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
Capacitor向けのCapawesomeデスクトッププラットフォーム（@capawesome/capacitor-electron、@capawesome/capacitor-tauri）の追加、設定、使用をエージェントに案内します。ElectronとTauriの選択、インストールとスキャフォールディング、同期・実行ワークフロー、ライブリロード、ディープリンク、プラグイン互換性（Electronプラグインの実装とWebフォールバック、Tauriプラグインの階層）、パッケージング、アプリの更新を扱います。AndroidまたはiOSプラットフォーム、個別のCapacitorプラグインのインストール、Capacitorアプリやプラグインの新しいバージョンへの移行、Capacitor以外のデスクトップフレームワークには使用しないでください。
Inngest CLI と Dev Server をインストールまたは実行し、ローカル開発、ローカルテスト、serve エンドポイントのデバッグ、Docker や Docker Compose のセットアップ、MCP の設定、セルフホストの `inngest start`、デプロイワークフローの確認を行うときに使用します。`inngest dev`、`inngest start`、自動検出、設定ファイル、環境変数、`@inngest/test`、ローカルイベント送信、プラットフォームごとの注意点、プロダクション/セルフホストのサーバーフラグを扱います。
React Flow（@xyflow/react）に関する(queue) なガイダンス：インタラクティブなノードベースグラフの構築、カスタムノードとエッジ、ハンドル、状態管理、レイアウト、TypeScript のパターン、パフォーマンス最適化、アクセシビリティ、SSR、theming. React Flow のコードを書く、カスタムノードやエッジを作る、フローの問題をデバッグする、グラフのパフォーマンスを最適化する、Zustand と統合する、React Flow でキャンバスベースの UI を構築するときに使います。
@docyrus/api-client と @docyrus/signin ライブラリを使って Docyrus API でアプリケーションを開発します。Docyrus OAuth2（PKCE、iframe、client credentials、device code）による認証、Docyrus データソースエンドポイントへの REST API 呼び出し、フィルター、集約、数式、ピボット、子クエリを含むクエリペイロードの構築、外部コネクターとの統合（コネクターの検出、プロバイダー認証を通じたリクエスト送信、アクションの実行）を行うアプリ構築時に使用します。Docyrus API の統合、@docyrus/api-client の使用、@docyrus/signin の認証、データソースクエリの構築、Docyrus REST エンドポイントの利用、コネクターの検出、外部プロバイダーへのリクエストに関するタスクでトリガーします。
ユーザー提供の LoRA 向けに、Hugging Face Spaces 上へ Gradio デモを構築して公開します。LoRA の Space、デモ、Gradio アプリ、playground を作成・生成・リリース・公開する依頼があったときに使用します。Qwen-Image、Qwen-Image-Edit、LTX-Video、Wan、FLUX、SDXL などの拡散ベースモデルの LoRA も対象です。Hub 上で学習またはホストしている LoRA について、共有したいと説明されたときにもトリガーされます。適切なベースパイプラインと `diffusers` 推論レシピの選定、LoRA のタスクと入力に合わせた UI の設計（Union/マルチタスク制御、編集、動画、画像など）、モデルカードの推奨事項（トリガーワード、ステップ数、guidance、LoRA scale、サンプル入力）の尊重、および ZeroGPU ハードウェアへのプライベート Space としてのデフォルトでの公開を含みます。
Circle App Kit または単独の Unified Balance Kit を使って、ブラウザまたはサーバー側の統一クロスチェーン USDC 残高を構築します。入金、利用、getBalances、removeFund、デリゲート、Forwarding Service、EVM と Solana のブラウザウォレット、秘密鍵、Circle Wallets のアダプターに対応し、Gateway コントラクトとの直接連携やアテステーションの処理は不要です。統一残高の操作にキットキーは要りません。チェーン抽象化された USDC フローの構築や、@circle-fin/app-kit、@circle-fin/unified-balance-kit、depositFor、addDelegate、getBalances の利用時に使います。
データドリブンのアジャイルチームの分析とコーチングを行う高度な Scrum Master スキルです。スプリント計画、ベロシティの追跡、レトロSPECTIVE、スタンアップのファシリテーション、バックログの grooming、ストーリーポイント、バーンダウンチャート、ブロッカーの解決、アジャイルチームのヘルスについて質問されたときに使います。Jira などのツールからエクスポートしたスプリントの JSON を解析する Python スクリプトを実行します。velocity_analyzer.py はモンテカルロ法によるスプリント予測、sprint_health_scorer.py はマルチディメンションのヘルス評価、retrospective_analyzer.py はアクションアイテムとテーマの追跡に使います。高 performant な Scrum チームのために信頼区間の予測、ヘルスグレードレポート、改善傾向を出力します
bslib (Bootstrap 5) を使ってモダンな Shiny ダッシュボードやアプリを作成する。新しい Shiny アプリの作成、レガシーアプリ（fluidPage、fluidRow/column、tabsetPanel、wellPanel、shinythemes）のモダナイゼーション、bslib のページレイアウト、グリッドシステム、カード、value box、ナビゲーション、サイドバー、フィリングレイアウト、テーマ、アコーディオン、ツールチップ、ポップオーバー、トースト、bslib インプットの時候に使う。Shiny の基礎知識は前提とする。
新しい Intelligence 機能がリリースされたときや、Intelligence のドキュメントが追加・rename・削除されたときに、CopilotKit Intelligence のランディングページを同期させます。Intelligence の機能を追加するとき、docs/intelligence 配下のページを作成または移動するとき、IntelligenceFeatureCards を編集するとき、または snippets/shared/intelligence/overview.mdx を変更するときに使用します。OSS のみの子ドキュメント、Inspector ペインの callout、マーケティングサイトのコピーには使用しないでください。
replica-reconが作成した調査マップをもとに、アプリのクローンの技術スタック、データベーススキーマ、APIを計画します。堅実なマネージド技術を選び、推定したデータモデルをインデックスとアクセスルールを含む実際のSQLに落とし込み、フローごとにすべてのルートを列挙し、まず薄い垂直スライスを構築する順序を決めます。「クローンを計画して」「どのスタックを使えばいい？」「データベースを設計して」「スキーマを書いて」「APIを計画して」「Xの自分版のアーキテクチャ」などの依頼、または/replica-reconの完了後に使用します。
計測プランから AE 計測コード、LogBus2 設定、デバッグスクリプトを対話的に生成します。トリガーワード: 代码埋点、埋点代码、tracking code、埋点落地、logbus 配置、AE 上报代码、generate tracking code、insert tracking、トラッキングコード、트래킹 코드。プラットフォームごとに独立した出力モード（insert/snippet）を選択できます。サーバー側では LoggerConsumer + LogBus2 アーキテクチャが既定です。
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。