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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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アクセシビリティに関する意思決定とその根拠を記録し、チームの変更、リデザイン、時間の経過を経ても残るようにする。アクセシビリティのトレードオフを行うとき、アプローチを選定するとき、または将来の参照のために意思決定を記録する必要があるときに使用する。トリガー：accessibility decision、why did we、tradeoff、decision record、ADR、architecture decision、accessibility rationale、why is it like this、document the decision、decision log。
単一の Figma コンポーネント（または任意のノード）を N 階層までの完全な再帰ツリーとして抽出する — 各子ノードのレイアウト、塗り/線/エフェクト、タイポグラフィ、解決済みのバインド変数（トークン名 + コード構文）、INSTANCE の mainComponent 参照、プロトタイプのリアクション、アノテーション。1 つのコンポーネントの本番コードを生成するために最大限の忠実度のデータが必要なときに使用 — トリガー：'get the full component tree'、'deep extract this component'、'give me everything about this node for code gen'、'resolve all the tokens in this component'、'what instances does this component nest'、'extract reactions/prototype links'、'high-fidelity component spec'。任意のプランでバインド変数をトークン名に解決する。ネイティブ MCP の get_design_context / get_metadata よりはるかに深い。
TIAToolbox と基盤モデル（H-optimus-0、UNI、Prov-GigaPath）を用いたホールスライド画像 (WSI) 解析のための正しいコードを生成する。ホールスライド画像、WSI、デジタル病理、病理組織学、SVS/NDPI/ピラミッド TIFF、組織セグメンテーション、パッチ抽出、染色正規化、H-optimus-0、TIAToolbox、CAMELYON16/17、SlideGraph、MIL 集約、HoVer-Net、PanNuke、病理モデルの SageMaker デプロイに関するリクエストで発動する。スライド情報の検査、組織マスク、指定 mpp でのタイル抽出、基盤モデルによる特徴埋め込み、スライドレベルの集約、規制環境でのクラウド推論のための決定的なコマンドと Python スニペットを生成する。
ユーザーがドキュメントを形式間で変換する（Office から PDF、PDF から画像、画像から PDF）、PDF 操作（結合、分割、回転、暗号化、復号）を行う、またはスキャンしたドキュメントに OCR を実行する必要がある場合に、このスキルを使用する。ローカルの無料ツール——LibreOffice、ghostscript、pdftk、tesseract、imagemagick——を使用し、API キーは不要。ユーザーが "convert this document"、"export to PDF"、"merge PDFs"、"split PDF"、"rotate PDF"、"OCR this scan"、"convert PPTX to PDF"、"convert DOCX to PDF"、または任意のドキュメント形式変換リクエストを言ったときにトリガーする。
広範な .NET 作業向けの主要ルータースキル。まずアプリモデルと横断的関心事でリポジトリを分類し、汎用的な層にとどまらず、最も狭く一致する .NET スキルに切り替える。使用対象：より狭いフレームワークのない一般的な .NET リクエスト、C# の実装、デバッグ、レビュー、リファクタリング、フレームワークおよびツーリングスキルへのルーティング。使用対象外：無関係なスタック、より狭い .NET スキルで既にカバーされているタスク。呼び出し：リポジトリのコンテキストを調査し、対象ファイルを編集し、変更時に該当するビルド、テスト、lint、検証コマンドを実行する。
ホストで利用可能なレビュー機能を通じて、できれば異なるモデルプロバイダーから、完成した作業に対する厳密な読み取り専用のセカンドオピニオンを得る。必要な場合にのみ同一プロバイダーの新しいエージェントにフォールバックし、独立性の低下を明示する。すべてのレビューには、元の要件に対する必須のスコープ忠実性チェックが含まれる — 要求されていない追加、要求されていない削除、削除または弱体化されたテスト。ダブルチェック、検証、クロスチェック、セカンドオピニオンを求められたとき、および高リスクまたは複雑な作業を出荷する前に使用する。
Alibaba EasyExcel（com.alibaba:easyexcel:4.0.3）による Excel テンプレート充填スキル。単純なオブジェクト充填、リスト充填（{.}+forceNewRow）、横方向の複数列組み合わせ充填（FillWrapper+WriteDirectionEnum.HORIZONTAL）、複雑な充填（合計行/統計行を含む、fill の後に write）、Spring Boot 連携、テンプレート設計規範、エスケープ文字、03 版/07 版の差異、パフォーマンス最適化（分割 fill、ファイルキャッシュ）をカバーする。ユーザーが Java オブジェクトや Map データを既製の .xlsx テンプレート（変数構文 {var}、{.}、{prefix.}）に充填してレポート（給与明細/契約書/明細書/請求書/財務諸表/統計表/集計表）を生成する必要がある場合にこのスキルを使用する。テンプレートに基づかない「プログラムで Excel を生成する」シナリオには適用しない（easyexcel-write を使用）。
ローカルの案件フォルダー内で完全な EB-1A（extraordinary ability、E11）セルフ petition パッケージを準備します。Google Scholar プロフィールまたは CV に基づく 8 CFR 204.5(h)(3) の全 10 基準への無料評価、証拠チェックリストと引用パイプライン、Final Merits セクションを含む Kazarian の二段階 Petition Letter、推薦状、intent-to-continue-work 声明、I-140 フィールドガイド、申請パッケージの組み立て、および完全な RFE/NOID 対応ワークフロー（他で提出された petition を含む）。ユーザーが EB-1A、EB-1、extraordinary ability、E11、I-140 self-petition、RFE response、Request for Evidence、NOID、补件、杰出人才、杰出人才绿卡、または自身の研究実績に基づく米国グリーンカード申請の準備に言及したときに使用します。書類作成のみであり、法的助言ではありません。
factory モードのビルドにおける人間によるレビュー体験を構造化する。ダッシュボード形式の監査証跡サマリー（スライス数、手戻り率、ゲート失敗の分布）、PR ダイジェスト（マージされた PR ごとのゲート結果）、レトロスペクティブの統合（繰り返す手戻り原因、ペアの有効性、ドメインのホットスポット）、品質トレンドの追跡（セッション間の比較）、エスカレーションレビュー（resolve/override/send-back オプション付きの手戻り履歴）、自律性チューニングのインターフェースを提供する。factory モードのビルドの Phase 3 人間レビュー時、または自律ビルドの品質を評価する際に使用する。トリガー："review the build"、"factory review"、"audit trail"、"quality trends"、"escalation review"、"PR digest"、"autonomy tuning"、"rework rate"。対象外：パイプラインの実行（pipeline を使用）、個別のコードレビュー（code-review を使用）。
完全な fal.ai テキスト-to-動画システム。次の場合に積極的に有効化する：(1) Kling 2.0/2.5/2.6 Pro による動画生成、(2) Sora 2 によるクリエイティブな動画、(3) 音声付き LTX Video、(4) 高速な反復のための Runway Gen-3 Turbo、(5) Luma Dream Machine、(6) 動画の長さとアスペクト比、(7) モーションのプロンプトエンジニアリング、(8) カメラワークのキーワード。提供するもの：モデルのエンドポイント、品質ティア、プロンプト構造、長さのオプション。適切なモーション記述を伴うシネマティックな動画生成を実現する。
Banuba Face AR SDK の skill。3 つのユースケース（セールス、開発者ドキュメント、統合ワークフロー）を扱う。Face AR に関するあらゆる作業で使用する：機能とコンプライアンスに関する質問（セールス）、ドキュメントの検索、CV の概念とトラブルシューティング（開発）、および AR マスク、顔フィルター、美顔、バーチャル背景、AR Cloud といった Web 統合の構築（統合）。次の語で起動する："Face AR"、"AR mask"、"face filter"、"virtual background"、"AR makeup"、"beautification"、"face landmarks"、"AR Cloud"、"can the SDK"、"how does"、"explain"、"add"、"set up"、"integrate"、"build"。Web、Android、iOS、Desktop（C++）、Flutter、React Native は完全なコード生成をサポートする。macOS は GitHub サンプル + コード支援が利用できる。Unity はサンプルへのリンクのみ。Video/Photo Editor SDK には build-video-editor、build-photo-editor、explain-video-editor-photo-editor-docs を使用する。
ユニバーサルなコンテンツ取得ツール — 任意の URL を取得し、構造化された Markdown を返す。X/Twitter、WeChat、Xiaohongshu、YouTube、GitHub、LinuxDo/IDCFlare/Discourse、Feishu/Lark、KDocs、FlowUs、Youdao Note、Zhihu、Bilibili（字幕の文字起こし付き）、Xiaoyuzhou ポッドキャスト、Ximalaya ポッドキャスト、Telegram、HackerNews、Medium、Reddit、Weibo、Douyin、Zsxq（Knowledge Planet）、RSS、300+ のペイウォール付きニュースサイト、および任意の Web ページに対応する。ユーザーが URL を提示し、その内容を抽出したいときに使用する。
Salesforce Data Capture Flow（processType は DataCaptureFlow）——Field Service のモバイル/オフラインフォーム——を構築、編集、デプロイする。runtime_service_fieldservice:dc* コンポーネントを含む flow-meta.xml の作成、Repeater ループ（.AllItems）、主従の子レコードの永続化、視覚的な調整（グラデーションバナー、プログレスバー、コールアウト）、FLS/権限セットを伴うサポートオブジェクト、DataCaptureFlow のデプロイエラーのデバッグ、デプロイしたフォームが FSL Mobile Forms タブに表示されない原因のトラブルシューティング（DDC/WorkPlan の組織全体の既定値 + AssignedResource 共有の前提条件）に使用する。
ブランドソース（URL、16 進カラーコード、ブランドガイドの貼り付け、色の説明）から Field Service モバイルアプリの配色を導き、ライトモードとダークモードの両方で WCAG AA コントラストを検証し、14 フィールドの配色を組織デフォルトの FieldServiceMobileSettings レコードに適用する。トリガーフレーズには 'brand the mobile app'、'apply branding to Field Service mobile'、'update the mobile app colors'、'use this brand guide for the app'、'set the color scheme for the mobile app' が含まれる。Dispatcher console / Gantt のブランディング、Experience Cloud BrandingSet レコード、スケジューリングポリシーの配色にはこのスキルを使用しない — 対象外。
Salesforce 組織に対して Field Service Mobile の Voice to Form をエンドツーエンドでセットアップする。Voice to Record Edit（任意のレコード編集画面を音声入力する）と Voice to Form Data Capture（Discovery Framework / Data Capture フォームを音声入力する）の両方のバリアントを扱う。既存の DC フォームを検出してどれを有効化するか確認し、存在しない場合は fs-data-capture-form-deployer に引き継いで作成し、モバイルユーザーが必要とするすべての権限を割り当て、管理者に Einstein 生成 AI の基本設定を案内する。トリガー: Voice to Form、V2F、Voice to Record Edit、V2RE、モバイルアプリのマイク、Field Service Mobile の voice-fill の有効化、構成、インストール、セットアップをユーザーが求めた場合。トリガーしない: Pre-Work Brief を求める場合、まったく新しい Data Capture フォームの作成を求める場合、汎用的な Agentforce エージェントの構築を求める場合。
このスキルは、UI テストから `onNodeWithTag`、`onNodeWithText`、`onNodeWithContentDescription`、`onAllNodes*`、`onRoot` を使って Compose のセマンティクスノードを特定するために使用する。カウントの契約（単一ノードのファインダーは 0 件または 1 件超の一致で失敗し、コレクションのファインダーは 0 件でも例外を投げない）、マージ済みツリーと未マージツリーの違い、そしてテストからのテキストマッチングより本番コードでのタグ付けが優れている理由を扱う。開発者が「no node matched」「multiple nodes matched」「tag not found」「useUnmergedTree」「Modifier.testTag」と報告したとき、または Compose テストで Button/Text/Icon をどう探すかを尋ねたときに使用する。開発者が onNodeWithText、onNodeWithTag、onNodeWithContentDescription、onAllNodesWithTag、onRoot、あるいはマージ済みツリーと未マージツリーに言及した場合、このスキルを使用する。
Git Context Controller (GCC) v2 — 実際の git に支えられた軽量なエージェントメモリ。冗長な markdown ではなく、ハッシュ + 意図 + 任意の意思決定メモを保存します。利用可能な場合は aiyoucli のベクトルメモリに自動ブリッジします。デュアルモード：git 連携（軽量な index.yaml）またはスタンドアロン（markdown フォールバック）。/gcc コマンドや「commit this progress」「branch to try an alternative」「merge results」「recover context」のような自然言語でトリガーします。
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。