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
コーディングのアイデアを PRD や実装の前に探索、ブレインストーミング、明確化、具体化したいときにこのスキルを使用します。explore、brainstorm、evaluate options、compare trade-offs、feasibility に言及するリクエスト、または推奨方向を求めるリクエストで起動します。ユーザーが明示的に PRD を求めていなくても、選択肢やトレードオフ分析を希望する場合はこのスキルを使用します。次では起動しないでください：PRD 作成（lcs-toprd を使用）、タスク分割（lcs-task-slicer を使用）、コードレビュー（lcs-code-review を使用）、バグ調査（lcs-debug を使用）、実装（lcs-task-executor を使用）。Explore はアイデア出し専用で、実行用ではありません。
複数のエージェント、ブランチ、ワークツリー、コミット、PR、または古いセッションデータの後で、Linear に紐づく乱れたリポジトリ状態を整理する：issue タグ付きの作業を発見し、main、PR、Linear issue の内容、コメント、リビジョン、タイムラインの証拠、ローカルで利用可能なエージェントセッションの証拠と比較する。整理計画を作成し、マージ済みと証明されたローカルの作業のみを安全に削除し、完了した作業を統合し、進行中の作業を rebase し、一般的なパイプライン障害を診断し、検証済みのリポジトリの実態に合わせて Linear のステータス、ラベル、説明、マーク付きコメントを更新する。
Express 5、TypeScript、Mongoose（MongoDB）、Redis、Sentry、JWT 認証、bcrypt、レート制限、集中型エラーハンドリングを備えた本番対応の Node.js REST API を生成または参照する。ユーザーが可観測で堅牢な新しいバックエンドを始めたいとき、セキュリティと監視を備えた Node.js API ボイラープレートを必要とするとき、またはこのテンプレートリポジトリのクローンや改変を求める場合に使用する。
OpenAI Assistants API v2 のガイド：Code Interpreter、File Search、関数呼び出しを備えたステートフルな対話型 AI、最大 10,000 ファイルの RAG 用ベクトルストア、thread と run のライフサイクル管理、ストリーミングを、Node.js SDK または素の fetch で利用する方法。2026 年前半に予定されている終了と Responses API への移行パスについても言及。ステートフルな OpenAI チャットボットの構築、ベクトルストアによる RAG の実装、Code Interpreter での Python 実行、File Search によるドキュメント Q&A、会話 thread と run ポーリングの管理、アシスタント応答のストリーミング、レガシーな Assistants コードの保守、または thread already has active run、run ステータスのポーリングタイムアウト、ベクトルストアのインデックス遅延、ファイルアップロードの失敗といったエラーのデバッグ時に使用。
モバイルアプリで OpenClix をセットアップする。プラットフォームの検出、専用名前空間へのソーステンプレートのコピー、初期化/イベント/ライフサイクルの接続点の配線、ビルド検証の実行を行う。トリガー: ユーザーが "integrate OpenClix"、"set up local notifications"、"add engagement logic" を求めるとき、または既存の統合がないプロジェクトで初めて OpenClix に言及したとき — このスキルを名指ししていなくても。トリガーしない: OpenClix が既に統合されており、ユーザーがキャンペーン、分析、テンプレート更新について尋ねているとき — それらは他の openclix-* スキルに属する。
公開されている `orca` CLI を使い、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、worktree コメント、および Orca アプリに埋め込まれたブラウザーを操作します。ユーザーが「$orca-cli」「use orca cli」「Orca worktree」「child worktree」「cardStatus」「spawn codex/claude in a worktree」「read/wait/send Orca terminal」「terminal send」「full handoff」「handover」「give this to another agent」「another worktree」「Orca browser」「control the browser inside Orcaارف」と言ったときに使用します。タスクが Orca が管理する状態に involved する場合、生の `git worktree`、その場限りの PTY、Playwright、Computer Use よりこの方法を優先してください。Orca の埋め込みブラウザーの外にあるブラウザーウィンドウ、webview、デスクトップ UI には Computer Use を使用します。
公開の `orca` CLI を使用して、Orca が管理する worktree、フォルダーコンテキスト、ターミナル、リポジトリ、自動化、アーティファクト、worktree コメント、および Orca アプリに埋め込まれたブラウザを操作する。ユーザーが「$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。
公開されている `orca` CLI を使い、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、worktree コメント、および Orca アプリに埋め込まれたブラウザーを操作します。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」「control the browser inside Orcaارف」と言ったときに使用します。タスクが Orca が管理する状態に involved する場合、生の `git worktree`、その場限りの PTY、Playwright、Computer Use よりこの方法を優先してください。Orca の埋め込みブラウザーの外にあるブラウザーウィンドウ、webview、デスクトップ UI には Computer Use を使用します。
GitHub の pull request のレビュー解決を自動化し、すべてのレビューコメントを処理して失敗しているすべての CI チェックを修正する。使用タイミング：(1) PR に対応・解決すべきレビューコメントがある場合、(2) CI/CD チェックが失敗して修正が必要な場合、(3) すべての PR フィードバックを処理して会話を解決済みにしたい場合、(4) PR フィードバックを素早く反復したい場合。重要：本 skill はすべてのコメントを処理する — スキップは認めない。常に GitHub から最新データを取得する。許容される終了状態は未解決スレッドがゼロのみ。コミットのペース：各スレッドに独自のコミット（修正 → コミット → 解決 → 次へ）。最後にまとめてコミットしてはならない。
Web とモバイル向けのプッシュ通知。Firebase Cloud Messaging (FCM)、Apple Push Notification Service (APNs)、Web Push API、Expo Notifications、通知サービスのアーキテクチャ。使用タイミング：ユーザーが "push notification"、"FCM"、"Firebase messaging"、"APNs"、"web push"、"service worker notification"、"Expo notifications" に言及したとき。使用しない場合：メール通知 - `email-sending` を使用；アプリ内リアルタイム更新 - `socket-io` または `sse` を使用
PyPI または GitLab Package Registry への Python パッケージ自動公開のための CI/CD パイプラインを構成する。GitHub Actions や GitLab CI のリリースワークフローの作成、trusted publishing または API token ベースの PyPI 認証の設定、git tag と hatch-vcs によるバージョン管理の構成、pyproject.toml の公開メタデータの記述、TestPyPI に対するパッケージのテスト、Python プロジェクトのリリース手順の文書化に使用する。
下流への影響分析を行いながら dbt モデルを安全にリファクタリングする。次のような dbt モデルの再構築に使用：（1）タスクに「refactor」「restructure」「extract」「split」「break into」「reorganize」が含まれる（2）CTE を中間モデルに抽出する、またはマクロを作成する（3）下流のコンシューマーがあるモデルロジックを変更する（4）カラムの名前変更、型の変更、モデル依存関係の再編成。変更を行う前にすべての下流依存関係を分析する。
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。