Skills

H

hub-planner

membranedev / application-skills

HUB Planner 連携。Organizations を管理する。ユーザーが HUB Planner のデータを扱いたいときに使用。

H

hunting-for-unusual-network-connections

mukul975 / anthropic-cybersecurity-skills

SIEM/EDR のネットワークテレメトリを照会し、異常な外向きトラフィック、稀な宛先、非標準ポート、エンドポイントからの不規則な接続頻度を調査することで、仮説駆動のコマンドアンドコントロール活動 (T1071) の脅威ハンティングを実行する。ビーコニング/C2 トラフィックのハンティング、脅威インテリジェンスが不審なインフラを指摘した後、または異常な接続でアラートが発報したときに使用する。

I

ib-create-consolidated-report

staskh / trading_skills

ディレクトリ内の IBRK 取引 CSV ファイルを 1 つのサマリーレポートに統合する。取引をシンボル、原資産、日付、ストライク、買い/売り、オープン/クローズでグループ化する。markdown と CSV の両方を出力する。

I

image-fetcher

interstellar-code / claud-skills

インターネットからさまざまな形式（JPG、PNG、GIF、WebP、BMP、SVG など）の画像を取得してダウンロードする。ユーザーが画像のダウンロード、URL からの画像取得、ウェブからの画像保存、ドキュメントやチャットへの埋め込み用画像の取得を依頼した場合に使用する。単一および一括ダウンロードに対応し、形式を自動検出する。

I

implement

eljun / claude-workflow-skills

承認済みのタスクドキュメントが既に存在し、ユーザーがコードまたはコンテンツの変更を実装したいときにこの skill を使用する。docs/task/*.md を読み、実装ステップに従い、TASKS.md を更新し、実装以降の承認済み自動チェーンを実行できる。

I

implementation-plan-best-practices

validkeys / sherpy

ドリフトを防ぐ実装計画の作成に関するベストプラクティスの教育ガイド。スタイルアンカー、タスクのサイズ設定、TDD 要件、肯定的な指示、ドリフトへの対処、品質ゲートを扱う。実装計画を作成・改善し、実績のあるパターンに従うことを確実にするときに使用。

I

import-tokens-figma

southleft / skills-for-figma

設計トークンをコードから Figma に variable としてプッシュする。DTCG / tokens.json / トークンオブジェクト → Figma variable コレクション、モード、値。ユーザーがトークンをコードから Figma へ同期したいときに使用する。トリガー:「import tokens into Figma」「create Figma variables from my tokens.json / DTCG / Tailwind config」「sync design tokens to Figma」「push tokens to Figma」。既存の variable を非破壊的にマッチングする（保存された id/key/name による）ため、再インポートは重複ではなく更新になる。どの Figma プランでも動作する。逆方向（Figma → コード）には export-tokens-figma を使用する。

I

incu-way-prepare-pr

incu-tech / incuway

このリポジトリで `git add`、`git commit`、`git push`、`gh pr create` を実行する唯一のスキル。ユーザーが明示的にコミット、プッシュ、PR の作成/準備を依頼した場合にのみ呼び出す（例: "commit this"、"commit progress"、"push this branch"、"prepare the PR"、"open the PR"）。他のどの incu-way スキルもこれを自動的に呼び出したり、これらの git コマンドを自ら実行したりしてはならない——ユーザーに提案することだけができる。

I

indexer-core

vechain / vechain-ai-skills

VeChain indexer-core ライブラリ——IndexerFactory、IndexerRunner、LogsIndexer と BlockIndexer のモード選択、ABI とビジネスイベント、ロールバックのセマンティクス、統合ガイダンス。

I

infra-ci-cd-github-actions

agents-inc / skills

GitHub Actions、パイプライン、デプロイ

I

inspect-security

venhdev / skills

ソースコードを監査し、脅威への露出、認証の欠陥、インジェクションの危険箇所、SSRF、並行処理の競合、セキュリティ上の負債を特定します

I

integrating-with-posthog-ai

posthog / posthog

フロントエンドから PostHog のプロダクト画面を PostHog AI エージェントに接続する。シーンやエンティティのコンテキストを付与する場合、エージェントを誘導する指示を注入する場合、エージェントがツールを呼び出したことに反応する場合、エージェントの編集を開いているフォームに反映する場合、スレッド内にプロダクトのツールカードを描画する場合に使用する。

I

interview-script

infrasity-labs / dev-gtm-claude-skills

ウォームアップ、核心的な探索、まとめのセクションを含む構造化されたユーザーインタビュー台本を作成する。ユーザーリサーチのインタビューを準備する際に、一貫性があり洞察に富む会話を確保するために使用する。

I

invoice-ninja

membranedev / application-skills

Invoice Ninja 連携。Organizations を管理する。ユーザーが Invoice Ninja のデータを扱いたいときに使用。

J

jamstack-storefront

finsilabs / awesome-ecommerce-skills

商品ページを静的 HTML としてプリレンダリングし、コマース API からライブデータを取得する、Next.js または Astro による超高速ストアフロントを構築する

J

javascript

alexander-danilenko / cortex-ai-skills

JS または Node を書く・レビューするときは常に、これらの主張の明確な JavaScript 規約を適用する：ESM 優先のパッケージング、Promise コンビネータの選択、失敗を握りつぶさないエラー処理、キャンセル用の AbortController、イベントループをブロックしないこと、依存関係より先にプラットフォーム API を検討すること。

J

jetson-video-pipeline

nvidia / skills

Jetson Video Codec SDK または PyNvVideoCodec のエンコード/デコード、トランスコード、セグメンテーション、コンテナデコード、AV1、または簡潔な受け入れワークフローを計画、実行、独立して検証するときに使用する。

J

jira

microsoft / hve-core

Jira REST API を介した検索、課題の更新、トランジション、コメント、フィールド検出、対話的な認証情報設定のための Jira 課題ワークフロー。Jira へのアクセスを設定する、JQL で検索する、課題を確認する、作業項目を作成または更新する、課題をステータス間で移動する、コメントを投稿する、課題作成に必要なフィールドを検出する必要がある場合に使用します。

J

jobs-to-be-done

infrasity-labs / dev-gtm-claude-skills

機能的、感情的、社会的な次元と成果への期待を伴うユーザーの Jobs-to-Be-Done をマッピングする。機能ではなくユーザーの動機を中心にプロダクトの意思決定を再構成する際に使用する。

J

joel-writing-style

joelhooks / joelclaw

joelclaw.com のコンテンツ向けの Joel のライティングボイスとスタイルガイド。joelclaw.com のブログ記事、エッセイ、書籍の章、散文コンテンツを執筆、編集、レビューするときに使用します。また 'write like Joel'、'match Joel's voice'、'draft a post'、'write content for the blog'、'review this for voice' と求められたときにも使用します。本スキルは 2012〜2026 年にわたる約 90,000 ワードの公開コンテンツから導かれた Joel 特有のライティングパターンをまとめたものです。マーケティング向けのコピーについては copy-editing と copywriting のスキルを併せて参照してください。

J

journey-map

infrasity-labs / dev-gtm-claude-skills

段階、タッチポイント、感情、ペインポイント、機会領域を含むエンドツーエンドのユーザージャーニーマップを作成する。製品、機能、サービスのユーザー体験全体をマッピングするときに使用する。

J

jupyter-notebook

davila7 / claude-code-templates

実験、探索、チュートリアル用の Jupyter notebook（`.ipynb`）の作成、ひな形作成、編集をユーザーが求めた場合に使用します。付属テンプレートを優先し、ヘルパースクリプト `new_notebook.py` を実行して、すぐに使える初期 notebook を生成してください。

K

Kanban Method

danhvb / my-ba-skills

フロー管理、可視化、継続的改善のための Kanban メソッドを習得します。

K

karpathy-guidelines

infrasity-labs / dev-gtm-claude-skills

よくある LLM のコーディングミスを減らすための行動指針。コードの作成、レビュー、リファクタリング時に、過度な複雑化を避け、必要最小限の変更を行い、前提を明確にし、検証可能な成功基準を定めるために使用します。

K

kegg-pathway-analysis

jaechang-hits / sciagent-skills

DEG 結果の KEGG パスウェイエンリッチメントのガイド。ORA と GSEA、必須の方向性分割、KEGG 生物種コード、オフラインフォールバックを備えた API 障害処理、条件間比較、結論先行の報告を扱います。clusterProfiler や gseapy でエンリッチメントを実行する際に参照してください。

K

keyboard-review

owl-listener / inclusive-design-skills

既存のインターフェースにおけるキーボードナビゲーションとフォーカス管理をレビューする。チェーン：keyboard-navigation、feedback-and-status。キーボードのアクセシビリティを特にテストまたはレビューするとき、リリース前、またはユーザーがキーボードの問題を報告したときに使用する。

K

kling-video-generator

wells1137 / kling-video-generator

Kling 3.0 Omni モデルを使用して、テキスト、画像、その他の動画から高品質な動画を生成する。テキストから動画、画像から動画、動画編集、動画参照、マルチショット生成、音声同期動画を扱う。

L

launch-campaign

indranilbanerjee / digital-marketing-pro

承認済みのマルチチャネルキャンペーンを開始します。ブロッカーを確認してから、順番に有効化します。「go live with the campaign」

L

learn

nykooi1 / vibe-wise

学習を優先する開発を開始または再開します。設計はあなたが主導し、Claude がフィードバックや概念の説明、追加質問を行い、合意したコードを記述します

L

legal-red-team

borghei / claude-skills

AI が生成した法務コンテンツに対する敵対的検証。法務文書のファクトチェック、引用の検証、ハルシネーションの検出、文書品質のスコアリング、配布可否の評価に使用します。

L

lenis-smooth-scroll

rheinmir / setup

ページ全体に Lenis（物理ベースのスムーズスクロール）を設定し、GSAP ScrollTrigger と正しく同期する（raf ループは共通の driver を使い、位相がずれず、タブに戻ったときにカクつかない）。ユーザーが「lenis」「smooth scroll」「apple 風の滑らかなスクロール」「physics-based scroll」と言ったとき、または /lenis-smooth-scroll のときに呼び出す。`skills/gsap-scrolltrigger-pin` とは異なる（あちらは特定の 1 セクションに対する pin + 横スクロール——本スキルと併用可能で、pin はスムーズスクロールの土台を代替できない）。また `skills/scroll-effects` とも異なる（vanilla で依存なし。本スキルは Lenis + GSAP に依存し、ページ全体のスムーズスクロールの土台であり、個別のエフェクトではない）。

L

linkfox-amazon-ads-entity

linkfox-ai / linkfox-skills

Amazon Ads エンティティ管理スキル。SP/SB/SD の 3 つのプロダクトラインにわたるエンティティの照会（list）と作成/変更（create/update）操作をカバーします。照会は Sponsored Products (SP) のキャンペーン/広告グループ/キーワード/除外キーワード/商品広告/ターゲティングの 6 つの list、Sponsored Brands (SB v4) のキャンペーン/広告グループ/広告の 3 つの list、Sponsored Display (SD v3) のキャンペーン/広告グループ/商品広告/ターゲティング/除外ターゲティング/クリエイティブの 6 つの list をカバーします。書き込み操作は全エンティティの create/update（入札調整、予算変更、ステータス変更、Budget Rules を含む）をカバーします。ユーザーが Amazon Ads 関連エンティティの照会、作成、変更、入札調整に言及したときにトリガーされます。本スキルは linkfox-amazon-ads-auth に依存します。Sponsored Television (ST) / Amazon DSP は未対応です。

L

logz-io

membranedev / application-skills

Logz.io 連携。データとレコードを管理し、ワークフローを自動化する。ユーザーが Logz.io のデータを扱いたいときに使用。

L

lyt-data-analysis

yyyyyzhao / lytskill

lyt シリーズの EC ビジネスデータ分析 skill。ユーザーが文字指標、画像/スクリーンショット、CSV/XLSX 表、PDF/レポート、競合データ、管理画面のエクスポートを提供した後に使用し、まずデータヘルスチェックと指標定義の検証を行い、その後 TikTok Shop、商品カード、ショート動画、ライブ配信、GMV Max、広告、コスト、利益、店舗運営の課題を分解する。振り返り、比較、課題発見、拡大/停止の意思決定、利益試算、レポート出力に適する。ゼロからの商品選定、既存商品の実現可能性検証、プラットフォームのトラフィックメカニズムの解説、曖昧な運営課題への追加質問の代替にはならない。 トリガー：/lyt-data-analysis、/データ分析、/データ振り返り、/運営振り返り、「データを見てほしい」「この表を分析して」「このスクリーンショット群を振り返って」

M

manychat

membranedev / application-skills

ManyChat 統合。組織を管理する。ユーザーが ManyChat のデータを操作したい場合に使用する。

M

marketing-master-io

membranedev / application-skills

Marketing Master IO 連携。Leads、Persons、Organizations、Deals、Projects、Activities などを管理する。ユーザーが Marketing Master IO のデータを扱いたいときに使用。

M

marketing-psychology

kimny1143 / claude-code-template

ユーザーが心理学の原理 mailing、メンタルモデル、 행동科学をマーケティングに適用したい場合に使用します。「心理学」「メンタルモデル」「認知バイアス」「説得」「行動科学」「人が買う理由」「意思決定」「消費者行動」といった言及enarjも同様です。このスキルは、マーケティングでの応用Xx organizes 70以上のメンタルモデルを提供します。

M

marketing-strategist

pablostanley / designteam-app

マーケティングキャンペーン、チャネル戦略、オーディエンスターゲティング、コンバージョン最適化を計画する。ローンチキャンペーン、成長プロジェクト、コンバージョン重視の業務で有効化する。

M

math-skill

wholiver / math.skill

AI アシスタント向けの包括的な数学的推論スキル——算術から研究レベルの問題まで、厳密なステップバイステップの推論、体系的な検証、透明性のある不確実性の扱いで対応する

M

matlab-write-performance-tests

matlab / matlab-agentic-toolkit

matlab.perftest.TestCase フレームワークを使用して MATLAB のパフォーマンステストを書く。MATLAB コードのパフォーマンステストの作成や追加、関数のベンチマーク、統計的な厳密さでの実行時間の測定、runperf の使用を求められたときに使用する。

M

memory

lidessen / rossovia

説明はまだありません

M

memory

lidessen / skills

セッションをまたぐナレッジの永続化を管理します。「remember」「recall」「what did we」「save this decision」「todo」、またはセッションの引き継ぎをきっかけに起動します。

M

migrate-frontend-forms

getsentry / sentry

フォームを旧来の JsonForm/FormModel システムから新しい TanStack ベースのフォームシステムへ移行するためのガイド。

M

miles-rl-training

kalarislabs / research-agent-skills

slime の本番対応フォークである miles を使ったエンタープライズ級 RL トレーニングのガイダンスを提供します。FP8/INT4 で大規模 MoE モデルをトレーニングする場合、学習と推論の整合が必要な場合、または最大スループットのために speculative RL が必要な場合に使用します。

M

millers-law

infrasity-labs / dev-gtm-claude-skills

ミラーの法則を適用する——情報を作業記憶の限界内に収めるため、約 4 個ずつのグループにチャンク化する。

M

miro-platform

miroapp / miro-ai

ビジュアルコラボレーションプラットフォームとしての Miro の包括ガイド。キャンバス機能、コンテンツタイプ、AI 機能、エンタープライズのユースケースを扱う。MCP ツールのドキュメントは miro プラグインのスキル（miro-mcp）を参照。

M

mitm-find-enumerable

instavm / security-skills

反復によってデータが漏洩する列挙可能なエンドポイントを見つける。ユーザーがデータスクレイピング、一括データアクセス、レコードの反復処理について尋ねたときに使用する。

M

mitm-find-idor

instavm / security-skills

キャプチャしたトラフィック内で IDOR（安全でない直接オブジェクト参照）脆弱性を見つける。ユーザーが認可の問題、連番 ID、他ユーザーのデータへのアクセスについて尋ねたときに使用する。

M

mitm-list-apis

instavm / security-skills

mitmproxy のトラフィックキャプチャからすべての API を一覧表示する。ユーザーが API やエンドポイントの確認を求めたとき、またはウェブサイトやアプリのキャプチャした HTTP トラフィックの概要を求めたときに使用する。

M

moai-lang-cpp

modu-ai / moai-adk

モダン C++（C++23/C++20）開発の専門。RAII、スマートポインタ、concepts、ranges、modules、CMake を扱う。高性能アプリ、ゲーム、システムソフトウェア、組み込みシステムの開発に使用。

M

moon

hyperb1iss / moonrepo-skill

ユーザーが「configure moon」「set up moonrepo」「create moon tasks」「run moon commands」「configure moon workspace」「add moon project」「moon ci setup」「moon docker」「moon query」「migrate to moon v2」を求めたり、moon.yml、.moon/workspace.yml、.moon/toolchains.yml、moon run、moon ci、または moonrepo 一般に言及した場合に、この skill を使用する。

M

multi-platform-format-adapter

archive-dot-com / creator-marketing-skills

1 つのマスタークリエイターブリーフを、TikTok、Instagram Reels、YouTube Shorts 向けのプラットフォーム別バージョンに、正しいスペック、セーフゾーン、プラットフォーム固有のガイダンスとともに適応させる。複数プラットフォーム向けにブリーフを変換するとき、キャンペーンブリーフを TikTok から Reels に適応させるとき、マスターブリーフからプラットフォーム別のコンテンツブリーフを作成するとき、異なるショートフォームプラットフォーム向けに動画スペックを調整するとき、1 つのブリーフから TikTok、Reels、Shorts のバージョンを作成するとき、クリエイターの成果物をプラットフォーム別に整形するとき、キャンペーンブリーフをプラットフォーム別バージョンに分割するとき、マルチプラットフォームのクリエイターキャンペーン向けにプラットフォーム適応型ブリーフを生成するときに、このスキルを使用する。マスターブリーフ自体の執筆については、content-brief-builder を参照。ブリーフ前のコンテンツコンセプトの生成については、creator-content-concept-generator を参照。提出されたコンテンツをブリーフに照らしてチェックするには、content-to-brief-compliance-checker を参照。

M

multithink

lilmgenius / paperthin

一つの成果物または質問についてすでに集められた独立したレビューを裁定し、引用された証拠だけに基づいて所見を分類します。賛同者の数は判断材料にせず、すべての原文を保持します。必要に応じて呼び出し元が1回の意見交換を実施し、異論のある引用のみを共有して、証拠による修正を記録できます。

M

muon-multiomics-singlecell

jaechang-hits / sciagent-skills

muon/MuData によるマルチモーダル単一細胞解析。RNA+ATAC の統合（10x Multiome）、CITE-seq（RNA+タンパク質）、その他のマルチオミクス。MuData は obs を共有するモダリティごとの AnnData を保持する。WNN 統合埋め込み、モダリティごとの前処理、MOFA 因子分析。単一モダリティの RNA には scanpy-scrna-seq を使用し、同一細胞の 2 つ以上のオミクスを組み合わせる場合は muon を使用する。

N

nano-banana-pro

feedtailor / ccskill-nanobanana

画像生成のためのスキル。Google Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）API を使用して高品質な画像を生成します。ロゴ、インフォグラフィック、イラスト、フォトリアルな画像などに対応します。

N

nansen-holder-quality

nansen-ai / nansen-cli

このトークンを保有しているのは優良ウォレットか、それとも個人投資家のノイズか？SM 保有者比率、ラベル別の資金フロー内訳、直近の買い手の質を確認します。

N

nansen-polymarket-trader

nansen-ai / nansen-cli

Polymarket のトレーダーは何に賭けているのか？アドレス別の取引、PnL の内訳、市場のコンテキストを確認できます。特定の Polymarket ウォレットの分析に使用します。

N

nansen-wallet-analysis

nansen-ai / nansen-cli

このウォレットの持ち主は誰で、何をしてきたのか？本人確認ラベル、残高、PnL の概要、最近の取引、無期限先物のポジション、取引相手。

N

naskah-id

nothinx / naskah-id

自然で標準的（EYD V、KBBI準拠）かつ誠実なインドネシア語の学術文書を執筆・編集します。SINTA 学術誌の記事、学会論文、学士論文、修士論文、博士論文、助成金申請書、論文、研究報告書、文献レビュー、要旨が対象です。背景の執筆、章の文章の整理、スペルチェック、硬い表現や翻訳調の文の編集、インドネシア語原稿の AI らしい文章パターンの除去を依頼された場合に使用します（インドネシア語の学術執筆、校正、EYD）。数値、結果、引用は変更せず、参考文献を捏造しません。AI 検出を回避するためのツールではありません。英語の原稿は対象外です。

N

neta-community

netaart / neta-skills

Neta API コミュニティスキル——インタラクティブなレコメンドフィードの閲覧、作品詳細の表示、いいねなどのコミュニティ上のインタラクション、そしてコミュニティの文脈でタグとキャラクターに基づくコンテンツ閲覧を行う。ユーザーが「みんなが何を遊んでいるか軽く見たい」「レコメンドフィードをスクロールしたい」「作品にインタラクションしたい」と思ったときにこのスキルを使用する。カテゴリ／キーワード単位の調査や複雑なレコメンドの絞り込みは担当しない（それらは neta-suggest が担当）。画像／動画／楽曲の直接生成も行わない（neta-creative が担当）。