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。
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銃、武器、ツール、その他のパーツやメッシュなど、Roblox ゲームアセット用の無料 AI テクスチャ/スキン(迷彩、金メッキ、カーボンファイバー、さびなど)を生成し、公式 Roblox Studio MCP を通じて Roblox Studio 内に自動適用します。Studio の Texture Generator プラグインを手動で操作する必要はありません。Roblox のモデル/メッシュ/銃/武器/パーツへのテクスチャやスキンの適用、再テクスチャ、スキン変更、Roblox オブジェクト用 AI テクスチャやデカールの生成、または Studio のテクスチャワークフロー全体の自動化をユーザーが希望した場合に使用します。Roblox の文脈で「無料」または「費用なし」の画像/テクスチャ生成を求めた場合も、具体的なツール名がなくても対象です。Roblox Studio MCP が接続され、Studio が開いている必要があります。利用できない場合は、推測せず明確に伝えてください。
`@testomatio/reporter` CLI で Testomat.io のテスト実行を作成して起動する。テスター向けの手動実行、手動+自動の混合実行、結果をレポートするローカルテスト実行、Testomat.io CI プロファイル (`--remote`) によるリモート起動、および既存の実行の検索 (`fetch`) を扱う。実行にはスイート全体を含めることも、タグ、プラン、ラベル、Jira チケット、変更されたソースファイルでフィルタリングすることもできる。ユーザーがコマンドラインからテスト実行を開始または作成したいとき、フィルタリングされたテストグループを実行したいとき、テストをリモートで起動したいとき、結果を既存の実行にレポートしたいとき、または既存の実行を検索/一覧表示したいときに使用する。
スタートアップの創業者と弁護士向けの YC SAFE 契約のレビューおよびアドバイザリースキル。ユーザーが (1) レビューや比較のために SAFE 契約をアップロードした場合、(2) SAFE の仕組みについて質問した場合、(3) 標準的な YC SAFE のドラフト作成を依頼した場合に使用。SAFE、Simple Agreement for Future Equity、YC SAFE、valuation cap、discount、MFN、pro rata、convertible instrument などのキーワードでトリガー。
Salla App Function を保存して公開する — `salla_functions action=save` は demo ストアにデプロイし(`action=deploy_status` をポーリング)、その後アプリが公開される。handler を検証した後、function を本番環境にデプロイしてリリースする準備ができたときに使用する。salla-app-functions からルーティング。まずテスト → salla-app-functions-test、アプリの公開 → salla-app-builder / salla-publication-consistency、OAuth/token → salla-app-auth、webhook 検証 → salla-webhooks。
2 つのモデルで Salla 配送アプリを構築する — 配送管理(単一の配送業者:モダンな Salla AWB モデル、Salla Partners 内の App Functions、バックエンド不要)または注文フルフィルメント(配送業者をまたいだ自動ディスパッチ)。アプリを作成し、salla_shipping でゾーンを構成し、同期 App Functions shipment.creating(AWB + PDF ラベル付きの Shipment を返す)と shipment.cancelling(Resp を返す)を実装する。あらゆる配送業者、AWB、ラベル、追跡、COD、返品タスク向けに構築する場合に使用する。App Functions → salla-app-functions;OAuth → salla-app-auth;webhooks、公開 → salla-webhooks、salla-app-builder。
あるトピックについてロングテールキーワード + 疑問系キーワードを大規模に発掘し、ニッチなコンテンツ機会を洗い出す。プログラムによる公開や継続的な編集出力に適したコンテンツ階層プラン(テンプレート + URL パターン + サンプルページ + 品質ゲート)を出力する。`seo-keyword-cluster`(広いシードからピラー + スポーク構成を計画)とは異なり、このスキルはロングテールをより深く掘り下げる。ユーザーが "longtail keywords"、"question keywords"、"niche content"、"content opportunities at scale"、"programmatic SEO"、"content mining"、"what should I write about for {topic}" を求めたときに使用。
ウェブページを監査するか、サイト全体をクロールして、SEO と AEO の課題(クロール可能性、ページ内要素、構造化データ、Core Web Vitals、AI クローラーのアクセス、回答の抽出可能性)を調べ、優先順位付きの修正レポートと長期的な検索・AI 可視性計画を作成します。ユーザーが「<url> の SEO を監査して」(localhost URL を含む)、「デプロイ前に SEO を確認して」「サイトをクロールして SEO の問題を調べて」「このページがランクインしないのはなぜ」「サイトは AI 検索や ChatGPT に対応しているか」「robots.txt で AI ボットを確認して」「SEO の修正は反映されたか」などと言った場合に使用します。
GitHub spec-kit、Ouroboros(ooo)、HKUDS CLI-Anything を 1 つの仕様駆動デリバリースタックに組み合わせる — Write → Freeze → Run、検証済み。`/speckit.*` で仕様を書き、機械検証可能な受け入れ基準を持つ不変の ooo seed として凍結し、CLI-Hub のエージェントネイティブな CLI ハーネスでループを武装し(`--json` 出力を evaluate の証拠とする)、検証が通るまでループする。3 つのパターンをルーティングする — フルスタック(spec-kit → ooo → cli-anything)、ループのみ(ooo)、ドキュメントのみ(spec-kit) — 明示的なアンチパターン付き(2 つの仕様 SSOT、ハーネス優先のビルド、seed なしの ralph ループ)。ユーザーが仕様から検証済み成果物へのデリバリーを望むとき、spec-kit と ooo を衝突させずに連携させたいとき、または検証済みループ内で実際のソフトウェアを動かす必要があるときに使用する。トリガー:spec-stack、spec stack、write freeze run、spec to verified、speckit + ooo、ooo + cli-anything、spec-driven loop、verified delivery stack、seed with tools。
llncs クラスまたは Springer Nature の sn-jnl テンプレートを使って、Springer Lecture Notes in Computer Science(LNCS)および関連する論文集シリーズ(LNAI、LNBI、CCIS)、Springer Nature のジャーナル向けに論文を整形します。ページ数制限、要旨とキーワード、splncs04 の参考文献、ORCID、ランニングヘッド、カメラレディ資料一式、出版同意書を扱います。LNCS 掲載の会議(ECCV、MICCAI、ESWC、多数のワークショップなど)への投稿、LNCS のカメラレディ原稿の準備、または Springer Nature のジャーナルへの投稿に使用します。
ユーザーがサプライチェーンのパフォーマンスを分析したい、分析ダッシュボードを構築したい、または KPI を追跡したいときに使用。ユーザーが "supply chain metrics"、"performance analytics"、"KPI tracking"、"dashboard design"、"business intelligence"、"data visualization"、"supply chain reporting"、"metrics analysis"、"performance measurement" に言及したときにも使用。予測については demand-forecasting を、最適化については optimization-modeling を参照。
フォームコントロールに合わせてラベルを自動配置する Syncfusion WinForms AutoLabel コントロールの実装をガイドする。コントロールの移動時に自動的に再配置されるラベルを追加したい、ラベルとコントロールのペア単位でフォームレイアウトを作成したい、FlowLayout で複雑なフォームデザインを実装したい、またはラベルを関連するコントロールと同期させたい場合に使用する。コントロールのラベル付け、配置、間隔、サイズ設定、テーマ、イベントを扱う。
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。
