Skills

C

cheminformatics

awslabs / hcls-agent-skills

RDKit を用いた低分子の物性計算、フィルタリング、類似性解析のためのケモインフォマティクスパイプライン。ユーザーが分子記述子の計算、Lipinski または Veber の規則による化合物のフィルタリング、PAINS の検出、フィンガープリント類似性の計算、マッチトモレキュラーペア解析の実行、ADMET 記述子の生成、SMILES の処理を求めたときに使用する。トリガーには "RDKit"、"molecular descriptors"、"Lipinski"、"rule of five"、"Veber"、"PAINS"、"pan-assay interference"、"Morgan fingerprint"、"Tanimoto"、"fingerprint similarity"、"matched molecular pair"、"MMP"、"mmpdb"、"ADMET"、"druglikeness"、"SMILES"、"cheminformatics"、"compound filtering"、"chemical similarity" が含まれる。

C

choosing-what-to-test

skydoves / android-testing-skills

このスキルを使用して、Google の 5 カテゴリの状態に関する語彙と `/training/testing/fundamentals/what-to-test` からの明示的な「テストすべきでないもの」リストを用いて、Android テストスイートでどの動作をカバーするかを選ぶ。画面上の状態、メモリ内に保持される状態（ViewModel）、永続化された状態（DB / DataStore / ファイル）、その他の状態（システムバー / システムサービス）、エラー / エッジケースを扱う。Google が逐語的に示す「避けるべきテスト」リスト（activity / fragment / service などのフレームワークのエントリポイントにビジネスロジックを持たせるべきではない）と、エッジケースを洗い出すチェックリストを含む。ユーザーが "what should I write tests for"、"should I unit-test this Activity"、"do I need a test for this util class"、"what edge cases am I missing"、"should I test the ViewModel or the Composable" を尋ねた場合に使用する。

C

claude-local-reset

ttfake92-lab / skills

macOS と Windows で Claude Desktop のローカル状態をバックアップしてリセットし、ネットワーク出口、DNS/WebRTC、プロキシ、中継設定を確認します。HTML の品質チェック報告書と、リンクで移動できる Claude のアカウント停止防止ガイドを自動作成します。使用前に作業範囲を確認してください。Claude のローカル利用痕跡を消去するのか、ネットワークのみを確認するのかを選びます。ガイドでは、初回利用者と過去に制限を受けたユーザーに、手動での準備（タイムゾーン、出口、TUN、ログイン前のセルフチェック、アカウントと支払い、日常利用、出発前チェックリスト）を案内し、skill を呼び出して品質を確認します。環境のみの確認も可能です。サーバーとの関連解除やアカウント停止の防止は保証しません。Linux や未確認のインストール方法には適用しないでください。

C

clay-enrichment-9step

cold-iq / coldiq-s-gtm-skills

市場投入向けClaude Codeスキル：137の営業トリガー、34のメールテンプレート、11のGTM施策、Clayデータ拡充ワークフロー

C

clim365

pnp / cli-microsoft365

Microsoft 365 の CLI（`m365`）を使い、コマンドラインから Microsoft 365 テナント、SharePoint、Entra ID、Teams、Outlook、Planner、Power Platform、Viva、Purview などを管理する。ユーザーが Microsoft 365 の管理、照会、設定、自動化を求めたときに有効化する——SharePoint のサイト／リスト／ページ、Entra のユーザー／グループ／アプリ、Teams のチャネル／メッセージ、Outlook のメール／カレンダー、Planner のタスク、Power Automate のフロー、Power Apps、Viva Engage/Connections、Purview のラベル、OneDrive、To Do、Microsoft Graph の拡張機能など。

C

cloudflare-deployment

autumnsgrove / lattice

wrangler コマンドラインまたは MCP サーバーを使用して Cloudflare Workers、Pages、KV、R2、D1 をデプロイおよび管理する。Cloudflare のサービス、サーバーレス関数、エッジデプロイを扱う場合に使用する。

8 つの中国 EC プラットフォーム（Taobao、Tmall、JD、PDD、1688、AliExpress、Douyin、XHS）で商品を検索します。ゼロコンフィグ — API キーは不要です。Shopme の統合商品データベースを利用しています。ユーザーが商品の検索、URL または ID による商品情報の取得、中国のサプライヤーの検索、価格の比較を求めた場合に使用します。

C

code-comments

basmilius / skills

コメントやドックブロックを含むコードを書く、編集する、レビューするときは、言語を問わず常に使用する。コメントが存在する価値を得るために通過すべきテスト、削除すべきコメント（コードの言い換え、ドックブロックの上に並ぶフィールドの列挙、複数ファイルにコピーされた定型文、説明対象の行からずれてしまったコメント）、4 行のコメントを理由を失わずに 1 行に削る方法、ドックブロックに書くべきものとシグネチャがすでに示しているものについて扱う。常に残すコメントも扱う。TODO、ライセンスヘッダー、セキュリティ境界、ワークアラウンド、外部仕様への参照である。コメント整理を求められたときだけでなく、あらゆるコード変更に適用する。

C

code-review

gabriel-lafrance / skills

出荷された diff について、品質と要求への適合をレビューする。品質チェックでは /taste と /architecture（シンプルに保つ、職務を分離する、正直な命名、サーバーを信頼する、型は真実を語る、および関連ルール）を使用し、到達可能なバグの正確性調査、さらにリネーム後に古くなったファイル名とシンボル名、親が混在したファイルのダンプ、新たな環境変数の同義語（`SITE_URL` がすでにあるのに `FRONTEND_URL`）のチェックを行う。Standards と Spec のタスクを並列実行し、証拠に裏付けられた指摘と、範囲を限定した修正パスを示す。ブランチ、PR、または親が所有するレビューに使用。ユーザーが呼び出す必要がある（自動ではない）。

C

code-review

motormetrics / motormetrics

セキュリティ脆弱性、パフォーマンス問題、コード品質をチェックする自動コードレビューを実行します。PR 作成前、複雑な変更のレビュー時、セキュリティ問題のチェック時、パフォーマンス問題の特定時に使用します。

C

code-review

s-hiraoku / synapse-a2a

正確性、可読性、セキュリティ、保守性に焦点を当てた構造化されたコードレビューを実施する。プルリクエストのレビュー、コード変更の評価、チームのレビュー基準の策定にこのスキルを使用する。

C

codeql-semgrep

itallstartedwithaidea / agent-skills

CodeQL と Semgrep は、本番グレードの静的解析をエージェントのワークフローに統合し、深い脆弱性検出、カスタムルールの作成、自動コードレビューの実施を可能にします。

C

codex-obsidian

mathruffian-dot / codex-lazy-packs

Codex が Obsidian に接続する。「Obsidian に接続」と言うと読み込まれる。

C

color-system

infrasity-labs / dev-gtm-claude-skills

パレット生成、セマンティックマッピング、アクセシビリティ準拠を備えた包括的なカラーシステムを構築する。

C

compress

owainlewis / blueprint

エージェント向けの指示を、動作、制約、明確さを保ったまま最小限の語数に圧縮する。

C

configuration-management

itallstartedwithaidea / agent-skills

Configuration Management は、Nacos の構成管理パターンに着想を得た、ホットリロード機能を備えた動的構成を実装する。

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C

content-analysis

liangdabiao / claude-data-analysis-ultra-main

従来の NLP と LLM 強化手法の両方を用いてテキストコンテンツを分析する。ソーシャルメディアの投稿、記事、レビュー、動画コンテンツなど多様なコンテンツ種別から感情、トピック、キーワード、インサイトを抽出する。テキスト分析、感情検出、トピックモデリング、コンテンツ最適化を行うときに使用する。

C

content-strategy

superamped / ai-marketing-skills

この技能を使い、コンテンツピラー、トピッククラスター、購買段階のキーワードマッピング、優先順位、編集カレンダーを含むコンテンツ戦略を作成または更新する。企業が何をなぜ公開すべきかを計画し、個々の記事を執筆する前に起動する。

C

content-writer

majesticlabs-dev / majestic-marketplace

新しい記事、ブログ記事、ガイドをゼロから書くときに使用する。文のバリエーション、可読性ガイドライン、フォーマットのベストプラクティスを含む、アウトライン優先のワークフロー。既存のコンテンツの編集には使用しない（copy-editor を使用）。

C

continuous-learning

itallstartedwithaidea / agent-skills

Continuous Learning により、エージェントは完了したセッションから成功パターンを自動的に抽出し、再利用可能なスキル、ルール、プロンプトの改善として体系化できます。

C

convex-performance-patterns

op0ai / claude-skills

非正規化、インデックス設計、N+1 クエリの回避、OCC（楽観的並行性制御）、ホットスポットの処理を含む Convex のパフォーマンス最適化ガイド。クエリパフォーマンスの最適化、データモデルの設計、高競合の書き込みの処理、OCC エラーのトラブルシューティングに使用する。パフォーマンス問題、インデックス最適化、非正規化パターン、並行性制御のタスクで発動する。

C

copilot-sdk

microsoft / skills

Copilot SDK を使って GitHub Copilot を活用したアプリケーションを構築します。Node.js/TypeScript、Python、Go、.NET で Copilot とのプログラム的な連携を作成するときに使用します。セッション管理、カスタムツール、ストリーミング、hooks、MCP サーバー、BYOK プロバイダー、セッションの永続化、カスタムエージェント、スキル、デプロイパターンを扱います。GitHub Copilot CLI のインストールと GitHub Copilot のサブスクリプションが必要です（BYOK を使用する場合を除く）。

ユーザーが既存のマーケティングコピーを編集、レビュー、改善したい場合に使用します。「このコピーを編集して」「コピーをレビューして」「コピーのフィードバック」「校正」「仕上げて」「もっと良くして」「コピーの一括見直しIAC Ozone ... など... " No, avoid garbage. ja: 「このコピーを編集して」「コピーをレビューして」「コピーのフィードバック」「校正」「仕上げて」「もっと良くして」「コピーの一括見直し」などの言及-keys ... ja: ユーザーが既存のマーケティングコピーを編集、レビュー、改善したい場合に使用します。「このコピーを編集して」「コピーをレビューして」「コピーのフィードバック」「校正」「仕上げて」「もっと良くして」「コピーの一括見直し」と言及された場合も使用します。このスキルは、複数の集中したパスを通じてマーケティングコピーを編集する体系的なアプローチを提供します。

コンバージョンとエンゲージメントを促進する、説得力のあるマーケティングコピーを作成

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C

create-video

dojocodinglabs / remotion-superpowers

テキストプロンプトから Studio のライブプレビューまで、ナレーション、音楽、効果音、ストック映像、モーショングラフィックスを含む動画制作パイプライン全体を提供し、依頼に応じて MP4 にレンダリングします。Remotion Superpowers の主力コマンドです。

C

crewai-multi-agent

kalarislabs / research-agent-skills

自律型 AI の協調のためのマルチエージェントオーケストレーションフレームワーク。複雑なタスクに協力して取り組む専門エージェントのチームや、メモリーを備えた役割ベースのエージェント連携を構築する場合、または順次／階層実行が必要な本番ワークフローで使用します。LangChain 依存なしで、軽量かつ高速に実行できます

C

critique-visual-hierarchy

infrasity-labs / dev-gtm-claude-skills

画面のビジュアルヒエラルキーを批評する — 入口点、視線の流れ、ウェイトの配分、強調。

C

cs-onboard

borghei / claude-skills

創業者インタビューによる構造化された経営層のオンボーディング。会社のコンテキストを、すべてのアドバイザリー系スキルが使用する永続ファイルに取り込む。アドバイザリーのコンテキストを設定するとき、古くなったコンテキストを更新するとき、新しい役員をオンボーディングするときに使用する。

C

culture-architect

borghei / claude-skills

企業文化を壁のポスターではなく運用上の行動として構築・測定・進化させる。企業バリューの構築、文化の健全性の評価、儀式の設計、カルチャーコードの作成、文化の衝突への対応時に使用。

C

curate

athola / claude-night-market

gauntlet ナレッジベースに開発者が記述した注釈を追加する。コードからは見えない暗黙知や根拠を記録するときに使用する。

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C

cypress

partme-ai / full-stack-skills

コマンド、アサーション、コンポーネントテスト、CI/CD 統合、ベストプラクティスを含む Cypress のエンドツーエンドテストの包括的なガイダンスを提供する。ユーザーが Cypress について尋ねる場合、E2E テストやコンポーネントテストを書く必要がある場合、またはテスト用に Cypress を設定する場合に使用する。

D

daily

ballred / obsidian-claude-pkm

デイリーノートを作成し、朝・昼・夜のルーティンを管理する。日々の計画、タスクのレビュー、1 日の終わりの振り返りを構成する。日々の生産性ルーティンに、または今日のノートの作成を求められたときに使用。

D

daily-papers-review

huangkiki / dailypaper-skills

取得済みの論文をレビューし、根拠に基づく推薦と読む優先順位を作成します。英語のトリガー：「review fetched papers」「generate paper recommendations」。これはパイプラインの第2段階です。论文点评（3段階パイプラインの第2段階）。拡充済みの論文データを読み、ノートライブラリをスキャンし、評価を含む推薦コメントを作成して、推薦ファイルを Obsidian に保存し、history を更新します。git の自動化は既定で無効です。トリガー：「论文点评」「跑一下论文点评」。

D

data-export

claude-dev-suite / claude-dev-suite

CSV、Excel（XLSX）、JSON へのデータエクスポート。ExcelJS、SheetJS（xlsx）、Papa Parse、Apache POI（Java）、openpyxl（Python）。大規模データセット向けのストリーミングエクスポート。使用タイミング：ユーザーが "export CSV"、"export Excel"、"XLSX generation"、"download spreadsheet"、"ExcelJS"、"SheetJS"、"Papa Parse"、"data export" に言及したとき。使用しない場合：PDF 生成——`pdf-generation` を使用；ファイルのアップロード／ダウンロード——`file-upload`/`cloud-storage` を使用

D

data-pipelines

kylelundstedt / dotfiles

本スキルはデータパイプラインの作業に使用する — DuckDB を中心としたスタックによる取り込み、変換、分析、notebooks、探索。

D

data-protection

wshaddix / dotnet-skills

Web アプリケーションにおける暗号化、キー管理、安全なデータ処理のための ASP.NET Core Data Protection API パターン。保存時または転送中の機密データを保護するとき、ASP.NET Core アプリケーションで暗号化キーを管理するとき、安全なトークン生成と検証を実装するときに使用。

D

data-validation

majesticlabs-dev / majestic-marketplace

データ検証のパターンとパイプラインの補助ツール。カスタム検証関数、スキーマ進化、テストアサーション。

D

database-design

revitalb-port / skills-registry-demo

テーブル、リレーション、インデックス、制約、ORM のセットアップなど、データベーススキーマを設計します。リレーショナル設計、正規化、一般的なパターンを扱います。

D

database-query-and-export

besoeasy / trackstr

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D

databricks-ai-runtime

databricks / databricks-agent-skills

Databricks AI Runtime は、Databricks serverless compute 上で GPU トレーニングのワークロードを送信・管理するための `databricks air` コマンドラインコマンドです。`databricks air` ワークロード YAML の作成と送信、ハイパーパラメーターやシークレットの受け渡し、実行状態の確認、実行の一覧表示・キャンセル、ログのストリーミングと進捗の監視、カスタム Docker イメージの設定、環境設定に使用します。

D

db-normalization

hainrixz / claude-db

リレーショナルスキーマの正規化を監査する——1NF から 3NF の違反、繰り返しグループと列内 CSV、部分関数従属と推移関数従属、そして早すぎる、または無秩序な非正規化という逆の罠。モジュール M1。Design & Integrity スコア（Modelado カテゴリ）に反映される。

D

ddd-bounded-context

yonatankarp / software-design-skills

モデル境界を定義または監査する場合に使用します。「bounded context」「X と Y の境界はどこか」「このモデルが混乱してきた」「サービスは一つにすべきか二つにすべきか」「同じ言葉が場所によって異なる意味を持つ」などが該当します。bounded context とは何か、何ではないか、境界を設けるべき兆候を定義します。境界間の関係には ddd-context-mapping と組み合わせて使用します。

D

ddd-microservices

partme-ai / full-stack-skills

マイクロサービスにおける DDD の包括的なガイダンスを提供する。境界づけられたコンテキスト、サービス境界、イベント駆動アーキテクチャ、マイクロサービス パターンを含む。使用場面：ユーザーが DDD マイクロサービスについて尋ねたとき、DDD でマイクロサービスを設計する必要があるとき、またはマイクロサービス アーキテクチャを実装するとき。

D

ddd-refactor

yonatankarp / software-design-skills

既存コードを DDD に沿う形へ変えたい場合に使用します。「集約を使う形にリファクタリング」「このプリミティブから値オブジェクトを抽出」「この巨大な集約を分割」「このドメインモデルの貧血状態を改善」「ここに境界づけられたコンテキストの境界を導入」などが対象です。リファクタリングの手順を整理し、目標の形を説明するパターンスキルを案内します。コードレビューには使用せず（ddd-review に振り分け）、初期設計にも使用しないでください（ddd-design に振り分け）。

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D

debug-like-expert

scientiacapital / skills

複雑な問題のための深い分析を行うデバッグモード。証拠収集、仮説検証、厳密な確認を伴う体系的な調査プロトコルを有効にする。使用場面：標準的なトラブルシューティングが失敗したとき、体系的な根本原因分析が必要なとき、複雑なバグ、原因不明のエラー。

D

deep-codebase-audit

kambleakash0 / agent-skills

コードベースの中に深化の余地を見つけ、アーキテクチャ上の摩擦を明らかにし、浅いモジュールを深いモジュールに変えるリファクタリングを提案する。ユーザーがアーキテクチャを改善したい、コードベースをテストしやすくしたい、密結合したモジュールを統合したい、AI エージェントがより安全に把握・変更できるようにしたい場合に使用する。

D

deploying-on-gcp

ancoleman / ai-design-components

Google Cloud Platform (GCP) のサービスを使用してアプリケーションを実装する。GCP インフラストラクチャ上での構築、コンピューティング/ストレージ/データベースサービスの選定、データ分析パイプラインの設計、ML ワークフローの実装、または BigQuery、Cloud Run、GKE、Vertex AI その他の GCP サービスによるクラウドネイティブアプリケーションの設計に使用。

D

design-critique

infrasity-labs / dev-gtm-claude-skills

明確なフィードバックのフレームワークと実用的な成果を伴う、構造化されたデザインクリティークをファシリテートする。

D

design-cutile-dsl-kernel

pepperu96 / hyper-mla

cuTile Python DSL kernel の実装パターン、CtKernel ランタイムラッパー、適合性ゲート、cuTile 固有の落とし穴。使用場面：(1) cuTile Python DSL kernel バージョンの作成または変更、(2) cuTile が公開する制御範囲に収まる最適化の実装、(3) cuTile が依然として適切な DSL かどうかの判断、(4) cuTile 固有のランタイムパターンのレビュー。共有の命名、バージョン管理、ワークフローのため常に /design-kernel も読み込むこと。

D

design-flow

owl-listener / inclusive-design-skills

最初からインクルーシブな入力・出力オプションを備えたインタラクションフローを設計する。連携：multi-modal-input、keyboard-navigation、touch-target-design、feedback-and-status。新機能、フロー、インターフェースを設計し、最初からインクルーシブなインタラクションを組み込みたいときに使用する。

D

design-impact-reporting

infrasity-labs / dev-gtm-claude-skills

ステークホルダーに響く言葉で、デザインがビジネスとユーザーの成果にどう貢献するかを伝える。

D

design-kernel

pepperu96 / hyper-mla

サポートされているすべての言語と DSL に共通する kernel 設計ワークフロー。言語選択テーブル、命名規則、バージョン管理ルール、KernelPlan 構造、コンポジションパターン、クローンワークフロー、実装ワークフロー、devlog テンプレート、設計者向け出力契約を提供する。使用場面：(1) どの言語固有の kernel 設計スキルを読み込むかの選択、(2) 実装予定の言語がまだ確定していない、(3) DSL を選ぶ前に命名やバージョン管理の指針が必要、(4) DSL に関係なく kernel を実装している、(5) kernel 設計スキルに言及するドキュメントを更新している。

D

design-review-process

infrasity-labs / dev-gtm-claude-skills

基準、チェックリスト、承認ワークフローを備えたデザインレビューのゲートを確立する。

D

design-sprint-plan

infrasity-labs / dev-gtm-claude-skills

課題のフレーミングからプロトタイプのテストまで、デザインスプリントを計画しファシリテートする。

D

design-system-adoption

infrasity-labs / dev-gtm-claude-skills

チーム全体でデザインシステムの利用を促進するための導入戦略と資料を作成する。