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 101,174 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
すべて
履歴を削除したりアプリのプライベートな状態を編集したりせずに、Codex デスクトップとコマンドラインのローカル状態の肥大化を監査して削減する。Codex が遅く感じる、ログやセッションが大量のディスク容量を消費している、古いタスク worktree が蓄積している、設定に無効なプロジェクトパスが含まれている、またはユーザーが再現可能なメンテナンスレポートを求める場合に使用する。デフォルトでは読み取り専用の監査を行い、アーカイブやローテーションはユーザーが明示的にクリーンアップを要求した場合にのみ実行する。
指定した環境への Launch デプロイを開始し、完了するまでステータスをポーリングします。デプロイに失敗またはキャンセルされた場合は、デプロイログを取得し、考えられる原因を診断して次の対応を提案します。既知のプロジェクトと環境で Launch デプロイを自動化し、進行状況を監視して失敗の診断を提示する場合に使用します。確定的なデプロイステータスの確認とログに基づくトラブルシューティングが必要な CI/CD または運用ワークフローに適しています。
BrightData 経由で LinkedIn の求人情報を検索・取得する。ユーザーが次のことを望むときに使用する：(1) キーワード、場所、リモート種別、掲載日で LinkedIn の求人を検索する（例：'find remote software engineering jobs posted this month'）、(2) URL または数値のジョブ ID で特定の求人を取得する（例：'show me job 4358573391'）、(3) 履歴書の調整、ギャップ分析、比較のために求人情報を分析する。
`sglang` 向けの統一 LLM torch-profiler トリアージスキル。SGLang Omni ワークロードの既存トレースに加え、`vllm`、`TensorRT-LLM`、`TokenSpeed` を対象とする。既存の `trace.json(.gz)` や profile ディレクトリを検査したり、対応している場合は稼働中のサーバーに対してライブプロファイリングを実行し、kernel、オーバーラップ機会、フューズパターンの 3 つの表を含む 1 つのレポートを返すために使用する。
複数の仕組みで画像を生成する。対応：(1) Gemini/ZenMux によるエンドツーエンドの AI 生成 — プロンプトを渡すと直接画像を出力。(2) コードベースのレンダリング — HTML/React の単一ファイルを生成し、Playwright で PNG にレンダリング。(3) プロンプトエンジニアリング — 外部モデル（nano-banana-pro など）向けに最適化されたプロンプトを生成。トリガーワード：image、generate image、生图、render、poster、海报、banner、card、卡片
ユーザーが Google Local Services Ads(LSAs)、Google Guaranteed または Google Screened バッジ付きのリード課金型広告形式について支援を求めたときに使用します。また、ユーザーが "LSA"、"Local Services Ads"、"Google Guaranteed"、"Google Screened"、"pay per lead"、"LSA ranking"、"LSA leads"、"LSA disputes"、"LSA budget" に言及したときにも使用します。マップパック広告は local-search-ads を参照。地域ターゲティング PPC は local-ppc-ads を参照。
rinexread、gnssmeasurements、receiverposition、gnssoptions を使用して、RINEX v3 データからマルチコンステレーションの GPS または GNSS 測位を計算する。コンステレーション、仰角マスク、C/N0、観測コードでフィルタリングする。DOP、散乱 RMS、衛星数を報告する。GNSS データの処理、RINEX ファイルからの測位計算、精度の分析、コンステレーションの比較、衛星配置の評価に使用する。搬送波位相 RTK/PPP、IMU 融合、軌道伝播、NMEA ストリーミング、RINEX v4 には使用しないこと。
MeltFlex AIを使い、写真からフォトリアルな屋内・屋外のリデザイン画像を生成します。部屋、ファサード、庭のスタイル変更、再設計、整理、バーチャルステージング、テーマ変更、床や壁仕上げ、階段、ドア、窓の交換、キッチンや浴室の改装、3Dドラフトの写真化、異なるスタイル・素材・季節での空間プレビューを希望する場合に使用します。映画のようなウォークスルー動画も生成できます。3Dモデルや3Dワールドには関連スキルmeltflex-3dを使用してください。MeltFlex REST APIに直接接続するため、追加インストールは不要です。
ウェブアプリをスマートフォンでネイティブのように感じさせるための、細かな CSS や meta タグの修正を紹介します。「ブラウザー内のウェブサイト」と、インストール済みのように感じるアプリとの差を生むポイントです。ホバー状態の残留、タップ時のハイライト点滅、100vh の問題、ページをズームする入力欄、反応の遅いタップ、スクロールを妨げるプル更新、ノッチの下に隠れるコンテンツ、長押しによるボタンテキストの選択、逆方向にスクロールするカルーセル、ステータスバーの不一致、実機でテストする原則を扱います。モバイル向けウェブアプリの構築やレビュー、「Chrome では動くのにスマートフォンでは違和感がある」という場合、PWA、ボトムシート、カルーセル、全画面レイアウト、タッチ操作の構築時に使用してください。モーション自体には animate を、React Native には animate-expo を使用してください。
NCAA の学生アスリート向けに、アスリートの視点から行う NIL（氏名・肖像・形象の使用権）契約の分析。ユーザーが「review this NIL contract」「analyze this NIL deal」「check this athlete agreement」「review my NIL agreement」と言ったとき、またはレビュー用に PDF の NIL 契約をアップロードしたときに使う。レッドフラッグ、欠けている保護条項、コンプライアンス上の問題を特定する。交渉上の立場を添えた構造化されたレビュー覚書を作成する。一般的な契約レビュー、雇用契約、NIL 以外の推薦契約、ブランド側の取引分析には使わない。
（NS）製品バグ報告（画面、期待値と実際の結果、チケット、スクリーンショットの説明）について、利用側のスタックの全レイヤーを通して報告されたフローを追跡し、診断します。チャットのみで8セクションのレポートを作成し、その後、ユーザーがオプトアウト（診断のみ／修正しない）していない限り、ns-execution-gitlab-issue（ISSUE_URL）または ns-coder に自動で振り分けます。このスキルはパッチを作成しません。ユーザーが relato、issue、チケット、スクリーンショットの説明を貼り付けた場合、「何が起きているのか」「これを診断して」と尋ねた場合、画面上の期待値と実際の結果を示した場合、または /ns-bug-report-diagnosis を入力した場合は、スキル名を指定していなくても必ず使用します。画面の状況説明なしに今すぐ実装／修正を依頼された場合（ns-coder）、GitLab ISSUE_URL の実行を最初のスキルとして依頼された場合（ns-execution-gitlab-issue）、画面の状況説明がないスタック／CI／ログの問題（ns-investigator）、または利用側に DB 用スキルがある状態で DB のみを調査する場合は使用しないでください。
Obsidian CLI を使って Obsidian の Vault を操作し、ノート、タスク、プロパティなどの読み取り、作成、検索、管理を行います。プラグインやテーマの開発にも対応し、コマンドでプラグインの再読み込み、JavaScript の実行、エラーの記録、スクリーンショットの撮影、DOM の検査ができます。ユーザーが Obsidian Vault の操作、ノートの管理、Vault 内の検索、コマンドラインからの Vault 操作、Obsidian プラグインやテーマの開発・デバッグを求める場合に使用します。
NVIDIA ハードウェア上で科学計算向け Python を GPU で高速化し、結果が正しく、より速いことを検証します。CUDA/GPU の最適化、CPU がボトルネックとなる NumPy、SciPy、pandas、scikit-learn、NetworkX、scikit-image、ベクトル検索、画像処理、グラフ、シミュレーション、ファイル I/O のワークロード、CuPy、cuDF、cuML、cuGraph、cuVS、cuCIM、KvikIO、Warp、Newton、Numba-CUDA、RAFT に関する質問、プロファイリング、メモリ転送、カーネル、マルチ GPU のボトルネックに使用します。大規模なデータ並列 Python コードが遅く、GPU 高速化が有効そうな場合は、ユーザーが CUDA と明示していなくても使用します。
`orca` CLI を通じて、Orca 管理の worktree、フォルダーコンテキスト、ターミナル、リポジトリ、自動化、成果物、スキル共有、worktree コメント、Orca 内蔵ブラウザーを操作します。ユーザーが「$orca-cli」「Orca worktree」「child worktree」「spawn codex/claude in a worktree」「read/wait/send Orca terminal」「handoff」／「handover」／「give this to another agent」「Orca browser」「orca artifacts」「share skills」と言った場合に使用します。Orca の状態が関係する場合は、通常の git worktree、臨時の PTY、Computer Use より優先します。CLI、ファイルシステム、API では操作できない可視ウィンドウの GUI 操作が必要な場合に限り、Computer Use を使用します。
決算後にギャップアップした銘柄から、PEAD（決算発表後ドリフト）のパターンをスクリーニングします。週足のローソク足形成を分析し、陰線の押し目やブレイクアウトシグナルを検出します。入力モードは2種類です。FMP earnings calendar（Mode A）、または earnings-trade-analyzerのJSON出力（Mode B）に対応します。PEADスクリーニング、決算後ドリフト、決算ギャップ後の続伸、陰線ブレイクアウトパターン、週次の決算モメンタム設定について尋ねら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。