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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。
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このスキルは、Robolectric を使って JVM 上で Android 対応の単体テストを実行するために使用します。適切な runner の選択（AndroidJUnit4 か RobolectricTestRunner か）、@Config の sdk/qualifiers/application、includeAndroidResources の要件、一般的な shadow（ShadowApplication、ShadowLog、ShadowLooper、ShadowPackageManager、ShadowSystemClock）、looper のドレイン（shadowOf(Looper.getMainLooper()).idle()）、そして Robolectric を使うべきでない場面（スクリーンショットテスト、RenderThread、アクセシビリティサービス）を扱います。また、AGP 7.2+ における sharedTest の現実確認と、KMP androidHostTest/androidDeviceTest への移行も扱います。ユーザーが Robolectric、AndroidJUnit4 host test、RobolectricTestRunner、@Config、includeAndroidResources、ShadowLooper.idle、shadowOf、AGP 7.2 で sharedTest が壊れる、ParameterizedRobolectricTestRunner、"test passes on JVM fails on device"、単体テストの "Resources NotFoundException" に言及した場合は、このスキルを使用します。
米国株を対象に、バリュー特性（P/E 比率 20 未満、P/B 比率 2 未満）、魅力的な利回り（3% 以上）、安定した成長（配当／売上高／EPS が 3 年間で上昇傾向）を組み合わせて、質の高い配当機会をスクリーニングします。FINVIZ Elite API で効率的に事前選別し、続いて FMP API で詳細分析を行う 2 段階スクリーニングに対応。ユーザーが配当株のスクリーニング、インカムポートフォリオのアイデア、またはファンダメンタルズの強い優良バリュー株を求める場合に使用します。
短尺動画生成スキル。製品紹介、モーションティーザー、アンビエントループ向けの 3〜10 秒のクリップを作成します。デフォルトは Seedance 2 ですが、Kling 3 / 4、Veo 3、Sora 2 でも同様に動作します。出力はプロジェクトフォルダーに保存される MP4 ファイル 1 つです。ワークスペースに interactive-video / hyperframes スキルもある場合は、長い単一クリップではなく、複数の短いショットを 1 つのタイムラインにまとめてください。
既存の動画内の音声を翻訳・吹き替え・ローカライズする。オプションで話者の声を保持したり、翻訳字幕を生成したり、話者の口の動きを同期したりできる。ユーザーが 视频译制、多语言配音、把视频里的中文变成英文、让视频里的人说另一种语言、保留原音色、翻译声音、口型同步、translated video、video dubbing、voice translation、lip-synced localization、traducción de video、doblaje de video、traducir un video、sincronización labial を求めた場合に使用する。あいまいな動画翻訳リクエストの処理方針を作成する前には、どの言語であっても、ユーザーに処理方針の選択だけを求めるターンも含めて、この Skill を必ず読み込むこと。ユーザーが字幕の翻訳だけを望む場合、SRT/VTT ファイルを望む場合、新しいアバター動画を生成する前にテキストやスクリプトの翻訳を望む場合、新しく選択した声で通常の TTS を行いたい場合は使用しない。
発売予定の商品やサービス向けのウェイティングリストポータルを設計・構築します。関心の収集、検証済みの先行アクセス、紹介による成長、仮想待合室、予約枠の補充、希少商品の割り当てのどれが必要かを分類し、変更可能なアーキテクチャを選び、状態機械、不正対策、同意とメールのライフサイクル、公平性、可観測性、リリース条件を定義します。必要に応じて、期限付き magic link またはプロバイダー管理の検証で、提供されたメールアドレスと電話番号を検証し、条件を満たして同意済みのレコードを実行時設定の CRM アダプターに渡します。プレローンチ登録、ベータアクセス、ローンチ、予約、交通量急増時のキュー、高級感や映画的なキャンペーン体験に使用します。汎用ランディングページのコピー、通常の CRM やメール業務、単独のチェックアウトや在庫システムには使用せず、該当部分は適切な専門スキルに引き継ぎます。
llm-wiki スキルスイートをセットアップ、検証、再設定する。ユーザーが /wiki-config と言ったとき、'set up my wiki'、'configure wiki'、'initialize wiki config' を求めるとき、'page structure problems'、'schema issues'、'missing templates'、'wiki help'、'how does the wiki work' に言及するとき、またはいずれかの wiki スキルが config、schema、templates の欠落や無効を報告するときは常にこのスキルを使用する。また、利用可能な wiki スキルを知りたいとき、wiki システムの仕組みについて混乱しているように見えるとき、あるスキルが期待どおりに動作しない理由を尋ねるときにも使用する — 'config' と言っていなくても。wiki システムの対話型設定フロー、schema 管理、テンプレート管理を担う。セットアップまたは設定の問題が提起されているかどうか判断に迷う場合は、このスキルを使用する。
SSH 経由でユーザーの専用サーバー上のサービスをデバッグするときに使用する。サーバー上でコマンドを実行する、pod を調査する、コンテナログを確認する、k8s リソースを表示する、kubectl コマンドを実行する必要があるときに使用する。"service exec" では不十分でサーバーレベルのアクセスが必要なときに使用する。ユーザーが "check my server"、"run X on my server"、"debug pod"、"kubectl"、"SSH into server"、"check k8s"、"inspect cluster" と言ったときに使用する。
acmart LaTeX クラス（sigconf、sigplan、acmsmall、acmlarge、acmtog、manuscript/review/anonymous モード）または ACM Word テンプレートで、ACM の会議論文やジャーナル記事を整形します。CCS Concepts、キーワード、ACM Reference Format、権利管理と著作権ブロック、ダブルブラインド査読の匿名化、アクセシビリティ（代替テキスト）、TAPS 制作ワークフロー、一般的な acmart エラーを扱います。CHI、SIGGRAPH、KDD、SIGMOD、CCS、FAccT、WWW、SIGIR、CSCW、PLDI など、あらゆる ACM の会議やジャーナルへの投稿に使用します。
本スキルは、過去に行われたが ADR として文書化されなかったアーキテクチャ上の意思決定を遡って記録するために使用します — 通常はドキュメント監査や、ずっと前に出荷された変更が文書化されるべきだったとユーザーが気づくことによって明らかになります。"backfill ADR"、"retroactive ADR"、"post-hoc ADR"、"reconstruct an ADR from history"、"write up a past decision"、"we never documented this decision"、"decision was made but no ADR exists"、"we decided years ago"、"back when"、"before my time"、"the audit surfaced a backfill candidate" で積極的に有効化します。時制のルール：`adr-drafting` は "we decided / we're deciding" を主張し、`adr-backfill` は "we decided years ago / back when / before my time / never wrote it down" を主張します。再構成の信頼度が `low` の場合は拒否し、`open-questions.md` にルーティングします。2 つの独立した場所の証拠と、記録内の逐語的な誠実条項を必要とします。提供内容：バックフィル ADR テンプレート、信頼度ルーブリック、証拠の裏付け、誠実条項の定型文。
AI エージェントの設定を監査し、メール 1 通でデータが漏えいする可能性があるかを確認します。エージェントの安全性について尋ねられた場合、エージェントを無人で実行する前、またはコネクター、MCP サーバー、ツール、トークン、受信トレイ、webhook、ネットワークルールを追加した後に使用します。Claude Code のリポジトリ（設定、フック、devcontainer）、Claude Code のルーチン、Hermes のインストール、GitHub Actions 内のエージェントに対応します。致命的な三要素（プライベートデータ、信頼できない入力、外部への出口）を確認し、それぞれの要素を開く具体的な設定を特定して、最も低コストで切断できる要素を提案します。読み取り専用で、報告のみ行い、変更は加えません
ユーザーが図、フローチャート、視覚的な構造の作成を求める場合は常にこのスキルを使用する。対象：アーキテクチャ図、マインドマップ、組織図、ユーザージャーニーマップ、システム設計図、ER 図、シーケンス図、プロセスフロー、決定木、ネットワークトポロジ、クラス図、ガントチャート、SWOT 分析図、ワイヤーフレーム、サイトマップ。次の場合にもトリガーする：ユーザーが 画个流程图、做个架构图、思维导图、组织架构图、用户旅程图、系统设计图、甘特图 と言った場合。図や視覚的な構造を描く必要がある場合は、このスキルを使用する。
ユーザーが画像、イラスト、ビジュアル素材の生成、作成、デザインを求める場合は常にこのスキルを使用する。対象：ポスター、バナー、ソーシャルメディア用グラフィック、製品モックアップ、ロゴのコンセプト、サムネイル、マーケティングクリエイティブ、プロフィール画像、書籍の表紙、アルバムアート、アイコンデザイン、および AI 生成画像に関するあらゆる依頼。次の場合にもトリガーする：ユーザーが 生成图片、做个海报、画个插图、设计个banner、做个封面、社交媒体配图、产品效果图 と言った場合。画像やビジュアル素材を作成する必要がある場合は、このスキルを使用する。
Apple のオンデバイス機械学習フレームワークリファレンス。Core AI（.aimodel）／Core ML／Create ML／Vision／Natural Language／Speech／Media Intelligence／Music Understanding。AIModel、InferenceFunction、MLModel、MLModelConfiguration、MLMultiArray、MLTensor、MLComputeUnits、MLImageClassifier、MLTextClassifier、MLDataTable、VNCoreMLRequest、VNImageRequestHandler、VNRecognizeTextRequest、RecognizeTextRequest、NLTagger、NLEmbedding、NLLanguageRecognizer、SpeechAnalyzer、SpeechTranscriber、SFSpeechRecognizer、SFSpeechAudioBufferRecognitionRequest、SFTranscription、FaceGroupAnalyzer、MusicUnderstandingSession。
Playwright スクリプトから AI ナレーションとアニメーションオーバーレイ付きの洗練された製品デモ動画を作成するための Argo のガイドです。ユーザーが Argo、デモ動画、製品デモ、ナレーション付き画面録画、Playwright の動画デモ、ナレーション生成に言及する場合や、ウェブアプリからマーケティング、営業、オンボーディング動画を自動作成したい場合に使用します。'@argo-video/cli' からのインポート、'*.demo.ts' または '*.scenes.json' という名前のファイル、あるいはプロジェクト内の 'argo.config.js' がある場合も使用します。ユーザーが「デモを録画して」「アプリの動画を作って」とだけ言った場合にも適用されます。
ユーザーが AWS FIS（Fault Injection Service）の実験設定を準備・作成・生成したいときに使用します。"prepare FIS experiment"、"create FIS experiment for [scenario]"、"generate chaos experiment config"、"准备 FIS 实验"、"生成 [scenario] 混沌实验配置"、"create experiment template for AZ power interruption"、"set up fault injection test" でトリガーされます。シナリオライブラリのプリビルドシナリオ（AZ Power Interruption、AZ Application Slowdown、Cross-AZ Traffic Slowdown、Cross-Region Connectivity）、カスタムの単一 FIS アクション（aws:rds:failover-db-cluster、aws:ec2:stop-instances など）、Amazon MSK（broker reboot）および ElastiCache Redis/Valkey（primary node reboot、replication group failover）向けの SSM Automation ベースのフォールトインジェクションを扱います。
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。