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
ユーザーが LLM 自身に ML 研究を行わせたいときに使用：訓練コードを書き換えて実行し、単一のスカラー指標（例：val_bpb）を下げる変更だけを保持する完全自律ループ。1 つのエージェントが一度に 1 つの変更を提案し、ユーザーの環境で訓練を実行し、指標が改善した場合のみ保持し（git ブランチを進める）、そうでなければ元に戻し、人間が中断するまで無限にループする。Karpathy の autoresearch の忠実な適応。編集の前にプロファイリングする分析優先の変種（それは ml-autoresearch）には向かず、予算付きでプラトーで停止するリファクタリングにも向かない。
独立実行と Seneschal ネスト型の両方のデリバリーに対応し、実行ごとの状態、継承された initiative 契約、代理される意思決定を備える。複合エンジニアリングの製品デリバリー向けの、ディスカバリーをゲートとするアーティファクト優先のオーケストレーター。roadmap/readiness の生成を解決し、brainstorm/plan/document-review のループを実行し、焦点を絞ったレビューユニットを伴うマージ可能なワークパッケージを導出し、解決された work/code-review ロールを通じて各レビューユニットを実行し、CI 破壊防止のエビデンスとともにシッピングを krt-release-marshal に引き渡す。既存の文書化されたソフトウェアプロジェクトを、順序付けられた roadmap と PR/Jira のデリバリープログラムに変えるときに使用。ランタイムエイリアスにより krt:compound-master として公開される場合がある。
現在のプロジェクトリポジトリの完全なデリバリーフローをオーケストレートする: krt-gitflow-knight にクリーンなコミットを、krt-rebase-smith にクリーンなブランチ履歴を指示し、Jira Cloud か Server/Data Center かを明示的に解決し、双方向の Jira/PR リンク付きで GitHub プルリクエストを開く。ユーザーが PR の作成/オープン、プルリクエストの準備、現在の作業のデリバリー、レビュー用のブランチ変更の公開、または gitflow + rebase + Jira + PR ワークフロー全体の実行を求めたときに使用する。ランタイムエイリアスでは krt:release-marshal として公開される場合がある。
Inco の TEE ベースの機密コンピューティングを使い、EVM 上で機密スマートコントラクトと dApp を構築する：暗号化型（euint256/ebool/eaddress）、暗号化演算（add/sub/mul/select/eq/rand）、アクセス制御（e.allow）、アテステーション検証。用途は @inco/lightning Solidity + @inco/lightning-js SDK の暗号化／復号、ローカル covalidator または Base Sepolia を使う Foundry/Hardhat、create-inco-app の足場作り、機密トークン・オークション・投票・抽選の dApp。機密／隠し情報のゲームも扱う — 何を非公開に保つか、どの Inco 機能をどこに使うかを決め、素早く構築する：カジノ、カード、ボード、封印オークション、ソーシャル推論、戦場の霧、言葉／コード当て。トリガー："@inco/lightning" または "@inco/lightning-js"（旧 "@inco/js"）のインポート、Inco、機密 EVM コントラクト、暗号化型、"what should be private in my game"、オンチェーンのポーカー／人狼／マインスイーパー／言葉当て、戦場の霧、公平性の証明。対象外：ZK 証明、FHE/fhevm 回路。
Linear の issue、プロジェクト、サイクル、チーム、コメント、ラベルを読み取り、管理する。ユーザーが issue の一覧表示、issue の検索、issue の作成・更新、issue のステータス間の移動、コメントの追加、プロジェクトやサイクルの確認、チームの検索を行いたいとき、または「Linear で自分の担当は何か」を尋ねるときに使用する——「API」や「GraphQL」と言わなくても使う。linear.app の URL や "ENG-123" のような issue 識別子にも使用する。このサービスを扱うときは常にこの skill から始める——同梱のスクリプトとレシピが最速の道筋。
Python の LangGraph でステートフルな AI エージェントとエージェント型ワークフローを構築する。LLM とツールのループを伴うツール使用型エージェント、分岐ワークフロー、会話メモリ、human-in-the-loop による監督、本番監視を扱う。使用場面 - (1) ツールを使用しタスク完了までループするエージェントの構築、(2) 条件分岐を伴うマルチステップワークフローの作成、(3) checkpointer によるターンをまたいだ永続化/メモリの追加、(4) interrupt() による人間の承認の実装、(5) time-travel や LangSmith によるデバッグ。StateGraph、ノード、エッジ、add_conditional_edges、MessagesState、thread_id、Command オブジェクト、ToolMessage の処理を扱う。例としてチャットボット、電卓エージェント、構造化ワークフローが含まれる。
opcuaserverinfo、opcua、connect、setSecurityModel、証明書信頼関数を使って MATLAB で OPC UA サーバーを検出しクライアント接続を作成する。ネットワーク上の OPC UA サーバーの検出、OPC UA サーバーへの接続、ユーザー名/パスワードまたは証明書による認証、セキュリティモードの構成、証明書信頼エラーの処理、ホスト名不一致の警告の修正、接続失敗や検出結果が空になる問題のトラブルシューティング、OPC UA 証明書（.der または .pem）のコンプライアンス問題の検査に使用。トリガー：opcuaserverinfo、OPC UA discovery、find OPC UA servers、LDS setup、opcua、opc.ua.Client、connect OPC UA、OPC UA client、OPC UA security、OPC UA certificate trust、OPC UA certificate inspection、setSecurityModel、opc.ua.trustServerCertificate、opc.ua.exportClientCertificate、Industrial Communication Toolbox、OPC UA server connection、OPC UA server discovery。
Mermaid 記法を使ってソフトウェアの図を作成するための総合ガイド。ユーザーが図の作成、可視化、ドキュメント化のために支援を必要とする場合に使用する。クラス図（ドメインモデリング、オブジェクト指向設計）、シーケンス図（アプリケーションフロー、API 相互作用、コード実行）、フローチャート（プロセス、アルゴリズム、ユーザージャーニー）、ER 図（データベーススキーマ）、C4 アーキテクチャ図（システムコンテキスト、コンテナ、コンポーネント）、ステート図、git グラフ、円グラフ、ガントチャート、その他のあらゆる図に対応する。「diagram」「visualize」「model」「map out」「show the flow」といったリクエストや、システムアーキテクチャ、データベース設計、コード構造、ユーザー／アプリケーションフローの説明時に発動する。
ホスト側の WeChat DevTools 自動化を使い、CLI の `preview` では現れない GUI 専用のランタイムおよび操作の失敗を調査する。発動条件：ページ遷移、タップ、websocket ベースの DevTools 自動化、または `report.json` や `trace.log` といった実行ディレクトリの証跡を用いて、リポジトリのバグと IDE セッションの問題、ローカルサービスの阻害要因、残る視覚のみの問題を切り分ける必要があるとき。
Next.js 14+ の App Router。Server Components、ルーティング、データ取得、キャッシュ、デプロイを扱う。App Router で Next.js アプリを構築するときに使用する。使用する場合：ユーザーが "Next.js"、"App Router"、"Server Components"、"RSC" に言及したとき、"server actions"、"Next.js routing"、"Next.js caching"、"Next.js deployment"、"streaming"、"Suspense in Next.js" について尋ねたとき。使用しない場合：React（Next.js 以外）——代わりに `frontend-react` を使用。Nuxt——代わりに `nuxt3` を使用。Remix——代わりに `remix` を使用。Pages Router（旧 Next.js）——移行についてはナレッジベースを参照。
DAYU200（RK3568）で OpenHarmony マルチモーダル入力（MMI）サブシステムの変更による RAM/ROM への影響を測定する際に使用します。readelf のセクション分析とファイルサイズ比較による ROM 測定、/proc/PID/smaps、smaps_rollup、hidumper --mem、ベースライン版と現行版の .so を入れ替える方法による RAM 測定を扱います。ヒープ割り当てデータ構造のコードレベルの理論分析も含みます。
貢獻者がメンテナンスしていないオープンソースプロジェクトにコードを贡献するためのガイド。フォークとフィーチャーブランチのワークフロー、上流との同期、効果的なプルリクエストの説明とコミットメッセージの書き方、プロジェクトの規約の遵守、メンテナーとの専門的なコミュニケーションを扱う。決して省略しない 3 つのルールを徹底する: フィーチャーブランチで作業する、PR を開く前に証拠を伴って徹底的にテストする、各 PR を単一の機能に集中させる。16 のよくある間違い、特に個人的な開発成果物（SESSION.md、NOTES.md、TODO.md、計画ドキュメント、デバッグのスクリーンショット、一時的なテストファイル）の混入や、無関係な変更の混在を記録する。検証スクリプト、PR とコミットメッセージのテンプレート、提出前チェックリストを含む。公開リポジトリのプルリクエストを作成するとき、またはコミュニティプロジェクトに贡献するときに使用する。
フロントエンドとバックエンド間の OpenAPI コントラクト検証。型の同期、エンドポイントの検証、コントラクトファースト開発を扱う。使用場面：ユーザーが "OpenAPI validation"、"API contract"、"swagger sync"、"frontend backend types"、"API mismatch"、"contract testing" について質問した場合。使用しない場合：GraphQL - `graphql-contract` skill を使用、認証 - `auth-flow-validation` skill を使用
`orca` CLI を通じて、Orca 管理の worktree、フォルダーコンテキスト、ターミナル、リポジトリ、自動化、成果物、スキル共有、worktree コメント、Orca 内蔵ブラウザーを操作します。ユーザーが「$orca-cli」「Orca worktree」「child worktree」「spawn codex/claude in a worktree」「read/wait/send Orca terminal」「handoff」／「handover」／「give this to another agent」「Orca browser」「orca artifacts」「share skills」と言った場合に使用します。Orca の状態が関係する場合は、通常の git worktree、臨時の PTY、Computer Use より優先します。CLI、ファイルシステム、API では操作できない可視ウィンドウの GUI 操作が必要な場合に限り、Computer Use を使用します。
公開の `orca` CLI を使用して、Orca が管理する worktree、フォルダーコンテキスト、ターミナル、リポジトリ、自動化、アーティファクト、worktree コメント、および Orca アプリに埋め込まれたブラウザを操作する。ユーザーが「$orca-cli」「use orca cli」「Orca worktree」「child worktree」「cardStatus」「spawn codex/claude in a worktree」「read/wait/send Orca terminal」「terminal send」「full handoff」「handover」「give this to another agent」「another worktree」「Orca browser」「orca artifacts」「share HTML/Markdown」「public artifact link」「control the browser inside Orcaoclassroom」と言ったときに使用する。Orca が管理する状態に wortt Involving タスクでは、生の `git worktree`、場しの PTY、Playwright、Computer Use よりこの方法を優先する。Orca の埋め込みブラウザ以外のブラウザウィンドウ、webview、デスクトップ UI には Computer Use を使用してきた。
現在のブランチの作業を、クリーンでレビュアーに優しい二分探索可能なコミット列に再編成する。ユーザーがコミットの整理、乱雑な WIP の論理的なコミットへの分割、レビュー/PR に向けたブランチの準備、変更の二分探索可能な履歴への整理、各コミットが単独でビルドとテストを通過するように履歴を書き換えることを求める場合に使用。"organize commits"、"bisectable commits"、"clean up history"、"split this commit"、"커밋 정리해줘"、"커밋 쪼개줘"、"리뷰어 친화적으로" といったフレーズでトリガー。
TypeScript 向けの oRPC (v1.12+) 型安全 API レイヤー。コントラクトファースト開発、プロシージャ定義、ミドルウェア、ルーター、コンテキスト、エラーハンドリング、Hono 統合、TanStack Query、イベントイテレーター、プラグイン、ファイルアップロード、WebSocket アダプター、ベストプラクティスを扱う。API プロシージャ、データ取得フック、サーバーハンドラー、リアルタイム機能の構築や変更時に使用する。oRPC、型安全 API、RPC プロシージャ、サーバールートハンドラーに関するタスクで発動する。
API のページネーションパターン。オフセットベース、カーソルベース、キーセットページネーション。フィルタリング、ソート、ページメタデータ。REST と GraphQL のページネーション実装。使用場面：ユーザーが "pagination"、"paginate"、"cursor"、"offset"、"page size"、"next page"、"infinite scroll API"、"list endpoint" に言及した場合。使用しない場合：フロントエンドの無限スクロール UI - フロントエンドフレームワーク skill を使用；データベースクエリの最適化 - データベース skill を使用
ユーザーがコーディングまたはエンジニアリングのプロンプトを持ち、コードを書く前に詳細で実行可能な計画に洗練したいときに使用 — prompt → plan → execute → debug パイプラインの計画段階。プロンプトを第一原理から分解し（目的、最終状態、環境、構成要素、ツール、パッケージ）、作業を PR サイズのタスクに分割してそれぞれをコンポーネントに紐づけ、そのファイル、テスト、依存関係を明示し、トポロジカルに順序付け、各タスクを原子的なサブタスクに分割し、その後、別のプリンシパルエンジニアエージェントが計画を整合性、網羅性、サイズ、実行可能性の観点で批評する；批評が通るまで改訂し、plan.md のレイアウトと、ジュニアエンジニアや小規模モデルでも正しく実行できる構造化された tasks.json を出力する。計画の実行、スキャフォールディング、デバッグには向かず（それらは下流のループ）、研究提案や実験計画にも向かない。
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。