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 98,873 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
開発
Web プロジェクトに glimm（WebGL によるカラー スイープのページ遷移）を正しく導入・接続・調整し、適した用途を率直に案内します。ユーザーがページ遷移、ルート変更アニメーション、より生き生きとした、または洗練されたナビゲーションを求める場合、glimm の名前を挙げる場合、あるいは Next.js や React サイトでライブラリ名を出さずに「色のあるビュー遷移」を求める場合に使用します。既存の glimm のカスタマイズ（パレットやブランドカラーの変更、スイープのタイミングや方向の調整、特定リンクの除外）にも使用します。プランのアップグレード、決済後の遷移、モード変更、生成結果など、アプリ内の特定の場面にスイープを加えたい場合にも使用します。
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。
リポジトリのドキュメントを実際のコードに合わせて同期します。README.md、CLAUDE.md、AGENTS.md、docs/にあるバージョン、依存関係、コマンド、プロジェクト構成、機能に関する記述を、マニフェスト、ロックファイル、スクリプト、ファイルと照合してから更新します。人が書いた文章、文体、セクション順は維持します。次の場合に使用します。（1）依存関係、フレームワーク、ランタイムのバージョンが変わったのに、ドキュメントに古いバージョンが記載されている。（2）スクリプト、Makefileのターゲット、ディレクトリ構成が変わった。（3）機能が追加、改名、削除され、ドキュメントと一致しない可能性がある。（4）エージェント向け指示ファイルが、存在しない可能性のあるコマンドの実行を指示している。（5）ユーザーが sync docs、update the README、docs are stale、docs out of date、outdated version in README、fix CLAUDE.md、AGENTS.md、package.json、lockfile、pyproject.toml、Cargo.toml、go.mod、「npm run lint」missing script、「docs: sync documentation with codebase state」に言及する。各エコシステムの事実確認表、宣言されたバージョン範囲と解決済みバージョンの比較ルール、検証できない機能の記述は推測せずフラグを付けるルール、変更・検証済み・要確認の3部構成レポートを備えています。Node、Rust、Python、Go、マニフェストのないリポジトリなど、あらゆるプロジェクトに対応し、リポジトリ独自のマニフェストやファイルを接点とします。変更履歴やバージョン更新のツールではなく、存在しないファイルのドキュメント作成や、コードがドキュメントに合っているかの監査も行いません。
redis-iris を使って Redis Agent Memory を既存のエージェントに組み込み、セッションをまたいでユーザーを記憶できるようにします。5 つの質問（何を記憶するか、何を共有するか、何を決して保持しないか、保持期間、ユーザーの記憶を消去できるか）を行い、回答を service.yaml に書き込みます。ターミナルで `iris agent-memory service create` を実行してサービスをプロビジョニングし、任意のフレームワークでエージェントのターンに記憶の呼び出しと書き戻しを組み込みます。エージェントがユーザーを忘れる、InMemoryStore またはチェックポインターだけを使う、辞書やローカル DB に記憶を保存している場合、または長期記憶、想起、消去権について尋ねられた場合に使用します。
redis-iris を使って、既存エージェントが使用する MCP サーバーを 1 つの Redis Iris Context Gateway の背後にまとめます。エージェントは各サーバーとそのシークレットを個別に設定せず、1 つのエージェントキーで 1 つの MCP エンドポイントに接続できます。まず Gateway が Redis Cloud 上にあるかセルフマネージドかを尋ね、次に 5 つの質問（現在エージェントが使用する MCP サーバーとシークレット、認識しているツール数、キャッシュ可能な読み取り専用ツール、大きな結果を返すツール、フレームワーク自体が MCP に対応しているか）を行います。セルフマネージドの場合は、ターミナルで `iris context-gateway` を実行して Gateway と Upstream をプロビジョニングし、キャッシュと圧縮のポリシーを設定します。Redis Cloud では開発者がコンソールで作成します。その後、任意のフレームワークでエージェントの接続先を Gateway に変更し、`tools list` と `tools call` で検証します。エージェントが複数の MCP サーバーを個別に設定している、サーバーごとにシークレットを持つ、プロンプトに読み込むツールスキーマが多すぎる場合や、Context Gateway、単一の MCP エンドポイント、ツールキャッシュ、結果ハンドルについて尋ねられた場合に使用します。
redis-iris を通じて、既存エージェントの手書きルーティング（キーワードによる if/else の連鎖、正規表現、またはルート選択だけを行う LLM 呼び出し）を Redis Iris Intent Router に置き換えます。例示表現とスコア閾値に基づき、メッセージを定義済みのインテントとその振り分け先に対応付けます。5 つの質問（現在のルート、各ルートで実際に使われる表現、各ルートの振り分け先、どれにも一致しない場合の動作、使用する埋め込みモデル）を行い、回答を intents.yaml に書き込みます。ターミナルで `iris intent-router service create` を実行して Router をプロビジョニングし、`iris intent-router intents add` でインテントを読み込んだ後、現在エージェントが判断している箇所に `router.match()` を組み込みます。エージェントがキーワードや追加の LLM 呼び出しでルーティングしている場合、またはインテント検出、インテントルーティング、セマンティックルーティングを求められた場合に使用します。
redis-iris を通じて既存の AI エージェントに Redis Iris Lens のトレーシングを追加します。エージェントの各ターンを Lens UI 上の 1 つのトレースとして記録し、LLM 呼び出し、トークン、ツール呼び出し、メモリ、ドキュメント検索、およびそのうちプロンプトに含まれたものを確認できます。エージェントの実行方式（LangGraph または ADK attach、workflows.turn、別のフレームワーク、通常のループ）を検出し、redis-iris[llm-tracing] をインストールして lens.init(agent_id=...) を呼び出します。Iris がすでに開いていない場合は各ターンで lens.turn() を開き、既存の OpenTelemetry 設定やアプリ内の LLM インストルメンテーションとの共存にも対応します。エージェントに Lens、トレーシング、可観測性、ターンごとのトレースを追加したい場合や、Lens のトレースが表示されない理由を尋ねられた場合に使用します。
任意のフレームワーク（LangGraph、LangChain、OpenAI Agents SDK、Google ADK、Pydantic AI、CrewAI、通常のループ）で、既存の AI エージェントに Redis Iris を追加します。エージェントに Iris、Redis Agent Memory、Agent Playbooks、Context Gateway、Intent Router、Lens を追加したい場合や、どの Iris 製品が必要かを尋ねられた場合に使用します。フレームワークを検出し、該当する製品 Skill に振り分けます。
MLX サービング、mlx_lm.server、oMLX、Apple Silicon での LLM サービング、または Mac でのローカル LLM 実行についてユーザーが尋ねた場合に使用します。モデルの読み込み失敗、読み込み時または推論時の OOM、batch>1 でのサーバーの停止やクラッシュ、ツール呼び出しがプレーンテキストで返される問題、スループットの低下、mlx-lm と oMLX の選択に関するトラブルシューティングにも対応します。oMLX の機能フラグ調整（turboquant_kv、dflash、MTP、specprefill、thinking_budget、max-concurrent-requests、force_sampling）、RAM を超えるモデル向けの OptiQ プロキシ、Llama-4 の ChunkedKVCache バッチ処理、Llama-3 のツール呼び出し JSON 形式、ベンチマークに基づくサービング設定の検証も扱います。対象は Apple Silicon M シリーズのみです。クラウド LLM ホスティング、llama.cpp、Ollama、vLLM などの非 MLX バックエンド、モデルのトレーニングは対象外です。
`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。
専門知識のない人と一緒に、固定された8つの手順でウェブサイトを構築します。モックアップ、デザイン（特性に基づく2〜3案）、フレームワーク、承認用 PRD、ローカルでの構築と提示、港への送付とそこでのブラウザー表示、組立ライン、サイトまたはサーバーの順です。Cockpit で島を開き、各手順を schritt_melden で報告します。ウェブサイト構築中は常にこのスキルを使用します。webseite-planen の後、webseite-modernisieren の現状調査後、「サイトを作って」「モックアップ」「草案」「PRD」「ローカルで確認」「計画の次はどうする」などの依頼に使用します。
openSUSE RPM パッケージの作成、変更、レビュー、ビルドを行います。.spec および .changes ファイル、osc / OBS、src.opensuse.org (Gitea) 上の Git パッケージングワークフローが対象です。.osc/ チェックアウトや *.spec ファイルを扱う場合、osc、OBS、rpmbuild、git-obs、tea、rpmlint、spec-cleaner について言及された場合、またはパッケージの更新、ビルド、提出、レビュー、フォーク、古いパッケージの確認、パッケージのプルリクエスト作成を依頼された場合に使用します。
既存製品の画面を代表的なページテンプレートとしてデザインシステムの Storybook に補完します。製品がすでに LOCAL デザインシステムを使用している箇所はそこから再構築し、システム由来ではない領域をすべて明確に示します。「get this product into Storybook」「backfill our screens」「represent this product in the design system」「I want to see how a component change ripples across products」「relocate these pages into Storybook」と言われた場合、または製品（サイト、アプリ、リポジトリ、URL）と Storybook が挙げられた場合に使用します。これは翻訳ではなく移設です。画面を移動してシステム外の部分を示します。独自 UI をシステムに合わせて変換すること（それは vibe-killer）も、移行計画を立てること（それは ds-adoption-plan）もしません。また更新処理を実行し、前回の取得以降に製品が Storybook のコピーからどれほど乖離したかを報告します。
Supabase Send Email Hook を介して PostHog のメールテンプレートから認証メールを送信できるように Supabase プロジェクトを接続します。サインアップが中断しない順序で設定します。Supabase の認証メール、メールテンプレート、Supabase Send Email Hook の設定、接続、テスト、修正を依頼された場合や、Supabase に「email rate limit exceeded」または認証メールのエラーが表示された場合に使用します。
Capacitor Android アプリで R8 を有効にし、Google Play の DEX コード最適化要件（DEX コードが 10 MB を超えるアプリでは、2027 年 2 月以降、難読化・最適化・縮小を少なくとも 25% 実施）を満たす方法をエージェントに案内します。`android/app/build.gradle` で `minifyEnabled true` と `proguard-android-optimize.txt` を設定する方法、R8 full mode での起動時クラッシュを防ぐ `-keep @interface com.getcapacitor.** { *; }` ルール、プラグインごとの keep ルール、`missing_rules.txt` による R8 の「Missing class」ビルドエラーの解決、debug keystore を使った署名済み release APK のビルド、logcat・`mapping.txt`・アプリバンドル内の `r8.json` ファイルによる検証を扱います。Play Console で DEX コード最適化の指摘が表示された場合、`minifyEnabled` の有効化後に Capacitor アプリが起動時にクラッシュする場合、または R8 により release ビルドが失敗する場合に使用します。iOS、リソース縮小、Capacitor プラグインプロジェクト、Capacitor のバージョンアップ、非 Capacitor のモバイルフレームワークには使用しないでください。
船上の航海日誌と港にあるコピー（Albatros の Git サービス code.aufwind.sh）に例えて、知識のない人に Git を説明します。港から repo を取得し、適切なメモを添えて最初の記録（Commit）を作成し、港へ送信（Push）して、Albatros サーバーの ~/projekt にコピーが届いたことを確認します。ルール：main のみ、自分のファイルだけを1つずつステージする、force-push はしない。「Git」「GitHub」「港」「commit」「push」「pull」「Repo」「Repository とは」「変更を保存」「push が拒否された」「競合」の場合、および本人のために commit する前に使います。
インタラクティブシェルを使ってUIを設計・変更します。仕様と低忠実度のスケッチ、または既存コンポーネントから、プロジェクト独自のスタイルに沿った高忠実度の mock.html を作成し、ユーザーと反復調整してから実装します。または、実行中のアプリ上でシェルを開き、ユーザーが実際の要素を確認、コメント、再スタイルできるようにします。変更はコードとテストに直接反映されます。ユーザーが /building-ui を実行したとき、スケッチから新しいコンポーネントやUI要素のモック作成を依頼したとき、モックを通じたコンポーネント変更、承認済みモックの実装、または実行中アプリのUIのレビューや変更を依頼したときに使用します。
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。