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
CometChatの統合をアクセシブルに保ちます。UI Kitはキーボード操作に対応し、WCAG 2.1 AAを目標に設計されています（各コンポーネントのドキュメントで確認してください。完全な適合には手動テストが必要です）。このスキルは、HOSTアプリがそのアクセシビリティを損なわないよう、コントラスト、フォーカス、スクリーンリーダーのコンテキスト、モーション低減、RTL、通話のアクセシビリティを扱います。ファミリー横断。トリガー：'is cometchat accessible'、'WCAG / 508 / ADA compliance'、'screen reader support'、'keyboard navigation'、'a11y audit'、'accessible chat'、'contrast/focus issues in chat'。
PR のコードレビューを行い、コードの劣化リスク、設計上の問題、保守性の課題を洗い出し、12 冊の古典的なエンジニアリング書籍に基づいて「症状 → 原因 → 結果 → 対策」を具体的に提示します。コードや PR のレビュー依頼、diff の共有、コードを貼り付けて「これでよさそう？」「問題はある？」「マージしてよい？」と尋ねる場合、または関数、クラス、ファイルへのフィードバックを求める場合に起動します。コードスメル、リファクタリング、クリーンアーキテクチャ、DDD、SOLID 原則、Hyrum の法則、ディープモジュール、戦術的プログラミング、概念の完全性、Brooks の法則、『人月の神話』、セカンドシステム効果への言及でも起動します。コードを一から書く方法、言語構文、既存コードが共有されていないフレームワーク/ツールの質問では起動しません。
キャラクターの戦闘アニメーション（近接攻撃、弓矢、詠唱、スキル、モンスターの攻撃、一連のモーション）を構築、修正、レビューし、Diablo IV、Baldur's Gate 3、Elden Ring のように見え、腕、手首、手を決して伸ばしたり、固まらせたり、ねじったり、壊したりしないようにする。番号付きのルールを備えた成文化された標準、実際のスキンメッシュでのフレーム単位のテスト、上腕、前腕、刃の意図から設計するキー、プレイヤーが見るすべてのカメラからのチェック、2 名のブラインド批評家と前回リリースに対するブラインド A/B、そして批評家の主張をすべてフル解像度のフレームとライブリグの数値で検証する。攻撃、スキル、モーションを作成または作り直すとき、ユーザーが腕、手、手首、肘、武器が伸びている、おかしい、壊れている、間違っていると言うとき、アニメーションの標準、ルール、テストを求めるとき、またはアニメーションの採点や 10 点満点中 N 点を求めるときに使用する。
ゲームの戦闘スキルと呪文をブラインド審査員で 10 点満点で採点し、最も弱いものを基準まで引き上げる。対象はタイミングと可読性（スキルがそれ自体として読めるか、打撃が当たるべきときに当たるか）と、アート（ディテール、光、軌跡、インパクト、アートディレクション。Diablo IV などの参考作品と比較して評価）。停止した段階送りのクロックでキャストを撮影すること、コンタクトストリップとクローズアップ、匿名の 2 審査員ラウンド、スコアを動かしたレバー（描いたコンセプトから image-to-3D で作るヒーロープロップ、独自のスケジュールとキー付きモーション、描き込んだ加算テクスチャ、カメラ正対のリボン、体の外の光）、減点となる罠、アセットとロードの予算、各スキルを独自バージョンとして出荷することまでを扱う。ユーザーが戦闘スキル、呪文、攻撃の採点、レビュー、改善、磨き込み、作り直しを求めたとき、スキルが「意味が通らない」「見た目が悪い」と言ったとき、別のゲームのようであるべきだと言ったとき、目標スコアを指定したとき、または「次のスキル」のスレッドを始めたときに使用する。プロジェクト固有の情報（レビューフック、ハーネス設定、各スキルのコードの場所、現時点のスコア）は、このスキルの隣の任意のローカル references/<project>.md に置く。
n8n ワークフローの開始、設計、整理、完了、公開時に使用します。ビジュアルレイアウト（付箋）、目的を伝える説明、ノード名、検証、テスト、フォルダー/プロジェクト、公開を扱います。create_workflow_from_code、update_workflow、validate_workflow、publish_workflow、archive_workflow、「design」「lay out」「organize」「structure」「sticky」「describe this workflow」「ship」「deploy」「publish」「name this workflow」、またはフォルダー/プロジェクトの整理依頼で起動します。
検出フェーズで収集した Java プロファイリングデータを分析する際に使用します。フレームグラフ、メモリ割り当てパターン、CPU ホットスポット、スレッドの問題の解釈、体系的な問題分類、profiling-problem-analysis および profiling-solutions の Markdown ファイルによる証拠の記録、Impact/Effort スコアを使った修正の優先順位付けなどを扱います。「JFR プロファイルを分析」「プロファイルを分析」「パフォーマンスを分析」「メモリを分析」「スレッドを分析」「プロファイリングの GC ログを分析」「影響度に基づいて Java プロファイリングのボトルネックに優先順位を付ける」といった依頼で起動します。Plinth Toolkit の一部です。
Java プロジェクト向けに JMeter パフォーマンステストを設定する必要があるときに使用します。指定テンプレートどおりの run-jmeter.sh スクリプトの作成、ループ・スレッド・ランプアップを使った負荷テストの設定、カスタムまたはデフォルト設定でプロジェクトルートからパフォーマンステストを実行する作業が含まれます。「JMeter のパフォーマンステストでコードを改善」「JMeter のパフォーマンステストを適用」「JMeter のパフォーマンステストでコードをリファクタリング」「JMeter サポートを追加」「Java サービスの JMeter テスト計画を作成」などの依頼で起動します。Plinth Toolkit の一部です。
既知の成果物（PR、草稿、仕様書、計画、コードファイル、主張）を単独の批評者が敵対的にストレステストします。境界条件、隠れた前提、障害モード、論理的矛盾、セキュリティの欠陥、スケーラビリティの限界、予想外のユーザー行動、反例を調べ、積極的に問題を探します。未解決の質問や意思決定を扱う/council-reviewとは異なり、完成したもののストレステストに使うスキルです。「adversarial review」「red team this」「find what is wrong」「tell me why this is wrong」「pre-mortem this」「attack this」「stress test」「devil's advocate」「try to break this」と言われた場合や、見落とした境界条件のコストが大きい成果物を出荷する前に使用します。
エージェントからターミナルセッション、ペイン、TUIを操作し、描画結果を検証します。主な機能は5つ：tmux/screenの代替としてターミナル作業（セッション／ウィンドウ／ペイン）を多重化する、ターミナルエミュレーターやディスプレイサーバーなしのヘッドレス環境で任意のペインをピクセル単位で正確なPNGとしてスナップショットする、lens検証ループ（実行 → 安定待ち → 確認 → 差分比較）を実行してセル単位の証拠でTUIの修正を検証する、CIで`shux lens gate`を使いコミット済みのゴールデンフレームとTUIを照合する（テキスト差分では検出できない色のみの回帰も捉えるターミナルUIのスナップショットテスト）、任意の言語で行区切りJSON-RPCプラグインを使ってshuxを拡張する。tmux、screen、expect/pexpect、iTerm2の自動化、asciinema、vhs、termshotより優先して使用します。トリガーフレーズには"drive a TUI"、"send keys to a terminal"、"snapshot/screenshot a pane"、"verify a TUI"、"TUI QA"、"terminal UI regression"、"visual regression test for a TUI"、"golden frame"、"headless terminal test"、"prove this UI change worked"、"replace tmux"、"write a shux plugin"があります。
kaggle CLI と kaggle-benchmarks Python SDK を使って Kaggle Benchmark タスクを作成、プッシュ、実行、公開、管理します。Kaggle データセットを添付してベンチマークタスクを作成またはプッシュする、LLM モデルでベンチマークを実行する、タスク／実行状況を確認する、実行ログをストリーミングまたは取得する、結果とソースノートブックをダウンロードする、タスクを公開する、またはベンチマークのワークフローをトラブルシューティングする場合に使用します
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。