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 97,222 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
開発
Amethyst KMP プロジェクトのプラットフォーム抽象化に関する判断を支援します。抽象化するかプラットフォーム固有の実装を維持するか、ソースセット（commonMain、jvmAndroid、プラットフォーム固有）の配置、expect/actual パターンについて案内します。主要ターゲット（Android、JVM/デスクトップ、iOS。いずれも成熟済み）を扱い、将来の候補として Web/wasm も含みます。依存関係の問題には gradle-expert と連携します。抽象化の判断（「これを共有すべきか？」）、ソースセットの配置に関する質問、expect/actual の作成、build.gradle.kts の作業、誤った配置の検出、KMP の依存関係の提案で起動します。
Upstash Redis JavaScript/TypeScript SDK を使用してサーバーレス Redis 操作を行います。キャッシュ、セッションストレージ、レート制限、リーダーボード、全文検索（@upstash/redis search extension によるクエリ、フィルタリング、集計）、およびすべての Redis データ構造に使用します。JavaScript 型の自動シリアライズ／デシリアライズに対応します。TCP クライアントでは @upstash/search-redis および @upstash/search-ioredis アダプター経由の検索も利用できます
体系的なプロファイリング、ボトルネック分析、IR 比較、対象を絞ったチューニングを通じて、cuTile カーネルのパフォーマンスを段階的に最適化します。タイルサイズ、占有率、自動チューニング設定、TMA、レイテンシヒント、永続スケジューリング、num_ctas、flush_to_zero、IR レベルのデバッグを扱います。「cutile kernel を最適化」「カーネル性能を改善」「cutile の性能を調整」「カーネルを高速化」といった依頼や、TileGym プロジェクトで cuTile GPU カーネルを反復的にベンチマークして改善する場合に使用してください。
Chat、Video、Feeds、Moderation、Agents 向けの Stream 概要、CLI、ルーターです。Web、iOS、Android、React Native、Flutter、Unity、Unreal アプリへの Stream の構築や統合、Stream Agents による音声またはテキストの AI エージェント構築、Stream データのクエリ、getstream CLI コマンドの実行、Stream SDK ドキュメントの参照、移行（Sendbird から、または Feeds v2 から v3 へ）など、あらゆる Stream タスクに使用します。適切なスキルに振り分けます
`SentenceTransformer`（バイエンコーダー。検索、類似度、クラスタリング、分類、言い換え表現のマイニング、重複排除、マルチモーダルに用いる密または静的な埋め込みモデル）、`CrossEncoder`（リランカー。2 段階検索／ペア分類用のペアスコアリング）、`SparseEncoder`（SPLADE。学習型スパース検索用のスパース埋め込みモデル）、`MultiVectorEncoder`（ColBERT／レイトインタラクション。トークンごとの埋め込みを MaxSim でスコアリング）を使った sentence-transformers モデルの学習またはファインチューニングを行います。損失関数の選択、ハードネガティブマイニング、評価器、蒸留、LoRA、Matryoshka、Hugging Face Hub への公開を扱います。sentence-transformers のあらゆる学習タスクに使用します。
共有の AI モデリングナレッジベースを検索し、貢献する。ここではフィールドノートが、特定のゲームがどうモデynchronized、デコンパイル、逆アセンブルされたか（正確なバージョン、手順、エンジンの要点、検証、注意点）を記録している。何かゲームの仕事を始める前（「誰か X をモデ化したか？」）、エンジンの癖で詰まったとき、およびモデ化や逆アセンブリの作業が終わったときに使い、学んだ内容を書き残し、人間の OK を得れば pull request を開いて次のエージェントが.be 受益できるようにする。
「AI Engineering from Scratch」のプロジェクトHands-onMENT 用実践プロジェクトチューター。1 回のセッションで、実際のプロジェクトの一段階を学習者が進めるよう導く：段階の課題を読む、予測する、コードを書く、段階のグレーダーを実行する、振り返り、進捗を PROJECTS-LEARNING.md に記録する。完全な解答は与えず、ヒントのみを渡す。発動フレーズ：「build a project」「next project stage」「continue my project」「start the research report agent」。
ユーザーがターミナルから Loops CLI を使いたい場合は、このスキルを使用します。CLI のインストールや更新、認証、API キーの保存と選択、認証情報の検証、コンタクト、コンタクトプロパティ、リスト、イベント、トランザクションメール、キャンペーン、メールメッセージ、テーマ、コンポーネント、アップロードの各コマンド実行が対象です。「Loops CLI」「loops auth login」「loops campaigns create」「loops uploads create」「loops email-messages update」「loops themes list」「loops components get」「loops contacts create」「loops events send」「loops transactional send」「loops api-key」「loops agent-context」「brew install loops-so/tap/loops」などの語句や、アプリケーションコードではなくシェルから Loops を使いたいという依頼で起動します。
既存の GitHub Issue ツリーを監査・更新します。「ツリーを監査して」「イシューツリーを更新して」などの依頼で使用します。ルートの追跡 Issue 番号を受け取り、sub_issues API でツリー全体を再帰的に取得した後、クローズ済みの親の下に残ったオープン Issue の付け替え、孤立項目の再配置、新しい Phase 親の作成、Phase ラベルの同期を行います。ルート Issue の既存本文は保持し、Phase 別の表と監査履歴の管理ブロックのみを更新します。新しいツリーの作成には create-issue-tree、Issue の実装には implement-issue-tree を参照してください。
ユーザーが「フラグメントシェーダーを書く」「GLSL のグラデーション／ノイズ／プラズマ背景を作る」「画像トランジション（ディゾルブ、ディスプレイスメント、グリッチ）を作成する」「歪みや色収差を加える」「SDF 形状シェーダーを構築する」「uniforms を使って Three.js ShaderMaterial を設定する」「GPU ポストプロセスを行う」と依頼した場合に使用します。GLSL フラグメントシェーダー、ノイズ/fbm、SDF、ドメインワーピング、トランジション、Three.js 連携を扱います
iOS または Android 上で Salesforce ネイティブモバイルアプリを構築するためのエントリーポイント。ユーザーが「build a Salesforce iOS app」「add Salesforce login to my Android app」「set up Mobile SDK」「add MobileSync / SmartStore offline storage」「embed an Agentforce agent in my mobile app」「add Agentforce chat to iOS/Androidyi|Otherwise asks to create, extend, or integrate a Salesforce mobile experience in Swift or Kotlin (MSDK, Agentforce SDK, or both) ]]| と述べる|Otherwise Swift や Kotlin で Salesforce のモバイル体験を作成し、拡張、または統合することを求めるその他の場合| nich trigger。SKIP（スキップ）：ユーザーが非 Salesforce のモバイルアプリを使用している、Salesforce 連携なしで React Native / Flutter / Ionic を使用している、一般的なモバイル UI デザインについて質問している、または Salesforce に隣接する Web/デスクトップの画面（LWC、Experience Cloud、Mobile Publisher のブランドのみ）を扱っている場合。
VideoDB をセットアップし、VideoDB Python SDK を使ってコードを作成します。「setup videodb」または「/videodb setup」の場合、チャットの回答ではなく Python コード、スクリプト、ノートブックが必要な場合、メディアフォルダーやライブラリの一括アップロードまたはインデックス作成、オープンウェイトモデルを使ったサンドボックス計算、および video-search、video-clips、video-subtitles、video-edit、video-live で対応できない動画タスクに使用します。画面録画は video-live、AI 生成の音楽、ナレーション、画像または動画から動画への生成は video-edit、吹き替えは video-subtitles の対象です。
ユーザーがコンポーネントモデル、コンポーネント定義、コンポーネントフィルター、Universal Editor のブロック設定、UE ブロックのセットアップ、UE への新しいブロックの追加、ブロックプロパティやブロック作成フィールドの設定に言及した場合、または Universal Editor 対応の EDS/Franklin ブロックの作成、ブロックフィールドの変更、セクションフィルターへのブロック追加を希望する場合に使用します。AEM Edge Delivery Services のブロックが Universal Editor でどのように表示され動作するかを制御する 3 つの JSON ファイル（component-definition.json、component-models.json、component-filters.json）の作成と編集を扱います。
ユーザーが新しい AEM Edge Delivery サイトをゼロから作成したい場合に使用します。GitHub リポジトリも DA コンテンツもまだないことが前提です。「新しいサイトをセットアップ」「新しい EDS プロジェクトを作成」「新しいサイトをオンボード」などが該当します。ボイラープレートからの GitHub リポジトリ作成、aem-code-sync のインストール、初期 DA コンテンツ（ナビ、フッター、ホームページ）の投入、ライブプレビュー URL の返却を扱います。既存ページのインポートや移行には page-import、既存サイトでのブロック構築には content-driven-development を使用してください。
CuTileの自動チューニングコードを追加、変更、最適化、デバッグする場合に使用します。起動の目安：コード内に `exhaustive_search` / `replace_hints` / `hints_fn` / `cuda.tile.tune` がある、ファイル名に `autotune` が含まれる、または自動チューニングされたCuTileカーネルに正確性・性能の問題がある場合。扱う内容：一度だけチューニングしてキャッシュし起動するパターン、アーキテクチャ別設定（sm80–sm120）、パラメーター空間の設計（タイルサイズ、占有率、num_ctas）、よくある7つの落とし穴と解決策。
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。