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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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コンテキスト、コンポーネント、関係、意思決定者、過去の決定が不明確なときに、ADR を起草する前に使用すべきスキル。「I want to write an ADR for X」「gather context for a decision」「discovery for an ADR」「ADR intake」「ADR pre-flight」「prep work before an ADR」「what's the current architecture?」「set up a decision log」でプロアクティブに有効化する。提供するもの:ゼロハルシネーションの Q&A、人による確認済みのディスカバリーブリーフ、未解決問題の登録簿、起草前の 5 つの必須確認。
ある決定が ADR になる準備が整い、ユーザーがテンプレートの穴埋めではなく共同思考を望むときに使用すべきスキル。「draft the ADR」「write up the decision」「co-think this ADR」「challenge my reasoning」「ADR for X」「MADR for X」「Y-statement for X」「we decided to use X」「co-draft」「ADR drafting」「scripted push-back」でプロアクティブに有効化する。提供するもの:7 フェーズの ADR 起草、1 問ずつのターン、失敗モードのプレッシャーテスト、ADR-is-NOT チェックリストに対する自己批判。
本スキルを使用して、合否形式の敵対的レビューで TypeScript および React アプリケーションコードの設計パターン使用をゲートする——単一のブラインドレビュー用サブエージェントが、diff またはファイルセットを 18 の判定可能なルールに照らして評価する。ルールは暗黙のステートマシン（ブールフラグのライフサイクル、useEffect チェーン、保存された派生状態、非網羅的な union マッチ）と、過剰に設計された OO/エンタープライズ移植（getInstance シングルトン、ファクトリクラスとビルダークラス、単一メソッドのストラテジクラス、State/Visitor 階層、React ツリー内部のイベントバス、パススルーリポジトリ、DI コンテナ、単一実装のインターフェース、コンポーネント継承、ロジックのみの HOC、静的メンバーのみのクラス、些末なアクセサ）を対象とする。TS/React の作業をマージする前に、パターン使用のゲートや合否判定を求められたときに、またはエージェントが作成したコードが Java/C# のイディオムを移植していないかのチェックとしてトリガーする。判定のみを返す。教示的なガイダンスには implementation-design-patterns または implementation-functional-patterns を使用する。
OOS テンプレートのインテリジェント生成スキル。ユーザーが Alibaba Cloud OOS（Operation Orchestration Service）の自動化テンプレートを作成、記述、生成する必要があるときに使用します。適用場面：運用保守要件に基づく OOS テンプレートの生成、利用可能な Action と OpenAPI の照会、テンプレート構文の検証、テンプレートエラーの反復修正。トリガー："generate template"、"create template"、"write a template"、"OOS template"、"operation orchestration"、"automation template"、"help me orchestrate"
このスキルは、OpenAPI 仕様をゼロから設計する、既存の仕様の AI エージェント対応度・セキュリティ・設計品質を評価する、または仕様で見つかった問題を修正するために使用します。ユーザーが構築したい API を説明したとき、OpenAPI 仕様の「設計」「作成」「ドラフト」「雛形生成」を求めたとき、あるいはサービスやドメイン向けの REST API の構築に言及したときに発動します。ユーザーが「X のエンドポイントを公開したい」「Y 向けの API 設計を手伝ってほしい」「Z の OpenAPI 仕様が必要」などと言ったとき —— 明示的に「OpenAPI」と言わなくても —— 発動します。ユーザーが OpenAPI 仕様のエージェント互換性、API 品質、セキュリティ、OWASP 準拠、WSO2 ガイドライン、REST ベストプラクティスについて評価・レビュー・チェック・査定を求めたとき、または .yaml/.json の OpenAPI ファイルを共有して出来栄えを尋ねたときに発動します。ユーザーが OpenAPI 仕様の問題の修正・訂正・是正、または修正の適用を求めたときに発動します —— 「issue spec-001 を修正」「HIGH 重大度の問題をすべて修正」「autoFixable の修正を適用」「このレポートの仕様問題を修正」などを含みます。
`asc` CLI を使用して、まったく新しいアプリの初回 App Store リリースを処理します。bundle ID の登録、App Store Connect アプリの作成、メタデータ/コンプライアンス/価格の設定、ビルドのアップロード、審査への提出を行います。アプリがまだ App Store Connect に存在せず、ユーザーが初回リリース、初回提出、ゼロからのセットアップを求める場合に使用します。既存アプリの後続リリースには使用しないでください。その場合は `asc-release-workflow` を使用します。
**ワークフロースキル** — リソースごとの評価を行い、具体的な編集内容について明示的な承認を得たうえで、対象となる Aspire 13.6 以降の AppHost を従来の ProjectResource API から実験的な DotnetProjectResource API へ安全に移行します。使用対象：既存の AddProject、addProject、AddCSharpApp、addCSharpApp、AddBlazorGateway リソースを評価または Project v2 に移行する場合、ProjectResource を DotnetProjectResource に移行する場合、移行によって不要になった AppHost の ProjectReference エッジを整理する場合。使用しない対象：Aspire のバージョンアップ、新しい AppHost の作成／接続、Azure Functions の移行、一般的なソースのモダナイズ、通常の C# リソース接続や新しい AddProject リソースの追加（aspireify を使用）、公開、ビルド／ライフサイクルの診断。実行内容：Aspire のドキュメント／API の調査、aspire add/restore/start/wait、AppHost とパッケージの編集。単一操作の場合：最初に評価し、一般的な移行依頼だけを根拠に編集しないでください。
godogen_assets を使ってゲーム素材をローカルで生成します。デフォルトで無料です。画像と透過 PNG（Qwen-Image）、テクスチャ付き GLB モデル（TRELLIS.2）、生成モーションとリップシンク音声を備えたリグ付き人型モデル、効果音、ボイスラインを作成できます。ローカルツールで生成できないものは有料 API が対応します。Gemini / xAI Grok の画像、動画からのアニメーションスプライト、Tripo 3D、Gemini TTS の音声演技、Lyria の音楽を利用できます。ゲームで生成アートや音声が必要な場合に使用します
自動車製造の業務プロセス、作業指示書、標準作業手順を書くための専門ガイダンス。IATF 16949、ISO 9001、APQP/PPAP 標準に準拠する。組立、機械加工、品質/検査、マテリアルハンドリングを扱う。ユーザーが「作業指示書を書いて」「業務プロセスを作成して」「自動車 SOP」「製造手順」「APQP ドキュメント」「プロセスフロー」「品質手順」と述べたときに使用する。問題解決には A3CriticalThinking、サプライヤー要件には SupplyChain と連携する。
Axolotl による大規模言語モデルのファインチューニングを支援します。YAML トレーニング設定、LoRA と QLoRA、DPO・KTO・ORPO・GRPO による選好学習、マルチモーダルモデル、FSDP とマルチ GPU 構成、シーケンス（コンテキスト）並列化、NCCL 帯域幅テスト、データセット形式、vLLM と llmcompressor 向けの圧縮モデル保存、カスタム連携を扱います。Axolotl の YAML 設定の作成・デバッグ、ファインチューニング用データセット形式の選択、複数 GPU にまたがる FSDP または context_parallel_size の設定、DPO・KTO・ORPO・GRPO のトレーニング実行時に使用します。vLLM 推論用の圧縮モデル保存や、カスタム Axolotl プラグイン／連携の作成にも使用します。推論サービングや、Axolotl 外の一般的な Hugging Face Trainer スクリプトには使用しません。
Azure Key Vault のガイダンス — RBAC、ネットワーク分離、マネージド ID アクセス、論理削除 / 消去保護、ローテーションによるシークレット、キー、証明書の安全な保管と管理。標準 Key Vault と Managed HSM（FIPS 140-3 レベル 3）の使い分け、アプリごとに 1 つのコンテナーというブラスト ラジアスの原則、App Service / Functions での Key Vault 参照について扱います。WHEN: Azure Key Vault、シークレットの保管、証明書の管理、暗号化キー、シークレット ローテーション、Key Vault RBAC、消去保護、論理削除、プライベート エンドポイント Key Vault、マネージド ID によるシークレット アクセス、Managed HSM、Key Vault 参照、BYOK CMK。DO NOT USE 証明機関の設計（pki-design を使用）、Entra アプリ資格情報のみ（entra-id を使用）、PaaS ネットワーク トポロジ（azure-network-security-design を使用）。
Azure Policy のガイダンス — 定義、イニシアチブ、割り当て、修復タスクを使用して、Azure 全体でガバナンスとセキュリティのガードレールを大規模に適用および監査します。効果（Audit、Deny、Append、Modify、DeployIfNotExists、AuditIfNotExists）、管理グループの継承、監査ファーストの展開、パラメーター化された再利用可能なポリシー、除外の規律について扱います。Defender for Cloud の規制コンプライアンスを支えます。WHEN: Azure Policy、ガバナンスのガードレール、コンプライアンスの適用、ポリシー イニシアチブ、リソースの拒否、構成の監査、修復タスク、deployIfNotExists、管理グループ ポリシー、セキュリティ ベースラインの適用、MCSB イニシアチブ、Azure の規制コンプライアンス。DO NOT USE リソースの RBAC ロール選択（azure-role-selector を使用）、Defender の態勢のみ（defender-for-cloud-hardening を使用）、Bicep / IaC テンプレート。
TypeScript/Node.js のバックエンドアプリケーションまたは API コードを書き、レビューし、リファクタリングする際に、バックエンド設計の指針が役立つ場合に使用する。対象には API、ルート、コントローラー、ミドルウェア、SDK、サービス、リポジトリ、データベースアクセス、ランタイムワーカー、バックエンドの動作を実装する外部連携が含まれる。コードが Node.js やサーバー上で動作するというだけで使用しない。CI/ワークフロー設定、デプロイやメンテナンスのスクリプト、デモ、テスト、単純なリネーム、フォーマット、ドキュメントのみの作業、その他バックエンド設計の指針を必要としない機械的・補助的な作業は対象外。原因と修正箇所がすでに判明している局所的なバグ修正には、影響を受けるコードが SDK やバックエンドコンポーネントの一部であっても使用しない。
HCLS におけるバイオマーカーの発見と検証の推論 — バイオマーカーの意図の分類、特徴選択と交差検証戦略の選択、リーケージの回避、外部での再現の計画。ユーザーがバイオマーカーの発見、開発、検証を求める場合；高次元オミクスまたは臨床データから特徴を選択する場合；検証研究を設計する場合；評価指標を選択する場合；サンプルサイズを正当化する場合；マルチオミクスのシグナルを統合する場合；または臨床的有用性を評価する場合に使用。トリガーには "discover a biomarker"、"validate biomarker"、"prognostic vs predictive"、"feature selection"、"LASSO vs elastic net"、"nested cross-validation"、"data leakage"、"C-index"、"time-dependent AUC"、"decision curve analysis"、"external validation cohort"、"events per variable"、"optimism-corrected"、"multi-omics integration"、"clinical utility of a biomarker"、"is this biomarker ready" が含まれる。
認可されたWebアプリケーションを対象に、スキャナーでは見つけられないビジネスロジックの欠陥や競合状態をテストします。不変条件（価値の保存、一意性、単調性、排他性）をモデル化し、Actor x Action x Resourceのマトリクスを作成。状態マシンの不正利用（手順のスキップ／並べ替え／再実行、制限の分割）、数値上のバグ（浮動小数点と10進数の丸め、通貨をまたぐ返金裁定取引、負の金額）、古い機能ゲート、Sagaの欠落を調べます。制御された並列リクエストで、二重支払い、更新の喪失、冪等性キーの再利用などの並行性バグを実証します。「ビジネスロジックテスト」「競合状態」「二重支払い」「TOCTOU」「並行性バグ」「冪等性」「クーポンの再利用」「ワークフローの迂回」「上限の迂回」「負の金額」「返金裁定取引」「並列リクエスト攻撃」「ロジックの欠陥」に言及した場合に使用します
本 skill を使用して、すべての Jetpack Compose `@Preview` を実際の Android デバイスまたはエミュレーター上でスクリーンショットとしてレンダリングし、CI から閲覧可能な HTML カタログを公開する。Compose HotSwan Gradle コンパイラプラグイン（`com.github.skydoves.compose.hotswan.compiler`）と `debugImplementation("com.github.skydoves.compose.hotswan:preview")`、`captureAllPreviews` タスク、`HotSwanPreviewActivity` + `screencap` による ADB 経由での単一プレビューのキャプチャ、`hotSwanCompiler { preview { renderDelayMs; demoMode; sdkModeEnabled } }` DSL、プレビューごとの `@PreviewScreenshot(renderDelay = …)`、GitHub Actions（`reactivecircus/android-emulator-runner` または Gradle Managed Devices）のエミュレーター上での実行とカタログの GitHub Pages へのデプロイ、およびデバイスレンダリングとホスト JVM ツール（Paparazzi、Roborazzi）との違いを扱う。ユーザーが「captureAllPreviews」「HotSwan」「preview screenshots in CI」「screenshot catalog」「preview catalog on GitHub Pages」「Paparazzi vs Roborazzi vs device screenshots」に言及した場合に使用する。
コードグラフのナビゲーション、セマンティックコード検索、影響分析。ユーザーが "X はどこで定義されている？"、"X を呼び出しているのは？"、"X をインポートしているのは？"、"X に依存しているのは？"、"X はどう使われる？"、"X はどこから呼ばれる？"、"X を変更すると何が壊れる？"、"X を変更/削除しても安全か？"、"X のリファクタリングを手伝って"、"コールグラフを見せて"、"実行フローを追跡して"、"X のすべての使用箇所を探して"、"……に関連するコードを探して"、"X の仕組みを見せて"、"X の実装を見せて"、"ファイル構造を表示"、"ファイル内のすべての関数/クラスを列挙"、"継承ツリーを表示"、"クラス階層を表示" と尋ねる場合、またはコードをナビゲートする、定義を特定する、概念や振る舞いでコードを検索する、依存関係を追跡する、変更の影響範囲を評価する、機能の実装を探索する、リファクタリング（名前変更、抽出、移動、削除）を支援する、なじみのないコードベースを探索する必要がある場合に使用する。Python、TypeScript/JavaScript、Rust、Go、Ruby、Java、C、C++、C#、PHP、Dart、Swift、Kotlin、Vue、Svelte、Astro および Markdown ドキュメントに対応し、さらに React/JSX および Vue/Svelte/Astro のコンポーネント使用エッジにも対応する。
AI エージェントとともにマーケティングカタログ、ランディングページ、多段階ファネルを構築・管理する。JSON スキーマからカタログを作成し、即座に公開し、重み付きバリアントで A/B テストを実行し、訪問者分析を追跡できる — すべて会話を通じて行う。使用場面：(1) カタログ/ファネル/ランディングページの作成または更新、(2) 訪問者、コンバージョン、離脱率などの分析の確認、(3) 異なるカタログバージョンでの A/B テストの実行、(4) 自然言語のヒントによる訪問者の適切なカタログバリアントへの AI ルーティング、(5) チームアクセス用の API キーの管理、(6) カタログ用の動画のアップロード、(7) 個々の訪問者のジャーニーの表示、(8) フォームフィールドの回答分布の確認、(9) 本番環境に影響を与えずにカタログを安全に編集するサンドボックスの作成、(10) AI エージェント向けの正確なコンポーネント参照を取得するための要素インスペクターの使用、(11) AI エージェント統合のための Agent API によるヘッドレスなフォームデータ送信、(12) 高速読み込みのための画像のアップロードと圧縮、(13) 完全な型安全性を備えた TypeScript ファイルとしてのカタログ作成、(14) クレジットベースの課金によるダウンロード可能ファイル（PDF、ZIP、ドキュメント）のアップロードとホスティング、(15) インラインスクリプト向けの CatalogKit グローバル API ブリッジ（window.CatalogKit）によるカスタムインタラクティブ UI の構築、リアルタイムのフィールドアクセス、マルチフォームの分離、(16) ステートフルな Agent Session API による AI エージェントの段階的なカタログフォーム入力、(17) 無料トライアルファネル向けの 3D Secure 認証とオーソリ確保を備えた高度な Stripe チェックアウトの構成、(18) クラウドへのデプロイ前にホットリロードでカタログをローカルプレビュー、(19) push 時に自動で CDN へアップロードされるローカルファイル参照（画像、動画、スクリプト）の使用、(20) 組み込みのカート UI（フローティングボタン、スライドアウトドロワー、注文概要）と Stripe 決済連携によるファネルへのカートとチェックアウトの追加、(21) push 前のローカルでのカタログスキーマの検証、(22) テンプレートからの新しいカタログのスキャフォールド、(23) ローカルとリモートのカタログスキーマの差分比較、(24) 自分のテストキーを使ったローカルでの実際の Stripe チェックアウトのテスト、(25) AI エージェントのテストのための SSE ストリームによるローカル開発イベント（ページビュー、フィールド変更、チェックアウト）の監視。トリガー：catalog funnel、catalog kit、funnel builder、landing page、lead capture、create catalog、catalog analytics、conversion funnel、form builder、ab test、catalog api、ai routing、variant routing、hint routing、sandbox、element inspector、devtools、image upload、image compression、webp、typescript、ts config、file upload、file download、downloadable、hosted files、CatalogKit、window.CatalogKit、global api、inline script、html script、custom ui、api bridge、multi-form、agent api、headless form、agent session、form submission api、stripe checkout、3d secure、3ds、free trial、payment verification、trial end behavior、billing server、stripe webhooks、local dev、local preview、dev server、hot reload、local assets、local files、catalogs dev、cart、shopping cart、cart sidebar、cart drawer、checkout page、order summary、page offer、offer acceptance、add to cart、cart button、payment page、order bump、upsell、catalog validate、catalog init、catalog diff、catalog open、scaffold template、visibility conditions、debug panel、form state debug、validation overlay、local checkout、stripe test mode、dev events、event stream、local analytics、sse events
CellTypist、SingleR、マーカーベースのアノテーション、または参照ラベル転送（scANVI/ingest）を用いて、単一細胞 RNA-seq クラスターに細胞型ラベルを割り当てるコードを生成する。次のリクエストで発火："annotate cell types"、"label clusters"、"run CellTypist"、"SingleR annotation"、"marker gene dotplot"、"transfer labels from reference atlas"、"cell identity"、"automated annotation"、"reference mapping"、"scANVI label transfer"、"canonical markers"、"immune cell types"、"hierarchical annotation"、"majority voting CellTypist"、"over-clustering annotation"。
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。