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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トランジション、マイクロインタラクション、ジェスチャー駆動のモーション、ローディング状態を網羅する構造化された仕様で iOS アニメーションを設計・計画します。ユーザーが iOS アプリのアニメーションの計画、設計、仕様化を求めたときに使用します — 画面遷移、ナビゲーションアニメーション、インタラクティブなジェスチャー、オンボーディングフロー、その他あらゆるモーションデザインの作業を含みます。また、ユーザーがアニメーションの推奨を求めるとき、またはコードを書く前にアニメーションの手法を選びたいときにも使用します。
軽量な `jeo-skill` コマンドラインを通じて jeo-skills カタログを閲覧・グループ化・関連付けし、選択的にインストールする。ユーザーがスキルを web、インフラ、ゲーム、クリエイティブメディア、コマンドラインツール、AI/agents、エンジニアリング、リサーチ、ビジネス、ユーティリティで整理したい場合、フロントエンド/バックエンド/ゲーム音声/ゲーム VFX のサブカテゴリが必要な場合、重複するスキルを複製せずに関連付けたい場合、リポジトリ全体をコピーせずにカテゴリ、バンドル、または指定したスキルをインストールしたい場合に使用する。
Apache Kafka メッセージキューのスキル。プロデューサの acks=all/1/0 の選択判断、冪等性(enable.idempotence + acks=all)の設定、コンシューマの手動 offset コミット(enable.auto.commit=false)、DLT デッドレター処理(@RetryableTopic/@DltHandler)、@KafkaListener + 例外ハンドラ(DefaultErrorHandler)、順序メッセージ(同一 Key を同一パーティションへ)、トランザクションメッセージを扱う。 LLM の誤りを修正する：acks=0 でメッセージ喪失、auto.commit でメッセージ取りこぼし、重複消費を処理しない、DLT を設定しない。
mmontes11/knowledge-base の `books/` セクションに新しい本を追加します。本の形式に沿ったエントリー（エントリー README、各章の番号付きファイル、元の PDF）を作成し、各章を忠実に要約して出典を明記します。仕組みの理解に役立つ場合は mermaid 図を追加し、ルート README の Tracked books テーブルに登録します。ユーザーがナレッジベースへの本の追加、作成、インポートを希望する場合に使います。「この本をナレッジベースに追加」「<book> を KB 向けに要約」「<title> の books/ エントリーを作成」「<book> の第 N 章を読み進める」など、明示的に「ナレッジベース」と言っていない場合も対象です。
Lazyweb は AI コーディングエージェント向けのデザインエビデンススキル。プロダクト UI を設計・批評・変更する際に使用 — 実際のアプリのスクリーンショット、競合の参考例、ベストプラクティス、簡単な例、カテゴリをまたぐ創造的なアイデア、ペイウォール最適化の指針、モバイルの成長とマネタイズの A/B テストの文脈を提供する。MCP ツールと https://www.lazyweb.com/mcp の Lazyweb サーバーを使って、適切な Lazyweb モード（デザインワークフロー、クイック検索、更新、フローチャート、A/B テスト調査）にルーティングする。トレーニングデータの雰囲気ではなくデザインエビデンスが必要なとき、あらゆる画面を設計する前に使用する。
リードマグネット（本当の価値とメールアドレスを交換する無料オファー）を、適切な課題の切り口、フック、形式を選び、検証し、その資産を起草することで設計します。ユーザーが「grow my email list」「I need a lead magnet / freebie / opt-in」「create a free download」「how do I capture leads」「nobody signs up」と言ったとき、またはファネルで有料オファーの前に入口オファーが必要なときに使用します。リードマグネット仕様（タイトル、フック、形式、内容構成、配信、フォローアップ経路）と、形式が許せば資産そのもののドラフトを生成します。
Moralis と Web3 開発について学ぶ。質問なしで呼び出すと、プラットフォームの friendly なウォークスルーを提供する——何が利用でき、どのデータを取得でき、全体がどう組み合わさるか。質問付きで呼び出すと、直接回答する。"what is Moralis"、"can Moralis do X"、"what chains are supported"、"how do I get started"、"which API should I use"、料金、機能比較、その他の探索的な質問に使用。回答後、適切な技術スキル（@moralis-data-api または @moralis-streams-api）にルーティングする。
ユーザーが Astro フレームワーク開発の学習を求めたときに自動で読み込む（例: "teach me how to build with Astro"、"guide me through Astro"、"I want to learn Astro"、"quiero aprender Astro"、"how do I get started with Astro"）。Claude が副操縦士として、Astro で実際の個人ブログを段階的に構築するよう導くインタラクティブなチュートリアル。ユーザーがゼロから Astro を学びたい意向を示したら、"tutorial" と明言していなくてもこのスキルを起動する。
LLaMA-Factory による LLM のファインチューニングをガイドします。コード不要の WebUI、100 種類以上の対応モデルでの学習、2/3/4/5/6/8 ビット精度の量子化 QLoRA、マルチモーダルモデルのサポートを扱います。LLaMA-Factory のファインチューニング実行のセットアップや設定、QLoRA 学習の量子化レベルの選択、学習コードを書かずに WebUI を使用する場合、マルチモーダルモデルのファインチューニング、LLaMA-Factory の学習エラーのデバッグに使用します。汎用推論サービングや他の学習フレームワークには使用せず、それぞれに対応するスキルを使用してください。
macOS ネイティブの CoreGraphics を使って PDF ファイルを縦に連結した 1 枚の PNG 画像に変換する。各ページは 2x スケールでレンダリングされ、上から下へとつなぎ合わされる。macOS 上では pdftoppm+ImageMagick より約 20 倍高速で、外部依存はゼロ。ユーザーが「pdf to png」「pdf转png」「PDF转图片」「pdf拼接」「pdf截图」「convert pdf to image」に言及した場合、または複数ページの PDF を 1 枚の長い PNG にしたい場合にトリガーされる。
WeChat 公式アカウントの記事を取得してエクスポートします。mp.weixin.qq.com のログイン状態の取得と更新を自動で処理し、公式アカウントによる検索、記事一覧と本文の取得、日付ウィンドウによる Markdown / JSON / CSV へのエクスポートに対応します。ユーザーが WeChat 公式アカウントをクロールしたい、最近の記事をエクスポートしたい場合、または "wcx"、"微信公众号"、"公众号文章"、"mp.weixin"、"抓公众号"、"crawl wechat official account"、"wxmp"、"最近十天的文章" に言及したときにトリガーします。
Mamba 選択的状態空間モデル（state-spaces/mamba パッケージ。Mamba-1 は d_state=16、Mamba-2 はマルチヘッド構造で d_state=128）を使った線形時間のシーケンスモデリングを説明します。インストール、Mamba ブロック、MambaLMHeadModel による言語モデルの構築、HuggingFace からの事前学習済み state-spaces チェックポイント（130M～2.8B）の読み込み、Transformers とのベンチマークを扱います。Mamba モデルの実装や読み込み、KV キャッシュなしでの超長系列処理、ストリーミングアプリケーションの構築、Mamba-1 と Mamba-2 の選択、インストールや CUDA メモリの問題解決に使用します。Linux と NVIDIA GPU が必要です。標準的な Transformer モデル、RWKV、RetNet、Hyena アーキテクチャには使用しないでください。
PCB 部品をカスケードし、集中定数素子を追加し、Touchstone をエクスポートして、アイダイアグラムやアンテナアレイのワークフローに橋渡しする。トリガー: ユーザーが複数の RF PCB 部品のカスケードや接続、集中定数 R/L/C の追加、S パラメータの Touchstone へのエクスポート、PCB 素子の回路への統合を求めたとき。pcbcascade や回路コードを書く前に呼び出すこと — カスケード規則とポート整合は自明ではない。スキップ: 個別部品の設計（特定の matlab-design-pcb-* スキルを使用）、単一部品の EM 解析（matlab-analyze-em を使用）、材料/スタックアップ設定のみ（matlab-manage-pcb-material を使用）、最適化（matlab-optimize-pcb-design を使用）。
ネイティブのモバイル／デスクトップアプリと Blazor Web UI を組み合わせる .NET MAUI Blazor Hybrid 開発の専門的なガイダンス。次の場合に使用する：(1) .NET MAUI Blazor Hybrid アプリ、(2) BlazorWebView コンポーネント、(3) Blazor UI を共有するクロスプラットフォームアプリ、(4) Blazor Hybrid におけるプラットフォーム統合、(5) Blazor コンポーネントによる MVVM、(6) MAUI ページと Razor コンポーネント間のナビゲーション、(7) MAUI と Web 向けの共有 Razor Class Library (RCL)。Blazor を UI に使用するあらゆる .NET MAUI プロジェクトに適用される。
Mise 開発環境マネージャー（asdf + direnv + make の代替）。機能：ツールバージョン管理（node、python、go、ruby、rust）、環境変数、タスクランナー、プロジェクトローカル設定。操作：mise によるツール/タスクのインストール、管理、設定、実行。キーワード：mise、mise.toml、ツールバージョン、ランタイムバージョン、node、python、go、ruby、rust、asdf、direnv、タスクランナー、環境変数、バージョンマネージャー、.tool-versions、mise install、mise use、mise run、mise tasks、プロジェクト設定、グローバル設定。使用場面：ランタイムバージョンのインストール、ツールバージョンの管理、開発環境の構築、タスクランナーの作成、asdf/direnv/make の置き換え、プロジェクトローカルツールの設定。
マルチオミクスデータの処理と統合のためのパイプラインスキル。ユーザーが HGNC、Ensembl、UniProt 間の遺伝子 ID のマッピング、オミクスデータ形式間の変換、ComBat または ComBat-seq によるバッチ補正、マルチオミクス結果に対する GSEA または過剰発現解析の実行、統合データに対するコンセンサスクラスタリングの実行、R での MOFA2 または Python での mofapy2 の実行、マルチオミクス ETL パイプラインの構築、オミクス層をまたぐ特徴量識別子の統合、clusterProfiler によるエンリッチメント解析の実行を求めたときに使用する。トリガーには "map Ensembl to HGNC"、"ID mapping omics"、"ComBat code"、"run MOFA2"、"mofapy2"、"GSEA Python"、"fgsea R"、"consensus clustering"、"multi-omics pipeline"、"gseapy"、"biomaRt"、"clusterProfiler"、"mixOmics DIABLO" が含まれる。
NVIDIA NeMo Guardrails を使って LLM アプリケーションに実行時の安全対策を追加し、Colang 2.0 flows で設定します。ジェイルブレイクとプロンプトインジェクションの検出、セルフチェックによる入出力検証、検索ベースのファクトチェック、ハルシネーション検出、Presidio による PII フィルタリング、ActiveFence による有害性検出、LlamaGuard との統合に対応します。本番 LLM アプリへのプログラム可能な安全ルールの追加、ジェイルブレイクやプロンプトインジェクションのブロック、モデルの入出力からの PII の除去、検索ソースに基づく生成内容の検証、安全チェックの誤検知率やレイテンシの調整に使用します。単独のモデレーションのみが必要な場合は、LlamaGuard または OpenAI Moderation API を使用してください。
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。