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 97,501 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
すべて
選定された個別テストについて、準備状況、A～Fの品質評価、改善点を判定します。必ず使用するケース：テストの評価、指定されたテストのみのレビュー、提示されたメソッド、本文、ファイル範囲、範囲を限定したPR差分（既存テストを含む）のテストごとの準備状況または品質評価。Pass／Failed／Uncertain／Not applicableを返します。範囲が未解決または空の場合、評価を省略します。テストごとの証拠を読み取り専用でまとめます。複数言語に対応します。テストスイート監査（test-engineer/test-anti-patterns）、具体的な修正や機能検出の証明（test-value-evidence）、テストの作成・修正、カバレッジには使用しないでください。
netlify.toml、_redirects、_headers を使って Netlify のビルドとルーティングを設定します。ビルドコマンドや公開ディレクトリの設定、リダイレクト・リライト・プロキシの追加、SPA フォールバックリライトの追加、カスタムレスポンスヘッダーや基本認証の設定、環境変数とシークレットの管理、デプロイコンテキストごとの変数の設定、変数のシークレット指定、シークレットスキャンの無効化、functions のバンドル設定、ビルドの除外、Netlify 上のモノレポや JavaScript SPA の構成に使用します。
Longbridgeを通じて、財務諸表、事業セグメント、配当、評価倍率（PE/PB/PS）、業界比較、業績データ、コーポレートアクション、企業および経営陣のプロフィール、銘柄間比較、評価ランキングを取得します。また、DCFモデル、バリュー投資スクリーニング（低PE/PB、安全余裕）、行動ファイナンス分析フレームワークにも対応します。トリガー："财报", "三表", "利润表", "资产负债", "现金流", "估值", "PE", "PB", "分红", "公司信息", "高管", "行业估值", "并购", "DCF", "内在价值", "低估值", "安全边际", "行为金融", "小盘成长", "专精特新", "主营业务", "业务构成", "收入结构", "业务分析", "是做什么的", "是干嘛的", "公司画像", "行业排名", "行业龙头", "市场份额", "收入占比", "业务结构", "財報", "估值", "分紅", "內在價值", "安全邊際", "主營業務", "業務構成", "收入結構", "行業排名", "行業龍頭", "financial report", "income statement", "balance sheet", "valuation", "dividend", "company info", "industry valuation", "DCF", "value screen", "behavioral finance", "main business", "business composition", "revenue structure", "what does XX do", "industry ranking", "market share", "利润表", "资产负债", "现金流", "行业估值", "并购", "行为金融", "小盘成长"
William O'Neil の手法を用いて、市場底打ち確認の Follow-Through Day（FTD）シグナルを検出します。S&P 500 と NASDAQ の二指数を追跡し、状態機械で上昇の試み、FTD の適格性、FTD 後の健全性を監視します。市場底打ちシグナル、フォロースルーデー、上昇の試み、調整後の再参入タイミング、株式エクスポージャーを増やしてよいかをユーザーが尋ねた場合に使用します。market-top-detector（防御型）を補完する、底打ち確認に特化した攻勢型のスキルです。
EODの観察結果から米国株のロングサイド・エッジに関する調査チケットを生成して優先順位を付け、trade-strategy-pipeline Phase I向けにパイプライン対応の候補仕様をエクスポートします。仮説や異常を再現可能な調査チケットにする、検証済みのアイデアを `strategy.yaml` + `metadata.json` に変換する、またはパイプラインのバックテスト実行前にインターフェース互換性（`edge-finder-candidate/v1`）を事前チェックする依頼に使用します。
キャラクターアート、生成画像、企業や見込み顧客のブランド要素、ビジュアル参考資料をもとに、Codex 互換のアニメーションペットやペット用スプライトシートを作成、修復、検証、視覚 QA、パッケージ化します。軽量ワーカー向けの Codex ペットワークフロー、非ピクセルアートのカスタムペット、見込み顧客や企業のマスコットペット、または透明な未使用セル、QA コンタクトシート、pet.json を含む完全な 8x9 アニメーションペットアトラスが必要な場合に使用します。このスキルはビジュアル生成にインストール済みの $imagegen システムスキルを組み合わせ、同梱スクリプトでスプライトシートを決定論的に組み立てます。
ナレーション、知識ポイント、意見、抽象的なテーマを、手触り感のあるペーパークラフトコラージュで表現したいクリエイター、教育者、ソーシャル動画編集者向けです。ユーザーは原稿、ストーリーの要点、中心となるコンセプトを提供し、アスペクト比、長さ、配色、音声の要件を指定できます。Skill は意味を抽出し、視覚的なメタファーを提案し、制作計画とストーリーボードを準備します。承認済みのハーフトーンコラージュ静止画を生成した後、紙の動きと触感のある効果音を使ったストップモーション動画を作成し、必要に応じて最終編集も行います。デフォルトではコラージュの効果音を残し、依頼がない限り BGM、ナレーション、字幕は追加しません。解説、意見表明、ストーリーのビジュアル、ソーシャル動画の B ロールに最適です。プレゼンター広告、編集可能なレイヤー、複雑なタイポグラフィ、プロンプトのみのタスクには適しません。
Mintlify でドキュメントサイトを設定、作成、公開し、既存の Mintlify プロジェクトにも対応します。リポジトリや製品のドキュメントサイト作成、docs/ フォルダーや README のホスト型ドキュメントサイトへの変換、OpenAPI 仕様に基づく API ドキュメント作成、Docusaurus、GitBook、ReadMe、Fern などからの移行、ローカルでのプレビュー、共有可能な URL への公開に使用します。docs.json を含むプロジェクトの編集にも対応し、ページ、ナビゲーション、コンポーネント、API リファレンス、CSS、JavaScript、React、スニペットによる外観やブラウザー動作のカスタマイズを行います。
Google の Material Design 3（Material You）UI システムを実装します。主な対象は Jetpack Compose Material3（MaterialTheme、コンポーネント、アダプティブレイアウト）です。Flutter と限定的な Web（@material/web、メンテナンスモード）にも対応します。トークン、30 以上のコンポーネント、レイアウト、テーマ設定、M3 Expressive（プラットフォームマトリックス）、アクセシビリティを扱います。次の場合に使用：「material design」「MD3」「material you」「Jetpack Compose」「MaterialTheme」「material component」「md3 button」
粗い発光する手描きアニメーションと実写空間を融合したシュールな短編動画を制作するクリエイター向けです。ユーザーはシーンのアイデア、接触する物体または手、希望するムード、任意の言語やスタイルの制約を提示します。Skill は物理的な接触を明確にし、連続的な変形、逃走経路、遅れて追いかける手持ちカメラの動きを設計して、ユーザーの言語で再利用可能な15秒・16:9動画プロンプトを作成します。ユーザーの確認後、MiniMax H3 による生成を推奨し、接触のリアリティ、カメラの遅れ、粗く発光する線の質感、ホラーではないトーンを確認します。単一シーンのクリエイティブな短編に最適です。洗練された CG、ホラーのジャンプスケア、ぬいぐるみキャラクター、複数シーンのカットには適しません。
Yahoo Finance データ（yfinance）を使って、企業の最新または指定された過去の決算を分析します。実績と予想の EPS、サプライズの大きさ、売上高と利益率の推移、株価の反応を確認します。決算がどうだったかを尋ねられた場合は、予想超過・未達、決算サプライズ、四半期業績、決算後の株価変動、決算説明会の要約など、過去の決算に関する「AMZN が昨夜発表した」や「結果はどうだった？」といった気軽な質問も含め、常に使用します。今後発表される決算には earnings-preview を使用します。
Blazor で API を呼び出し、コンポーネントにデータを読み込み、非同期ライフサイクルを扱う。バックエンドからのデータ取得、API へのデータ送信、読み込み／エラー状態の表示、HttpClient の登録、Auto/WebAssembly レンダリングモード向けのサービス抽象化の構築に使用する。フォーム検証（collect-user-input 参照）、プリレンダリング永続化（support-prerendering 参照）、プロジェクト雛形の生成（create-blazor-project 参照）には使用しない。
Claude と Codex でインタラクティブな HTML/SVG ビジュアルを作成するためのデザインシステムとテンプレートです。利用可能なインラインレンダラーまたはスタンドアロンの HTML ファイルを使用します。ユーザーがプレーンテキストや Markdown ではなく、ビジュアルまたはインタラクティブな出力を求める場合に使用します。チャートやダッシュボード、図、フローチャートやアーキテクチャ図、モックアップ、比較グリッド、イラスト、インタラクティブな解説（ビジュアルで「X の仕組みを説明」）、スライダーや切り替え、リアルタイム更新表示を備えたツールが対象です。財務データのビジュアル表示や、「見せて」「可視化して」「描いて」「チャートにして」といった依頼も含みます。
投資仮説をスクリーニング段階からポジション決済後の振り返りまで、ライフサイクル全体にわたって追跡します。スクリーナーの出力から仮説を登録し、状態遷移を管理し、ポジションサイズを設定し、レビュー期限を確認して、P&LとMAE/MFE分析を含む事後分析レポートを生成します。ユーザーが「register thesis」「track this idea」「thesis status」「review due」「close position」「postmortem」「trading journal」と言った場合に起動します
Yahoo Financeデータ（yfinance）を使って、銘柄の決算発表前ブリーフィングを作成します。次回の発表日と時刻、EPSと売上高のコンセンサス予想および予想レンジ、予想を上回った／下回った実績、アナリスト評価と目標株価、発表内容の注目点をまとめます。ユーザーが次回決算に備えている場合や、市場予想（コンセンサスまたはウィスパーナンバー、EPS予想、会社が予想を上回るか、決算前の見通しや決算シーズンのプレビューなど）を尋ねた場合に使用します。「プレビュー」という語がなくても、次回決算の文脈でティッカーが出てきたら使用します。発表済みの決算には earnings-recap を使用します。
AWS インフラストラクチャをコードとして定義、検証、デプロイするための AWS CDK TypeScript パターンを提供します。CDK アプリ、スタック、再利用可能なコンストラクトの作成、サーバーレスまたは VPC ベースのアーキテクチャのモデル化、IAM と暗号化のデフォルト設定の適用、`cdk synth`、`cdk diff`、`cdk deploy` の変更のテストやレビューに使用します。トリガーには「aws cdk typescript」「create cdk app」「cdk stack」「cdk construct」「cdk deploy」「cdk test」が含まれます。
2人協力ゲームのメニューやオープニングアニメーションを制作するユーザー向けです。ユーザーは2人のプレイヤー名、ゲームタイトル、目指すビジュアルスタイル、任意のキャラクター参照画像を提供します。Skill はキャラクターの識別要素を固定し、配色、ボタン、アイコン、タイポグラフィを調和させた固定メニューフレームワークから確認用画像を生成します。承認された結果を基に、最終動画用のキャラクター、UI コピー、イベントのタイミング指示を再構成します。2人のキャラクター、プレイヤーカード、メニュー操作の動きを盛り込んだ協力ゲームのイントロを出力します。ゲームのコンセプト、キャラクター主導のメニュー、ソーシャルコンテンツに最適です。プレイ可能なゲーム開発、複雑な複数ページ UI、ブランドロゴの厳密な再現、キャラクターを含まない汎用タイトルシーケンスには適しません。
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。
ログインや Meta 開発者アカウントなしで、プロフィール、投稿、リール、ストーリーズ、コメント、ハッシュタグ、場所、メンションなどの公開 Instagram データをスクレイピングします。Instagram プロフィールのフォロワー数、自己紹介、投稿数の取得、最近の投稿やリールの取得、投稿コメントの閲覧、ハッシュタグまたは場所に基づく投稿検索、キーワードによるアカウント検索、競合の Instagram コンテンツ追跡、インフルエンサーの審査や発見、エンゲージメント指標のエクスポート、ブランドへのメンション監視、Instagram データパイプラインの構築に使用します。Apify の Instagram Scraper 上で動作します。無料の Apify アカウント（API token）が必要で、初回使用時にこのスキルが設定を支援します。
crate の統合やエコシステムに関する質問で使用します。キーワード：E0425、E0433、E0603、crate、cargo、依存関係、feature flag、ワークスペース、使用する crate の選択、外部 C ライブラリの使用、Python 拡張機能の作成、PyO3、wasm、WebAssembly、bindgen、cbindgen、napi-rs、見つからない、プライベート、crate の推奨、用途に最適な crate、Cargo.toml、features、crate 推荐、依赖管理、特性标志、工作空间、Python 绑定
iOS/macOSアプリでCloudKitとiCloud同期を実装、レビュー、改善します。CKContainer、CKRecord、CKQuery、CKSubscription、CKSyncEngine、CKShare、NSUbiquitousKeyValueStore、iCloud Driveのファイル調整を扱う場合、cloudKitDatabaseを指定したModelConfigurationでSwiftDataモデルを同期する場合、競合解決、ネットワーク障害、容量制限に関するCKErrorコードを処理する場合、または同期処理の前にiCloudアカウントの状態を確認する場合に使用します。
MCP サーバーと widget UI を組み合わせた ChatGPT Apps SDK アプリの構築、スキャフォールド作成、リファクタリング、トラブルシューティングを行います。Codex でツールを設計する、UI リソースを登録する、MCP Apps ブリッジや ChatGPT 互換 API を接続する、Apps SDK のメタデータ、CSP、ドメイン設定を適用する、またはドキュメントに沿ったプロジェクトのスキャフォールドを作成する場合に使用します。コード生成前に openai-docs スキルまたは OpenAI 開発者ドキュメントの MCP ツールを呼び出す、ドキュメント優先のワークフローを推奨します。
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。