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 96,770 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
開発
RP2350 (Raspberry Pi Pico 2 W) および ESP32-S3 (Heltec) マイクロコントローラー向けの組み込み Rust ファームウェアを、Embassy 非同期ランタイム、メモリ制約、LED 制御、CAN アタッチメントプロトコル、SLCAN ブリッジを中心にレビューします。MCU ファームウェアの変更レビュー、LED コントローラーの問題のデバッグ、Embassy 非同期パターンの評価、静的メモリ割り当ての確認、SLCAN 実装の検証、WS2812 LED・CAN ペリフェラル・ツールアタッチメント向けのハードウェア固有コードの評価に使用します。no_std 環境、PIO ステートマシン、RMT ペリフェラル、USB CDC シリアル通信を扱います。
mdzilla CLI を使って、あらゆるソースのドキュメントを閲覧、検索、エクスポートします。Claude が次を行う必要があるときに使用します：(1) ライブラリ、フレームワーク、プロジェクトのドキュメントを読むまたは閲覧する、(2) GitHub リポジトリ、npm パッケージ、ウェブサイトからドキュメントを取得する、(3) ドキュメントをフラットな markdown ファイルにエクスポートする、(4) ドキュメントサイトから API リファレンス、ガイド、使用例を調べる。トリガー：ユーザーが「ドキュメントを読んで」「ドキュメントを確認して」「X のドキュメントを閲覧して」「〜からドキュメントを取得して」「ドキュメントをエクスポートして」と依頼したとき、またはドキュメントサイトの URL、npm パッケージのドキュメント、GitHub リポジトリのドキュメントを参照したとき。
model_route.json、データ計画、クリーン済みデータに基づき、数学モデリング論文向けの結果エビデンス契約と q1/q2/q3 のモデリングコードスキャフォールドを生成する。モデル出力、評価指標、構造化された結論、論文の表、現在の課題専用のモデリングコードを paper_output/results/、paper_output/tables/、paper_output/code/modeling/ に蓄積し、QA と本文生成が参照できるようにする必要があるときに Invoke する。
NocoBase 2 専用。NocoBase 3 プロジェクトでは絶対に使用しないでください。@nocobase/portal-template-default に基づき、NocoBase AI Portals でソースコードアプリを設計、構築、検証します。選択した Portal の portalType が "ai" の場合、このスキルは必須です。完全なシステム、ページ、ナビゲーション、CRUD、ダッシュボード、フォーム、ダイアログ、ドロワー、URL でアクセス可能なサブページ、認証 UI、フロントエンドのアクセス制御、ローカライズ、テーマ、NocoBase API 連携、レスポンシブデザイン、テスト駆動の検証、既存の Portal テンプレート、SDK、Registry ソースの安全なアップグレードに使用します
ユーザーが「create an OpenCode tool」「build an OpenCode plugin」「write a custom tool for OpenCode」「use @opencode-ai/sdk」「use @opencode-ai/plugin」「integrate with OpenCode」「create OpenCode hooks」「define tool schema」「use tool.schema」「work with OpenCode sessions」を求めるとき、または OpenCode SDK のパターン、プラグイン開発、カスタムツール作成についての指針が必要なときに、このスキルを使用する。
統合された Opper SDK（`opperai` パッケージは Python と TypeScript の両方に対応し、エージェントサポートを内蔵）を使用して、AI タスクの完了、Pydantic / Zod / JSON Schema による構造化出力、ナレッジベースのセマンティック検索、ストリーミング、トレーシング、ツール使用、マルチエージェント構成を行います。ユーザーが `opperai` をインポートする Python または TypeScript コードを書く場合、Opper エージェントを構築する場合、レガシーな `opper.call` からコードを移行する必要がある場合、またはコードで Opper 関連のことを行う方法を尋ねる場合は常にこの skill を使用します — SDK を明示的に名指ししなくても使用します。両言語は並列の番号付きサンプルを備えた 1 つのリポジトリにあり、エージェントは SDK の一部であり、別個のパッケージではありません。
CuPy、Numba CUDA、Warp、cuDF、cuML、cuGraph、KvikIO、cuCIM、cuxfilter、cuVS、cuSpatial、RAFT を使用して Python コードを GPU 高速化する。ユーザーが GPU/CUDA/NVIDIA アクセラレーションに言及した場合、または NumPy、pandas、scikit-learn、scikit-image、NetworkX、GeoPandas、Faiss のワークロードを高速化したい場合に使用する。物理シミュレーション、微分可能レンダリング、メッシュレイキャスティング、粒子システム（DEM/SPH/流体）、ベクトル/類似度検索、GPUDirect Storage ファイル IO、インタラクティブダッシュボード、地理空間分析、医用画像、スパース固有値ソルバーを扱う。CPU バウンドの Python コード（ループ、大規模配列、ML パイプライン、グラフ分析、画像処理）が GPU 高速化の恩恵を受ける可能性がある場合にも、明示的に要求されていなくても使用する。
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。
Web サービスまたはアプリのパフォーマンスバジェットを定義・文書化する。パフォーマンス目標の設定、レイテンシまたはスループットの SLO の定義、Core Web Vitals 目標の確立、パフォーマンスベースラインの作成、パフォーマンス回帰ポリシーの文書化を求められたときに使用。主要なユーザージャーニー、Core Web Vitals、バックエンドのレイテンシ SLO、測定ツール、CI での実施、違反時の対応プロセスを網羅した構造化されたパフォーマンスバジェットを生成する。
iOS/tvOS に関する専門的なパフォーマンスの意思決定：最適化すべきか早すぎる最適化か、プロファイリングツールの選択、SwiftUI のビュー ID のトレードオフ、メモリ管理戦略。パフォーマンス問題のデバッグ、遅い画面の最適化、メモリ使用量の削減時に使用。トリガーキーワード：performance、Instruments、Time Profiler、Allocations、memory leak、view identity、lazy loading、@StateObject、retain cycle、image caching、faulting、batch operations
PostgreSQL の手続き型言語（PL/pgSQL）。ストアドプロシージャ、関数、トリガー、例外処理、制御構造を扱う。PostgreSQL のサーバーサイドプログラミングに使用する。使用する場合：ユーザーが "plpgsql"、"PostgreSQL functions"、"PostgreSQL procedures"、"PostgreSQL triggers"、"RETURNS TABLE"、"RETURNS SETOF"、"RAISE NOTICE" に言及したとき。使用しない場合：基本的な PostgreSQL SQL——代わりに `postgresql` を使用。PL/SQL（Oracle）——代わりに `plsql` を使用。T-SQL——代わりに `tsql` を使用。
primer デザインシステムとブランドガイドラインを用いて、高いデザイン品質を持つ個性的でプロダクション品質のフロントエンドインターフェースを作成する。ユーザーが Web コンポーネント、ページ、artifact、ポスター、アプリケーションの構築を求める場合（例：ウェブサイト、ランディングページ、ダッシュボード、React コンポーネント、HTML/CSS レイアウト、任意の Web UI のスタイリングや美化）にこのスキルを使用する。primer デザインシステムに完全に準拠した洗練されたコードと UI デザインを生成する。
IDE 内の AI アシスタントで、ProtoLink のプロジェクトプレビュー、イテレーションプレビュー、ローカルイテレーションの確認、イテレーションの作成/更新/公開、オンラインリンクの取得、公開設定の診断、および ProtoLink CLI / Skill suite のインストールと更新をユーザーが直接行えるようにする。「現在のプロジェクトのプレビューを開く」「どんなイテレーションがあるか見る」「このイテレーションを公開してリンクをくれる」「なぜまだ公開できないか見る」「ProtoLink サービスをインストール」「ProtoLink CLI をインストール」「ProtoLink Skill を更新」といった自然な言い方に対応する。
cProfile、tracemalloc、line_profiler による Python パフォーマンスプロファイリング。ボトルネックとメモリ問題の特定に使用。使用タイミング：ユーザーが "Python profiling"、"cProfile"、"memory profiling" に言及したとき、"Python performance"、"tracemalloc"、"line_profiler"、"py-spy"、"Python optimization"、"Python memory leak" について尋ねたとき。使用しない場合：Java/Node.js のプロファイリング - それぞれのスキルを使用
Python の型付けのベストプラクティス：公開シグネチャに注釈を付ける、モダンな構文（`X | None`、PEP 695 のジェネリクス、`type` エイリアス）を使う、不在を明示し型を絞り込む、未検証のダックタイピングより `Protocol` を優先する、`Any` を避ける、そして厳格な型チェッカー（pyrefly、ty、`mypy --strict` または pyright）で検証する。Python で型注釈を追加・変更するとき、型付きの API/ライブラリを設計するとき、ジェネリクス/protocols/TypedDict を定義するとき、pyrefly/ty/mypy/pyright を設定するとき、あるいは型チェッカーのエラーを修正するときはいつでも参照すること——たとえユーザーが明示的に「typing」と言わなくても。
Zodバリデーションを使ったReact Hook Form。フォーム設定、バリデーションスキーマ、フィールドコンポーネント、エラー処理、shadcn/uiとの統合による送信を扱います。使用条件：「React Hook Form」「RHF」「Zod validation」「shadcn/ui forms」「zodResolver」「FormField」への言及、「Zodを使ったフォームバリデーション」や「shadcnのフォームコンポーネント」に関する質問。使用しない条件：React 19 Server Actionsには`react-19`スキル、基本的なフォーム処理と制御／非制御パターンには`react-forms`スキルを使用してください。
React Hooks のパターン、ルール、カスタム Hook の開発。すべての組み込み Hook（useState、useEffect、useContext など）、パフォーマンス Hook、再利用可能なカスタム Hook を作成するパターンを扱う。使用タイミング：ユーザーが "custom hooks"、"hook rules"、"useState"、"useEffect"、"useReducer"、"useCallback"、"useMemo" に言及したとき、"hook dependencies"、"creating hooks"、"hook patterns" について尋ねたとき。使用しない場合：React 19 の use() Hook - `react-19` スキルを使用、Context API の詳細 - `react-context` スキルを使用、フォーム固有の Hook - `react-forms` または `react-hook-form` スキルを使用
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。