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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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分子解析と仮想スクリーニングのためのケモインフォマティクスツールキット: SMILES/SDF のパース、記述子（MW、LogP、TPSA）、フィンガープリント（Morgan/ECFP、MACCS）、Tanimoto 類似度、SMARTS による部分構造フィルタリング、Lipinski のドラッグライクネス、反応列挙、2D/3D 座標。よりシンプルな API には datamol を使用し、細かいサニタイズ、カスタムフィンガープリント、SMARTS/反応の制御には RDKit を使用する。
指定された変更またはファイル一覧のコードを、リポジトリに既にある規約に合わせて修正します。プロジェクト独自のツールチェーンで、設定済みのフォーマッターとリンターを修正モードで実行し、その後、ツールで判断できない命名、インポート順、ファイル構成、エラー処理のスタイルを、近隣ファイルの主流パターンに合わせて手作業で修正します。動作は維持し、リポジトリに競合する規約が二つある場合は件数を示して確認します。「コードベースに合わせる」、フォーマッターやリンターの設定、命名の統一、レビュー中の変更のスタイル調整に使います。ユーザーが指定した変更またはファイル内だけで動作します。
TypeScript で React 19 アプリケーションを構築します。Actions、Activity、use() hook、React Compiler、ref-as-prop、useEffectEvent、および厳格な TypeScript パターンを扱います。コンポーネントの作成、状態管理、props の型付け、イベント処理、hooks の使用、React 19 の機能の利用時に使用します。react、typescript、tsx、component types、hook types、react 19、react compiler、actions、use hook、useEffectEvent、activity、import defer でトリガーします。
ウォレットが Realbond でローンチを作成する場合（税率 1% のトークン。すべてのウォレットに開放）、Agent ID 保有者がウェブサイト署名済みの binding.json を使って X アカウントを紐付ける場合、bonding curve 上のローンチを購入（Agent ID と X の紐付けが必要）または売却する場合、税金を処理する場合、トークンで支払われる税トークンの配当を請求する場合、BSC 上で紐付けやポジションを確認する場合に使用します。すべての取引は Binance Agentic Wallet（`baw contract-call`）経由で実行し、実行前に人間の確認を行います。
スクリプト、ナレーション、字幕、製品仕様、参考動画、UI 録画、図、抽象的な概念から、洗練されたコード駆動の Remotion モーション解説動画を作成する。製品ローンチ、AI デモ、UI インタラクション、アルゴリズム、科学原理、電気システム、データフロー、アーキテクチャ、チャート、方程式、および React、SVG、Canvas、WebGL、Three.js で最もよく表現できる概念に使用する。連続的な空間ロジック、目に見える因果関係、正確なインタラクション状態、編集可能なパラメーター、決定論的レンダリング、エビデンスに基づくビジュアル QA を優先する。
完成したデータモデル文書（永続化/ドメインモデル——エンティティ、キー、関係、インデックス、正規化、ライフサイクル）をレビュー/評価し、エンジニアが schema を正しく構築してクエリできるかを判断するときに使用——作成ではなく受け入れゲート。単一の情報源に基づく 9 条件の完全性 + クエリ可能性の基準で評価する: エンティティに型 + キーがある（api-spec DTO ではなく保存形態）; 関係にカーディナリティ + 参照ルール（on-delete / embed-vs-reference）がある; すべてのインデックスがアクセスパターンにたどれる; 正規化 + パラダイム選択 + トレードオフ; ライフサイクル + マイグレーション; 図 ⇄ テーブルが同期している; プライバシー/スケール; api-spec との単方向性 + 出荷済み schema との整合性; 修正は差分スコープ。パラダイムを意識する（リレーショナル/ドキュメント/グラフ/ワイドカラム/キーバリュー——リレーショナルへの反射的な当てはめはしない）。出力は厳密に `VERDICT: approve|revise` のみ——基準を満たすモデルは approve、名指しされたギャップがある場合は revise。作成、api-spec/feature-spec、一般的な設計文書には使用しない（design-review を使用）。
CMS-HCC リスク調整の計算とコーディングギャップの特定のためのパイプラインスキル。ユーザーが ICD-10 から HCC へのクロスウォークの適用、RAF スコアの計算、疾患階層のプログラムによる解決、Rx やラボのプロキシからのコーディングギャップの特定、メンバーレベルのリスクスコアの予測、リスク調整データパイプラインの構築、HCC 係数の計算、階層解決コードの実行、メンバーリスクスコアレポートの生成を求める場合に使用。トリガーには "calculate RAF score"、"ICD-10 to HCC crosswalk"、"hierarchy resolution code"、"coding gap detection"、"Rx proxy gap"、"lab proxy gap"、"risk score projection"、"HCC pipeline"、"member risk report"、"risk adjustment Python"、"risk adjustment SQL"、"RAF calculation code"、"CMS-HCC pipeline" が含まれる。
CMS-HCC リスク調整の戦略と方法論のための推論スキル。ユーザーが CMS-HCC モデルバージョン V24 または V28、ブレンド移行の方法論、ICD-10 から HCC へのマッピングロジック、疾患相互作用の階層、RAF スコアの方法論、リスク調整因子の計算、コーディングギャップの特定、監査で説明可能な文書化、HCC 再捕捉戦略、前瞻的と後顧的のリスク調整、Medicare Advantage のリスクスコアリングについて尋ねる場合に使用。トリガーには "CMS-HCC"、"V24"、"V28"、"blended transition"、"HCC mapping"、"disease hierarchy"、"RAF score"、"risk adjustment"、"coding gap"、"HCC recapture"、"chart review"、"audit defensible"、"risk score methodology"、"Medicare Advantage risk"、"capitation revenue"、"hierarchical condition category" が含まれる。
アライメント（STAR）、定量（Salmon、featureCounts）、差次的発現（DESeq2）をカバーするバルク RNA-seq 解析パイプライン。RNA-seq、STAR、Salmon、DESeq2、differential expression、gene expression、tximport、featureCounts、transcriptomics、"bulk RNA-seq"、"STAR alignment"、"Salmon quantification"、"gene counts"、"DESeq2 results"、"shrinkage estimator"、"volcano plot RNA-seq" でトリガーされる。
Sa-Token 統合拡張スキル。JWT 統合(Simple/Mixin/Stateless の 3 モード比較表)、Redis 永続化(JDK シリアライズ/JSON シリアライズ)、Alone-Redis 独立 Redis(認証キャッシュと業務キャッシュの分離)、AOP アノテーション認可(Service 層でのアノテーション使用)、SpEL 式アノテーション(@SaCheckEL)、Quick-Login クイックログイン(ゼロコードのログインページ)、JSON シリアライズ拡張(Jackson/Fastjson/Fastjson2/Snack3)、テンプレートエンジン統合(Thymeleaf/Freemarker タグダイアレクト)、RPC 統合(Dubbo/Dubbo3/gRPC コンテキスト伝播)を扱う。 ユーザーが JWT を統合してステートレス認証を実装したい、Redis 分散セッションを設定したい、キャッシュを分離したい、Service 層でアノテーション認可を行いたい、ログインページを素早く構築したい場合に使用。 基本的なログイン認証には、まず sa-token スキルを使用すること。
Sa-Token マイクロサービス認証スキル。Same-Token による内部サービスと外部ネットワークの隔離機構、SpringCloud Gateway での統合認証(Reactor リアクティブ)、Feign/Dubbo/gRPC の内部 RPC 呼び出し認証、分散 Session 方式(Redis Session センター/JWT ステートレス)、Reactor/WebFlux フレームワーク統合、SpringBoot3/4 の依存関係対応を網羅します。マイクロサービスアーキテクチャにおけるサービス間認証、ゲートウェイでの Token 転送と検証、内部サービスの外部ネットワーク隔離、分散セッション共有が必要なときに使用します。基本的なログイン認証には先に sa-token スキルを使用してください。
Sa-Token OAuth2.0 サーバーサイドスキル。4 つの認可モードを網羅します：認可コードモード(Authorization Code)、インプリシットモード(Implicit)、パスワードモード(Password)、クライアントクレデンシャルモード(Client Credentials)。OAuth2-Server の完全な構築、SaOAuth2DataLoader データローダー、Scope 権限のカスタマイズと階層化、OIDC プロトコル、OpenId/UnionId、カスタム grant_type、カスタムログイン認可ページ、アノテーションによる Access-Token 検証、ログインセッションとの連携、Scope level によるレベル制御、カスタム API ルートを扱います。OAuth2.0 認証サーバーの構築、オープンプラットフォームの開発、サードパーティアプリの認可の実装が必要なときに使用します。基本的なログイン認証には先に sa-token スキルを使用してください。
成約につながる Qwilr の提案ページを作成・構成する。提案が平凡で成約に至らない、どのセクションを含めるべきかわからない、価格表が購入者を混乱させる、提案が競合より目立たない、あるいは空白の Qwilr ページを前にして売れる構成が必要なときに使用する。複数の利害関係者が関わるディールルーム（/sales-deal-room を使用）、再利用可能なチームテンプレート（/sales-proposal-template を使用）、エンゲージメント分析の解釈（/sales-proposal-analytics を使用）には使用しない。
マーチャントに代わって SMS、WhatsApp、メールを配信する Salla Communication App を構築する。チャネルアプリの構築、OTP／通知の配信、communication.*.send イベントを扱う場合に使用。Salla の差分：sub_category_id なし、デフォルト webhook はゼロ、チャネルは公開前に supported-features で宣言必須（そうでない場合は 403）、各 send イベントは App Function のトリガー — App Functions を優先。アプリ作成 → salla-app-builder、認証情報 → salla-app-settings、ハンドラーコード → salla-app-functions、token/OAuth → salla-app-auth。
出版品質の科学・技術図表を作成、スタイル設定、エクスポート、検証する。xy が推奨のデフォルト（matplotlib.pyplot 互換で移行が容易）。matplotlib/seaborn/plotly にも対応。ユーザーが「publication figure」「paper figure」「journal-ready plot」「scientific visualization」「SVG/PDF/TIFF export」「colorblind-safe palette」「multi-panel layout」「error bars / significance markers」を求める場合、または matplotlib、seaborn、plotly、xy をインポートする図表スクリプトを扱う場合に使用する。
OWASP Top 10 の脆弱性から Web アプリケーションを保護することを専門とする。認証、認可、入力検証、XSS 対策、CSRF 対策、セキュアヘッダー、セキュリティテストを扱う。セキュリティを後回しの追加事項ではなく、第一級の要件として扱う。"security、OWASP、XSS、CSRF、SQL injection、authentication security、authorization、input validation、secure headers、vulnerability、penetration testing、security、owasp、authentication、authorization、xss、csrf、injection、headers" が言及された場合に使用する。
Pythonのsentence-transformers（SBERT）ライブラリと、all-MiniLM-L6-v2、all-mpnet-base-v2、多言語版などの事前学習済みHugging Faceモデルを使い、文、テキスト、画像の埋め込みをローカルで生成します。エンコード、コサイン類似度、セマンティック検索、バッチエンコード、ファインチューニング、LangChain/LlamaIndexとの統合を扱います。RAG用の埋め込み構築、セマンティック検索や類似度スコアリング、テキストのクラスタリングや分類、APIを使わない多言語テキストの埋め込み、ドメインデータによる埋め込みモデルのファインチューニングに使用します。APIベースまたはマネージド型の埋め込みには、代わりにOpenAIまたはCohere Embedを使用してください。
URL またはドメインの画像 SEO 監査。Firecrawl で生の画像インベントリを取得し、alt テキストの品質、モダンフォーマットのカバレッジ（WebP / AVIF）、レスポンシブサイジング（`srcset` / `sizes`）、遅延読み込みと LCP シグナル（`loading`、`fetchpriority`、`decoding`）、CLS に安全な寸法、説明的なファイル名、`ImageObject` JSON-LD を監査する。実際のバイト削減量の推定のために PageSpeed Insights を任意でクロス参照する。優先順位付けされた修正リストと、貼り付け可能な picture 要素のマークアップおよび `ImageObject` schema を生成する。`seo-technical-audit`（サイトレベルで監査フラグの付いた画像問題を表面化する）や `seo-schema`（ページレベルの JSON-LD を生成するが画像固有のマークアップは生成しない）とは異なる。ユーザーが "image SEO"、"image audit"、"alt-text audit"、"WebP coverage"、"AVIF"、"responsive images"、"lazy loading"、"CLS images"、"image schema"、"ImageObject"、"image rich results"、"licensable images"、"optimise images" を求めるときに使用。
9 カテゴリにわたる 24 の専門 sub-skill を備えた SEO のマスターオーケストレーター。あらゆるウェブサイトや業種向けの包括的な SEO 分析。サイト全体の監査、単一ページの詳細分析、テクニカル SEO チェック（クロール可能性、インデックス可能性、INP を含む Core Web Vitals）、schema マークアップ、コンテンツ品質（E-E-A-T フレームワーク）、画像最適化、サイトマップ分析、サイトアーキテクチャ設計、AI 検索最適化（ChatGPT、Perplexity、AI Overviews 向けの GEO）、被リンク分析、キーワード調査、SERP トラッキング、AI 可視性の監視を実行。SaaS、E コマース、ローカルビジネス、パブリッシャー、代理店の業種検出。次の語でトリガー："SEO"、"audit"、"schema"、"Core Web Vitals"、"sitemap"、"E-E-A-T"、"AI Overviews"、"GEO"、"technical SEO"、"content quality"、"page speed"、"structured data"、"site architecture"、"metadata"、"AI SEO"、"backlinks"、"link building"、"keywords"、"keyword research"、"SERP"、"AI visibility"、"local SEO"、"GBP"、"Google Business Profile"、"Google Maps"、"local pack"、"NAP"、"local citations"、"Ask Maps"。
ドメインの XML サイトマップ（およびサイトマップインデックス）を取得し、最新の SE Ranking ウェブサイト監査と比較する。明らかになるのは、(a) クローラーが見つけられなかったサイトマップのエントリ（サイトマップ由来の孤立ページ）、(b) 監査にはあるがサイトマップに欠けているページ（おそらく漏れ）、(c) 現在 404 になっているサイトマップのエントリ、(d) lastmod の不整合。ユーザーが "sitemap analysis"、"check my sitemap"、"sitemap vs audit"、"missing pages"、"orphan pages"、"sitemap health" を求めた場合に使用する。
本スキルは、Jetpack Compose においてホスト（Robolectric/JVM）テストとデバイス（instrumentation）テストのどちらを選ぶかを決め、それぞれを正しく設定するためのもの。`androidHostTest`（別名 `src/test/`）と `androidDeviceTest`（別名 `src/androidTest/`）のソースセット分割、各フレーバーが駆動できるものとできないもの（RenderThread、スクリーンショット、アクセシビリティ）、Robolectric 向けの `@RunWith(AndroidJUnit4::class) @Config(minSdk = 23)` の設定、そして RenderThread を待つスクリーンショットテスト以外ではどこでも `Thread.sleep` が禁止されている理由をカバーする。ユーザーが「tests pass locally but fail on CI」を報告したとき、「Robolectric vs instrumentation」と尋ねたとき、スクリーンショットテスト、リップルアニメーション、Robolectric でアクセシビリティチェックが例外を投げること、「should this test live in test/ or androidTest/」に言及したときに使用する。
この PR を監視する。pull request のコメントをレビュー・解決し、ビルドの失敗を自律的に修正する。PR のフィードバックのレビュー、レビュアーのコメントへの対応、CI 失敗の修正、PR スレッドの解決、または "review PR comments"、"fix the build"、"address PR feedback"、"clean up PR"、"resolve comments" といった PR メンテナンス作業を求められたときに使用する。コメントのトリアージ（誤検知の解決、些末な問題の修正、複雑な問題の指摘）、ビルド／lint／型エラー、e2e スナップショットの更新を扱う。
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。