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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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ユーザーが倉庫を設計したい、倉庫レイアウトを最適化したい、施設規模を決定したい、または保管システムを構成したいときに使用。ユーザーが "warehouse layout"、"facility design"、"warehouse sizing"、"storage systems"、"material flow"、"pick path design"、"dock configuration"、"space utilization" に言及したときにも使用。倉庫の立地選定については facility-location-problem を、既存倉庫のスロッティングについては warehouse-slotting-optimization を参照。
HPOS 互換性、決済ゲートウェイのセキュリティ、カート最適化、テンプレートオーバーライドのための WooCommerce 拡張機能コードレビュー。WooCommerce 拡張機能のコード、決済ゲートウェイ開発、配送方法、カスタム商品タイプ、カート操作、チェックアウトのカスタマイズをレビューするとき、またはユーザーが「WooCommerce review」「WooCommerce extension」「WooCommerce plugin」「payment gateway」「shipping method」「HPOS」「High-Performance Order Storage」「wc_get_orders」「WC_Payment_Gateway」「WC_Shipping_Method」「cart fragments」「WooCommerce hooks」「WooCommerce template」「shop_order」「WooCommerce performance」「Action Scheduler」「WooCommerce REST API」「WooCommerce Blocks」「checkout block」「woocommerce_checkout」に言及したときに使用。WooCommerce 8.2+ から 10.x のコードにおける HPOS の問題、CRUD 違反、決済セキュリティのアンチパターン、パフォーマンス問題、テンプレートオーバーライドの誤りを検出。
X API v2 を使用して X/Twitter を検索し、リアルタイムの見解、開発者の議論、製品フィードバック、速報、専門家の意見を収集する。エンゲージメント順の検索、ユーザープロフィール、スレッド取得、ウォッチリスト、結果キャッシュを提供する。使用場面：(1) ユーザーが "x research"、"search x for"、"search twitter for"、"what are people saying about"、"what's twitter saying"、"check x for"、"x search" と言ったとき、(2) あるトピック（ライブラリのリリース、API の変更、製品発表、業界イベント）に関する最近の X の議論が必要なとき、(3) あるトピックについて開発者・専門家・コミュニティがどう考えているかを知りたいとき。対象外：ツイートの投稿やアカウント管理。
1inch MCP サーバーに接続し、ドキュメント検索、SDK の例、トークンスワップ、指値注文、認証が必要なプロダクト API アクセス、WalletConnect、Aqua アナリティクス、および（登録済みの場合）組織スコープのログ検索を実行する。ユーザーが 1inch 連携、DeFi スワップ、classic または Fusion あるいはクロスチェーンのフロー、orderbook、ポートフォリオ、gas またはスポット価格 API、API キー、MCP または IDE のセットアップ、1inch を使ったブロックチェーン開発について尋ねたときに使用する。
このスキルを使い、BEAM ランタイムアーキテクチャについて Elixir/OTP システムを合否形式の敵対的レビューでゲートする — 単一のブラインドレビュアーサブエージェントが、diff またはファイルセットを 23 個の判定可能なルールに照らして評価する。対象は、監督と障害設計（再起動戦略と子プロセスの依存関係、ブロッキング init、terminate での耐久性、再起動時の記憶喪失、監督されない fire-and-forget）、バックプレッシャー（外部駆動の取り込みに対する cast、需要のないプッシュパイプライン、無音化または再試行される call タイムアウト、無制限のファンアウト）、イベント配信セマンティクス（PubSub を耐久性ありとして扱う、作成トランザクション外でのジョブのエンキュー、at-least-once 配信下での非冪等コンシューマー、ソース間の順序付け、ブロックまたはデタッチするテレメトリハンドラー）、共有状態の競合（ETS/Registry での check-then-act、単一メールボックス経由のホットリード、persistent_term の頻繁な変動）、分散（netsplit におけるグローバルシングルトン、ノードローカルの一意性をクラスター全体と仮定）、ランタイムのメカニクス（ウォールクロックの duration、サブバイナリリーク、生成される atom）である。判定のみを返し、修正は決して行わない。
コードベース向けの階層的な AGENTS.md 構造を生成する。ユーザーが AGENTS.md ファイルの作成、AI エージェント向けドキュメントのためのコードベース分析、AI に優しいプロジェクトドキュメントの整備、AI コーディングアシスタント向けのコンテキストファイルの生成を求めたときに使用する。トリガー："create AGENTS.md"、"generate agents"、"analyze codebase for AI"、"AI documentation setup"、"hierarchical agents"。
テーマ分析（Braun & Clarke）、グラウンデッド・セオリー（Strauss & Corbin；Charmaz）、解釈的現象学的分析（IPA）、内容分析、ナラティブ探究、エスノグラフィー、ケーススタディの方法論（Yin）、コーディング手法（オープン／軸足／選択的）、Python の代替手段を用いた NVivo 形式のワークフロー、信頼性基準（Lincoln & Guba）、再帰性、メンバーチェッキングに対応する、包括的な質的研究方法アシスタントです。質的研究の設計や分析に使用します。テーマ分析、グラウンデッド・セオリー、データのコーディング、現象学、IPA、エスノグラフィー、ケーススタディ、ナラティブ探究、内容分析、質的コーディング、NVivo、信頼性、メンバーチェッキング、再帰性、インタビュー分析、フォーカスグループ分析などが対象です。AlterLab Academic Skills スイートの一部です。
Figma COMPONENT_SET をコード生成のためのステートマシンとして分析する — バリアント軸（状態/サイズなど）を抽出し、状態バリアントを CSS 疑似クラス（hover→:hover、focus→:focus-visible、disabled→:disabled、error→[aria-invalid]）にマッピングし、バリアントごとの視覚的差分（各状態で変化する部分のみ）を計算する。Figma のバリアントセットからインタラクティブなコンポーネントを生成する場合に使用 — トリガー：'analyze this component set'、'turn these variants into CSS states'、'generate a button/input/checkbox from Figma variants'、'what changes between the hover and default state'、'map Figma variants to component props'、'extract the state machine for this component'。バインドされた変数を token 名に解決する。ネイティブ MCP の get_design_context/get_metadata ではカバーされない。これらはバリアント軸→CSS ステートマシンを提供しない。
Androidアプリ開発（Kotlin）のバックグラウンド・非同期処理リファレンス。Jetpack androidx WorkManager：Worker、CoroutineWorker、WorkRequest、Constraints、WorkInfo、WorkContinuation、優先実行、テスト。Service：フォアグラウンドサービス、バウンドサービス、AIDL、Messenger。AlarmManager、PendingIntent、BroadcastReceiver、JobScheduler、Doze。Kotlinコルーチン、Flow、StateFlow、SharedFlow、Channel。
Swift標準ライブラリ・Concurrency・Observationリファレンス。プロトコル／ジェネリクス、async/await、actor、SerialExecutor、Sendable、Task、TaskGroup、AsyncSequence、AsyncStream、Continuation（CheckedContinuation）、Observable、@Observable、Observations、ObservationRegistrar、Span、InlineArray、RangeSet、Equatable、Hashable、Comparable、Identifiable、Optional、Codable、Result、generics、some/any。
CloudFormation スタックがすでにデプロイ済みの、準備された AWS FIS 実験をユーザーが実行したい場合に使用。「execute FIS experiment」「run FIS experiment」「start chaos experiment」「执行 FIS 实验」「运行混沌实验」「执行故障注入实验」「run the experiment in [directory]」でトリガーされ、またはユーザーが FIS 実験テンプレート ID（例：EXT1a2b3c4d5e6f7）を提示した場合にも使用。インフラはデプロイしない — すでにデプロイされていることの確認のみを行う。
Axios - ブラウザと Node.js 向けの Promise ベースの HTTP クライアント。使用する場面：ユーザーが "Axios"、"HTTP リクエスト"、"API 呼び出し"、"インターセプター"、"Axios インスタンス" に言及する場合、または "HTTP 呼び出しの方法"、"Axios の設定"、"認証ヘッダーの追加"、"HTTP エラーの処理" について尋ねる場合。使用しない場面：Fetch API - 代わりに `http-clients` を使用；ky/ofetch - 代わりに `http-clients` を使用；GraphQL クライアント - 代わりに `graphql-codegen` を使用；tRPC - 代わりに `trpc` を使用
Azure SQL Database コンテナ上で、ネイティブの VECTOR 型と VECTOR_DISTANCE を使ってローカルのベクトル検索、RAG、埋め込み、セマンティック検索を構築します。埋め込みの保存、類似度検索、top-k 最近傍、コサイン距離、検索拡張生成、"find similar documents"、チャットボットのメモリ、ローカル SQL データベースに対するセマンティック検索が必要な場合に使用します。データがすでに Azure SQL にある（または置ける）場合は、pgvector、FAISS、Chroma、Pinecone、独立したベクトルストアの代わりにこれを使用します。VECTOR(n) 列型、次元がリテラルの場合に CAST(CAST(? AS NVARCHAR(MAX)) AS VECTOR(n)) で埋め込みを挿入する方法、クラウドではエンドポイントを変えるだけで済むプラガブルな embed()、およびそれを妨げる 2 つのエラーとともに動作する CREATE VECTOR INDEX を扱います。すべてのスクリプトが新しいコンテナで実行されるよう、先に master 上に appdb をプロビジョニングします。
b2c コマンドラインを使って B2C Commerce インスタンス上のストアフロントサイトの一覧表示、サイトステータスの確認、cartridge パスの管理を行う。ユーザーがサイト ID を調べる必要があるとき、どのストアフロントがオンラインかオフラインかを確認するとき、サイト設定を JSON で取得するとき、サイトまたは Business Manager の順序付き cartridge パスを表示/変更するときに、このスキルを使用する。スクリプト、CI/CD パイプラインのためにサイト情報が必要なとき、または他のコマンドへの入力として必要なときにも使用する——ユーザーが「どんなサイトがあるか」や「この cartridge をサイトに追加して」と言っただけでも。
ブランド関連作業の入口です。URL だけからサイトをクロールし、リンク先のソーシャルメディアや報道ページもたどって既存のブランド資産を収集します。まだ存在しないブランドの場合は、名前とアイデアから始めます。必要な変更の程度を判断して適切な進め方を選び、他のデザインスキルが参照するブランドコンテキスト文書を取得または作成します。デザインプロジェクトの開始時に使用します。また、ユーザーが「brand context」「set up the brand」「brand guidelines」「our visual identity」「rebrand」「refresh our brand」「what's our brand」「starting a new brand」「we don't have a website yet」と述べた場合や、タスクのたびに色、書体、ビジュアルの方向性を説明し直したくない場合にも使用します。`.agents/brand.md` を作成・管理します。
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。