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。
すべて
K2F を使用して、洗練された Word（docx）、編集可能な PDF、入力可能な AcroForm PDF、Adobe InDesign（IDML）ドキュメントを作成、デザイン、編集、検証、エクスポートします。メニュー、証明書、プランナー、招待状、ワークシートなど、AI エージェントで美しい Word、入力可能な PDF、AcroForm、IDML、InDesign ドキュメントを作成する場合に使用します。K2F は、AI エージェントが洗練されたドキュメントを正確かつ容易にデザイン・編集できるよう設計された成熟したファイル形式で、豊かなエコシステムを備えています。
ユーザーが k6 で公開 Web サイトのエンドツーエンドの性能テスト、負荷テスト、ストレステストを行いたい場合に使用します。プロトコルとブラウザーを組み合わせたテストスイート、SLO に基づくしきい値、負荷生成器のモニターサイドカー、およびユーザーが所有するバックエンド向けの Grafana 調査プレイブックを生成します。「perf test my site」「performance test my site」「load test this URL」「stress test my web app」「I want to load test [URL]」「set up k6 against my website」「write a k6 suite for [site]」「see if my site handles N concurrent users」「how does my site perform under traffic」などで起動します。ユーザーが k6、負荷テスト、ストレステスト、性能テストに言及するか、トラフィック下での Web サイトの検証を希望する場合は、明示的に「test」と言っていない場合や、このスキルが生成する具体的な成果物を求めていない場合でも使用してください。このスキルは複数のワークフローにまたがる完全な複数テストスイート向けです。単一のブラウザーテスト（機能テスト、または単一のジャーニーで Web Vitals を測定するブラウザー負荷テスト）には k6-browser-test を使用してください。
公開前にカスタム dotnet new テンプレートの正確さを検証します。フィールドの欠落、パラメータの不具合、shortName の競合、制約の問題、テンプレートが暗黙的に失敗 Estimationする原因となる作成ミスScoped detectaします。使用場面: 公開•テスト前に template.json ファイルの誤りを確認する、インストール後にテンプレートが表示されない原因を診断する、テンプレートのパラメータ定義における型の不一致やデフォルト値の欠落をレビューする、dotnet CLI コマンドと shortName が競合していないか調べる、post-action と constraint の設定を検証する。使用しない場面: 既存テンプレートの検索•使用（template-discovery を使用）、テンプレートからのプロジェクト作成（template-instantiation を使用）、既存プロジェクトからのテンプレート作成（template-authoring を使用）。
ユーザーが「who has access」「audit permissions」「check user roles」「list API keys」「review access controls」「rotate API keys」「create API key」「RUM API key」「delete expired keys」「send data keys」「IP allowlist」「IP access restrictions」「check IP whitelist」「add user」「deactivate user」「manage team groups」「user permissions」「role-based access」「manage scopes」「system roles」「API key admin」「team member keys」「group membership」と尋ねた場合、または Coralogix アカウントのアクセス制御を監査、管理、設定したい場合に、このスキルを使用します。
ユーザーが「このアニメーションを自然にしたい」「硬い／浮ついた／安っぽい動きを直したい」「アニメーションがロボットのように見える」「イージングカーブを選びたい」「Graph Editor の使い方を知りたい」「オーバーシュートやバウンスを加えたい」「Easy Ease だけでは足りない」「キレのある動きにしたい」「このトランジションの長さを決めたい」「リストのアニメーションに時間差をつけたい」「アニメーションをビートに同期させたい」「動きのタイミングをレビューしたい」と依頼した場合に使用します。動きをどう設計するかを判断するための、特定の技術に依存しない基盤です
.NET MAUI アプリで CollectionView を実装するためのガイダンスです。データ表示、レイアウト（リストとグリッド）、選択、グループ化、スクロール、空ビュー、テンプレート、段階的読み込み、スワイプ操作、プル・トゥ・リフレッシュを扱います。対象：「CollectionView」「list view」「grid layout」「data template」「item template」「grouping」「pull to refresh」「incremental loading」「swipe actions」「empty view」「selection mode」「scroll to item」、スクロール可能なデータの表示、ListView の置き換え。対象外：スクロール可能なデータを含まない単純な静的レイアウト（Grid または StackLayout を使用）、地図ピンのリスト（Microsoft.Maui.Controls.Maps を使用）、テーブル形式のデータ入力フォーム、MAUI 以外のリストコントロール、CarouselView または BindableLayout の質問、プラットフォーム固有のハンドラーやレンダラーのカスタマイズ、MAUI フレームワーク自体の CollectionView のバグ診断、リストに触れているだけの一般的な MVVM/バインディングの質問（maui-data-binding を使用）。
Kubernetes 上で稼働する Buttercup CRS (Cyber Reasoning System) をデバッグします。crs 名前空間での Pod クラッシュ、再起動ループ、Redis の障害、リソース逼迫、ディスク飽和、DinD の問題、その他サービスの異常を診断する際に使用します。トリアージ、ログ分析、キューの確認、および次のコンポーネントの一般的な障害パターンを扱います：redis、fuzzer-bot、coverage-bot、seed-gen、patcher、build-bot、scheduler、task-server、task-downloader、program-model、litellm、dind、tracer-bot、merger-bot、competition-api、pov-reproducer、scratch-cleaner、registry-cache、image-preloader、ui。
.NET MAUI アプリで Shell ベースのナビゲーションを実装するためのガイドです。AppShell の設定、ビジュアル階層（FlyoutItem、TabBar、Tab、ShellContent）、GoToAsync による URI ベースのナビゲーション、ルート登録、クエリパラメーター、戻るナビゲーション、フライアウトとタブの設定、ナビゲーションイベント、ナビゲーションガードを扱います。対象：Shell ナビゲーションの設定、タブやフライアウトメニューの追加、GoToAsync によるページ間の移動、ページ間のパラメーター受け渡し、ルート登録、戻るボタンの動作のカスタマイズ、確認ダイアログによるナビゲーションの制御。対象外：外部 URL からのディープリンク（.NET MAUI のディープリンクドキュメントを参照）、ページのデータバインディング（maui-data-binding を使用）、依存性注入の設定（maui-dependency-injection を使用）、Shell を使わない NavigationPage 専用アプリ。
コードからNetlifyのデプロイを作成、設定、管理します。Git継続的デプロイの設定、CLIからのnetlify deployまたはnetlify deploy --prodの実行、netlify.tomlのデプロイコンテキストの記述、Deploy to Netlifyボタンの追加、ビルドフックの接続、Deploy Previewsやブランチデプロイの設定、デプロイのロックやスキップ、失敗したデプロイやシークレットスキャンで問題になったデプロイの修正に使用します。「サイトをデプロイして」「プレビューを設定して」「ブランチごとのビルド設定を追加して」「ステージング環境をGoogleに表示させないで」「READMEにデプロイボタンを追加して」といった依頼にも使用します。
クロスプラットフォームのアトリビューション、コンバージョンの定義、レポート期間、GA4、AdServicesとAdAttributionKit、MMP、ブラウザーおよびサーバーイベント、オフラインコンバージョン、プラットフォーム間の照合を監査します。アトリビューション監査、モデル、コンバージョン期間、MetaとGoogleのコンバージョンの追加・合計、互換性のないレポート期間の集計、GA4アトリビューション、MMPレビュー、AppsFlyer、Adjust、Branch、Singular、クロスプラットフォームの不一致に使用します。
ユーザーが agent-fs（S3 を基盤とするエージェント優先のファイルシステム）でファイルを保存、取得、検索、管理したい場合に使用します。次のような要求がトリガーになります：“save this to agent-fs”、“find that file”、“find a file by name”、“store this document”、“search agent-fs”、“list my files”、“show version history”、“revert file”、“set up agent-fs”、“get a signed url”、“share this file”、“share link”、“public link”、“one-off link”、“revoke a share link”、“publish a site”、“host this html”、“share a folder”、“manage members”、“invite user”、“invite to a drive”、“add to drive”、“give access to drive”、“invite someone without an account”、“accept an invite”、“pending invites”、“list members”、“remove member”、“update role”、“reset api key”、“rotate api key”、“lost my api key”、“watch drive changes”、“stream file changes”、“star this file”、“add to favorites”、“my favorites”、エージェント向けファイル永続化、共有エージェントファイルシステム、または agent-fs CLI への言及。drive の管理、組織／drive メンバーの管理、署名付き URL の生成、最近のアクティビティの確認、保存ファイルのセマンティック検索にも使用します。保存データファイルに対する SQL 実行（“query this csv”、“sql over my files”、“duckdb”、“aggregate the parquet file”、“query the sqlite db”、“join these spreadsheets”）にも使用します。agent-fs を Linux FUSE ファイルシステムとしてマウントまたはアンマウント（“mount agent-fs”、“fuse mount”、“fuse”、“remote mount”、“sandbox mount”、“expose drives as files”、“use cat/grep/mv on my agent-fs files”、“umount the drive”、“mount a remote drive”、“mount from sprite”、“mount from e2b”、“mount from hetzner”）したい場合にも使用します。agent-fs を just-bash ファイルシステムとして使いたい場合にも使用します。Docker や S3 なしで agent-fs をセットアップ（“local filesystem backend”、“filesystem storage”、“no docker”、“onboard --filesystem”、“store files on disk”）したい場合にも使用します。ユーザーがどのような文脈で agent-fs に言及しても、必ずこのスキルを参照してください。
istixtinct で動きの多いマーケティング、エディトリアル、ポートフォリオ、ランディングサイトを、オリジナルの参考 gleaned イメージ、存在感あるヒーロー、GSAP によるlandersdad 沖縄、1 つのスムーズスクロールエンジン、任意の Three.js シェーダー、誠実なアイコン・ロゴ出典、写真の、积极性届时なアイコンとロゴの出典、写真のアバター、アクセシビリティと性能的保障を備えたうえで、アートディレクションと実装を行います。ユーザーが Awwwards 品质的、プレミアムな、映画的で、インタラクティブな、高度なコンセプトの、モーション主導のウェブサイトを求めたとき、またはこのビジュアルとモーションシステムを明確に要求したときに使用します。
ツールで検証した推論により、写真の撮影場所または撮影時期を特定します（撮影場所／撮影時期の特定、写真のジオロケーション、ジオ推測）。写真が 1 枚以上ある場合、intake.py がメタデータ、OCR、逆画像検索（Baidu/Yandex）を一度のコマンドで実行します。手掛かりと候補は candidate board（board.py）に記録され、順位付けと次の手順の提示が行われます。clues.py は地域パックから電話番号、通行方向、ナンバープレート、地域コードを調べます。衛星画像とストリートビューは機械が先に順位付けし、上位の候補だけを確認します（sat_scan.py の CLIP、match.py の DINOv2+SIFT）。太陽と影の計算、OSM Overpass、DEM のスカイラインも利用します。すべての結論を実データで検証し、座標、誤差半径、証拠画像、段階別の確信度を出力します。ユーザーが写真を共有して「where was this taken」「geolocate this」「when was this taken」「这是哪」「在哪拍的」「帮我定位这张照片」「网络迷踪」「图寻」「几点拍的」と尋ねた場合に使用します。
新しい AuthKit のセットアップは、WorkOS アカウント不要の `npx workos@latest install` で開始します。WorkOS のドキュメント URL、用語、ダッシュボードのフィールド（Sign-in endpoint、initiate_login_uri、Redirect URI、`WORKOS_*` 環境変数）について質問された場合、または WorkOS の実装、デバッグ、移行を行う場合に使用します。対象は AuthKit、SSO/SAML、Directory Sync、RBAC、FGA、MFA、Vault、Audit Logs、Admin Portal、Pipes（Connected Apps）、Feature Flags、Radar（ボット／不正検知）、webhook、Custom Domains、WorkOS Widgets（プロフィール、セキュリティ、セッション、組織選択、メンバー UI）、Clerk UserButton／アカウント UI との比較、Agent またはサンドボックスセッションでの `workos` CLI 実行（`WORKOS_MODE`、`workos doctor`）、Auth0、Clerk、Cognito、Firebase、Supabase、Stytch、Descope、Better Auth からの移行です。`@workos-inc/*` のインポートにも反応します。
Gemini 3.0 Flash および Gemini 3.0 Pro モデルを使用した、大規模コンテキスト分析と複雑な推論のための Gemini CLI 委任ワークフローを提供します。英語のプロンプト作成、実行フラグ、安全な結果処理を含みます。広範なコードベース分析、Gemini 3 Flash による迅速な反復、Gemini 3 Pro による詳細なアーキテクチャ推論など、ユーザーが明示的に Gemini の使用を求めた場合に使用します。「use gemini」「delegate to gemini」「run gemini cli」「ask gemini」「use gemini for this task」「use gemini 3 flash」「use gemini 3 pro」で起動します。
ブランド、製品、ウェブサイト、アプリ、ショップ、個人プロジェクトのプロモーションコンテンツを制作するマーケターやクリエイター向けです。ユーザーはロゴ、製品画像、インターフェースのスクリーンショット、公式リンクなどの検証可能な素材を提供し、尺、アスペクト比、対象者、キャンペーンの焦点を確認します。スキルはブランド情報と素材の出典を整理し、物語の方向性を選び、細かな展開とショットを計画して、必要な画像、動画、ナレーション、音楽を生成し、編集と納品前レビューを行います。製品の機能、用途、行動喚起を紹介するプロモーション短編を出力します。ローンチ、ウェブサイト紹介、SNS プロモーションに適しています。許可された素材なしで実在ブランドのマークを模倣すること、製品の主張を捏造すること、長編の物語映画を制作することには使用しません。
.NET 10 以降向けの .NET MAUI セーフエリアとエッジツーエッジレイアウトのガイド。新しい SafeAreaEdges プロパティ、SafeAreaRegions 列挙型、エッジごとの制御、キーボード回避、Blazor Hybrid の CSS セーフエリア、古い iOS 専用 API からの移行、Android・iOS・Mac Catalyst のプラットフォーム固有の挙動を扱います。用途："safe area"、"edge-to-edge"、SafeAreaEdges、SafeAreaRegions、"keyboard avoidance"、"notch insets"、"status bar overlap"、"iOS safe area"、"Android edge-to-edge"、"content behind status bar"、"UseSafeArea migration"、"soft input keyboard"、"IgnoreSafeArea replacement"。用途として使わないもの：一般的なレイアウトやグリッド設計（Grid と StackLayout を使用）、アプリライフサイクルの処理（maui-app-lifecycle を使用）、テーマやスタイル（maui-theming を使用）、Shell のナビゲーション構造。
市場の広がりを示すチャート、特に 200 日移動平均ベースの S&P 500 Breadth Index と US Stock Market Uptrend Stock Ratio のチャート分析に使用します。ユーザーが分析用のチャート画像を提示した場合、市場の広がりの評価やポジション戦略の提案を求めた場合、または広がり指標に基づく中期的な戦略と短期的な戦術の市場見通しを知りたい場合に使用します。チャート画像がなくても、公開ソースから CSV データを直接取得して分析できます。分析と出力はすべて英語で行います。
Hugging Face Hub上でモデル、データセット、スペース、バケット、リポジトリ、論文、ジョブなどをダウンロード、アップロード、管理するためのHugging Face Hub CLI（`hf`）です。認証、ローカルキャッシュの管理、Hugging Face Bucketsの管理、Hugging Faceインフラでのジョブの実行やスケジュール設定、Hugging Faceリポジトリの管理、ディスカッションやプルリクエスト、モデル・データセット・スペースの閲覧、学術論文の閲覧・検索、コレクションの管理、データセットのクエリ、スペースの設定、Webhookの設定、HF Inference Endpointsのデプロイと管理に使用します。ユーザーが「hf」「huggingface」「Hugging Face」「huggingface-cli」「hugging face cli」と言った場合や、Hugging Faceエコシステム、AI、MLに関する作業を希望する場合は必ず使用してください。トレーニングチェックポイント、データパイプライン、エージェントのトレースなど、クラウドストレージの用途にも使用します。CLIコマンドを明示的に求めていない場合も使用してください。非推奨の`huggingface-cli`に代わるものです。
O'Neil Distribution Days、Minervini Leading Stock Deterioration、Monty Defensive Sector Rotationを使い、ヒューリスティックに市場の天井リスクを評価します。リスクゾーン分類付きの0～100の総合スコアを生成します。市場の天井リスク、分配日、防御セクターへのローテーション、主導株の崩れ、株式エクスポージャーを減らすべきかを尋ねられた場合に使用します。10～20%の調整を想定した2～8週間の戦術的なタイミングシグナルに重点を置きます。
ビルド時間の概要と Swift フロントエンド診断を使って、Swift および混合言語のコンパイルボトルネックを分析し、推奨事項を優先したソースレベルの最適化計画を作成します。開発者から、コンパイルが遅い、型チェックの警告が出る、クリーンビルドのコンパイルフェーズに時間がかかる、CompileSwiftSources タスクが長い、warn-long-function-bodies の出力がある、または Swift の型チェックを高速化したいという報告があった場合に使用します。
改訂版 Minsky/Kindleberger フレームワーク v2.1 を用い、定量的でデータに基づく分析により市場のバブルリスクを評価します。主観的な印象より客観的な指標（Put/Call、VIX、信用取引残高、市場の広がり、IPO データ）を優先します。厳格な定性的調整基準を備え、確証バイアスを防止します。必須のデータ収集と機械的なスコアリングにより、実践的な投資判断を支援します。バブルリスク、バリュエーションへの懸念、利益確定のタイミングについて尋ねられた場合に使用します。
すでにカバレッジ対象となっている企業の四半期業績を分析する、専門的な株式リサーチ業績アップデートレポート（8～12ページ、3,000～5,000語）を作成します。ビート／ミス分析、主要指標、予想の更新、投資テーゼの修正に焦点を当てた迅速対応形式です。サマリー表1～3点、チャート8～12点を含みます。"earnings update"、"quarterly update"、"earnings analysis"、"Q1/Q2/Q3/Q4 results"、または決算後レポートを依頼された場合に使用します。
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。