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
このスキルは、Anthropic Messages API（Claude API）を扱うための包括的な知識を提供します。Claude モデルをアプリに統合するとき、ストリーミング応答を実装するとき、コスト削減のためにプロンプトキャッシュを有効にするとき、ツール使用（関数呼び出し）を追加するとき、ビジョン機能で画像を処理するとき、拡張思考モードを使うときに使用してください。チャットボット、AI アシスタント、コンテンツ生成ツール、その他 Claude の言語理解を必要とするアプリを構築する際に使用します。サーバーサイドの実装（Node.js、Cloudflare Workers、Next.js）と API への直接アクセスの両方を扱います。キーワード：claude api、anthropic api、messages api、@anthropic-ai/sdk、claude streaming、prompt caching、tool use、vision、extended thinking、claude 3.5 sonnet、claude 3.7 sonnet、claude sonnet 4、function calling、SSE、rate limits、429 errors
Cloudflare Queues の完全なナレッジドメイン — Cloudflare Workers 上で非同期処理やバックグラウンドタスクに使える柔軟なメッセージキュー。用途：メッセージキューの作成、非同期処理、バックグラウンドジョブ、バッチ処理、リトライの処理、デッドレターキューの設定、コンシューマーの並行処理の実装、または "queue timeout"、"batch retry"、"message lost"、"throughput exceeded"、"consumer not scaling" エラーへの対処。キーワード：cloudflare queues、queues workers、message queue、queue bindings、async processing、background jobs、queue consumer、queue producer、batch processing、dead letter queue、dlq、message retry、queue ack、consumer concurrency、queue backlog、wrangler queues
Hono、Vite、Static Assets を組み合わせた、本番環境で検証済みの Cloudflare Workers セットアップ。用途：新しい Cloudflare Workers プロジェクトの作成、Workers での Hono ルーティングの設定、Workers 用 Vite プラグインの構成、Workers への Static Assets の追加、Wrangler でのデプロイ、またはデプロイエラー、ルーティングの競合、HMR クラッシュへの対処。記録済みの 6 つの問題を防ぎます：export 構文エラー、Static Assets のルーティング競合、scheduled handler のエラー、HMR の競合状態、アップロードの競合状態、Service Worker 形式の混同。キーワード：Cloudflare Workers、CF Workers、Hono、wrangler、Vite、Static Assets、@cloudflare/vite-plugin、wrangler.jsonc、ES Module、run_worker_first、SPA fallback、API routes、serverless、edge computing、"Cannot read properties of undefined"、"Static Assets 404"、"A hanging Promise was canceled"、"Handler does not export"、deployment fails、routing not working、HMR crashes
保守しやすいコードを書く — 可読性の原則、実践的に適用する SOLID パターン、そしてルールを曲げるべきタイミングを見極める判断力。"code quality、clean code、readability、naming、SOLID、refactor、code review、best practices、maintainable、how should I structure、clean-code、solid、readability、maintainability、code-review、naming、functions、principles" が言及されたときに使用します。
BurntSushi の "honest machinery" の視点でコードをレビューする —— API、不変条件、エラー契約、パフォーマンスの境界、デフォルト値が現実を正確に表しているかを問いかける。ライブラリ API、複雑さやコストを変えるパッチ、依存関係の追加のレビュー、またはユーザーが "is this API honest?"、"will this panic?"、"is the cost visible?"、"does this scale?"、"are the defaults right?" と尋ねた場合に使用する。言語を問わず動作する。Rust 固有の詳細は REFERENCE.md を参照。削除／肥大化対策のレビュー（code-review-russ-cox を使用）やプロダクトとライブラリのトレードオフ（code-review-mitsuhiko を使用）には使用しない。
(NS) 既存・レガシー・ブラウンフィールドのコードベースを、システムが実際に何をするかを示す技術非依存のビジネス記述へとリバースエンジニアリングする — ビジネスルール、アクター、権限、階層、状態ライフサイクル、外部連携を含み、実装の詳細は含まない。ユーザーがブラウンフィールド、レガシーコード、モダナイゼーション、リバースエンジニアリング、コードベース分析、コードからのビジネスルール抽出、engenharia reversa、documentar sistema legado、gerar spec a partir do código に言及した場合、またはリライト、移行、オンボーディング、監査を支えるために現行製品に忠実な機能記述を求めた場合にこの skill を使用 — 本 skill の名前を挙げていなくてもよい。単純なコードレビュー、バグ修正、またはユーザーが明示的に技術アーキテクチャ文書を求める場合には使用しない。
Contentsquare Flutter SDK を統合またはアップグレードします。対象は Session Replay、画面トラッキング、トランザクション、アナリティクス、マスキング、プライバシーのオプトイン／オプトアウトです。他の作業に先立ち、必ず Contentsquare プロジェクトのヘルスチェックを実施します（データソース ID を尋ねるか、Android と iOS の bundle ID を特定し、ヘルスチェックエンドポイントを呼び出してプロジェクトの状態を報告）。Contentsquare、CSQ、CSQ.start、StartConfig、AnalyticsOptions、ProductAnalyticsOptions、CSQNavigatorObserver、CSQNavigatorAutoRouteObserver、auto_route、AutoRoute、GoRouter、go_router、CSQWebViewWrapper、configureProductAnalytics の作業時、または旧 `Contentsquare()` API から `CSQ()` への移行（v3.x から v4.x）、もしくは 4.1.x から 4.5.1 への移行時に使用します。
Legate の並列分散 HDF5 I/O（legate.io.hdf5：to_file、from_file、from_file_batched）を使って、大規模な cuPyNumeric 配列を HDF5 に読み書きします。cuPyNumeric 配列を .h5/.hdf5 ファイルに保存する、HDF5 データセットを分散 cuPyNumeric 配列に読み込む、大規模な HDF5 データセットをチャンク単位で読み込む、配列を単一ファイルとして HPC パイプラインに渡す、または GPUDirect Storage（GDS）で HDF5 ディスク I/O を高速化する場合に使用します。Parquet/cuDF/生バイナリやその他のシャーディング済み／カスタムレイアウト（cupynumeric-parallel-data-load スキルを参照）、Zarr やオブジェクトストア/S3 への出力、.npz や pickle アーカイブ、cuPyNumeric を使わない h5py、FFT、行列積、リダクションなどの純粋な配列計算には使用しないでください。
NumPy から cuPyNumeric への移植前準備状況を評価します。ユーザーがコードの GPU 上でのスケーリング可否、cuPyNumeric への移行の是非、問題なく移行できる NumPy パターン、移植前に必要なリファクタリングについて質問した場合、または移植前評価、スケーリング分析、リファクタリング計画に言及した場合に、大規模な移植作業を始める前に使用します。ユーザーのソースコードを調べて NumPy の使用箇所を確認し、cuPyNumeric API サポートマニフェストと照合します。分散スケーリングに適したパターンと、未対応 API、スカラー同期、ホストとの往復、Python／オブジェクトに偏った制御フロー、形状／データ依存の分岐、インプレース変更のリスクなどの障害要因を区別します。READY、LIGHT REFACTOR、SIGNIFICANT REFACTOR、NOT RECOMMENDED の判定と具体的なリファクタリング案を提示します。
シャード化されたディスク上のデータセット（シャード化 .npy、Parquet/Arrow、raw binary、シャード化 HDF5、カスタムレイアウト）を、手動パーティションと leaf @task の起動（CPU/OMP/GPU バリアント）によって分散 cuPyNumeric ndarray に読み込みます。単一呼び出しのローダーが適さない場合に使用します。ファイルごとにシャードの行数が異なる場合も含みます。適用できる場合は cupynumeric.load または legate.io.hdf5.from_file を優先してください。
Tailwind CSS 4 向けの CSS コンポーネントライブラリで、セマンティックなクラス名を持つ構築済み UI コンポーネントを提供する。HTML/Tailwind で Web インターフェースを構築する際に、次のようなニーズがある場合に使用する：(1) 一貫したスタイルによる迅速な UI 開発、(2) アクセシブルなコンポーネントパターン（ボタン、フォーム、モーダルなど）、(3) ライト/ダークモードで機能するテーマ対応の配色システム、(4) Tailwind ユーティリティによるレスポンシブレイアウト。daisyUI v5+ で動作し、Tailwind CSS v4+ が必要。
Rider 対応のソリューションやプロジェクトで、デバッガーを使ったランタイムの根本原因分析に使用します。.NET/C#、F#、VB、C++、Unity、Unreal Engine、その他のゲーム開発または混合言語プロジェクトが対象です。実際の値、実行された分岐、呼び出し順序、スレッドコンテキスト、指定行への到達有無など、ソースやログから確実に判断できないランタイム状態や制御フローの証拠が必要な場合に使用します。関連箇所の特定に多数のファイルの確認や深い呼び出しチェーンの追跡が必要な場合、またはデバッグ、ブレークポイント設定、ステップ実行、ランタイム値の確認を明示的に求められた場合にも使用します。コンパイル時または構文エラー、ソースから明白なバグ、ログ／テストですでに特定された障害、名前に debug/Debugger が含まれるだけのコードには使用しません。
このリポジトリで、ターン認識ストリーミング文字起こしのために Deepgram Conversational STT v2 / Flux（`/v2/listen`）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。`client.listen.v2.connect(...)`、Flux モデル、ターン終了検出を網羅する。標準の v1 ASR には `deepgram-python-speech-to-text` を、全二重の対話型アシスタントには `deepgram-python-voice-agent` を使用する。トリガーには "flux"、"v2 listen"、"conversational STT"、"turn detection"、"end of turn"、"EOT"、"listen.v2"、"flux-general-en"、"flux-general-multi" が含まれる。
ユーザーが、既知のプロジェクト / ブランチ / マージ先 / タスクトラッカー / 設計リファレンスのワークフローで開発チケットのバックログをエンドツーエンドで処理したいが、特定のプラットフォーム（Jira / Linear / GitHub Issues / Notion / Figma / Zeplin など）には縛られない場合に、このスキルを必ず使用する。「幫我跑任務」、「照我的流程把 backlog 做完」、「review failed 的全部處理掉」、「用我那套開發流程做事」、"work through my task list"、"run my dev loop"、"process my tickets end-to-end" などのリクエストでトリガーする。単一のチケットには使用してはならず、それは他の開発ワークフロースキルに属する。プロジェクトルート、作業ブランチ、マージ先、タスクリストの場所、設計リファレンスの場所、タスク完了のマーク方法を最初にユーザーに確認すること — その後、チケットをループして 実装 → 検証 → コミット → PR 作成 → マージ → 同期 → トラッカー更新 を行う。プラットフォーム固有の API 呼び出しを組み込んではならない；ユーザーの回答から実行時に判断する。
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。