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
FlowStudio MCP サーバーを使って、失敗した Power Automate クラウドフローをデバッグします。Graph API には最上位のステータスコードしか表示されません。この Skill は Agent にアクション単位の入力と出力を提供し、実際の根本原因の特定を支援します。フローのデバッグ、失敗した実行の調査、フローが失敗する理由の確認、アクション出力の確認、フローエラーの根本原因の特定、壊れた Power Automate フローの修正、タイムアウトの診断、DynamicOperationRequestFailure の追跡、コネクター認証エラーの確認、実行のエラー詳細の閲覧、式の失敗のトラブルシューティングを依頼された場合に読み込んでください。FlowStudio MCP のサブスクリプションが必要です。https://mcp.flowstudio.app を参照してください。
あらゆるプロジェクトのアイデアを GitHub と Dev.to のライブデータに照らして調査し、すでに何が存在するか、その領域がどれほど成熟しているか、本当の機会がどこにあるかを明らかにする。開発者が作りたいものを説明し、それが以前に作られたことがあるか知りたいときに使用。トリガーとなるフレーズ："validate my idea"、"has this been built"、"is this already a thing"、"what exists for X"、"should I build this"、"is this idea original"、"check if my project exists"、"what are the alternatives to what I want to build"、"is the market saturated for X"、またはプロジェクトを始める前に競合状況を調査するあらゆる依頼。
本番環境で大規模にプロンプトを管理する際に使用する：プロンプトのバージョン管理、プロンプトの A/B テスト実行、プロンプトレジストリの構築、プロンプトのリグレッション防止、本番 AI 機能向けの評価パイプライン作成など。トリガー：'manage prompts in production'、'prompt versioning'、'prompt regression'、'prompt A/B test'、'prompt registry'、'eval pipeline'。個々のプロンプトの作成や改善には使用しない（senior-prompt-engineer を使用）。RAG パイプライン設計には使用しない（rag-architect を使用）。LLM のコスト削減には使用しない（llm-cost-optimizer を使用）。
検索拡張生成のアーキテクチャパターン。チャンキング戦略、検索パイプライン、再ランキング、ハイブリッド検索、評価、本番環境の RAG システム設計。使用する場合：ユーザーが「RAG」「retrieval augmented generation」「document Q&A」「knowledge base chatbot」「semantic search pipeline」「chunking strategy」に言及した場合。使用しない場合：ベクトルデータベースの詳細 — `vector-databases` を使用；LangChain の実装 — `langchain` を使用；LLM API の直接呼び出し — Claude/OpenAI SDK のスキルを使用。
本番コードベース向けの Rails 8.x アプリケーションのアーキテクチャ、実装、レビューのガイダンス。モデル、コントローラー、ルーティング、Hotwire、ジョブ、API、パフォーマンス、セキュリティ、テストにわたって Ruby on Rails 8 の機能を構築またはレビューするときに使用する。Rails 8、Active Record、Active Job、GoodJob、Solid Queue、Turbo/Stimulus、REST リソース、マイグレーション、コード品質、命名、本番 readiness に言及するリクエストで発動する。
レート制限とスロットリング。トークンバケット、スライディングウィンドウ、固定ウィンドウのアルゴリズム。Express のレート制限、Spring のレート制限、Redis ベースの分散レート制限、API クォータ管理。使用場面：ユーザーが "rate limit"、"throttle"、"API quota"、"too many requests"、"429"、"express-rate-limit"、"sliding window"、"token bucket" に言及したとき。使用しない場面：サーキットブレーカーパターン - `resilience-patterns` を使用；DDoS 対策 - インフラ/WAF ソリューションを使用
キャッシュ、pub/sub、データ構造、分散システムパターンに特化した Redis の専門家。「redis, caching strategy, cache invalidation, pub/sub, rate limiting, distributed lock, session storage, leaderboard, message queue, upstash, redis, caching, pub-sub, session, rate-limiting, distributed-lock, upstash, elasticache, memorystore」に言及された場合に使用します。
FastAPI/Python コードをリファクタリングし、保守性、可読性、ベストプラクティスへの準拠を向上させる。本スキルは、動作するコードを FastAPI パターン、Pydantic v2、SOLID 原則に従った模範的なコードへと変換する。肥大化したルートハンドラ、非同期ルートでのブロッキング I/O、コードの重複、深いネスト、型ヒントの欠如、不適切な依存性注入に対処する。ルート内のビジネスロジック、Pydantic v1 パターン、PEP 8 規約に違反するコードに気づいたときに適用する。
外部から見た振る舞いを変えずに既存コードを再構築し、可読性、保守性、パフォーマンスを向上させる。使用場面：振る舞いを変えずにコードを再構築する、メソッド/クラスを抽出する、重複を排除する、デザインパターンを適用する、コード構成を改善する、技術的負債を削減する。使用しない：バグ修正（/debugging を使用）、テストの追加（/testing を使用）、新機能（直接実装する）。トリガー：refactor、restructure、rewrite、clean up、simplify、extract、inline、rename、move、split、merge、decompose、modularize、decouple、technical debt、code smell、DRY、SOLID、improve code、modernize、reorganize。
動作するコードの挙動を変えずに構造を改善する。重複の抽出、複雑な関数の分割、デッドコードの削除、マジックナンバーの置き換え、誤解を招く名前の修正、言語のイディオムへのモダナイズを行い、各ステップをテストで検証する。ビルドファイルからスタックを検出し、プロジェクト自身のリンター（detekt/ktlint、dart analyze、SwiftLint、cargo clippy、clang-tidy）を活用する。誰かが「これをリファクタリングして」「これをきれいにして」「この関数は長すぎる」「ここにコピペが多い」「デッドコードを削除して」「これを簡素化して」「もっとイディオム的にして」「複雑さを減らして」と言ったとき、またはハンガリー語の「refaktoráld ezt」「tisztítsd meg ezt a kódot」「túl bonyolult ez a függvény」「sok itt a duplikáció」と言ったときに使用。これは code-analyzer の検出に対応する適用側である。あのスキルはプロジェクト全体の問題を見つけ、このスキルは変更を加える。バグやクラッシュの修正（それは error-debugging）や、リファクタリングに必要なテストの作成（それは test-generation）には使用しない。
Bedrock、Sage、Acorn、Trellis、@roots/vite-plugin、roots/wp-config、WP Packages、Trellis CLI、およびファーストパーティの Acorn 拡張パッケージ向けの Roots エコシステム実装ガイド。Roots ベースの WordPress プロジェクト、特に Bedrock の設定と Composer 管理の WordPress、Sage の Blade テンプレート/コンポーネント/composer、Acorn の起動/providers/routes、WordPress での Blade レンダリング、Trellis のプロビジョニングやデプロイ、Trellis GitHub Actions の設定、WordPress パッケージ配布、あるいは acorn-mail、acorn-user-roles、acorn-post-types、acorn-prettify、acorn-fse-helper、acorn-llms-txt、acorn-ai などの Acorn パッケージを扱うときに使用する。
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。