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 Bootstrap ヘルパー、Bootstrap clearfix、Bootstrap のカラーと背景のヘルパー、Bootstrap のカラーリンク、Bootstrap のフォーカスリング、Bootstrap のアイコンリンク、Bootstrap の配置ヘルパー、Bootstrap の比率ヘルパー、Bootstrap のスタック、Bootstrap のストレッチリンク、Bootstrap のテキスト切り詰め、Bootstrap の垂直罫線、Bootstrap の視覚的非表示について質問した場合、または Bootstrap のヘルパークラスの支援が必要な場合に、このスキルを使用する。
TypeScript/Node 向けの Browserbase クラウドヘッドレスブラウザ SDK に関する専門知識。コードが `@browserbasehq/sdk`、`@browserbasehq/stagehand`、`playwright-core`、`puppeteer-core` をインポートして Browserbase に接続するとき；コードが `api.browserbase.com/v1/sessions`、`/v1/contexts`、`/v1/extensions`、`/v1/projects` に POST するとき；`x-bb-api-key` ヘッダーを送信するとき、または `BROWSERBASE_API_KEY`/`BROWSERBASE_PROJECT_ID` を使用するとき；ユーザーが Browserbase のセッション、コンテキスト、プロキシ、ダウンロード、アップロード、録画、ライブデバッガー URL、CAPTCHA 解決、高度なステルス、検証済みブラウザ、フィンガープリンティング、BYOS S3 ストレージ、リージョン（`us-west-2`/`us-east-1`/`eu-central-1`/`ap-southeast-1`）、keepAlive、`connectUrl` CDP WebSocket、`chromium.connectOverCDP`、`puppeteer.connect({browserWSEndpoint})`、`browser.contexts()[0]` デフォルトコンテキストパターン、Stagehand の `act`/`extract`/`observe`/`agent` プリミティブ、Model Gateway、または Browserbase Functions によるサーバーレスデプロイについて尋ねたときに使用する。
Decentraland シーンでのカメラ動作を制御する。CameraMode の検出、CameraModeArea（領域内で一人称/三人称を強制）、VirtualCamera（シネマティックなスクリプトカメラ）、MainCamera（位置/回転の読み取り）、カメラトリガーイベント。カメラ制御、カットシーン、シネマティックな視点、カメラモードの強制、カメラトラッキングをユーザーが求める場合に使用。カットシーン中の入力制限には使用しない（InputModifier は advanced-input を参照）。
すべての変更の詳細な分析を含む包括的なチェックポイントコミットを作成する。ユーザーが「checkpoint」「commit everything」「save my progress」「create a commit」と言った場合、または丁寧に書かれたメッセージですべての現在の変更をステージしてコミットしたい場合にこのスキルを使用する。ユーザーが「/checkpoint」と言った場合や現在の作業をスナップショットしたい場合にも使用する。このスキルはすべての変更をステージして説明的なコミットを作成する——プッシュは行わない。
提供されたリソースを Circuit の視点で分析する。ユーザーが記事、貼り付けた会話、X スレッド、ワークフロー例、GitHub リポジトリ、ローカルコードベース、製品ページ、論文、その他の外部リファレンスを提供または提示し、そこから Circuit が何を学べるか、可能な Circuit フローを示唆するか、Circuit が現在そのワークフローをサポートできるか、どのような製品やブロックの変更が必要か、またはその分析を Circuit の ideas や flow backlog に追加すべきかを尋ねたときに使用する。
React/Vite、Next.js App Router、Cloudflare Workers アプリに Clerk 認証を統合する。ClerkProvider の設定、保護されたルート向けの clerkMiddleware と createRouteMatcher、@clerk/backend の verifyToken によるトークン検証、RBAC 向けのカスタム JWT テンプレートとセッションクレーム（user.public_metadata、org_id、org_role）、@hono/clerk-auth による Hono 統合、shadcn/ui の認証コンポーネント、@clerk/testing、+clerk_test メールアドレス、424242 OTP を使った Playwright E2E テストを扱う。11 の落とし穴を解説する：Clerk Secret Key の欠落、JWKS キャッシュの競合、authorizedParties の欠落による CSRF リスク、Core 2 のインポートパス変更、JWT のサイズ制限、ClerkProvider を JSX コンポーネントとして使用できない、async auth() の混乱、Vite 開発時の 431 ヘッダーエラー。プロジェクトへの Clerk の追加、ルートの保護、トークンの検証、JWT クレームの設計、認証フローのテスト、Clerk 認証エラーのデバッグ時に使用する。
最新のドキュメントと完全な使用ガイドを使って、TypeScript から ClickHouse の分析作業を構築、レビュー、デバッグ、設定、移行、指導、計画する。対象は @clickhouse/client、@clickhouse/client-web、createClient、query、insert、command、exec、JSONEachRow、query_params、streaming、MergeTree ファミリー、ORDER BY/PARTITION BY、マテリアライズドビュー、projections、async_insert、FINAL、軽量削除と更新、26.x サーバーアップグレード、ClickHouse Cloud HTTPS、system.query_log、TS スキーマ/取り込みパターン。TypeScript/Node SDK のみ — Python/Go/Java クライアントは対象外。
（NS）harness を認識する自律実行エンジン — 計画の深さを自ら決定し、エスカレーションの前に docs/context と docs/specs に照らして疑問を解消し、分離された worktree でマルチエージェント実装をディスパッチする。ローカルの計画ファイル、貼り付けた実行計画、GitLab issue を伴わないアドホックな「これを自律実行して」というリクエストのスタンドアロン入口として使用する。execution-gitlab-issue から呼び出された場合はフェーズ 2 の実行エンジンとしても機能する — その場合はスタンドアロンのパイプラインを実行しない。単純な単一ステップの編集には使用しない（code-coder を使用）。GitLab issue にも直接使用しない（execution-gitlab-issue を使用。これは内部でこのスキルを呼び出す）。
ユーザーが「スラッシュコマンドを作成」「コマンドを追加」「カスタムコマンドを記述」「コマンド引数を定義」「コマンドの frontmatter を使用」「コマンドを整理」「ファイル参照付きコマンドを作成」「インタラクティブコマンド」「コマンドで AskUserQuestion を使用」と依頼した場合、またはスラッシュコマンドの構造、YAML frontmatter フィールド、動的引数、コマンド内での bash 実行、ユーザーとの対話パターン、Claude Code のコマンド開発に関するベストプラクティスについて案内が必要な場合に使用します。
世界クラスのデータベーススキーマ設計。データモデリング、マイグレーション、リレーション、および数十億行を格納するデータベースのスケーリングで培われた実践知を扱います。「database schema、data model、migration、prisma schema、drizzle schema、create table、add column、foreign key、primary key、uuid、auto increment、soft delete、normalization、denormalization、one to many、many to many、junction table、polymorphic、enum type、index strategy、database、schema、migration、data-model、prisma、drizzle、typeorm、postgresql、mysql、sqlite」が言及された場合に使用します
Python プロジェクトにローカルなデータ永続化を追加するとき——キャッシュ、リレーショナルストレージ（単純、複雑/OLTP、分析/OLAP）、ドキュメントストレージ、全文検索、ベクトル/埋め込み検索、バックグラウンドジョブキュー、cron/定期タスク、pub/sub/イベントストリーミング、グラフデータ、blob ストレージ、時系列データ——で、\"これに最適な DB を評価する\"という明示的な依頼がない場合に使用。カテゴリごとのデフォルト技術を示し、寛容なライセンス、docker/cloud なしで pytest によりローカルでテスト可能、低ボイラープレートで LLM エージェントに扱いやすい API を基準に選定することで、セッションごとにぶれずプロジェクト間で選択が一貫する。
Martin Kleppmann による Designing Data-Intensive Applications（DDIA）の要点リファレンスガイド。以下の場合に必ず読み込むこと: データベーススキーマの設計、ストレージエンジンの選択、レプリケーションやパーティショニングの実装、分散トランザクションの処理、バッチ/ストリーム処理パイプラインの構築、一貫性モデルの選択、コンセンサスの実装、データフローアーキテクチャの設計、可用性と一貫性のトレードオフの評価、エンコーディング/シリアライゼーションの決定、データモデリング（リレーショナル vs ドキュメント vs グラフ）、フォールトトレラントシステムの構築、またはデータ集約型アプリケーションに関するあらゆるシステム設計とアーキテクチャの議論。トリガー: データベース設計、レプリケーション、パーティショニング、シャーディング、トランザクション、分離レベル、一貫性、コンセンサス、CAP 定理、バッチ処理、ストリーム処理、MapReduce、Kafka、イベントソーシング、CDC、OLTP、OLAP、B-tree、LSM-tree、データウェアハウス、スキーマ進化、エンコーディング形式、分散システム、フォールトトレランス、リーダー選出、クォーラム。
React Native の問題を体系的にデバッグする。"Native module cannot be null" のようなネイティブモジュールエラー、ポート競合やキャッシュ破損を含む Metro バンドラーの問題、iOS CocoaPods や Android Gradle のプラットフォーム固有のビルド失敗、ブリッジ通信の問題、Hermes エンジンのバイトコードコンパイル失敗、レッドスクリーンの致命的エラー、TurboModules と Fabric レンダラーによる新アーキテクチャ移行の問題に直面した場合に使用する。
TensorFlow と Keras の問題を体系的にデバッグする。このスキルは、テンソル形状の不一致、GPU/CUDA 検出の失敗、メモリ不足エラー、損失関数の NaN/Inf 値、勾配消失／爆発、SavedModel の読み込みエラー、データパイプラインのボトルネックなど、機械学習の問題の診断と解決を支援する。tf.debugging のアサーション、TensorBoard プロファイリング、eager execution のデバッグ、バージョン互換性のガイダンスを提供する。
アプリ、機能、修正などの明確な目標を完了まで推進します。goals/ 配下に、ユーザーが確認した順序付きフェーズのリストとして更新可能な goal.md を作成し、各フェーズで phase-deliverer サブエージェントを順に実行します。必要なスキルを読み込み、phase.md と最大 7 件のタスクファイル（情報源、手順、検証）を作成し、各タスクを実装してコミットし、その結果に基づいて残りのフェーズを調整します。タスクがブロックされた場合、または目標のチェックに合格した場合に停止します。ユーザーがこのスキル（`/delivering-goal`、`$delivering-goal`、または "delivering-goal"）を明示した場合、またはマークされた goals ルート配下のファイル（`@goals/01-mvp/goal.md`、フェーズファイル、タスクファイル）を参照した場合にのみ使用します。
要件から検証済みの OpenAPI 仕様まで、API をエンドツーエンドで設計します。レビュー用のストーリーを生成し、その後 lint 済みの仕様を作成します。Emmanuel Paraskakis による LLM を使った API 設計手法です。ユーザーが「/design-api」と入力するか、要件やストーリーから API を設計するよう依頼した場合に使用します。単一のステップだけを行う場合は、`design-api-stories`、`design-api-spec`、または `design-api-review` を使用してください。
既存コード（DDDを前提としていない）を分析し、ドメインモデル（集約、ローカルエンティティ、 値オブジェクト、ドメインサービス）を擬似コード付きで提案するスキル。プロパティ・メソッド・ 不変条件・集約境界を含む設計を提案する。対象言語: 言語非依存。 トリガー：「既存コードからドメインモデルを抽出して」「このコードをDDDで再設計したい」 「ドメインモデルを提案して」「集約を見つけたい」「DDDに移行したい」 「既存コードを分析してドメインモデルを作って」「レガシーコードをDDDに」 といった既存コード分析・ドメインモデル抽出リクエストで起動。
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。