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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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事前承認の臨床ポリシー評価のための推論スキル。ユーザーが支払者の臨床基準、ステップセラピー要件、医療必要性の定義、CMS LCD/NCD の適用ルール、異議申立ての文書化戦略、処方集ティアの影響、FHIR Da Vinci PAS の実装ガイダンスについて尋ねたときに使用する。トリガーには "prior auth policy"、"step therapy"、"medical necessity"、"coverage determination"、"LCD"、"NCD"、"formulary tier"、"PA appeal"、"peer-to-peer review"、"Da Vinci PAS"、"clinical criteria"、"PA denial"、"drug authorization"、"utilization management" が含まれる。
Pachca——従業員（スペースのメンバー）とタグ（グループ）の管理。ユーザーが従業員の一覧表示、従業員の作成・更新・ブロック・削除、ID による他の従業員のステータス設定、タグ/グループの管理、タグの割り当て、オンボーディング/オフボーディングを行いたいときに使用。自分のプロフィールや自分のステータスには使用しない（pachca-profile を使用）。名前で従業員を検索するのにも使用しない（pachca-search を使用）。使用时机：сотрудник、сотрудники、список сотрудников、создать сотрудника、заблокировать сотрудника、уволить сотрудника、тег、теги、группа сотрудников、добавить в тег、онбординг、оффбординг。次には使用しない：мой профиль、мой статус、найди сотрудника、найти сотрудника、кастомные поля、дополнительные поля、получить профиль、мой профиль、установить свой статус → pachca-profile、→ pachca-chats、найти сообщение по тексту、полнотекстовый поиск → pachca-search。
トップカンファレンスの論文執筆スキル - 厳格な reviewer の視点で、下書きから最終稿までの執筆プロセス全体を指導します。ユーザーが論文を書きたい、論文の下書きを改善したい、特定の章（introduction、method、experiments、conclusion）を修正したい、学術英語を推敲したい、reviewer のコメントに回答したい、または「この部分はどう書くか」と尋ねるときは必ずこのスキルを使用してください。トリガーワードには、写论文、paper writing、improve my paper、帮我修改、review comments、rebuttal、LaTeX、NeurIPS/ICLR/ACL 投稿が含まれます。すべての学術論文執筆の場面に適用されます。
リアルワールドデータからの因果推論に向けた薬剤疫学研究デザインを考察する——アクティブコンパラター新使用者デザインの選択、目標試験の模倣、不死時間バイアスの回避、限界構造モデルによる時変交絡の処理、傾向スコア法の選択。ユーザーが薬剤の安全性・有効性研究の設計、傾向スコアマッチングと重み付け・層別化の選択、目標試験の模倣、不死時間バイアスの処理、限界構造モデルの適用、E-value による未測定交絡の評価、アクティブコンパラターの選択、新使用者コホートの定義、薬剤疫学研究デザインの評価を求める場合に使用。トリガーには "active comparator"、"new-user design"、"target trial emulation"、"immortal time bias"、"propensity score matching"、"IPTW"、"marginal structural model"、"confounding by indication"、"E-value"、"negative control outcomes"、"quantitative bias analysis"、"time-varying confounding"、"prevalent user bias"、"washout period"、"landmark analysis"、"stabilized weights" が含まれる。
ユーザーが生のプレイヤーフィードバック、テスターのメモ、バグレポート、Discord や Reddit のコメント、itch.io のコメント、App Store のレビュー、QA ノート、または自身の Phaser ゲームに関する不満のリストを貼り付けた場合、あるいは「このフィードバックをトリアージする」「プレイヤーが報告したものを修正する」「このバグレポートを再現する」「プレイテストのメモに基づいて対応する」「フィードバックをテストに変える」「まず何を直すべきか」「このレビュアーに返信する」を求めた場合に、この skill を使用します。稼働中のゲームに関するフィードバックを、再現可能なテスト、優先順位付けされた修正、検証済みの再リリースに変える必要があるときはいつでも使用してください。
複雑で練り上げられた要件を、詳細な実行計画ドキュメントと、新しいエージェントセッション用の自己完結した起動プロンプトに変換し、後でそのセッションのレポートをレビューする。ユーザーが実行前に計画を求めたり、実行を別のセッションに引き継ぎたい場合、または 执行计划 / 计划文档 / 新会话执行 / 交接 prompt / 审查 report に言及した場合に使用する。計画の実行レポートをレビューする場合や修正ラウンドを派遣する場合にも使う。まだ欠けている点を問いただし、ponytail のテイストを適用し、部分的な完了を正当なものとして扱い、計画自体を決して実行しない。このセッションでの実装には steady-do を、明確で範囲の限られた変更には quick-do を優先する。
PLOS 誌（PLOS ONE、PLOS Biology、PLOS Computational Biology、PLOS Genetics、PLOS Medicine、PLOS Pathogens、PLOS Neglected Tropical Diseases、PLOS Global Public Health など）向けの原稿を準備します。構成、抄録と著者サマリー、Vancouver 形式の参考文献、必須のデータ利用可能性ポリシー、倫理および財務開示声明、図の要件（PACE）、PLOS LaTeX テンプレート、報告ガイドライン、PLOS ONE の掲載基準を扱います。PLOS 誌への投稿や、PLOS のポリシーへの準拠確認に使用します。
Pollo AI API を使って AI 動画を生成する。13 の主要モデル（Kling、Sora、Runway、Veo、Pixverse、Hailuo、Vidu、Luma、Pika、Wan、Seedance、Hunyuan、Pollo）の 50 以上のバージョンをサポートする。タスクのポーリング、クレジットコストの見積もり、クレジット残高の確認にも対応する。ユーザーがテキストや画像から AI 動画を生成したい場合、いずれかの AI 動画モデルを使いたい場合、Pollo のクレジットを確認したい場合、または Pollo AI、pollo.ai、対応モデル名のいずれかに言及した場合は、このスキルを使用する。ユーザーが Pollo に言及せず "generate a video" や "make me a short clip" と言っただけでも、このスキルを使用すること。
Polygon 上のオンチェーン操作のための完全な Polygon エージェントツールキット。エージェントがウォレットを設定し、残高を確認し、トークンを送信・スワップし、資産をブリッジし、利回り（Aave aToken、ERC-4626 ボールト）に預け入れ・引き出しし、オンチェーン ID を登録し、評判/フィードバックを送信・照会し、x402 マイクロペイメントを行うのを支援するときにこのスキルを使用する。ライフサイクル全体をカバー：OMS スマートコントラクトウォレット、Trails DeFi アクション、ERC-8004 アイデンティティ + 評判、x402 決済。単一のコマンドラインエントリポイント（`agent`）、AES-256-GCM 暗号化ストレージ。
`primeng` を `@primeuix/themes` および `@primeuix/styles` と共に使用する Angular プロジェクト向けに、PrimeNG のコードとガイダンスを生成します。インストール、デザイントークンによるテーマ設定（Aura / Lara / Nora / Material プリセット）、Styled と Unstyled モード、PassThrough（`pt`）カスタマイズ API、すべてのカテゴリにわたるコンポーネントの使用法（フォームコントロール、ボタン、オーバーレイ、レイアウト、データ表示、表示、メニュー）、ReactiveForms / Signal Forms 統合、アクセシビリティ、v18→v22 移行における名称変更を扱います。ユーザーが PrimeNG、`primeng`、`p-*` コンポーネント、Aura/Lara/Nora テーマプリセットに言及した場合、または Angular プロジェクトの `package.json` に `primeng` や `@primeuix/*` の依存関係が含まれている場合に使用します。Angular の基礎については `angular-developer` と組み合わせて使用します。
圧倒されるほど大量のバックログを、2x2 の effort-vs-impact マトリクス上にマッピングして明確で実行可能な優先順位に変換し、quick wins（高インパクト・低工数）、big bets、time sinks、fill-ins を特定する。バックログの順位付け、最初に何をすべきかの決定、機能ロードマップの優先順位付け、バグや技術的負債のトリアージ、施策間のリソース配分、ローンハンギングフルーツの特定、戦略的選択肢の評価の際、またはユーザーが優先順位付け、quick wins、effort-impact マトリクス、高インパクト低工数、big bets、「まず何をすべきか？」に言及した場合に使用する。
ProcessOn 互換の編集可能な図を生成し、必要に応じて ProcessOn API で画像をレンダリングする。ユーザーが ProcessOn、ホスト型の編集可能な図の出力、または API でレンダリングされたフローチャート、スイムレーン、シーケンス図、アーキテクチャ図、ER 図、組織図、タイムライン、インフォグラフィックを明示的に求めた場合に使用する。リモート生成には PROCESSON_API_KEY が必要。通常の Markdown ネイティブな図には Mermaid、厳密な UML/C4 ソースには PlantUML を優先する。
React の記述、レビュー、リファクタリング、移行に関する最新の慣例を扱います。レンダリングの純粋性、Rules of Hooks、「Effect が不要な場合」、状態の配置、refs、context、Suspense によるデータ取得、Actions とフォーム状態、Server Components と Client Components、React Compiler、ロール別テストを含みます。`core-typescript` と `architecture-and-design` を基盤とします。ユーザーが React、hooks、useEffect、useState、再レンダリング、Server Components、「use client」、Suspense、React Compiler、useActionState、context、forwardRef に言及した場合に使用します。
FMC ジオアプリ向けの react-map-gl/maplibre パターン：宣言的な Source/Layer（addSource/addLayer は決して使わない）、MapProvider + useMap()、interactiveLayerIds、フラットな Source/Layer、map-loaded guard、window.__mainMap のデバッグ公開、Map イベントハンドラー（useEffect ではない）、URL マップ状態、initialViewState、cursor、feature state、画像欠落。TanStack Start / Vite アプリで Map コンポーネント、レイヤー、クリック/ホバーハンドラー、setFeatureState、マップ URL 同期、または agent/テストによるマップ検査を構築・レビューする際に使用。参考実装：tilda-geo/app。
Regle のバリデーションルール — `@regle/rules` の組み込みルール、`createRule` によるカスタムルール、ルールラッパー（`withMessage`、`withParams`、`withAsync`、`withTooltip`）、ルール演算子（`and`、`or`、`xor`、`not`、`applyIf`、`assignIf`、`pipe`）。Regle フォームでバリデーションルールを宣言、カスタマイズ、組み合わせ、条件付きで適用するときに使用。フォームのセットアップは regle を参照。
RELSA（RELative Severity Assessment）スコアとARIMAベースのfoRcast予測を用いて、実験動物研究の多変量重症度評価と人道的エンドポイント予測を行います。体重または体重減少、体温、臨床・巣作りスコア、バイオマーカー、活動量、心拍数、掘削、回し車運動などの福祉指標を統合し、動物ごと・日ごとの重症度スコアを算出します。人道的エンドポイントに達するリスクのある動物や到達時期の予測、カーネル密度推定による重症度尺度上の注意／危険ゾーンや閾値の定義、3Rs、苦痛軽減、動物福祉、EU Directive 2010/63/EUの重症度評価に関する報告に使用します。方向性（「turned」変数）、ベースライン正規化、参照セット、RELSAの重み、ARIMA予測区間、RMSE/PICP/MPIW評価を扱います。
Power BI レポートの品質、利用状況、有効性に関する実行可能なフィードバック。ユーザーが "review a report"、"audit a report"、"report usage analysis"、"report health check"、"find unused reports"、"check if a report is being used"、"assess report performance"、"evaluate report quality" を求めた場合に自動的に呼び出す。
固定された目標や締め切りから現在へと逆算して計画し、必要なマイルストーン、依存関係、クリティカルパス、実現可能性の制約を特定することで、理想的な目標を実行可能な順序立てた計画に変換する。固定の締め切りでの計画、将来の目標からの逆算、クリティカルパスの整理の際、またはユーザーが「backcast」「work backward from」「reverse planning」「we need to launch by」「target date is」「what needs to happen to reach」に言及した場合に使用する。
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。