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 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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Remotion 動画に TikTok 風、カラオケ風、YouTube 風、またはミニマルな字幕を追加します。公式の remotion-captions フロー（whisper-webgpu、または GPU がない場合は @remotion/elevenlabs 経由の ElevenLabs Scribe）で単語単位の字幕を取得するか、parseSrt でユーザーの SRT を読み込みます。各クリップに公式字幕要素を 1 つ配置し、プラットフォームのセーフエリアに収まるスタイルプリセットを適用します。
このスキルは、既存またはレガシーの ADR、とくにインポートされたもの、LLM が生成したもの、古くなったもの、一度も自己批評されていないものを監査するために使用する。"review this ADR"、"critique this ADR"、"audit our decision log"、"is this ADR any good?"、"fix this old ADR"、"rewrite this legacy ADR"、"ADR cleanup"、"ADR quality sweep"、"tighten this ADR"、"score these ADRs"、"this ADR is too long" で積極的に起動する。提供するもの：行単位の ADR 批評、冗長表現/曖昧表現/逸脱の検出、行単位の承認ワークフロー。
異質なメンタルモデルを抱えた既存の Rust コードをレビューまたはリファクタリングするときに使用する技能——Java/C# 由来の OO/エンタープライズ的な儀式、ガベージコレクション的なオブジェクトグラフ、例外スタイルの制御フロー、借用チェッカーに移植された命令型ループなど。これは新規開発向けのイディオム助言に対する、対抗的でアーキテクチャレベルの相方であり、コードが裏切っているパラダイムを名指しし、それを畳み込む深いリファクタリングを処方する。単一実装の DI trait、Deref 継承、Manager/Service 構造体、反射的 builder、Rc<RefCell> の網、コンパイルが通るまで clone、bool/String 状態機械、センチネル戻り値、catch_unwind による try/catch、反射的 Box<dyn>、async 内のブロッキング呼び出し、投げっぱなしの spawn まで、層ごと削除することもある。すべてのルールは codex-rs の本番ワークスペース（openai/codex）に基づく——処方はこのコードベースが実際に行い、lint で強制している内容である。"make this Rust actually Rust"、"flatten this architecture"、または言語と格闘するコードの細かいレビューに当てはまる。
Python コマンドラインスクリプトにエージェントフレンドリーな --json NDJSON 出力を追加する、またはプロジェクト用に完全な cli_utils パッケージをスキャフォールドします。ユーザーがスクリプトを AI エージェント向けに機械可読にしたい、--json フラグを追加したい、print 文を構造化 JSON に変換したい、コマンドライン補助ライブラリを構築したい、エージェント向けのオープンソースコマンドラインパッケージを作成したい、構造化ログを追加したい、コマンドライン出力を機械可読にしたいときに本スキルを使用します。ユーザーが NDJSON、構造化されたコマンドライン出力、エージェントフレンドリーなコマンドライン、非対話型スクリプト、自動化向けの JSON I/O に言及したときにも使用します。
Alibaba Cloud Data Lake Formation（DLF）の Catalog、データベース、テーブルのメタデータリソースを照会する。DLF OpenAPI Python SDK による読み取り専用クエリを提供し、Catalog、データベース、テーブルの一覧表示と表示、およびその詳細情報と Schema 定義をサポートする。ユースケース：「利用可能な Catalog を一覧表示」「データベースを一覧表示」「テーブル Schema を表示」「テーブルを検索」「名前でテーブルを検索」「あいまい検索」「DLF メタデータを表示」「データレイクにはどのデータベースがあるか」「テーブルにはどのカラムがあるか」「名前に xxx を含むテーブルを探す」。このスキルは読み取り専用操作のみを含む — 作成、変更、削除の操作はない。
ユーザーが Alibaba Cloud（阿里云）のエージェントスキルを検索、発見、閲覧、または探したいときにこのスキルを使用します。トリガーには以下が含まれます：「find a skill for X」、「search alicloud skills」、「阿里云有什么 skill」、「搜索阿里云技能」、「有没有管理 ECS/RDS/OSS 的 skill」、「阿里云 skills 有哪些类目」、「帮我找一个 skill」、「browse alicloud skills」、「list alicloud skill categories」、「is there an alicloud skill that can...」、「what alicloud skills are available」、「XX Skill 的内容是什么」、「我想了解阿里云 XX Skill 具体做什么」、「帮我安装阿里云 Skill」、「阿里云 agent skill 市场」、「搜一下阿里云的 skill」。
このスキルは Alibaba Cloud Lindorm の作業に使用する：インスタンスのライフサイクルと構成、ネットワーキングとアクセス制御、モニタリング、パフォーマンス、ストレージ、接続診断、バックアップ、移行、権限（`CREATE USER` と `GRANT` による Lindorm SQL のユーザー管理を含む）、スロークエリ、SQL 開発、および検索、ベクトル、グラフ、AI、マルチモーダル、ナレッジベースのワークフロー。LindormTable、LindormTSDB、LindormSearch、Lindorm AI、HBase/AliHBase、lindormcli、Lindorm CLI、`aliyun lindorm` などの Lindorm 製品または CLI 用語、あるいは宽表引擎、时序引擎、搜索引擎、向量检索、图引擎、白名单、实例创建/扩缩容/释放に言及する中国語のリクエストでトリガーする。本スキルのリファレンスまたは Alibaba Cloud の公式ドキュメントを使用すること。一般的なトレーニング知識から Lindorm 固有の事実をでっち上げないこと。
質的アプローチと量的アプローチを組み合わせるための混合研究法のデザインと統合戦略。収束デザイン、説明的逐次デザイン、探索的逐次デザイン、埋め込み型、変革的、多段階デザインを計画するとき、マージ・接続・埋め込みによって多様なデータソースを統合するとき、ジョイントディスプレイやメタ推論を構築するとき、混合研究法特有の質基準を評価するときに使用する。Creswell & Plano Clark の枠組み、記法システム、統合用ソフトウェアツールを扱う。単一系統の質的コーディング（テーマ分析、グラウンデッドセオリー、飽和、コーダー間信頼性）には alterlab-qualitative-methods を、質問票/リッカート/尺度検証の仕組みには alterlab-survey-design を使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
画像、ウェブサイト、Figma ファイルを分析してそのデザインを抽出し、token システム、コンポーネント一覧、再構築メモを含む `design.md` を生成する。ユーザーが何らかの視覚的対象のデザインを理解、記録、再現、または監査したいときはいつでもこのスキルを使用する: スクリーンショット、URL、Figma リンク、Pinterest のリファレンス、モックアップ、競合サイト、コンポーネント、ダッシュボード、ランディングページ。「X からデザインシステムを抽出して」「Y のスタイルを記録して」「これを視覚的に分析して」「この画像を token に変換して」「このデザインの再現を手伝って」「このサイトはどのパレットを使っているの」「これはどう作られているの」と尋ねられたときにも使用する。単一の要素の場合も同様:「このナビゲーションバーをコピーして」「このイラストを再現して」「このグラフィックを再生成するためのプロンプトを出して」 — 要素モードでは焦点を絞った element.md を出力し、要素が視覚芸術の場合は token に基づく画像モデル用プロンプトも提供する。ユーザーが何らかの視覚的ソースを持ち込み、それをデザインのレベルで理解したい場合は、このスキルを有効にする。
Apple App Store 向け iOS アプリの提出前レビュー。Xcode プロジェクトをスキャンしてよくある拒否理由を検出する——プライバシー文字列の欠落、アイコンの問題、エンタイトルメントの不一致、プライバシーマニフェストの欠落、アカウント削除の要件、Sign in with Apple など。ユーザーが App Store に提出する前に iOS アプリを確認したいとき、App Store の拒否理由について尋ねるとき、Xcode プロジェクトの設定を検証したいとき、App Store レビュー、TestFlight 提出、アプリ承認について言及したときにこのスキルを使用する。ユーザーが Info.plist のプライバシーキー、PrivacyInfo.xcprivacy、App Store Connect に言及したとき、または「why was my app rejected」と尋ねたときにも使用する。ユーザーが Xcode/Swift プロジェクトの文脈で「check my app」「review my iOS project」と言っただけの場合でも、このスキルを使用する。
Chrome DevTools Protocol を使用して HarmonyOS ArkWeb アプリをデバッグする。Claude が次のことを行う必要がある場合に使用する：(1) ArkWeb デバッグセッションの開始、(2) hdc 経由で Chrome DevTools を HarmonyOS アプリに接続、(3) webview の要素、コンソール、ネットワークの検査、(4) Chrome DevTools MCP による ArkWeb アプリのテスト、(5) webview デバッグ問題のトラブルシューティング、(6) ポートフォワーディングとデバッグセッションの管理。プロジェクト構成、デバイス接続、デバッグソケットを自動検出する。ohos-app-build-debug スキルと連携し、完全なワークフローを構成する。
このスキルは、`assertExists`、`assertDoesNotExist`、`assertIsDisplayed`、`assertIsNotDisplayed`、`assertIsDeactivated`、`assertIsEnabled`、`assertIsOn`、`assertIsOff`、`assertIsSelected`、`assertIsFocused`、`assertTextEquals`、`assertTextContains`、`assertContentDescriptionEquals`、`assertValueEquals`、`assertRangeInfoEquals`、`assertHasClickAction`、および汎用の `assert(matcher)` エスケープハッチと `waitUntil` 述語用のブール値 `isDisplayed()` / `isNotDisplayed()` を使って、UI テストから Compose セマンティクスノードのプロパティを検証するために使用します。コレクション用の `assertCountEquals`、`assertAny`、`assertAll` もカバーします。Switch がオンか、Button が有効か、Text が期待どおりの文字列を表示しているか、ノードが表示されているのか単にコンポーズされただけなのかを検証したい場合、または `assertIsDisplayed` と `assertExists` の違いについて尋ねる場合に使用します。開発者が `SemanticsNodeInteraction` 上の `assert*` API に言及した場合は、このスキルを使用してください。
ヘルスケアおよびライフサイエンスのワークロード向けに AWS GenAI と ML のアーキテクチャを設計するための推論スキル。ユーザーが SageMaker と Bedrock の選択、医学文献に対する RAG システムの設計、臨床 NLP や医用画像推論のアーキテクチャ設計、AWS 上のゲノミクスや創薬パイプラインの計画、ML システムにおける HIPAA／PHI コンプライアンスへの対応、規制対象の臨床モデル向け MLOps の設計、HCLS ML ワークロードのコスト最適化を求める場合に使用。トリガーには "AWS architecture"、"SageMaker vs Bedrock"、"HIPAA ML"、"clinical RAG"、"medical imaging inference"、"genomics on AWS"、"PHI training"、"MLOps healthcare"、"Bedrock guardrails"、"HealthLake"、"HCLS cloud architecture"、"BAA compliance"、"SageMaker endpoint"、"Bedrock knowledge base"、"clinical NLP on AWS"、"FDA SaMD on AWS" が含まれる。
Azure に準拠したローカル開発のため、ローカルの SQL Server 構成を Azure SQL Database コンテナに移行します。プロジェクトが mcr.microsoft.com/mssql/server、mssql/server、sqlcmd と SA パスワードを使う Docker 構成、「Docker 上の SQL Server」や「ローカルの mssql コンテナ」、または mssql/server イメージを使う docker-compose を利用している場合に使用します。また、ユーザーが「ローカルで SQL Server」「Docker で mssql を実行」「ローカル SQL データベースを起動」「SQL Server を使ってテスト」と依頼し、実際には Azure SQL Database エンジン（EngineEdition 5）を必要としている場合にも使用します。SQL Server イメージを検出して Azure SQL Database コンテナに置き換え、実行時にイメージのアーキテクチャを選択できるようにし、SA ログインを維持します。SQL Server 固有の機能（SQL Agent、FILESTREAM、完全な Service Broker、サーバー間の分散トランザクション、Windows Auth）に注意を促し、接続文字列の接続先を master からプロビジョニング済みのユーザーデータベースに変更します。
SqlPackage を使用して、既存の Azure SQL Database または SQL Server のスキーマとデータをローカルの Azure SQL Database コンテナにインポートします。"import a bacpac"、"load my existing database locally"、"restore a dacpac into the container"、"bring my prod schema into the dev container"、"run my .bacpac/.dacpac against the local Azure SQL engine" を求められた場合や、既存データベースをプレビューコンテナへ移行する場合に使用します。まず master 上で対象データベースをプロビジョニングし、その後プロビジョニング済みのユーザーデータベースに対して SqlPackage /Action:Import を実行します。SqlPackage のフラグを手書きせずに "get my real database running in the container" を実現したいあらゆる要望に使用してください。
B2C Commerce インスタンス上の cartridge コードバージョンをデプロイ、ダウンロード、管理する。ユーザーが sandbox へ/から cartridge をアップロードまたはダウンロードする必要があるとき、コードバージョンを有効化または削除するとき、開発中にローカルファイルの変更を監視するとき、または cartridge の一部をデプロイするときは常にこのスキルを使用する。インスタンスへコードをプッシュするとき、インスタンスからコードをプルするとき、ライブリロード付きの開発ワークフローを設定するときにも使用する——ユーザーが「sandbox にコードをプッシュして」「コードをダウンロードして」「新しいバージョンをどう有効化するか」とだけ述べた場合でも。
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。