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 97,501 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
開発
マルチクライアントプロジェクトのコア／クライアント境界を監査し、徹底します。共有プラットフォームコードとクライアント固有コードの混在、ハードコードされたクライアント判定、マージではなく置き換える設定ファイル、散在するクライアントコード、移行時の競合、拡張ポイントの不足を検出します。境界マップ、違反レポート、リファクタリング計画を作成します。オプションで FORK.md ドキュメントと再構成スクリプトも生成します。トリガー：「fork discipline」「check the boundary」「is this core or client」「platform audit」「client separation」「fork test」「refactor for multi-client」「clean up the fork」。
Adobe App Builder プロジェクトをエンドツーエンドで初期化し、マシンがビルドできる状態を整えます。Console プロジェクトとワークスペースを作成し、API（プロダクトプロファイルが必要なものを含む）をサブスクライブし、意図に応じて適切なテンプレートを選び、非対話式で `aio app init` を実行し、初期化後のカスタマイズを案内します。App Builder アプリの作成、プロジェクトのスキャフォールディング、`aio app init`、Experience Cloud 拡張、アクションや Web アセットの追加、Console プロジェクト/ワークスペースの作成に触れている場合は、「App Builder」と明言していなくても使用してください。SPA テンプレート、AEM 拡張、API Mesh、Asset Compute worker、MCP サーバーにも対応します。マシン/CLI の初回セットアップ（Node 20、aio CLI のインストール、`aio login`、IMS 組織、stage と prod）、およびセットアップ/初期化の失敗のデバッグ（`ERR_REQUIRE_ESM`、`aio console org list` が空、`451 accept developer terms`、テンプレートが見つからない、初期化が止まる、Node/npm や初期化後のビルドエラー）も対象とします。
Hyperloom のマルチエージェントオプティマイザーを使って、AMD Instinct GPU 上のエンドツーエンドの LLM 推論スループットを自律的に最適化し、検証済みの改善量を報告する。モデル、フレームワーク、ワークロード（TP/EP、同時実行数、ISL/OSL、精度）、目的、時間予算を指定すると、ワークロードごとにどの手段を講じるか（サービング/設定パラメーターと環境変数、フレームワークの有効化とソースパッチ、ホットな GPU カーネルの書き換え）を探索し、各候補をベンチマークし、改善をもたらした最適化スタックを返す。ユーザーがモデルのサービングを高速化したい、tokens/sec やスループットを上げたい、MI300X/MI325X/MI355X 上で vLLM や SGLang を最適化・チューニングしたい、Hyperloom を実行したい、kernel-agent を実行したい、Quark で量子化してから最適化したい、Hyperloom をゼロからセットアップしたい、Hyperloom セッションを再開したい場合に使用する。単なるサービング用のサーバー起動、壊れた ROCm インストールの診断、最適化ループを伴わない一回限りのカーネル/ベンチマークやトレース分析には使用しない。
SalesforceでManagedEventSubscriptionメタデータの作成、読み取り、更新、削除を行います。管理対象イベントサブスクリプション、プラットフォームイベントサブスクリプション、イベントチャネルのサブスクライバー、または.managedEventSubscription-meta.xmlファイルに関する作業で使用します。起動条件：プラットフォームイベントの購読、管理対象サブスクリプションの作成、イベントリプレイの設定、イベントチャネルのサブスクライバー設定、リプレイプリセットの更新、サブスクリプションの有効化・無効化・削除、またはManagedEventSubscriptionメタデータの管理をユーザーが依頼した場合。対象外：プラットフォームイベントチャネル自体の作成（generating-platform-eventスキルを使用）や、Flowベースのイベントサブスクリプション（generating-flowスキルを使用）が必要な場合。
Capacitor が Web フレームワークのビルドを iOS/Android アプリとして出荷できるよう設定します。Next.js の静的エクスポート（output 'export'、out/）、Nuxt 4（ssr false、nuxt generate、.output/public）、Angular（dist/<project>/browser）、SvelteKit adapter-static（SvelteKit 2 svelte.config.js または SvelteKit 3 vite.config）、Vite 上の React/Vue/Svelte/Solid、React Router framework の SPA モードに対応します。webDir の不一致、cap sync 後の白い画面、index.html の欠落、apps 内では実行できない SSR/API ルート、ミドルウェア、サーバーアクション、next/image のエラー、ディープリンクリロードがトップページに戻ること、ルーターの base パス、環境変数などを扱います。アプリ全体のストア対応状況（webapp-to-capacitor）、Cordova プロジェクト（cordova-to-capacitor）、Capacitor のメジャーアップグレード（capacitor-app-upgrades）、UI キット（ionic-design、konsta-ui、tailwind-capacitor）には使用しないでください。
連続アクションヘッド、LoRA 適合、LIBERO シミュレーションおよび ALOHA 実機環境での FiLM 条件付けを用い、ロボット動作生成のための OpenVLA-OFT および OpenVLA-OFT+ ポリシーをファインチューン、評価します。OpenVLA-OFT 論文の結果の再現、独自 VLA アクションヘッド（L1 または拡散）の学習、ALOHA のサーバー・クライアント推論のデプロイ、正規化、LoRA のマージ、GPU 跨ぎの問題のデバッグに使用します。
JAX または PyTorch バックエンドを使い、ALOHA、DROID、LIBERO 環境で Physical Intelligence の OpenPI モデル (pi0、pi0-fast、pi0.5) をファインチューンして提供する。pi0 モデルをカスタムデータセットに適応する、JAX のチェックポイントを PyTorch に変換する、ポリシー推論サーバーを動かす、norm stats や GPU メモリの問題をデバッグするといった場合に使���
Salesforce 開発向けの Apex コード品質ガードレールです。一括処理の安全性ルール（ループ内で SOQL/DML を実行しない）、共有モデル要件、CRUD/FLS セキュリティ、SOQL インジェクション対策、PNB テストカバレッジ（Positive / Negative / Bulk）、最新の Apex 慣用表現を徹底します。Apex クラス、トリガーハンドラー、バッチジョブ、テストクラスのレビューや生成時に使用し、デプロイ前にガバナ制限のリスク、セキュリティ上の欠陥、品質問題を検出します。
支払い、返金明細、収益分配、加盟店登録、口座開設意思の確認を網羅する WeChat Pay の基本決済ソリューションです。方式の選定、コード例、業務クイックリファレンス、品質評価、トラブルシューティングの 5 つの機能を提供します。「JSAPI決済」「APP決済」「H5決済」「Native決済」「ミニプログラム決済」「支払いコード決済」「合算決済」「特約加盟店登録」「口座開設意思の確認」への言及や、「決済方法を提案して」「決済 API のコード例がほしい」「決済または返金の問題を調査して」といった依頼で使用します。
エンタイトルメント（entitlements）を通じて、RevenueCat のユーザーが現在有料機能にアクセスできるかどうかを確認する。功能的利用をプレミアムだけに制限したい、ユーザーが Pro サブスク scramblé scramblé scramblé scramblé scramblé を確認したい、customerInfo の有効なエンタイトルメントを読みたい、サブスク状態に応じて機能の表示を切り替えたい、エンタイトルメントの変化に反応したい、または iOS、Android、Kotlin Multiplatform、Flutter、React Native で「ユーザーは購読しているか」と聞かれた場合に使う。
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。