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
Domscribe を扱う — ピクセルからコードへの橋渡し。プロジェクトで Domscribe のセットアップ、初期化、設定を行うとき、または UI コンポーネント（React、Vue、Next.js、Nuxt）を編集・変更するとき、取得した UI アノテーションから機能を実装するとき、実行時コンテキストからソース位置を照会するとき、コンポーネント構造を探索するとき、あるいはユーザーがアノテーション、キューに入ったタスク、UI 変更、props、state、DOM に言及したり、要素が実行時にどうレンダリングされるかを尋ねたりするときに使う。
.NET のコード品質を Roslyn アナライザー、StyleCop、dotnet format で担保する。C#/.NET の linting、フォーマット、ベストプラクティスを扱う。使用場面：ユーザーが「C#」「.NET」「ASP.NET Core」を扱い、「Roslyn analyzers」「StyleCop」「dotnet format」「.NET linting」「C# best practices」について尋ねるとき。使用しない：SonarQube —— `sonarqube` スキルを使用；テスト —— .NET テストスキルを使用；セキュリティ —— `dotnet-security` スキルを使用。
TypeScript 向けの Effect v4（4.0.0-beta.x）のパターンとアーキテクチャ判断。Effect のサービス、レイヤー、スキーマ、型付きエラー、境界、設定、CLI、ランタイム、テストを書いたりレビューしたりするとき、Effect プロジェクトの構造を設計・レビューするとき、サービスや境界を提案するとき、ラッパーが不要だと論じるとき —— またはプロジェクトが `effect@4` に依存するときに使用する。Effect v4 は v3 や素の TypeScript とは大きく異なる。API は記憶に頼らず、プロジェクトが固定したソースに対して検証すること。
JavaScript、HTML、CSS でクロスプラットフォームのデスクトップアプリを構築する Electron フレームワーク。アーキテクチャ、IPC、セキュリティ、パッケージング、自動更新、バックエンド統合パターンをカバー。使用場面：ユーザーが "Electron"、"desktop app"、"cross-platform application" に言及した場合、または "IPC"、"main process"、"renderer process"、"Electron packaging"、"auto-updates"、"code signing"、"Electron security" について質問した場合。使用しない：Tauri アプリ — 代わりに `tauri` スキルを使用
エージェント型コーディング向けの 2026 年の総合的なエンジニアリングベストプラクティス。Node.js、Next.js、NestJS、Java、Spring Boot、Python、Elixir、Phoenix、Erlang、Rust、Go、React、Vue、Nuxt、Astro および SQL/NoSQL データベースのコードを書き、レビューし、リファクタリングするときに適用する。セキュリティ（OWASP Top 10、ゼロトラスト、サプライチェーンの強化）、パフォーマンス（非同期 I/O、キャッシュ、コネクションプーリング、N+1 の防止）、冪等性、原子性、並行性、可観測性（OpenTelemetry、構造化ログ）、アクセシビリティ（WCAG 2.2 AA）を扱う。技術スタックごとのバージョン基準、慣用的なパターン、既知の CVE と落とし穴（例：Next.js CVE-2025-29927、Valkey 9.1 RC）、マージ前/本番前チェックリストを含む。言語やフレームワークを問わず、あらゆるプログラミング作業に使用する。
Go Ent schema と混在入力を基に決定論的な INSERT SQL シード データを生成する。開発やテストのためにシード SQL を作成する必要があるときは常にこのスキルが必須 -- エンティティ推論、リレーションシップの整合性、安定した ID、JSON・配列・複合型を含む方言固有の SQL 生成を処理する。シード データ、テスト フィクスチャ、デモ初期化、Ent schema 定義からのデータベース投入を含むあらゆるタスクでこのスキルを使用する（ユーザーが "seed" や "SQL" を明示していない場合でも）。
EF6 ベースのアプリケーションを維持または移行する際に、何を残し、何をモダナイズし、EF Core が次の一手として適切かどうかを現実的な指針で示す。用途：EF6 コードベース、ランタイムと ORM の移行判断、EDMX、code-first、ObjectContext、レガシーデータアクセスのレビュー。使用しない場合：無関係なスタック、この具体的な指針を必要としない一般的なタスク。呼び出し：リポジトリのコンテキストを調査し、対象ファイルを編集し、変更時に該当するビルド、テスト、lint、検証コマンドを実行する。
イベント駆動システムをガイドする——pub/sub、ポイントツーポイント、イベントソーシング、CQRS、スキーマバージョニング（Avro/JSON Schema）、順序、パーティショニング、配信保証、冪等性、exactly-once のトレードオフ、トランザクショナルアウトボックス/インボックス、コレオグラフィとオーケストレーション、Saga、デッドレターキュー、リプレイ、ストリームイベントとディスクリートイベント、マイクロサービス境界。ユーザーがイベント駆動アーキテクチャ、イベントソーシング、CQRS、pub/sub、Kafka イベント、アウトボックスパターン、冪等コンシューマー、イベントコレオグラフィ、Saga オーケストレーション、デッドレターキュー、イベントスキーマバージョニングを求めたときに使用する——マイクロサービスのコードのみ（microservices-developer）、エンタープライズ API/iPaaS のみ（enterprise-integration-api-developer）、EDI（edi-engineer）、機密区分の昇格（classified-software-devsecops-engineer）、ソルバー（operations-research-algorithm-developer）、汎用 CRUD（senior-software-engineer）には使用しない。
(NS) GitLab issue をエンドツーエンドで実行する — first-act ステータス、ブランチ再利用とソースブランチのゲート、単一 worktree の分離、アトミックなデリバリー、MR ライフサイクル、必須のコードレビューゲートと上限付き修正ループ。ユーザーが GitLab の ISSUE_URL を提示するか、GitLab issue の直接実装を求めたときに使用 — ローカルのみのアドホックなコーディング（code-coder を使用）や GitLab 以外の自律実行（code-autonomous standalone を使用）には使用しない。実際のコーディングは code-autonomous エンジンに委譲する。MCP 用に mcp-gitlab-usage、レビューゲート用に code-reviewer が必要。
GrowthBook の A/B テストを REST API 経由でエンドツーエンドで起動する — 実験を作成し、フィーチャーフラグを準備し、experiment-ref ルールを接続し、実験を開始する。ユーザーが “launch this experiment”、“create the experiment”、“wire up the A/B test”、“kick off the test”、“set up X as an experiment in GrowthBook”、“start the experiment for flag Y”、“I already have a flag and want to run an experiment on it” と言った時に使用。実験ファースト（フラグを作成）とフラグファースト（再利用パスで既存フラグを検出し、実験を接続）の両方に対応。先に仕様を設計する場合は experiment-design を使用。実行中の実験を停止する場合は experiment-stop を使用。結果の解釈には experiment-analyze を使用。
最新のドキュメントを用いて Feedsmith v3+ TypeScript/JavaScript のフィード解析と生成を構築、レビュー、デバッグ、設定、移行、計画する。feedsmith、parseFeed、parseRssFeed、parseAtomFeed、parseRdfFeed、parseJsonFeed、parseOpml、generateRssFeed、generateAtomFeed、generateJsonFeed、generateOpml、detectRssFeed、RssFeed、AtomFeed、JsonFeed、名前空間（itunes、podcast、media、dc）、parseDateFn、maxItems、extraOutlineAttributes、strict モード、DetectError、MalformedError、ParseError、GenerateError、OPML、および v2→v3 移行に使用。
GrowthBook のフィーチャーフラグのドラフトリビジョンを公開し、マージ競合を解決し、以前のリビジョンに戻す、またはドラフトを破棄する。ユーザーが “publish this draft”、“push this live”、“go live with revision X”、“there's a merge conflict on my flag”、“rebase my draft”、“fix the merge conflict on flag X”、“revert flag X to a previous version”、“roll back this flag change”、“discard this draft”、“abandon these changes” と言った時に使用。公開前に承認レビューを依頼または提出する場合は flag-review を使用。ドラフトの一覧表示と検査には flag-revisions を使用。
GrowthBook のフィーチャーフラグルール向けに多段階のランプスケジュールを作成・管理する——各ステップ間に定義された間隔を置きながら、時間の経過とともにトラフィックの露出を段階的に増やす。ユーザーが「これを段階的にロールアウトして」「1 週間でトラフィックを 5% から 100% に増やして」「ランプスケジュールを設定して」「次のランプステップに進めて」「ロールアウトを一時停止して」「ランプをロールバックして」「このロールアウトに締め切り日を設定して」と言ったときに使用する。ガードレール指標の監視と自動シグナルも必要なロールアウトには flag-monitoring を使用する——これはモニタリング設定を加えてこのスキルを基に構築されている。単純なオン/オフの時間枠には flag-schedule 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を一覧表示、検査、管理する。ユーザーが “what drafts are open for flag X”、“show me pending approvals”、“who owns this draft”、“discard this draft”、“start a new draft”、“what revision is my flag on”、“list all my pending changes”、“what's waiting for review” と尋ねた時、またはフラグへの進行中の変更の状態に関するあらゆる質問に使用。フラグへのすべての書き込み操作 — ルール、メタデータ、デフォルト値、トグル — はドラフトリビジョンを通じて行われる。変更を加える前に、何が進行中かを確認するためにこのスキルを使用。承認レビューの依頼または提出には flag-review を使用。ドラフトの公開やマージ競合の解決には flag-publish を使用。フラグの変更には該当する flag-* 書き込みスキルを使用。
GrowthBook のフィーチャーフラグのルールを扱うための入口。ユーザーが “what rules does flag X have”、“show me the rules on this flag”、“add a rule”、“delete a rule”、“reorder the rules” と尋ねた時、またはルール種別を指定せずにフラグ操作を説明した時に使用。特定のルール種別を作成・編集するための専門スキルへルーティングする。ルールの一覧表示、並べ替え、削除も直接処理する。特定のルール種別については、force/rollout ルールは flag-targeting、experiment-ref ルールは flag-experiment、時間指定の有効化は flag-schedule、段階的ロールアウトは flag-ramp、監視付きロールアウトは flag-monitoring、機能レベルの前提条件ゲートは flag-prerequisites を使用。
GrowthBook のフィーチャーフラグルールに時間指定の有効化ウィンドウを追加する——開始時刻に自動的に有効化し、および/または終了時刻に自動的に無効化する。ユーザーが「これを午前 9 時にオンにして」「フラグを金曜の正午に公開するようスケジュールして」「セール終了後にこのルールを無効にして」「このルールに終了日を設定して」「プロモーション期間中にこのルールを実行して」「このルールを時間で制限して」と言ったときに使用する。強制ルールとロールアウトルールに適用される。ステップ間に間隔を置く多段階の段階的ロールアウトには flag-ramp を使用する。このスケジュールを中心としたより広範なルールのキャンペーンには、まず flag-targeting を使用する。
新しいソフトウェア製品の設計、計画、仕様策定プラットフォーム。初期のアイデアを、能力の低い AI でも実行できるほど詳細で曖昧さのない実装計画に変換します。PRD、ロードマップ、ベンチマーク、UI/UX デザイン、アーキテクチャ、スライス分割、スライスごとの実装計画、テスト計画、影響分析、計画の自動検証（Fast Track モード）を網羅します。漠然としたアイデアからコーディング可能な計画まで、あらゆる新規プロジェクトに使用してください。既存プロジェクトの別スタックへの移行やレガシーコードの作業には使用しないでください。— 新しいソフトウェア製品の設計、計画、仕様策定プラットフォーム。初期のアイデアを、能力の低いモデルでも実行できるほど詳細で曖昧さのない実装計画に変換します。PRD、ロードマップ、ベンチマーク、UI/UX デザイン、アーキテクチャ、スライス分割、スライスごとの実装計画、テスト計画、影響分析、計画の自動検証（Fast Track モード）を網羅します。漠然としたアイデアからコーディング可能な計画まで、あらゆる新規プロジェクトに使用してください。既存プロジェクトの別スタックへの移行やレガシーコードの作業には使用しないでください。
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。