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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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アトミックデザイン手法を用いて協働でデザインシステムを作成する。構造化された 7 段階のプロセス（哲学、トークン、原子、分子、有機体、テンプレート、組み立て）に従う。哲学のトレーサビリティ、命名されたデザイントークン、完全なコンポーネント階層を含む仕様成果物を生成する。デザインシステムの作成、ビジュアル言語の定義、UI トークン（色、タイポグラフィ、余白）の規定、コンポーネントカタログの構築、実装前のコンポーネントアーキテクチャの計画時に使用する。トリガー："create a design system"、"define design tokens"、"component library spec"、"visual language"、"atoms and molecules"、"style guide"、"UI philosophy"、"component hierarchy"。対象外：コードでのコンポーネント実装（atomic-design を使用）、フレームワークの選定（architecture-decisions を使用）。
DO Framework 向けにプロジェクトを初期化します。プロジェクトを分析し、インストール済みのスキルと MCP サーバーを一覧化して不足分を報告し、フレームワークのローカルコンテキストファイル `.do/context.md`（概要、規約、コマンド、スキル、MCP）を作成します。既存のプロジェクト指示ファイル（CLAUDE.md、AGENTS.md、.github/copilot-instructions.md、.cursor rules）は決して編集しません。存在しない場合は、プロジェクトの内容のみを記載したファイル（フレームワーク、スキル、MCP への言及なし）の作成を提案します。オーケストレーション Agent とコマンドをインストールします。引数：「agents」（Agent／コマンドのみインストール）、「refresh」（スキル／MCP のみ再検出）。Agent 支援環境の初期化や設定に使用します。PRD、実装、レビュー、QA には使用しません。
体系的なドキュメント監査とメンテナンス。ドキュメントが古い、欠落している、整理されていない可能性がある場合——機能開発後、リファクタリング後、依存関係のアップグレード後、または定期的なヘルスチェックとして使用する skill。docs/ と manual/ のフォルダ構造を規定し、haiku サブエージェントにコードベース/ドキュメントのスキャンをディスパッチし、ドキュメント作成を専門エージェント（reference-builder、technical-writer、learning-guide）にルーティングし、docs-architect を品質ゲートとする。
Elastic Stack のドキュメントリリースを調整する：バージョンを分類し、8.x と 9.x の PR を振り分け、elastic/dev のトラッキング issue を編集し、同日 GA の置き換えを処理し、Slack #docs のリマインダーを起草し、docs-internal-workflows のデプロイを監視する。ユーザーが "how's my release"、"how's my release doing" と言う場合や、リリース状況を尋ねる場合に使用。ドキュメントリリースの調整、コーディネーター PR の作成、elastic/dev issue の編集、リリースリマインダーの起草、assembler.yml、versions.yml、conf.yaml の作業を行う場合にも使用。
Next.js App Router アプリ内で PostgreSQL に対して Drizzle ORM を使う。クライアントの構築（HMR をまたぐ globalThis シングルトン、サーバーレスのプールサイズ、PgBouncer/Supavisor 背後での `prepare:false`、インタラクティブトランザクションが必要な場合のドライバ選択、`server-only`）、Next.js 16 Cache Components における Server Components での読み取り（`unstable_cache` に取って代わる `use cache` と `revalidate`/`dynamic` のセグメント設定、Suspense 境界、React `cache()` による重複排除）、Server Actions（action 内での認可、`updateTag` と `revalidateTag`、`after()`）、Postgres スキーマ型（timestamptz、identity と serial、jsonb、numeric-as-string、bigint モード）、drizzle-kit マイグレーション（generate と push、マイグレータ外での CONCURRENTLY、NOT VALID 制約、リネームのプロンプト）、トランザクションとプール接続、Postgres クエリの落とし穴（keyset ページネーション、count のコスト、ドライバ依存の `db.execute()` の形、NOT IN の null、プリペアドステートメント）。Next.js で Drizzle + Postgres のコードを書くまたはレビューする際に使用する。
HCLS におけるドラッグリポジショニング戦略の推論 — ターゲットベースとフェノタイプベースのアプローチの選択、作用機序の重複の評価、薬剤-遺伝子相互作用データベースへの問い合わせ、臨床的なトランスレータビリティの評価、エビデンスの強さによる候補のランク付け。ユーザーが薬剤のリポジショニング、新規適応症に対する承認薬の探索、リポジショニング候補の評価、DGIdb や OpenTargets への問い合わせ、薬剤-標的相互作用の評価、リポジショニング研究の設計、リポジショニングエビデンスのランク付け、候補のトランスレータビリティの評価を求める場合に使用。トリガーには "drug repurposing"、"repurpose"、"repositioning"、"new indication"、"off-label use"、"target-based repurposing"、"phenotype-based repurposing"、"CMap"、"L1000"、"DGIdb"、"OpenTargets"、"DrugBank"、"ChEMBL"、"mechanism of action overlap"、"drug-gene interaction"、"translatability"、"existing safety data"、"repurposing evidence hierarchy" が含まれる。
読者優先の階層、種類別にマッピングした YAML メタデータ、バイリンガルの行アラインメント、要約・目次のナビゲーション、ユーザーから開発者への段階的な詳細、実行済み操作のファクトチェック、リポジトリ検証を用いて、DeepSeek Harness の Markdown ドキュメント、パッケージ README、ドキュメントサイトを作成、再構成、レビュー、監査、移行する。新規または改訂された DSH ドキュメント、ドキュメントツリーの構成、ドキュメント品質の監査と予算、Web サイトページの公開、バイリンガルドキュメント構造の変更に使用する。
Electrobun デスクトップアプリのパッケージング、コード署名、ノータリゼーション、配布。このスキルは、本番バンドルのビルド、インストーラーと配布パッケージの作成、Windows と macOS のコード署名、Gatekeeper 向けの Apple ノータリゼーション、自動アップデーターの実装、デルタ更新、更新サーバー、クロスプラットフォームビルドプロセス、CI/CD 統合、アプリアイコンとリソース、バージョン管理、リリースワークフロー、Windows SmartScreen の要件、macOS DMG の作成、Linux パッケージ形式（deb、rpm、AppImage）、配布のベストプラクティスを扱う。アプリを本番向けに準備するとき、自動更新を実装するとき、コード署名証明書を設定するとき、配布の問題をトラブルシューティングするとき、インストーラーを作成するとき、更新サーバーを設定するとき、複数プラットフォーム向けにビルドするとき、または新バージョンをリリースするときに使用する。トリガーには "build"、"package"、"distribute"、"code sign"、"notarize"、"installer"、"auto-update"、"release"、"production build"、"DMG"、"updater"、"delta update"、"certificate" が含まれる。
Musk の固定順序に従って、要件や継続中のコミットメント（計画、仕様、バックログ、プロセス、ルールセット、または個人の目標、プロジェクト、副業）を問い直します。要件をより適切にし、項目やプロセスを削除し、簡素化または最適化し、サイクルタイムを短縮し、自動化します。最初に目標を示し、各項目の出典、得られるもの、依存関係、再追加のコストを明記します。削除や延期を提案して承認を待ち、外部から義務付けられた制約には決して手を加えません。計画を記載どおりに実行しようとしている場合や、目標、コミットメント、副業が同じ時間を取り合っている場合に使用します。
Facebook Page の投稿を計画、下書き、監査、公開する。ユーザーが短く印象的な Page 投稿や長めのストーリー投稿を書きたい、下書きから AI っぽさを取り除きたい、シェアの多い Page 投稿からフックを逆算したい、自分の Page のコメントへの返信を下書きしたい、1 週間分の Facebook Page コンテンツを計画したい場合に使用する。Page 投稿は Publora API 経由で公開される。ユーザーがメモや Facebook Page 投稿の URL を提供し、スキルが下書きし、ユーザーが承認してから公開する。
ユーザーの Binance Agentic Wallet を使って BNB Smart Chain 上で Feast エージェントを実行し、Feast リーグに参加させます。まずプロンプトモードを使用します。ユーザーが戦略プロンプトを作成し、あなたはユーザー自身のエージェントとしてそれに従って取引します。FL データ（BNB 内のコイン、板、リーグ、メモ）を読み取り、FL buy、FL sell、FL note で操作します。ランタイムはデフォルトで 5 分ごとにあなたに確認し、オフにしない限り、安定したフロアキーパーが支援します。また、一文を 6 種類のプリセット（sniper、momentum、copy、launch-and-run、DCA、steady）のいずれかに変換するか、ウォームアップティアでユーザー独自のスクリプトを監査して実行します。エージェントが無効にできない厳格な制限が常に適用され、稼働額の上限は 0.15 BNB です。1 つのコマンドでリーグに参加し、エージェントを実行します（FL enter：ウォレットの Binance Agent ID、署名済みメッセージ 1 件、コイン不要、任意のミーム）。エージェントに Feast コインの購入、売却、発行をさせたい場合、取引戦略やプロンプトを作成・共有する場合、Feast リーグや参加について言及する場合、または Feast エージェントの開始、停止、変更、確認を求める場合に使用します。
PyAV（Python FFmpeg バインディング）の完全な統合ガイド。以下で積極的に有効化：(1) Ubuntu/Windows/macOS での PyAV のインストール、(2) カスタム FFmpeg に対する PyAV のビルド、(3) FFmpeg 7.0/8.0+ の互換性、(4) av.open() による映像/音声のデコード、(5) VideoFrame/AudioFrame と NumPy の変換、(6) フィルターグラフの処理、(7) H.264/H.265/AV1 による映像エンコード、(8) シークとキーフレーム抽出、(9) PyAV による RTSP/ネットワークストリーミング、(10) メモリ管理とスレッドセーフティ、(11) FFmpegError によるエラー処理、(12) 字幕抽出、(13) コンテナ操作とリマックス、(14) パフォーマンス最適化とスレッディング。提供：完全な PyAV API パターン、すべての Ubuntu バージョン向けインストールガイド、FFmpeg 8.0+ 互換性マトリクス、型安全な例、メモリ管理のベストプラクティス、フィルターグラフの例、エンコード/デコードパターン。
Field Service Mobile 上の Einstein Pre-Work Brief の決定論的な部分を対象 org にデプロイする — プロンプトテンプレート、Lightning Data Service、ライセンスと権限セット、Work Order レイアウトのフィールド、スケジュールされたテスト Work Order。ユーザーが Field Service Mobile 上の Einstein Pre-Work Brief のデプロイ、セットアップ、有効化、設定を求めた場合にこのスキルを使用。
GDC の伝統に根ざしたゲーム開発のポストモーテムを実施する。次の場合に起動する："retrospective"、"retro"、"post-mortem"、"lessons learned"、"what went right"、"what went wrong"、"kill list review"。設計ドキュメントのレビュー（game-design-review を使用）やプレイテスト（game-playtest を使用）には起動しない。AlterLab GameForge コレクションの一部。
Git リポジトリのバージョンをリリースする際に使用する — タグ付け、リリースブランチの main へのマージ、競合の解決、リリースブランチ間の変更の同期。タグ命名の曖昧さ（v プレフィックス vs 素の番号）、不明な main ブランチ（master/main/develop）、fast-forward のみのマージ方法（cherry-pick 戦略を強制）、保護ブランチのルール、リリースをまたぐハッシュ依存の同期、MR/PR の追加ファイルのクリーンアップを扱う。単一リポジトリまたはマルチリポジトリに対応。トリガー — 「发版」「打tag」「发布版本」「版本发布」「release流程」「git-release」「multi-repo release」「release同步到另一个release」/ release a version、tag and merge、finish release branch。
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。