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
ONE store H5 Game SDK（Web SDK）を HTML5 ウェブゲームに統合し、統合状況を確認してリリース前にコードをレビューします。会話で ONE store、OneStore、원스토어、ウェブゲーム、웹게임、HTML5 ゲーム、H5、WebView ゲーム、アプリ内課金、인앱결제、広告、광고、リワード広告またはインタースティシャル広告、createSDK、ONEstoreH5、initializeAsync、startGameAsync、purchase、getProductDetailsAsync、showRewardedAsync、iframe に埋め込まれたゲームに言及された場合、または doctor、integrate、iap、ads、embed、fix、check などの指示語がこのスキルに送られた場合に使用します。SDK の読み込み、起動フロー（初期化、読み込み、開始）、ライフサイクル処理、広告と購入のコード、iframe 埋め込み要件、エラー（reason）の診断、アプリの画面が真っ白になる問題、リリース前チェックを扱います。ONE store ウェブゲームの広告、購入、ライフサイクルのコード作成を求められた場合は、公式サンプルに基づく参照コードを含むこのスキルを使用し、一から作成しないでください。
SAP AI Core オーケストレーションサービスを設定して使用します。プロンプトテンプレートの作成、コンテンツフィルタリングの追加、ドキュメントグラウンディング（RAG）パイプラインの設定、Harmonized API 経由でのモデル呼び出しを行います。使用する場合：オーケストレーションサービス、Harmonized API、変数を使ったプロンプトテンプレート、コンテンツフィルタリング、グラウンディング、RAG パイプライン、ドキュメントグラウンディング、または LLM をラップするパイプラインについて尋ねられた場合。使用しない場合：オーケストレーションデプロイの作成には `aicore-lifecycle-management`、認証情報の設定には `aicore-admin-resources`、パイプラインを使わずに基盤モデルを直接参照またはデプロイする場合は `genai-hub-foundation-models`、パイプラインを使わない直接の LLM 推論には `aicore-sdk-java` または `aicore-sdk-js` を使用します。
SAP AI SDK for Java（com.sap.ai.sdk）を使用して、SAP GenAI Hub 向けの動作する Java ボイラープレートを生成します。チャット補完、ストリーミング、複数ターンの会話、プロンプトテンプレート、コンテンツフィルタリング、データマスキング、埋め込み、RAG／グラウンディング、プロンプトレジストリ、Spring Boot のストリーミングを扱います。対象：GenAI Hub モデルを呼び出す Java または Kotlin コードの依頼、Java スタータープロジェクト、アプリでの com.sap.ai.sdk の使い方、AI Core を Spring Boot または通常の Java アプリケーションに統合する方法の質問。不使用：JavaScript/TypeScript コードには `aicore-sdk-js` を使用します。
@sap-ai-sdk/orchestration、@sap-ai-sdk/foundation-models、@sap-ai-sdk/openai（ネイティブ OpenAI SDK）、@sap-ai-sdk/langchain（LangChain）、@sap-ai-sdk/document-grounding（RAG）、@sap-ai-sdk/prompt-registry、@sap-ai-sdk/llm-batch（バッチジョブ）、@sap-ai-sdk/rpt（表形式予測）、または @sap-ai-sdk/context-registry（データ宛先、表形式アーティファクト、シナリオ設定）を使用して、SAP GenAI Hub 向けの動作する TypeScript/JavaScript のボイラープレートを生成します。対象：GenAI Hub モデルを呼び出す TypeScript、JavaScript、Node.js、JS/TS コードの依頼、TypeScript のスタータープロジェクト、アプリでの @sap-ai-sdk の使い方、SAP AI Core での LangChain（JS/TS）の使い方、RAG／ドキュメントグラウンディング、プロンプトテンプレート、LLM バッチジョブ、表形式（RPT）予測、Context Registry によるデータ宛先／表形式アーティファクト／シナリオ設定の管理向け JS/TS コードの依頼。不使用：Java コードには `aicore-sdk-java` を使用します。
Next.js App Router アプリに InboxParse のメール連携を構築します。V1 API 用の型付きサーバー専用クライアント、署名付き webhook 受信エンドポイント、webhook の有無にかかわらずすべてのメールを保存する定期同期、人が正確な文面を承認した後にのみ送信される返信を実装します。次の場合に使用します。(1) InboxParse に接続された Gmail または IMAP メールボックスから、アプリでメールを受信、保存、検索、返信する必要がある。(2) InboxParse の webhook エンドポイント、同期ジョブ、送信・返信フローを追加または監査する。(3) メールの作成者に AI 機能を誘導させずに、メールをその機能に取り込む。(4) メール、スレッド、検索、メールボックス、ラベル、連絡先、webhook、利用状況について InboxParse API を直接呼び出す。(5) InboxParse、inboxparse.com、email API、email-to-LLM、parse emails、email webhook、X-InboxParse-Signature、whsec_、ip_ API key、INBOXPARSE_API_KEY、email.received、email.ai_processed、ai.suggested_response、/api/v1/emails、rate_limit_exceeded について言及された場合。API リファレンスに記載されていない実装上の事実も扱います。配信されるのはメール本文ではなく ID で、最大 5 回再試行され、10 回失敗するとサブスクリプションが無効になります。署名の対象はタイムスタンプを含まない生のリクエストボディです。リストのカーソルは sent_at のみでページングします。Next.js App Router が対象です。InboxStore インターフェースが接続点となり、状態は Postgres、Supabase、または Firestore に保存されます。メールサーバー、メールクライアント UI、InboxParse MCP サーバーではありません。
PostHog のエラー発生事象やセッション内のエラーを、OpenTelemetry トレース、同じ trace ID のログ、Session Replay に関連付けます。エラーのトレース ID やスパン ID、同一トレースのログ、セッション内エラーのバックエンドトレースをユーザーが求めた場合に使用します。発生事象 UUID、セッション ID、エラートラッキングの課題 URL を起点にします。一般的な問題の診断やリプレイの要約には investigating-error-issue または investigating-replay を使用してください。
mise（mise-en-place）を使用する場合、または mise.toml の更新を計画している場合に使用します。プロジェクトで mise を使っている場合は、mise.toml/hk.pkl、フック、CI ツール設定の1行変更であっても参照してください。見落としがちな実践方法やセキュリティのデフォルト設定が含まれています。プロジェクトですでに mise を使用していれば、ユーザーが「mise」と言わなくても意図に基づいて起動します（例：「Node のバージョンを更新／固定」「pre-commit を設定」）。設定を変更しない通常の mise の使用（run/install/trust）では読み込まないでください。ローカル開発環境を mise の利用に移行する、いわゆる mise-fy にも任意で使用できます。
既存の HMIS コードベースに、インドの NHCX（National Health Claims Exchange）の医療提供者側請求連携をエンドツーエンドで構築します。受益者の保険契約検索、補償適格性、支払者の保険プラン、事前承認、支払者からの照会、請求、再処理とリリース、支払通知を扱い、NHCX ゲートウェイ（JWE、x-hcx headers、ABDM session tokens、registry、callbacks）をアプリケーションに組み込みます。病院システム全体に NHCX または PMJAY のキャッシュレス請求を追加する場合、または NHCX のどの部分が必要か不明な場合に使用します。
`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「$orca-cli」「Orca worktree」「child worktree」「spawn codex/claude in a worktree」「read/wait/send Orca terminal」「handoff」／「handover」／「give this to another agent」「Orca browser」「orca artifacts」「share skills」と言った場合に使用します。Orca の状態が関係する場合は、通常の git worktree、臨時の PTY、Computer Use より優先します。CLI、ファイルシステム、API では操作できない可視ウィンドウの GUI 操作が必要な場合に限り、Computer Use を使用します。
インターフェースのモーションを構築、レビュー、調査します。押下フィードバック、メニュー、ツールチップ、ダイアログ、シート、トースト、アコーディオン、タブ、ページ遷移や共有要素の遷移、スクロール効果、ドラッグやジェスチャー、数値やアイコンの変化が対象です。まずアニメーションが本当に必要かを判断し、ツール、プロパティ、イージング、時間またはスプリング、割り込み時やモーション軽減時の動作を選定します。テスト済みの最新CSSレシピと実行可能な素材も提供します。Seenryの参考資料にある記録済みモーションも調査します。
ユーザー自身のコードベースに PostHog API（ヘッドレス）アンケートを実装し、ユーザーの UI コンポーネントで表示して PostHog が期待する正確なイベントを取得したうえで、最初の回答が届いたことを検証します。アンケートの実装、ヘッドレスアンケートやカスタムアンケート UI の構築、アプリでのアンケート表示、ブラウザー・サーバー・カスタムモバイル UI での `api` タイプのアンケート接続を依頼された場合に使用します。posthog-js のイベント契約、サーバーサイド SDK によるイベント取得、MCP を通じた実装後の検証を扱います。アンケート定義の設計や作成には creating-surveys を使用してください。実装済みのアンケートが表示されない、または記録されない場合は debugging-surveys を使用してください。
AIテンプレート品質ではなく、デザインスタジオ品質のWebインターフェースを設計・構築します。Webやモバイルの新規ページ、ランディングページ、ダッシュボード、アプリシェル、料金ページ、設定画面、フォーム、単一コンポーネント、リデザイン、ビジュアルの磨き込み、参考デザインの再現に使用します（ネイティブアプリ画面にはseenry-appsを使用）。まずスタジオのようにブランドアイデンティティ（核となる考え、タイポグラフィの個性、色面、グラフィック要素、画像表現）を設計し、Seenry MCPで実際のブランド、スタジオのサイト、業界をリードする事例を調査します。実証済みのプロダクトとモーションの基盤にそのアイデンティティを適用してページを構築し、厳格な粗雑さチェックに合格し、ブラインド評価で大企業レベルと判定されるまで完成としません。
人気のApp Storeアプリに匹敵する、ネイティブらしいモバイルアプリの画面やフロー（SwiftUI、UIKit、React Native、Expo、Flutter、モバイルWebのプロトタイプ）を設計・構築します。オンボーディング、タブ／スタックナビゲーション、リスト、フォーム、設定、ペイウォール、プレーヤー、シート、空状態やエラー状態に使用します。Seenry MCPを通じて実アプリの一連の操作を調査し（フローはベースにするアプリから、見た目は目標とするアプリから）、ナビゲーションドア、機械的な粗雑さの事前チェック、参考を超えるためのゲートを徹底します。
`veer` CLI を通じて、Veer 管理下の worktree、フォルダーコンテキスト、ターミナル、リポジトリ、自動化、成果物、スキル共有、worktree のコメント、Veer 内蔵ブラウザーを操作します。ユーザーが「$veer-cli」「Veer worktree」「child worktree」「worktree で codex/claude を起動」「Veer ターミナルの読み取り／待機／送信」「handoff」／「handover」／「別のエージェントに渡す」「Veer browser」「orca artifacts」「share skills」と言った場合に使用します。Veer の状態が関係する場合は、通常の git worktree、場当たり的な PTY、Computer Use より優先してください。CLI、ファイルシステム、API ではできず、表示中のウィンドウを GUI 操作する必要がある場合に限り Computer Use を使用します。
`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。
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。