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。
テスト・品質
azuresql-db-* エージェント skill 自体、または Azure SQL Database コンテナ（Private Preview）に関するバグの報告やフィードバックの提出を行います。ユーザーが skill やコンテナが「動作しなかった」、エラーが発生した、想定外の動作をした、何かが欠けていると述べたときに使用します。また、ユーザーが「バグを報告して」「issue を立てて」「GitHub issue を開いて」「機能をリクエストして」「フィードバックを伝えて」「チームに伝えて」と言ったときにも使用します。エージェントであるあなたがタスクを完了するために azuresql-db-* skill から逸脱したり、その欠陥を回避したりした場合にも使用します。タスクが成功したとしても、それは報告する価値のあるバグです。問題が SKILL と CONTAINER のどちらに属するかを判断します。両者は異なる issue テンプレートを使用するためです。その後、すでに持っているコンテキストから完全な GitHub issue を事前入力して作成します。ユーザーからの明確な確認なしに何も送信しません。
orbit CLI を使って Bitbucket のリポジトリ、プルリクエスト、ブランチ、タグ、コミット、プロジェクト、管理者設定を管理します。Bitbucket のリポジトリ、PR（プルリクエスト）、ブランチ、タグ、コミット、コードレビュー、プロジェクト管理、デフォルトレビュアー条件、必須承認、マージ制限、Bitbucket Server/Data Center または Bitbucket Cloud での PR 承認についてユーザーが尋ねた場合に使用します。「PR を一覧表示」「プルリクエストを表示」「ブランチを作成」「PR を開く」「最新のコミットを表示」「プロジェクト X のリポジトリを一覧表示」「PR をマージ」「PR を却下」「PR を承認」「承認を取り消す」「変更をリクエスト」「リポジトリを探す」「リポジトリを検索」「Go のリポジトリはどれ」「コードを検索」「要修正」「要修正とマーク」「PR を拒否」「マージをブロック」「PR のアクティビティを確認」「マージチェックを回避」「必須承認」「レビュアー条件」「誰の承認が必要か」「マージできるか」「なぜマージできないか」「マージステータス」などの表現や、Bitbucket 関連のあらゆるタスクが対象です。「未完了の PR はある？」「リポジトリを見せて」「リリースにタグを付けて」「マージされたか確認して」「誰が承認した？」「ブランチを一覧表示」「なぜマージできない？」といった気軽な言及も含みます。Bitbucket Server の URL（例：https://git.example.com/projects/PROJ/repos/my-repo/）が提示された場合や、Bitbucket Data Center への言及があった場合も対象です。orbit CLI のエイリアスは `bb` です。
需要、性能、信頼性の意思決定に関連する技術的な容量、単位コスト、予算制約をモデル化する。成長予測から容量を予測するとき、ピークイベントに向けたサイジング、コストを意識したスケーリングポリシーの設計、予算しきい値やクォータ/レート制限の適用の定義、容量のエビデンスとしての負荷/ソークテストの実行や計画、SLO とコストのトレードオフの解消、またはマルチテナントの需要分布、ホットテナントの偏り、プール型やサイロ型のヘッドルーム、公平性のエビデンス、テナントごとに変動する単位コストのモデル化に使用する。財務の損益計算書、資金調達シナリオ、SaaS 指標には使用しない（financial-modeling にルーティング）。インフラの実装やクラウドリソースのプロビジョニング（platform-engineering にルーティング）、または一般的なクラウドコストの Tips や万能な利用率目標にも使用しない。本スキルは固定の削減率や画一的なしきい値を規定しない。
ブランチの diff をベースと比較してシニアエンジニア視点で定性的にコードレビューする（未コミット分も含む）：意図（要求された問題を解決しているか？）、ISO/IEC 25010 に基づくアーキテクチャと設計（SOLID、Clean Architecture、結合度、重複、信頼性、セキュリティ、性能）、そして「なぜ」を説明し変更を提案する実行可能なフィードバック。重大度付きの指摘、判定（承認/却下/未完了）、次のアクションを返す。本プラグインの成果物は必須ではない：意図は US-XXX/WI-XXX/FT-XXX、外部チケットや仕様、あるいはブランチとそのコミットから得られる。ユーザーが「revisa este código」「code review」「revisión de código」「¿está bien resuelto esto?」「revisa el diseño antes del PR/merge」「revisa lo que llevo antes de commitear」と依頼したとき、または他の skill（work-integrate、pr-create）から呼び出されたときに有効化する。締めくくりのプロセスであり、プロアクティブではない。テスト、linter、build は実行しない——それは quality-check の役割。許可なく修正することは決してない。
マネージドプラットフォーム適合性（M21）— プロジェクトをホスティングプラットフォーム（Supabase、Neon、PlanetScale、Turso、Cloudflare D1、CockroachDB、Yugabyte、DynamoDB、RDS/Aurora）の実情と照らし合わせて確認する。エンジンバージョンの新しさ（EOL 日付を捏造しない）、誠実な価格 / ベンダーロックインのトレードオフ、プラットフォームごとの機能サポート — 最も重要なのは外部キーサポート（PlanetScale Vitess は歴史的に FK を制限している。D1/SQLite、サーバーレスドライバー、接続数制限）。Design & Integrity と Performance & Scale の両スコアに反映される。
専用エンジンの適合性（M20）— ベクトル、時系列/OLAP、グラフ、検索ストアがその用途に合わせて正しく構成されているかを確認する。M20a ベクトル（次元が埋め込みモデルと一致し、距離指標がモデルの学習方法と一致し、HNSW/IVFFlat パラメータが存在する）、M20b 時系列/OLAP（ハイパーテーブル/パーティションの適合性、継続的集約、圧縮）、M20c グラフ（エッジモデリング、スーパーノードリスク、インデックスに支えられたルックアップ）、M20d 検索（アナライザー/マッピング、FTS 設定）。サブモジュールごとに Design & Integrity と Performance & Scale のスコアに反映される。
feature-arch スキルの React フィーチャーベースアーキテクチャ規則を強制する、敵対的な合否レビューゲート。diff、ブランチ、PR、または src/ ツリーをマージ前にアーキテクチャ適合性で判定する必要があるときに使用する——フィーチャーフォルダー構造、インポート境界、フィーチャー間の分離、データ取得、状態、テスト、命名規則。単一のブラインドレビュアーが規則ごとに PASS/FAIL の判定を証拠を引用して下し、レビュアーの構造化出力がフェイルクローズドな判定結果となる。アーキテクチャを設計・移行するには feature-arch スキル自体を使用し、作業がそれに適合しているかを判定するにはこのゲートを使用する。
Sentry のコードベース向けにハイブリッドクラウドテストを生成する。「generate HC test」「create hybrid cloud test」「write HC test」「add HC test」「write RPC test」「test RPC service」「silo test」「cross-silo test」「outbox test」「API gateway test」「endpoint silo test」を求められた場合に使用する。RPC サービスのテスト、API ゲートウェイのテスト、outbox パターンのテスト、silo デコレーター付きの API エンドポイントテストを扱う。
半形式的な実行トレース（Premises → Trace → Divergence → Trigger → Remedy）により、単一ファイルまたは関数内のロジックバグを発見する。ユーザーがコードを共有し、具体的な不具合を挙げずに何かがおかしいと疑っている場合に発動する——"review this"、"does this look right"、"check this function"、"audit this code"、"tests pass but prod fails" といった表現。スコープの厳格なルール：1 ファイルまたは 1 関数のみ。ディレクトリやモジュール全体には logic-health、確認済みの不具合（スタックトレース、失敗したテスト、特定の誤った値）には logic-locate、2 つのバージョンの比較には logic-diff、リポジトリ全体の自動修正には logic-fix-all を使用する。以下では発動しない：スタイル/フォーマット、セキュリティスキャン、パフォーマンス、テスト生成、アーキテクチャや設計に関する質問。
MISRA C:2025 のエキスパートで、2 つのモードで動作する：(1) レビュー — 既存の C コードを約 223 のガイドライン（22 のディレクティブ + 約 201 のルール）に照らして違反をスキャンし、ルール ID、修正済みコード、逸脱の正当化テンプレートとともに指摘を報告する；(2) 開発 — 最初の行から MISRA 準拠の新しい C 関数、モジュール、データ構造を生成し、最初から essential type モデル、安全な制御フロー、禁止構文の回避を適用する。C:2023 のベース（C:2012 + Amd1 セキュリティ + Amd2/Amd3 C11/C18 + Amd4 マルチスレッド）に加え、C:2025 の 4 つの追加（規則 8.18、8.19、11.11、19.3）、規則 15.5 の不適用、69 の細分化されたガイドラインを対象とする。参照できる翻訳単位全体（指摘された行だけでなく）をレビューし、組み込みのセルフチェックと明示的な確信度・ギャップを備えた意思決定可能な指摘を返し、任意で analysis/ 配下に自己完結型 HTML レポートを出力できる。
opencode-skill-creator プラグインで OpenCode スキルを作成、テスト、評価、最適化、パッケージ化します。ユーザーが opencode-skill-creator、OpenCode Skill Creator に明示的に言及した場合、OpenCode スキルの作成、OpenCode の SKILL.md の編集、スキルの評価の実行、スキル性能のベンチマーク、OpenCode スキル説明の最適化を行う場合に使用します。ユーザーがそのワークフローを OpenCode に移植することを求めた場合を除き、一般的な Claude Code や Superpowers のスキル作成には使用しないでください。
PaperOrchestra の 4 つの論文品質オートレーター（arXiv:2604.05018、付録 F.3）を実行する — Citation F1（P0/P1 分割 + Precision/Recall/F1）、Literature Review Quality（6 軸 0-100、インフレ抑制ルール付き）、SxS Overall Paper Quality（並べて比較）、SxS Literature Review Quality（並べて比較）。ユーザーが「この論文ドラフトを採点して」「ベンチマークに対して評価して」「2 つの論文を比較して」「オートレーターを実行して」と求めたときにトリガー。
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。