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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脚本やシナリオからプロ品質のショットリストを生成する。ユーザーが脚本(.fountain、.fdx、.txt、.pdf、.docx)をアップロードしたとき、または制作計画のためにシーンを説明したときに使用する。スクリプトを解析してシーンを抽出し、協働的な議論を通じてカメラセットアップ、ショットタイプ、フレーミング、動きの決定を支援し、制作向けに美しく整形された PDF ショットリストを生成する。トリガーには、ショットリストの作成、ショットの計画、撮影のためのスクリプト分解、カメラカバレッジの整理の依頼が含まれる。
曖昧な意図を共通理解と受け入れ基準に変える——仕様を会話として捉え、どのストーリーを分割または計画する前にも、一度に一つの質問を行う。アイデア、機能リクエスト、問題提起にまだ合意されたルールや例がない場合に使用する（"let's spec this out"、"what should this actually do?"、"we need acceptance criteria"）。サンプルマップと受け入れ基準をチーム自身のストーリー成果物に書き戻して生成し、加えて候補となる用語集の項目と保留中の質問を生成する。エージェントが進行するこのラウンドは、説明責任を持つオーナーと、リスクや共同所有がそれを要する場合は関連する人間の視点によるレビュー用の草案である。成果物のない決定木には、インストールされていれば grill-me、なければこのスキルの単一質問プロトコルを使用する。既存の成果物を詰める場合は find-gaps、合意済みの作業を分割する場合は story-splitting を参照。
ScriptRunner Connect（SR Connect、SRC）は Adaptavist のコードファースト iPaaS です。サービスを集約できるか、またその方法、ワークスペース、コネクター、マネージド API、イベントリスナー、スケジュールトリガー、レコードストレージ、実行時制限、プランとホスティング、@sr-connect/cli による操作を扱います。SRC、ScriptRunner Connect、Atlassian 連携に関する質問に使用し、CLI の実行前に references/ を読み込んでください。
承認後、重複するファイルやディレクトリを 1 つの正規の場所にまとめ、ハードリンク、シンボリックリンク、ジャンクション、またはバインドマウントによって、このマシンのファイルシステム上で同一の実体として保持します。バイト列、ACL、所有者とモード、名前付きストリーム、拡張属性、保持対象のタイムスタンプを維持します。複数のパスで同じバイト列が必要でテキスト参照では代替できない場合、重複コピーのリンク作成やバインドマウントを求められた場合、または読み取り側を壊さずにディスク上の同一ファイルやツリーを重複排除するときに使用します。
アクセシビリティの専門家ではないステークホルダーに、アクセシビリティの意思決定、要件、価値を伝える。アクセシビリティの取り組みを経営層、プロダクトマネージャー、エンジニア、またはアクセシビリティの意思決定がなぜ重要かを理解する必要がある人に提示するときに使用する。トリガー：stakeholder、business case、justify accessibility、explain accessibility、leadership、executive、ROI、why accessibility、cost of accessibility、persuade、convince、accessibility presentation。
Stripe の返金とディスピュートのライフサイクル処理を網羅する。以下の場合に積極的に起動する：(1) charge.refunded ハンドラの設計、(2) charge.dispute.created / charge.dispute.closed ハンドラ、(3) event.data.previous_attributes.amount_refunded からの返金差分の計算、(4) ディスピュート保留の past_due ステータス管理、(5) satisfies Record<Stripe.Dispute.Status, boolean> を用いた shouldRestoreStatus 述語、(6) クレジットパックとサブスクリプションの返金の区別、(7) 返金比率計算のための Checkout Session 参照、(8) 外部 enum の許可リストによるデフォルト拒否、(9) stripe.checkout.sessions.list({payment_intent}) パターン、(10) ディスピュート結果の分岐ロジック（won / lost / warning_closed / prevented）。提供するもの：3 つのイベントすべてのハンドラパターン、述語の例、クレジットパックとサブスクリプションの計算、網羅的な switch パターン。
非推奨 — アーカイブ済みでメンテナンスされていない。conclave（https://github.com/anfreire/conclave）に取って代わられた。分離された tmux ペインで Claude Code のワーカーセッションを起動して進行する — 任意のハーネス上の任意のエージェントから、バックグラウンドで Claude Code を実行する。Claude Code セッションへの作業のオーケストレーションや委任、tmux でのワーカーの起動、並列セッションへのタスクの分散、実装してからレビューするループの実行、長時間の無人 Claude Code 実行の監督を求められたときに使用。ワーカーはファイルシグナルを通じて監督する — ターミナルの解析は決して行わない。
SwiftNIO のベストプラクティス、パターン、実装に関するエキスパートガイダンス。開発者が次のことに言及したときに使用：(1) SwiftNIO、NIO、ByteBuffer、Channel、ChannelPipeline、ChannelHandler、EventLoop、NIOAsyncChannel、NIOFileSystem、(2) EventLoopFuture、ServerBootstrap、DatagramBootstrap、(3) TCP/UDP サーバーまたはクライアントの実装、(4) ByteToMessageDecoder またはワイヤプロトコルコーデック、(5) バイナリプロトコルの解析またはシリアライズ、(6) イベントループのブロック問題。
既存のTAKTワークフローとファセットを分析し、改善提案を行うスキル。ワークフローYAMLの構造検証、 ファセット間の整合性チェック、スタイルガイド準拠の確認、未使用ファセットの検出、 ルール設計の最適化提案を実施する。実行ログ（.takt/logs/*.jsonl）が存在する場合は ログベース診断分析も行い、ルール評価効率・ループホットスポット・ABORT率等を報告する。 references/taktのスタイルガイド・エンジン仕様を基準として分析する。 トリガー：「ワークフローを分析」「taktの設定を確認」「ファセットの品質チェック」 「ワークフローのレビュー」「takt analyze」「ワークフローの改善提案」 「ワークフローの整合性チェック」「taktの問題を見つけて」 「ログを分析」「実行ログの診断」「taktのログを見て」「ルール評価の統計」 「ai_fallbackの頻度」「ループの検出」
TAKTファセット（Persona/Policy/Instruction/Knowledge/Output Contract）の 個別作成・編集スキル。各ファセットのスタイルガイドに準拠した単体ファイルを生成する。 references/taktにあるスタイルガイド・ビルトインファセット群を参照資料として活用し、 ファセット種別の判断、テンプレート選択、品質チェックを行う。 トリガー：「ペルソナを作りたい」「ポリシーを追加」「インストラクションを書く」 「ナレッジを定義」「出力契約を作成」「ファセットを編集」「takt facet」 「レビュアーのペルソナ」「コーディングポリシー」
既存のTAKTワークフロー（ワークフローYAML・ファセット群）を最適化するスキル。 トークン消費削減、ステップ統合、ルール簡素化、ファセット再利用促進、 ループ制御の改善、並列化の提案を実施し、最適化後のファイルを直接生成する。 takt-analyzeの診断結果（静的分析・ログ診断）を入力として活用できる。 本スキルは「最適化の実行」のみを担い、診断・分析はtakt-analyzeに委譲する。 references/taktのエンジン仕様・スタイルガイドを基準とする。 トリガー：「ワークフローを最適化」「taktの高速化」「ワークフローを軽くしたい」 「トークンを減らしたい」「ステップを減らしたい」「takt optimize」 「ワークフローの効率化」「ファセットを整理したい」「ワークフローをスリムにして」 「taktのコスト削減」「ワークフローをシンプルにしたい」
Teleport クラスター内で誰がどのリソースにアクセスできるか、またはそのアクセスが実際に使われているかをレビューするときに使用します。アクセスリスト/ACL の再認定、「このデータベース/サーバーに到達できるのは誰か」、「このユーザーは何にアクセスできるか」、監査/コンプライアンスのためのアクセス証明、休眠中または未使用の常設権限の発見などを扱います。`tctl access-review`、`access_path` SQL クエリ言語、出力のセマンティクス、および `tctl investigate` との組み合わせをカバーします。
Terra API Streaming（リアルタイム）API のベストプラクティス——ウェアラブルから websocket 経由で約毎秒の生体データをライブ配信する。Terra API、TerraRT SDK、wss://ws.tryterra.co でリアルタイムストリーミングを構築する場合、ライブの心拍数、歩数、距離、加速度、ECG、HRV、RR 間隔、カロリー、MET、パワー、ケイデンス、速度、位置、ジャイロスコープをストリーミングする場合、BLE または ANT+ でウェアラブルをペアリングする場合、モバイルアプリからセンサーデータを生成する場合、バックエンドでライブストリームを消費する場合、Apple Watch や Wear OS ウォッチからストリーミングする場合に使用する。プロデューサー/ブローカー/コンシューマーアーキテクチャ、websocket ハンドシェイクとオペコード、トークン発行、クローズコード、リプレイ/バックフィル、プラットフォーム別の SDK セットアップ（iOS、Android、React Native、Flutter、Wear OS）を扱う。
ある設計判断が一つのグループのアクセシビリティを改善する一方で別のグループに影響しうる場合、またはアクセシビリティが他の要件と競合する場合に、アクセシビリティのトレードオフを分析する。相反するアクセシビリティ要件、アクセシビリティの範囲を縮小しようとするビジネス上の圧力、アクセシビリティの選択肢を制限する技術的制約に直面したときに使用。トリガー：トレードオフ、妥協、アクセシビリティ対パフォーマンス、アクセシビリティ対期限、相反する要件、どのユーザー、誰を優先するか、両方は無理、アクセシビリティの範囲。
実際のデータから TikTok のニッチとオーディエンスを読み解く。ハッシュタグをスキャンして再生数・いいね・コメント付きの上位動画を調べ、どのフックやサウンドが効いているかを見て、プロフィールの動画（自分のものでも競合のものでも）を取得し、動画のコメント投稿者を読む（TikTok はいいねした人を隠すため、コメント投稿者がシグナルになる）。Apify による動作で、ログイン不要。トリガーは「TikTok で何が流行っているか」「このハッシュタグを分析して」「競合の動画」「自分のコメントを読んで」「どのサウンドが効いているか」。スクリプトの作成用ではない（tt-hook-scripter を使用）。
拡張機能を新しいバージョンまたは現在の TYPO3 LTS で動作させる必要があるとき、バージョンアップで互換性が壊れたり非推奨 API が残ったりするとき、v11->v12、v12->v13、v13->v14 のアップグレード（現在のターゲットは v14.3 LTS）のとき、1 つのコードベースを 2 つのバージョンと互換性を保つ必要があるとき、ターゲットバージョンに対して Extension Scanner、Rector、Fractor、PHPStan を実行するとき、または特定の v14 の破壊的変更が問題になるとき——Fluid 5 の厳格な ViewHelpers、HashService の削除、ext_tables.php の分割——に使う。
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。