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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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Dung khi bat dau lam viec voi mot san pham hoac khach hang moi — skill nay tao FILE CONTEXT ma hon 60 skill khac se doc, gom san pham, khach hang, dinh vi, proof, objection, brand voice va KPI. Chay mot lan, dung lai mai ve sau. Kich hoat khi user nhac 'tao context', 'setup product marketing context', 'bat dau du an moi', 'AI chua hieu san pham cua toi', 'khai bao thong tin san pham'. Khong dung cho — context cho thuong hieu CA NHAN thi dung skill 22-personal-brand-context; nghien cuu insight sau thi dung skill 09-insight-khach-hang.
AI/LLM 向けのプロンプトエンジニアリングと最適化。機能：不明確なプロンプトの変換、トークン使用量の削減、構造の改善、制約の追加、特定モデル向けの最適化、後方互換のリライト。操作：プロンプトの改善、強化、最適化、リファクタリング、圧縮。キーワード：プロンプトエンジニアリング、プロンプト最適化、トークン効率、LLM プロンプト、AI プロンプト、明確さ、構造、システムプロンプト、ユーザープロンプト、few-shot、chain-of-thought、指示チューニング、プロンプト圧縮、トークン削減、プロンプトリライト、意味保持。使用場面：不明確なプロンプトの改善、トークン消費の削減、LLM 出力の最適化、冗長なリクエストの再構成、システムプロンプトの作成、プロンプトの明確さの向上。
Microsoft Purview Unified Catalog（データ カタログ）のガイダンス — Data Map の上で、ビジネスにやさしい検出、ガバナンス ドメイン、データ製品、用語集の用語、データ品質を実現します。ガバナンス ドメイン、データ製品、キュレーションについて扱います。WHEN: Purview データ カタログ、統合カタログ、データ製品、ガバナンス ドメイン、ビジネス用語集、データ品質、アナリスト向けのデータ検出、データ資産のキュレーション、データ スチュワードシップ。
クレームと臨床データから HEDIS 品質指標を計算するためのパイプラインスキル。ユーザーが HEDIS 指標率の算出、継続登録の確認、分母/分子ロジックの構築、ケアギャップの検出、利用率の計算、高コスト請求者の特定、リスク層別化指数のスコアリングを求めたときに使用する。トリガーには "calculate HEDIS"、"measure rate"、"continuous enrollment check"、"care gap detection"、"denominator query"、"numerator logic"、"utilization rate"、"high-cost claimant"、"Charlson score"、"LACE score"、"claims analysis"、"quality measure SQL" が含まれる。
useForm、useWatch、useController、useFieldArray、subscribe() API、およびWatch／FormStateSubscribe／FieldArrayのrender-propコンポーネントを使った、React Hook Formによるクライアント側フォーム検証のパフォーマンス最適化です。resetDefaultValues()やdisabledフィールド配列オプションなど、RHF 7.82の追加機能を扱います。React Hook Formライブラリでクライアント側の制御フォームを構築する際に使用します。React 19 Server Actions、useActionState、サーバー側フォーム処理は対象外です（これらにはreact-19スキルを使用してください）。
redis-docs MCP サーバー（redis.io/mcp の search / fetch / ask）の利用方法。インデックスの構成と返却結果の読み方を扱います。これらのツールが利用可能で、Redis ドキュメントを検索するとき、または結果が分かりにくいときに使用します。たとえば、fetch がページ全体ではなく短いセクションを返す、複数の検索結果が同じ url を共有する、ID が #sec:w1 のように見える、metadata.version が 1.0.0 と表示される、検索結果が空になる、ask がレート制限されたりドキュメントに記載がないと応答したりする場合です。redis.io がインデックス化する内容としない内容も扱います
対象求人の JD、中国語履歴書、ユーザーが確認した実体験に基づき、中国大陸の求職シーンにおける JD 解析、エビデンスのマッピング、ギャップ診断、素材の追加ヒアリング、カスタマイズした履歴書のリライト、ATS/HR/面接官によるレビュー、応募コミュニケーション資料の生成を行う。新卒、中途、転職、およびインターネット、AI、プロダクト、運営、営業、技術、データ、デザインなどの職種に用いる。ユーザーが JD に合わせて中国語履歴書を最適化したい、マッチ度を高めたい、Boss 直聘やヘッドハンター向けのトークスクリプトを生成したい、面接での一貫性を確認したい場合に使用する。
ユーザーがレビューファイルから製品属性を推測し、製品品質をスコアリングし、Word (.docx) レポートを納品したい場合、または明示的に review-scoring-docx を要求した場合、このスキルを必ず使用する。トリガーには Word 出力を伴う「評論評分 Word」「產品屬性比較報告」、および reviews-to-scores-to-docx が含まれる。合意された成果物が Word であるレビューベースの製品比較に使用すべきである。一般的なレビュー分析に Word 出力を強制したり、属性の重要度の代わりに品質スコアを用いたりしてはならない。
完成済みの api-spec（操作、リクエスト／レスポンスのスキーマ、認証、エラーモデル、ページネーション、バージョニング、例を含むエンジニアリング上のワイヤー契約）をレビュー／評価し、クライアントがすべての操作を呼び出せるか、サーバーが契約だけを基に実装できるかを判断する際に使用します。執筆ではなく、受け入れ判定のゲートです。単一ソースの11条件からなる契約完全性基準で評価します：スタイル + 基本事項 + バージョニング + 非推奨ポリシー；すべての操作を列挙して追跡；各操作の双方の型とステータスコードを完全に定義（成功パスのみでは不合格）；認証 + 操作ごとの認可；完全なエラーモデル（単一の形式 + すべての失敗ケース + 再試行可能性）；共有型から data-model を参照；ページネーション + 同順位の決定規則；スキーマに合致した例；api-reference との一方向性；リリース済み API との整合性；差分範囲に限定した修正。スタイルに依存しません（REST/GraphQL/gRPC、OpenAPI 前提ではありません）。正確に `VERDICT: approve|revise` を出力します。執筆、data-model、api-reference、一般的な設計ドキュメント（design-review）には使用しません。
フォーム送信のような UI 駆動の非同期操作には Riverpod mutations を使用する。Mutation.run、MutationIdle/Pending/Success/Error、Mutation.reset、キー付き mutations。単一のアクション（例：送信ボタン）のローディング/エラー/成功を provider の状態を汚染せずに表示するときに使用する。ユーザーが mutations、アクションのローディング状態、Riverpod でのフォーム送信について尋ねたときにこのスキルを使用する。
本スキルは、正規の `AndroidJUnit4` ランナー、正しい `AndroidJUnitRunner` の Gradle 設定、およびサポート基盤（Test Orchestrator、実行時権限の付与、size アノテーション、SDK 抑制、密閉的なアニメーションのデフォルト）を備えた Android instrumentation テストソースセットを立ち上げるためのもの。`androidx.test:core:1.7.0` / `:runner:1.7.0` / `:rules:1.7.0` / `androidx.test.ext:junit:1.3.0` の座標、`androidx.test.platform.app.InstrumentationRegistry`、`androidx.test:orchestrator` の `androidTestUtil` 設定の落とし穴をカバーする。ユーザーが `Test runner not found`、`AndroidJUnit4 deprecated`、`InstrumentationRegistry deprecated` を報告したとき、または「why is my orchestrator not running」、「how do I pass `-e` args to the test」、「how do I grant a runtime permission in a test」、「instrumented test won't compile」と尋ねたときに使用する。
Sa-Token の高度なセキュリティ機能スキル。二段階認証(safe-auth による二次検証)、アカウントの封禁(全体封禁／分類別封禁／段階的封禁)、他者へのなりすましと身分切り替え、複数アカウント認証(StpUserUtil/StpKit)、グローバルリスナー(ログイン／ログアウト／キック／封禁／更新のイベント)、グローバルフィルター(SaServletFilter/SaReactorFilter)、パスワード暗号化(MD5/SHA1/SHA256/AES/RSA/BCrypt/TOTP)、セッション照会(端末一覧／Token のグローバル検索)、Http Basic/Digest 認証、ファイアウォール(IP のホワイトリスト・ブラックリスト／レート制限)、カスタム認可アノテーション、ルート認可の動的化、リバースプロキシの URI 修正、非同期 Mock コンテキスト、データアーキテクチャの Redis キー設計を扱う。ユーザーが機密操作の二次検証、アカウントの段階的封禁、ユーザー操作の模擬、複数のアカウント体系(User/Admin の分離)、グローバルイベントの監視、パスワード暗号化ツールを実装する必要があるときに使用する。基本的なログイン認証には sa-token スキルを使用すること。
Sa-Token の API セキュリティ防御スキル。API パラメータ署名(sa-token-sign)による改ざん・リプレイ防止(timestamp+nonce+sign の 4 段階の進化)、API Key(sa-token-apikey)による部分認可と Scope 制御(失効可能／権限制限可能)、一時 Token(SaTempUtil、コアパッケージに内蔵)による短命リンク招待を扱う。API 署名はマルチアプリケーション(複数 secret-key)モードと複数のダイジェストアルゴリズム(md5/sha256/sha512)に対応する。API Key は複数アカウント体系とデータベース永続化モードに対応する。一時 Token はプレフィックスのトリミング、逆引き検索、JWT 連携に対応する。基本的なログイン認証には先に sa-token スキルを使用すること。
Sa-Token SSO シングルサインオン専用スキル。3 つの SSO モードの完全なソリューションを網羅：モード 1（同一ドメイン + 同一 Redis/Cookie 共有）、モード 2（クロスドメイン + 同一 Redis/URL リダイレクト）、モード 3（クロスドメイン + 別 Redis/Http ticket）。SSO-Server 認証センターの構築、SSO-Client の接続、シングルサインアウト、カスタムログインページ、フロントエンドとバックエンドを分離した SSO（H5 方式）、メッセージプッシュ、匿名 Client、ドメイン検証、NoSdk による非 Java 接続、カスタム API ルート、プラットフォームセンターへのリダイレクト。複数システムの統合ログイン/ログアウト、シングルサインオン認証センターの構築、クロスドメイン SSO 連携が必要な場合に使用。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。
リードジェネレーション代理店向けのマルチクライアントアウトバウンド——インフラアーキテクチャ、クライアント分離、ドメイン戦略、大規模なウォームアップ、ホワイトレーベル、統合レポート、クライアントオンボーディングのプレイブック、クライアント横断の運用。あるクライアントのドメイン評価が他のクライアントを押し下げているとき、新規クライアントのオンボーディングに時間がかかりすぎるとき、メールボックスのウォームアップがクライアント間で拡張できないとき、クライアントごとに送信インフラを分離できないとき、または代理店全体のレポートのための再現可能なプレイブックが必要なときに使用する。Smartlead 固有のプラットフォーム設定（/sales-smartlead を使用）、単一ドメインの到達性（/sales-deliverability を使用）、個別キャンペーンの戦略（/sales-cadence を使用）には使用しない。
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。