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
璀璨工坊の Git ガバナンス規範を統一的に適用する。ブランチモデル、コミットメッセージ、MR プロセス、リリースとホットフィックスの戦略を扱う。ユーザーが Git 規範、ブランチ命名、rebase/merge の選択、MR 提出プロセス、squash 要件、commit message の検証、release のマージ、hotfix の命名、コンフリクト回避に言及したときに使用する。トリガー条件:ユーザーが現在のプロジェクトが「璀璨工坊規範」または「eliteforge specification」に従っていると明示した場合にのみ、このスキルを使用する。
.NET テストスイート全体で、重複した定型コード、コピー&ペーストされたテスト、構造上の保守性の問題を検出します。ユーザーが繰り返しの削減、類似するテストメソッドの統合、コピー&ペーストされたテストのデータ駆動型パラメーター化テストへの変換、より良いテスト構造の提案、リファクタリング機会の特定を求める場合に使用します。繰り返される構築やアサーションのパターン、DataRow/Theory/TestCase に変換可能なコピーメソッド、冗長な setup/teardown、共有インフラを特定します。具体的な変更前後の提案を含む分析レポートを作成します。MSTest、xUnit、NUnit、TUnit に対応します。使用しない場合:新しいテストの作成(writing-mstest-tests を使用)、テスト品質やアンチパターンのレビュー(test-anti-patterns を使用)、詳細な mock 監査(exp-mock-usage-analysis を使用)。
Gin Go Web フレームワーク。ルーティング、ミドルウェア、バインディング、検証、レンダリングを扱う。高速でミニマルな Go API に使用する。使用場面:ユーザーが "gin"、"gin-gonic"、"go web framework"、"go rest api" に言及した場合、または "gin middleware"、"gin binding"、"gin validation"、"gin router"、"fast go api"、"gin context" について質問した場合。使用しない場合:Echo プロジェクト - 代わりに `echo` を使用、Fiber プロジェクト - 代わりに `fiber` を使用、Chi プロジェクト - 代わりに `chi` を使用、Go 以外のバックエンド
joelclawgithub[bot] アプリとして GitHub API を操作する。PR の作成、コミットの push、issue の管理、CI ステータスの確認、リポジトリの一覧表示、その他あらゆる GitHub API 操作に使用する。トリガー:"PR を作成"、"GitHub に push"、"issue を起票"、"CI を確認"、"リポジトリ一覧"、"PR をマージ"、"GitHub API"、またはプログラムから GitHub にアクセスする必要があるあらゆるタスク。すべての操作は @joelhooks ではなく joelclawgithub[bot] として表示される。
GPC の TypeScript SDK パッケージを使用して Google Play Developer API とプログラムで連携するアプリケーションを構築する場合に使用します。ユーザーが「SDK」と明言しなくても、@gpc-cli/api、@gpc-cli/auth、PlayApiClient、createApiClient、resolveAuth、listReports、downloadStatsReport、downloadFinancialReport、STORAGE_READ_ONLY_SCOPE、Google Play API クライアント、TypeScript SDK、プログラムアクセス、API クライアント、HTTP クライアント、レートリミッター、ページネーション、コード内の編集ライフサイクル、Node.js Google Play、サーバーサイド Play Store、バックエンド統合に言及した場合は必ず使用します。バックエンドサービス、カスタムダッシュボード、自動化スクリプト、または CLI ではなくプログラム経由で Google Play と連携する TypeScript/JavaScript アプリケーションの構築を希望する場合も対象です。CLI の使用方法は他の gpc-* スキル、プラグイン構築は gpc-plugin-development を参照します。
生物学、化学、物理学、天文学、気候、ゲノミクス、材料科学、医学、生態学、工学、数学、創薬、タンパク質設計、気象モデリング、単一細胞解析、PDE 求解、および関連する研究領域における科学的 AI/ML の発見と実装に使用する。厳選された Hugging Science と Hugging Face のリソースを見つけて利用するのに役立つ。`datasets` によるデータセット、`transformers` または HF Inference API によるモデル、`gradio_client` による Spaces、方法論に関するブログ記事を含む。ユーザーが科学データセット/モデル、ファインチューニングデータ、科学的 ML ベンチマーク、領域別 ML ツール、研究用 AI ツールを求めたときにトリガーする。
ステージ済みまたは未ステージの変更に基づいて、人間らしい git コミットメッセージを生成する。git diff を読み取り、何が変更されたかを分析し、開発者が書いたように聞こえる(AI ではない)自然なコミットメッセージの候補を 3 つ出力する。ユーザーがコミットメッセージを求めている場合、「what should I write for commit」「generate commit message」「human like commit」と尋ねた場合、または単にコミットの支援を求めた場合にこのスキルを使用する。変更履歴、リリースノート、PR の説明には使用しない — コミットの件名のみを書く。
Hotwire のフォームワークフロー(フォーム送信のライフサイクル、インライン編集、検証エラー、入力補完/オートコンプリート、モーダルフォーム、外部フォームコントロール)を扱います。中心的な課題がフォーム操作の正確性と UX の場合に、このスキルを優先してください。ページネーション/タブ/フィルターナビゲーションには hwc-navigation-content、WebSocket/Turbo Stream のブロードキャストには hwc-realtime-streaming、画像/動画/音声の動作には hwc-media-content、一般的な読み込み/トランジションの調整には hwc-ux-feedback、フォームに関連しないフレームワークレベルの Stimulus API には hwc-stimulus-fundamentals を使用してください。
画像・動画・音声のアップロード、プレビュー、再生コントロール、進行状況の追跡、サードパーティ製メディアとの連携(WaveSurfer、Swiper、Picture-in-Picture、Blurhash など)、メディアを多用する Hotwire 機能を扱います。主な課題がメディアのレンダリング、再生状態、またはメディアライブラリとの連携である場合は、このスキルを優先してください。サーバープッシュによる Turbo Stream の更新には hwc-realtime-streaming、メディア以外のページネーション/タブ/遅延ナビゲーションのフローには hwc-navigation-content、フォーム検証とインライン編集の動作には hwc-forms-validation、一般的な読み込み/遷移パターンには hwc-ux-feedback、メディア固有ではない Stimulus のプリミティブには hwc-stimulus-fundamentals を使用します。
Hotwire のナビゲーションとコンテンツ探索フローを構築します。Turbo Frame のページネーション、タブナビゲーション、遅延読み込み、ファセット検索/フィルタリング、キャッシュのライフサイクル、スクロール位置の復元、遷移/レンダリング制御を扱います。中心的な課題がリクエスト/レスポンスのナビゲーション状態やブラウザー履歴の動作である場合に、このスキルを優先してください。フォーム検証とインライン編集には hwc-forms-validation、WebSocket/Turbo Stream のプッシュ更新には hwc-realtime-streaming、画像/動画/音声機能には hwc-media-content、一般的な読み込み/進捗/遷移の調整には hwc-ux-feedback、ナビゲーション中心ではない Stimulus API には hwc-stimulus-fundamentals を使用してください。
協働的な対話を通じて、粗いアイデアを構造化された検証済みのアイデア文書に変換する。コンテキストを探索し、一度に 1 つずつ明確化の質問を投げかけ、実現可能性の評価を伴う代替アプローチを提案し、要件定義に進める文書を生成する。使用場面:ideation、brainstorm、new idea、explore an idea、I want to build、what if we、let's think about、propose approaches、evaluate this idea、idea document、アイデア出し、案出し、ブレスト、アイデアを整理、検討したい。
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。
