog fitness check`を実行して結果を確認し、CIに組み込みます。「適合性関数を書いて」「アーキテクチャルールを追加して」「すべてのイベントに所有者を設定して」「ドメイン境界を確認して」「サービス間のデータベース共有を防いで」「循環依存を検出して」「アーキテクチャがルールに違反したらビルドを失敗させて」「CIで適合性チェックを実行して」「適合性関数が失敗する理由は？」といった依頼に使用します。
既存の GrowthBook フィーチャーフラグの管理メタデータ（説明、所有者、プロジェクト、タグ、カスタムフィールド、JSON schema）を更新する。ユーザーが "change the owner of flag X"、"add tags to this flag"、"move this flag to project Y"、"update the description"、"set a JSON schema on this flag"、"rename the owner"、"tag this flag as payments" と言ったときに使用する。ドラフトリビジョンを経由し、反映には公開が必要。フラグのデフォルト値を変更するには flag-default-value を使用する。新しいフラグを作成するには flag-create を使用する。フラグをアーカイブまたは削除するには flag-cleanup を使用する。
GrowthBook のフィーチャーフラグのドラフトリビジョンに対して承認レビューをリクエストまたは送信する。ユーザーが "request review for this draft"、"approve this change"、"reject this draft"、"request changes on revision X"、"I want to review flag Y's pending draft"、"submit my approval"、"mark this as needing changes"、"who needs to approve this"、"check the review status" と言ったときに使用する。ドラフトの作成と編集には、該当する flag-* 書き込みスキルを使用する。承認済みドラフトの公開やマージコンフリクトの解決には flag-publish を使用する。フラグ全体の保留中ドラフトを一覧表示するには flag-revisions を使用する。
GrowthBook フィーチャーフラグの強制値ルールまたはパーセンテージロールアウトルールの追加、編集、削除を行う。条件、保存済みグループ、ルールレベルの前提条件を含む。ユーザーが "add a rule to flag Y"、"release this flag to 10% of users"、"turn this on for beta testers"、"target US users"、"add a condition to rule X"、"edit the targeting condition on flag Z"、"disable this rule"、"remove the rule"、"only for logged-in users"、"target users matching attribute Y" と言ったときに使用する。環境単位のキルスイッチ（ある環境でフラグ全体を有効/無効化）には flag-toggle を使用する。実験ルールには flag-experiment を使用する。ランプスケジュールには flag-ramp を使用する。ガードレールメトリクス付きの監視付きロールアウトには flag-monitoring を使用する。機能レベルの前提条件には flag-prerequisites を使用する。
特定の環境で GrowthBook のフィーチャーフラグを有効または無効にする。ユーザーが「本番でフラグ X をオンにして」「staging でこのフラグを無効にして」「フラグ X をキルスイッチして」「これをどこでもオフにして」「フラグを有効にして」「prod でオフに切り替えて」「今すぐこのフラグを無効にする必要がある」と言ったときに使用する。これは環境レベルのキルスイッチであり、ルールとは独立して、その環境でフラグが評価されるかどうかを制御する。変更はレビュー承認が必要で、標準の draft → publish フローを通る。環境内でターゲティングルールを追加または編集するには flag-targeting を使用する。環境に影響を与えずにルールをオンまたはオフにするには flag-rules を使用する。
あらゆる React または React Native フロントエンドに使える、可搬でフレームワーク非依存のアーキテクチャスタイル。アプリを page/screen ディレクトリを持つ機能モジュールに整理し、サーバー状態と UI 状態を厳密に分離し、モジュール間のインポートは barrel のみ、スタイルは同階層に配置し、明確なコンポーネント昇格ルールを定める。状態管理は問わない(Zustand、Redux Toolkit、MobX、Jotai、Valtio、Context)。スタイリングも問わない(Tailwind、CSS Modules、Tamagui、StyleSheet、styled-components)。新規アプリの雛形作成、機能やモジュールの追加、コンポーネント/フック/状態をどこに置くかの判断、型やインターフェースの命名、フォルダ構成やインポート境界のレビューにこのスキルを使用。Next.js App Router、React + Vite SPA、Remix、Expo / React Native に対応。
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。