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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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このスキルは、生態系地圖（エコシステムマップ）、利害關係人地圖（ステークホルダーマップ）、服務藍圖（サービスブループリント）の作成、レビュー、分析、指導、ファシリテーションに必ず使用する。アップロードされたブループリントや CJM からブループリントへの変換要求も含む。タスクに参加者の関係、価値交換、サービス提供の分析が必要な場合は、ツール名を明示していなくても、服務設計、服務流程優化、服務旅程、接觸點、前台後台分析にも使用すべきである。ユーザーにスキル名を覚えることを求めてはならない。
AI エージェント向けの効果的な Web リサーチ規律 — まずルーティングし、その後厳密にリサーチする。Step 0 で、質問が外部 Web 検索を必要とするか、内部のコードベース/ドキュメントから回答できるかを切り分ける。外部の場合、デフォルトモードで 4 つの原則を自動適用する。明示的な「strict/deep research」リクエストでは、7 次元の情報源信頼性評価（CRAAP + E-E-A-T）を実行し、監査可能なレポートを出力する。静的レイヤー（WebSearch/WebFetch/curl）がコンテンツに到達できない場合（ログイン必須 / JS レンダリング / 小红书·公众号 などの反スクレイピング）、web-access skill 経由で実ブラウザー（CDP、ログイン状態を保持）にエスカレートする。トリガー：「web リサーチ」「外部リサーチ」「資料を調べる」「効果的なリサーチ」「厳密なリサーチ」「深掘りリサーチ」「厳密な事実確認」「ログイン状態でのアクセス」「動的ページ」「反スクレイピング」「このライブラリ/フレームワークの使い方」「脆弱性はあるか」「best practice とは」 / web research, look up, investigate, strict research, deep research, fact-check, login-state access, dynamic page, anti-scraping。使用しない場合：ローカルコードベースの検索、リポジトリファイルの閲覧、コードの grep。
Elixir のマクロや宣言的 DSL — Ecto.Schema、Absinthe、Plug.Router、ExUnit のような形の schema/spec/route/workflow 言語 — を quote/unquote、__using__、モジュール属性、@before_compile を用いて構築する際に本スキルを使用する。メタプログラミングを採用した時点でモデルが陥る誤ったデフォルトを修正する。すなわち、quote ブロック内にロジックを置く、unquote した式を再評価する、Macro.escape を忘れる、var! で衛生性に対抗する、宣言を蓄積せずにその場でコードを生成する、DSL をコンパイル時ではなく実行時に検証する、といった誤りである。マクロ/DSL コードの作成またはレビューに適用する。マクロを使うべきかどうかの判断には適用しない — その判断は staff-level-elixir と adversarial-elixir に属し、これらはプレーンな関数を優先すべきとする。
ユーザーがメールシーケンス、ドリップキャンペーン、自動化されたメールフロー、ライフサイクルメールプログラムを作成または最適化したいときに使用します。「email sequence」「drip campaign」「nurture sequence」「onboarding emails」「welcome sequence」「re-engagement emails」「email automation」「lifecycle emailsIAConomyDIUMaHCAMUaMaKLnaMentionChannel>LCCAanualChannel>HN」の言及でも使用します。アプリ内オンボーディングについては onboarding-cro を参照してください。
完全な fal.ai のイメージ・トゥ・イメージシステム。以下の場合にプロアクティブに有効化する:(1) FLUX のイメージ・トゥ・イメージ変換、(2) ControlNet(canny、depth、pose)、(3) マスクを使ったインペインティング、(4) アップスケーリング(ESRGAN、Clarity)、(5) 背景除去(BiRefNet、RemBG)、(6) 顔修復(GFPGAN、CodeFormer)、(7) IP-Adapter のスタイル転送、(8) strength パラメータの調整。提供するもの:変換エンドポイント、マスク形式、ControlNet の種類、アップスケーリングのオプション。適切な画像編集と拡張のワークフローを保証する。
FastMCP フレームワークで Python の MCP サーバーを構築し、ツール、リソース、プロンプトを LLM に公開する。ストレージバックエンド（memory/disk/Redis）、ミドルウェア、OAuth Proxy、OpenAPI 連携、FastMCP Cloud へのデプロイに対応。使用場面：MCP サーバーの作成、ツールやリソースの定義、OAuth 認証の実装、token/キャッシュ用ストレージバックエンドの設定、ログ/レート制限用ミドルウェアの追加、FastMCP Cloud へのデプロイ、またはモジュールレベルの server、ストレージ、lifespan、ミドルウェアの順序、循環インポート、OAuth エラーのトラブルシューティング。キーワード：FastMCP、MCP server Python、Model Context Protocol Python、fastmcp framework、mcp tools、mcp resources、mcp prompts、fastmcp storage、fastmcp memory storage、fastmcp disk storage、fastmcp redis、fastmcp dynamodb、fastmcp lifespan、fastmcp middleware、fastmcp oauth proxy、server composition mcp、fastmcp import、fastmcp mount、fastmcp cloud、fastmcp deployment、mcp authentication、fastmcp icons、openapi mcp、claude mcp server、fastmcp testing、storage misconfiguration、lifespan issues、middleware order、circular imports、module-level server、async await mcp
Flutter UI を TalkBack、VoiceOver、JAWS/NVDA、大きな文字、高コントラスト、モーションの低減に対応させます。Semantics、MergeSemantics、ExcludeSemantics、BlockSemantics、48×48 のタップ領域、アイコンのみのツールチップ、TextScaler、MediaQuery a11y *Of ゲッター、ソートキーとキーボードフォーカス、コントラスト、ガイドラインテストを扱います。ユーザーがアクセシビリティ、a11y、semantics、TalkBack、VoiceOver、スクリーンリーダー、タップ領域、ツールチップ、文字サイズ、高コントラスト、モーション低減に言及するか、/flutter-improving-accessibility を実行したときに使用します。
ウェブサイトテーマ向けの Odoo フロントエンド JavaScript パターン。publicWidget フレームワーク（editableMode 処理を含む完全なパターン）、Owl v1/v2 コンポーネントパターン、_t() 翻訳のベストプラクティス、Bootstrap 4 から 5 への移行、バージョン検出、重要な開発ルールを扱う。Odoo 14-19 に対応。 <example> Context: User wants to create a publicWidget user: "Create a publicWidget for my Odoo website" assistant: "I will create a publicWidget with editableMode handling and proper cleanup." <commentary>publicWidget creation.</commentary> </example> <example> Context: User asks about Owl components user: "How do I create an Owl component in Odoo 18?" assistant: "I will show the Owl v2 pattern with static template and props." <commentary>Owl component pattern.</commentary> </example> <example> Context: User needs help with translations user: "How do I translate JavaScript strings in Odoo?" assistant: "Use _t() at DEFINITION TIME for static labels, not runtime wrappers." <commentary>Translation best practices.</commentary> </example> <example> Context: User migrating Bootstrap classes user: "Convert Bootstrap 4 classes to Bootstrap 5 for Odoo 17" assistant: "Replace ml-* with ms-*, mr-* with me-*, text-left with text-start." <commentary>Bootstrap migration.</commentary> </example>
ゲームビルド用の CI/CD パイプラインを設定する際に呼び出します。自動テスト、ビルドパイプライン、Steam、itch.io、または Epic へのデプロイを扱います。トリガー：「CI」「CD」「パイプライン」「自動ビルド」「デプロイ」「Steam デプロイ」「itch.io butler」「GitHub Actions ゲーム」「ビルドの自動化」。一般的なコードレビューには使用せず（game-code-review を使用）、手動テストのガイダンスにも使用しません（game-qa-lead を使用）。AlterLab GameForge コレクションの一部です。
何がうまくいき、何がうまくいかなかったかを分析し、得られた教訓を抽出する構造化された事後レビューを実施します。git の履歴、マイルストーンデータ、振り返りメモを自動で取得します。「事後レビュー」「プロジェクトレビュー」「何を学んだか」「得られた教訓」がトリガーとなり、重要なマイルストーンやプロジェクトの完了時にも使用します。スプリント単位の振り返りには使用せず（game-retrospective を使用）、設計レビューにも使用しません（game-design-review を使用）。AlterLab GameForge コレクションの一部です。
中国の大学入学共通テスト（高考）の出題を手がけるベテラン専門家アシスタント。専門的な出題指導とレビューサービスを提供する。高考の問題作成、問題品質のレビュー、試験問題の構成分析、出題傾向の把握などの場面に適する。ドキュメントツールで解凍ファイルを抽出し、Web 検索で最新の出題傾向を把握し、分析ツールで問題品質と試験問題の構成を評価する。「一核四层四翼」評価体系、2025 年の出題傾向、問題形式の規範、採点基準、出題プロセスなど複数の側面を網羅し、高考の出題のベストプラクティスに準拠する。
ACMG/AMP 2015 および AMP/ASCO/CAP フレームワークを用いて生殖細胞系列および体細胞変異の分類を推論する。ユーザーが変異の分類、VCF アノテーションの解釈、VUS の判定、ACMG 基準の適用、ClinVar エビデンスの評価、gnomAD アレル頻度の評価、REVEL/CADD/SpliceAI スコアの解釈、PVS1 の適用可否の判断、報告前の遺伝子-疾患妥当性の評価を求めた場合に使用する。トリガーには "ACMG"、"variant classification"、"pathogenic"、"likely pathogenic"、"VUS"、"benign"、"ClinVar"、"gnomAD"、"REVEL"、"CADD"、"SpliceAI"、"PVS1"、"loss of function"、"nonsense variant"、"missense interpretation"、"splice variant"、"filtering allele frequency"、"ClinGen"、"somatic variant tier" が含まれる。
プロジェクトのデプロイプラットフォームのリンクを開く。ユーザーが「去部署」「部署平台」「准备部署」（go deploy / deploy platform / prepare to deploy）と言ったときにトリガーする——明示的に「リンクを開く」と言わなくても、デプロイコンソールやリリースプラットフォームへのアクセスが意図であればよい。このスキルは docs/deploy.md を読み込んでデプロイリンクを取得する。存在しない場合はプロジェクトのドキュメントをスキャンして設定を抽出・生成し、見つからなければユーザーに提供を促す。プロジェクトごとに複数のデプロイリンクに対応。
SaaS、AI、プロダクトレッド、セールスレッド、マーケティング、リテンション、アクティベーション、ポジショニング、ローンチ、創業者による営業、グロースの問題を、GTM ライフサイクル段階ごとに整理された出典追跡可能なガイダンスで診断する。創業者や運用担当者が、何を優先すべきか、製品をどうローンチまたは販売するか、非公開で出すかブランド／ペンネームで出すか、批判や営業への恐れにどう対処するか、PMF が存在するか、どの GTM モーションが適合するか、誰を採用するか、どの実験を実行するかを尋ねたときに使用。ユーザーが GTM 相談に入った後は、その相談内のすべてのフォローメッセージにも使用する——「继续」のような短い返信、反論、新しい事実、修正、別の選択肢を試すリクエストを含む——ユーザーが明示的に終了やスキルの使用停止を求めるまで。段階と問題でルーティングし、出典の来歴と証拠の限界を保持し、凝縮された実行可能な意思決定を出力する。
即時トリガー条件：ユーザーが「HAP でサイト構築」「HAP フロントエンドプロジェクト」「HAP をデータベースとして」「企業公式サイト」「公式サイト」「HAP で構築」「HAP でサイトを作る」「HAP サイト」「公式サイト構築」「フロントエンド・バックエンド分離」「コンテンツ管理システム」「HAP フロントエンド」「HAP 公式サイト」に言及したとき。HAP + フロントエンドプロジェクト構築の完全ガイドを提供し、HAP の管理画面設定、フロントエンドプロジェクト構成、API 連携、データレンダリングを含む。
Herdr ペイン内の別のコーディングエージェント（同じマシンまたは別のマシン）に問い合わせ、ループガード、深度制限 1、ファンアウト上限、すべての委任記録を備えた、認可済みの返信を正確に 1 件受け取ります。一方向の通知を送信し、エポックと継承で計画のリードを維持し、複数エージェントによる討論を主導して意思決定、最新動向の調査、ストレステスト、検証を行います（ラウンド、観点、レッドチーム、票と主張の集計、アイドル状態のペインまたは agentkit アカウントから構成するパネル）。ユーザーが Herdr、ピア、討論、パネル、複数エージェントによる調査、別のエージェント／ペイン／マシンに言及した場合、または実行中の計画が Herdr 経由でタスクを委任する場合に限り使用します。並行作業が役立つというだけでは使用しません。HERDR_ENV=1 と Herdr 公式の herdr スキルが必要です。
Huawei Cloud ソリューション運用のためのスキルです。エージェントが hcloud、Huawei Cloud SDK、Terraform、MaaS の機能を通じて Huawei Cloud リソースを調査・計画・運用・トラブルシューティング・検証できるようにします。ユーザーが Huawei Cloud リソースの照会や変更、認証と API の問題のトラブルシューティング、環境の評価、インフラの計画、コスト管理、運用結果の検証を行いたい場合に使用します。
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。