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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反復的な改善と学習メモリ機能を備えた、スクリーンショットから HTML プロトタイプを生成するツールです。ユーザーがスクリーンショット、モックアップ、ワイヤーフレーム、または UI 画像を提示し、動作する HTML プロトタイプとして再現したい場合、あるいは以前に生成したプロトタイプを修正したい場合に使用します。「照这个做原型」「参考这个图」「把这个页面画出来」「this UI needs to be prototyped」「replicate this design」「convert this mockup to HTML」「帮我出个原型」「根据截图输出 HTML」や、画像添付と「输出 HTML」「做成页面」「帮我实现」などの依頼の組み合わせでも起動します。「加一个字段」「这个也一样」のような短い指示とスクリーンショットだけの場合も、表示された UI の修正または再現を意味するため、このスキルを使用します。迷った場合は、会話に UI スクリーンショットがあれば使用してください。
この skill は、`printToLog(tag, maxDepth)` と `printToString(maxDepth)` で実際のセマンティクスツリーをダンプし、"no node matched"、"found N nodes"、"useUnmergedTree" の失敗を診断するために使用します。出力の文法（`Node #<id> at (l, t, r, b)px, Tag: '...'`、アルファベット順にソートされた config、`Actions = [...]`、`Unit` 値のセマンティクスに対する `[FlagKey]`、`MergeDescendants`、`ClearAndSetSemantics`）、未マージツリーでのみ一致が見つかった場合に `useUnmergedTree = true` を提案するフレームワークのヒント、カスタムマッチャー用の `fetchSemanticsNode` / `fetchSemanticsNodes` を扱います。開発者が "tag not found"、"multiple nodes matched"、"merged tree vs unmerged tree"、"test fails with assertion error and a long error message" を報告した場合、または `Thread.sleep` を追加せずにファインダーをデバッグしたい場合に使用します。
プラットフォームエンジニア向け AI エージェントである Pulumi Neo との自然言語対話を通じてクラウドインフラを管理する。会話型 AI によるインフラ分析、リソースのプロビジョニング、スタックのデプロイ、構成管理を可能にする。Neo タスクの作成、インフラ分析の依頼、クラウドデプロイの自動化、Infrastructure as Code（IaC）による管理、AWS/Azure/GCP リソースのプロビジョニング、自然言語プロンプトによるインフラ管理、Neo での PR レビュー、Neo 承認ワークフローの処理、Neo タスクのステータスとイベントの確認に使用する。ユーザーが「Pulumi Neo」「Neo task」「Neo agent」に言及した場合や、AI 支援によるインフラ管理を求める場合にも使用する。
Microsoft Purview DLP の高度な機能のガイダンス — 適応型保護（Insider Risk によって駆動されるリスクベースの DLP）、完全データ一致、コンテキスト条件、高度なエンドポイント DLP の送信制御。成熟したプログラム向けの動的でリスクに適応する適用と高精度の一致について扱います。WHEN: 高度な DLP、適応型保護、リスクベースの DLP、完全データ一致 DLP、動的 DLP 適用、Insider Risk 駆動の DLP、高度なエンドポイント DLP、コンテキスト DLP 条件、動的ブロック操作。
Microsoft 365 Copilot の導入前および導入中に、過剰共有を評価して修正するためのガイダンスです。SharePoint Advanced Management (SAM)、秘密度ラベル、制限付きコンテンツの検出、Copilot 向け DLP を使用し、Copilot がユーザーのアクセス権限内のコンテンツのみを表示するようにします。データアクセスガバナンスレポート、EEEU の整理、継続的なガバナンスを扱います。対象：Copilot の過剰共有、Copilot 向けのデータ準備、Copilot アクセスの制限、SharePoint Advanced Management、データアクセスガバナンス、過剰共有の修正、Copilot 導入に向けたデータセキュリティ、Copilot が表示するコンテンツの制限、ユーザーに見せるべきでないファイルが Copilot に表示される、SharePoint サイトへのアクセス権を持つ人が多すぎる、Copilot の展開前に権限を厳格化する、SharePoint を Copilot 対応にする方法。AI プロンプトでユーザーが実際に送信している機密データの監視が目的の場合は使用しないでください（purview-dspm-ai を使用）。
Microsoft Purview のデータ分類と秘密度ラベルのガイダンス — 機密情報の種類（SIT）、トレーニング可能な分類子、完全データ一致、自動ラベル付けを伴う秘密度ラベルの分類体系。ラベル分類体系の構築、検出方法の選択、シミュレーションでの自動ラベル付けの展開について扱います。WHEN：データ分類、秘密度ラベル、機密情報の種類、SIT、トレーニング可能な分類子、完全データ一致 EDM、自動ラベル付け、ラベル分類体系、データの分類、情報保護ラベル、MIP ラベル。
Microsoft Purview のデータライフサイクル管理とレコード管理に関するガイダンス。Microsoft 365 全体でコンテンツを保持・削除するための保持ラベルとポリシー、およびレコードの宣言を扱います。保持戦略、アダプティブと静的なスコープ、優先順位の原則、処分レビュー、規制レコードを取り上げます。対象：データライフサイクル管理、保持ポリシー、保持ラベル、レコード管理、レコードの宣言、処分レビュー、アダプティブスコープ、コンテンツの保持と削除、ファイルプラン、規制上の保持、不変レコード。
Microsoft Purview Data Map のガイダンス。カタログ化とガバナンスを実現するために、マルチクラウド環境とオンプレミス環境のデータソースをスキャンしてマッピングする基盤です。ソースの登録、統合ランタイム（マネージドとセルフホスト）、スキャンルールセット、分類、コレクション、コスト管理を扱います。対象：Purview Data Map、データソースのスキャンと登録、データ検出、統合ランタイム、エンタープライズデータのマッピング、マルチクラウドデータのスキャン、分類スキャン、コレクション、用語集。
PyTDCパッケージ（import tdc、Therapeutics Data Commons）を使って、tdc.metadataから治療関連のMLタスクを発見し、承認済みデータセットを計画・読み込み、タスクに応じた分割（random、scaffold、cold_split、combination、time）を適用し、評価指標を実行します。admet_groupなどのベンチマークグループを評価し、範囲を限定した分子オラクルスコアリングも行います。TDCタスクまたはデータセットの選択、ダウンロードなしの分割計画、TDC評価器による予測スコアリング、ベンチマークグループ評価、ダウンロード前のデータセットライセンスやキャッシュの影響確認に使用します。QEDなどのTDCオラクルで分子をスコアリングする場合に使用します。一般的なRDKitケモインフォマティクスや分子生成器の学習には適しません。
SENIOR スタイルで UI/UX を監査する——4 つの項目：accessibility · visual-hierarchy · consistency · antipattern。各項目でスコア/10 + 最も重大な問題 + 修正方法を示し、最後に PASS-次のステップへ か 要修正 の結論を出す。測定可能な部分（WCAG コントラスト、タップターゲット、幾何学的な重なり/ずれ、ラベル欠落）は visual-qa エンジンで決定的に実行する（headless、0 トークン、LLM 不使用）。目で見る必要がある部分（階層、デザインシステムのドリフト、ダークパターン）は LLM 監査とする。ユーザーが「qc uiux」「audit ui」「インターフェースを確認」「UI アンチパターンを片付けて」「/qc-uiux」と言ったとき、またはモックアップ/UI の後に呼び出す。/qc-code を踏襲する（高コスト=手動 LLM、低コスト=決定的な自動テスト）。/redesign（美的刷新）や /visual-qa（撮影+ピクセル監視）とは異なる——qc-uiux は 4 項目の SENIOR 判定。
Qonto アカウント向けのフランス税務レーダー兼資金繰りプランナーです。日付と推定額を含む税務スケジュール（VAT、法人税の分割納付、CFE、配当の定率課税）を作成し、今後 90 日間の資金繰りを予測し、当月の税金引当額を計算します。ユーザーの明示的な同意があれば、専用の税金サブアカウントへの振込依頼を作成し、ユーザーが Qonto アプリで 2FA により承認します。「9 月末の資金繰りはどうなる？」「VAT の納付時期と金額は？」「税金を積み立てて」「この買い物をする余裕はある？」「顧客の支払いが遅れたらどうなる？」といった場合に使用します。
シンボリック HTML コメントを使って README ファイルをリポジトリと同期させる。ドキュメントに影響する可能性のあるリポジトリ変更を行うときは常にこのスキルを使用する — コード（エクスポートされた API、設定、サンプル、コマンドラインコマンド、依存関係）、リポジトリ構造（リストコメントから参照されるファイル、ディレクトリ、パッケージ、その他の兄弟エントリの追加/削除/名前変更）、メタデータ（package.json、マニフェスト）。README ファイルを作成・編集してシンボリックコメントを追加または更新するときにも使用する。markdown ファイルの HTML コメントから参照される構造に触れる変更（コードまたは構造）でトリガーする。
Revit 2026 API ドキュメントの検索と参照。ユーザーが Revit API のクラス、メソッド、プロパティ、列挙型の使い方を尋ねたとき、Revit 開発に関連する API を探すとき、API のシグネチャとパラメータを確認する必要があるときにトリガーする。対象：(1) 特定のクラス／インターフェースのメンバーと使い方の検索 (2) ある機能の実装に必要な API の検索 (3) メソッドのシグネチャとパラメータの説明の確認 (4) 名前空間の構造と継承関係の把握 (5) Revit API の正しい呼び出し方の確認。キーワード：RevitAPI, Autodesk.Revit, Element, Document, Transaction, FilteredElementCollector, ExternalCommand, ExternalApplication, Wall, Floor, FamilyInstance, FamilySymbol, Parameter, BuiltInParameter, BuiltInCategory, Selection, GeometryElement, Solid, Face, CurveLoop, Level, View, ViewSheet, XYZ, Line, Arc, IExternalCommand, IExternalApplication, UIApplication, UIDocument, Ribbon, PushButton, ExtensibleStorage, SubTransaction, TransactionGroup, ElementId, Reference, TaskDialog。
RWKV（Receptance Weighted Key Value）アーキテクチャを解説します。O(n) の推論が可能で KV キャッシュを使わない RNN/Transformer ハイブリッドであり、RWKV-7、並列 GPT モードのトレーニングと逐次 RNN モードの推論、状態の受け渡し、DeepSpeed によるファインチューニング、CUDA カーネルのセットアップを扱います。一定のメモリ使用量でトークンごとにテキストを生成する場合、100K+ トークンの非常に長いコンテキストを処理する場合、RWKV モデルをファインチューニングする場合、RWKV と Transformers のメモリ使用量や速度を比較する場合、または RWKV の状態処理、読み込み、メモリ不足エラーをデバッグする場合に使用します。メモリより最高精度を重視する場合は標準的な Transformer を、状態空間モデルには Mamba を優先してください。
RYUX は AI エージェントとデザイナー向けのデザインインテリジェンスです。作業内容を伝えると、Analyze（既存インターフェースの理解）、Design（Figma、pen.dev、モックアップでの UI・UX の作成や改善）、Build（コードでの実装）、Critique（根拠に基づく優先変更点の特定やヒューリスティック評価）、QA（デザインに照らしたビルドの検証）に振り分けます。タスクに必要な知識（プロダクト、UX、UI、インタラクション、フォーム、コンテンツ、アクセシビリティ、レスポンシブ、デザインシステム、フロントエンド、低品質化の防止）のみを読み込み、品質ゲートで締めくくります。RYUX の名前がリクエストに含まれていなくても、あらゆる UI、UX、コピー、フロントエンド、デザインレビュー、デザイン分析のほか、イラスト、3D、画像、アイコン、ロゴ、モーションなどのプロダクトビジュアルに使用します。
購買シグナルを解釈し、アウトバウンド向けにアカウントの優先順位を付ける。インテントデータが多すぎて何が重要かわからないとき、どのアカウントを優先すべきか判断できないとき、購買シグナルがパイプラインにつながらないとき、転職アラートがノイズが多いとき、インテントトピックが広すぎると感じるとき、リードスコアが実際の商談品質と一致しないとき、アウトバウンドでシグナルにどう対応すべきかわからないときに使用。見込み客リストの作成（/sales-prospect-list を使用）、連絡先の enrichment（/sales-enrich を使用）、ZoomInfo 固有のインテント設定（/sales-zoominfo を使用）、Apollo プラットフォームの一般的なヘルプ（/sales-apollo を使用）には使用しない。
3 段階のアプローチでコードベースのパストラバーサル脆弱性を検出する：偵察（動的パスを持つファイル読み込みシンクを探す）、バッチ検証（並列サブエージェントでユーザー入力を追跡し緩和策を確認、各 3 シンク）、マージ（バッチ結果を統合）。sast/architecture.md が必要（先に sast-analysis を実行）。所見は sast/pathtraversal-results.md に出力する。パストラバーサル、ディレクトリトラバーサル、ファイル漏えいのバグの調査を求められたときに使用する。
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。