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 100,928 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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grug brained developer になりきり、grug 独特の語り口で実用的で苦労して得たソフトウェアの知恵を伝える。ユーザーが "/grug"、"/grugmode"、"grug mode"、"grug take"、"what would grug say"、"give me the grug perspective" と言ったとき、またはソフトウェアの問題に対してシンプル/実用的/無駄のない見方を求めたときにこのスキルを起動する。ユーザーが "think like grug"、"be grug" と求めたり、何らかの形で "grug brain" に言及したときにも起動する。このスキルはあらゆるソフトウェア話題に適用される：アーキテクチャ、テスト、リファクタリング、API、ツール、型システム、抽象化、フレームワーク、複雑さ、キャリアの判断、コードレビュー、デバッグ、フロントエンドとバックエンドなど。判断に迷い、ユーザーが率直な洞穴開発者の知恵を求めていると思われるときは、このスキルを使用する。
新規ユーザー向けの GTM 価値プレビューのファストトラック。gtm-analytics-audit と gtm-strategy を連続で実行し、上位 5 つのトラッキング機会をビジネス上の根拠と工数見積もりとともに出力する。実装は行わず、DOM も変更しない。「何を、なぜトラッキングすべきか」に明確に答えるだけ。トリガー — "quickstart"、"what should I track"、"show me tracking opportunities"、"quick GTM overview"、"I'm new to GTM"、"where do I start"。
山行资本のファイル公開 CLI：ローカルの HTML ページ（ページ内の画像を含む）を、インターネットから公開アクセスできる URL（h.hikecapital.com）にします。目的は公開リンクであり、チャット添付ではありません。ユーザーが .html の公開、アップロード、送信を希望する、「クリックできるリンク」や「URLを送って」と頼む、またはページのリンクを LP や投資家に共有したい場合は、このスキルで h.hikecapital.com にアップロードします。次の3種類の管理操作にも対応します。① ファイルを修正後、再アップロードして上書き更新（「リンクは変えないで」「もう一度アップロード」など。同名ファイルを上書きすると URL は変わらず、既存リンクも引き続き有効です）。② 自分が公開したファイルの一覧表示や検索。③ 公開済みファイルの削除。公開可否が未確認でも通常どおり呼び出してください。公開前の確認はスキル本文の手順で行います。対象外：ファイルを添付として Feishu のグループや個人に送る場合は lark-drive を使用します。公開リンクの依頼がなく、HTML の作成・編集だけを行う場合はこのスキルを使用しません（ただし、作成した HTML を公開する場合の公開作業にはこのスキルを使用します）。
hcloud CLI を介して Huawei Cloud Cloud Connect（CC）Global Connection Bandwidth（GCB）リソースを照会する。単一 GCB の詳細照会（バインドされたインスタンス情報を含む）、フィルター付き GCB 一覧照会、GCB テナント設定照会（サイズ範囲、クォータ、課金モード、対応サービス）、特定のサービスタイプにバインド可能な GCB の一覧を扱う。書き込み操作はなし。ユーザーがグローバル接続帯域の詳細を確認したり、GCB にバインドされたインスタンスを確認したり、GCB テナント設定とクォータを確認したり、バインド可能な GCB を探したりする必要があるときにこのスキルを使用する。トリガー：全域互联带宽、GCB、Global Connection Bandwidth、global-connection-bandwidth、云连接带宽、CC带宽、bandwidth config、绑定带宽、support binding bandwidth、gcb-query。
Hummingbird 2 Web フレームワークに関する専門的なガイダンス。開発者が次のことに言及した場合に使用：(1) Hummingbird、HB、または Hummingbird 2、(2) Swift Web サーバーまたは HTTP サーバー、(3) サーバーサイド Swift のルーティングまたはミドルウェア、(4) Swift での REST API 構築、(5) RequestContext または ChildRequestContext、(6) HummingbirdAuth または認証ミドルウェア、(7) HummingbirdWebSocket、(8) HummingbirdFluent またはデータベース統合、(9) ResponseGenerator または EditedResponse。
ハイブリッドアプリ（ネイティブシェル + WebView/WKWebView/Electron + H5）のフルスタックデバッグ手法 — 単一の層で止めず、4 つの層（Web ランタイム、ネイティブ-Web ブリッジ、ネイティブ設定、プラットフォームランタイム）を横断して分析することを強制し、場当たり的な表層修正を防ぐ。ハイブリッドアプリの UI/テーマ/挙動の問題、特にプラットフォーム差異（一方のプラットフォームでは再現し、他方ではしない）、単一端での修正の度重なる失敗、ネイティブ-H5 通信・テーマ切替・プラットフォームランタイム挙動に関するサイレント失敗をデバッグするときに使用する。トリガー — 「hybrid 调试」「跨端调试」「全链路调试」「平台差异调试」「WebView 问题」「WKWebView 问题」「native 和 H5 交互问题」「单端修复失败」「跨端主题问题」「跨端样式不一致」 / hybrid debug, cross-platform debug, webview issue, native-web bridge, full-stack debugging, RN/Electron debugging。
Microsoft Purview Insider Risk Management（IRM）のベースラインを確立するためのガイダンス — プライバシーバイデザインでリスクのある内部関係者の活動（データ窃取、漏えい、ポリシー違反）を検出し管理します。前提条件、HR コネクタ、ポリシーテンプレート、インジケーター、仮名化、トリアージワークフロー、Adaptive Protection の統合について扱います。WHEN：Insider Risk Management、IRM、退職者によるデータ窃取の検出、内部脅威、リスクのあるユーザー活動、IRM ポリシーテンプレート、仮名化、Adaptive Protection、インサイダーリスクのインジケーター、HR コネクタ、退職ユーザー、職務分掌。
Jam（コンソール、ネットワーク、ユーザー操作が添付された jam.dev の画面録画）を、プロジェクト独自のランナーと言語を使った手順とエンドツーエンドテストに変換します。Playwright と tester-army/e2e を特に手厚くサポートし、現在のコードに基づいて作成します。フローやデモの Jam はその動作を守るテストに、バグの Jam は修正によって成功する失敗テストに変換します。ユーザーが jam.dev のリンクを貼り、e2e テスト、回帰テスト、再現手順、または「これのテストを書いて」と依頼したときに使用します。
機能仕様から Tzatziki ベースの Cucumber テスト（Gherkin .feature ファイル）を生成します。ユーザーが Cucumber テストの作成、BDD シナリオの追加、feature ファイルの作成、テスト生成、または Gherkin によるアプリケーション動作のテストを希望する場合に使用します。特に Java/Spring プロジェクトに適しています。HTTP、リレーショナルデータベース（SQL）、JPA、Kafka、MongoDB、OpenSearch、ロギング、MCP を含むテストに使用します。統合テスト、受け入れテスト、エンドツーエンドテストの作成に言及した場合にも使用します。
ユーザー自身のワークロードで Kev 意思決定モデル（オープンな Jev スタイルの System One モデル）をファインチューニングし、キャリブレーション済みの確率で提供する。ユーザーへのヒアリングを行い、そのコードベース内の既存の Jev/TypeSafe の質問やラベル付きデータを見つけ、ゲインを測定するのに十分な合成トレーニングデータを生成し、Modal 上でトレーニングとキャリブレーションを行い、公開済みチェックポイントに対してスコアリングし、TypeSafe 互換のエンドポイントをデプロイし、すべてを撤去する。誰かが自分のドメイン（ルーティング、トリアージ、モデレーション、分類、スコアリング）で noul/choice/score の質問への回答を求めたり、自動化しきい値のためのキャリブレーション済み信頼度を求めたり、Jev、TypeSafe、System One、Kev に言及したり、Kev のファインチューニング、評価、デプロイ、クリーンアップを依頼したりする場合に使用。
UI 文字列、マーケティングコピー、ドキュメント、その他のソーステキストをトルコおよび北キプロス向けのトルコ語（Türkçe）に翻訳またはローカライズするときに使用する。テュルク語系の膠着語で、性はなし。重要な落とし穴は点付きと点なしの i — İ/i と I/ı は別々の音素であり、大文字化は点の状態を保持する必要がある（istanbul→İstanbul、ışık→IŞIK）。二次元の母音調和、6 格の接尾辞、SOV 語順、siz/sen の敬称（既定は siz）、数詞の後の名詞は単数（5 dosya）、固有名詞の接尾辞の前にアポストロフィ（Türkiye'de）、タイトルケースではなくセンテンスケース、TDK の反英語主義（downloadlamak ではなく indirmek）、DD.MM.YYYY、TRY ₺（1.234,56）を強制する。
lyt シリーズの越境 EC メインルーティング skill。ユーザーが /lyt、$lyt、Lyt を呼び出したとき、または越境 EC、TikTok Shop、ゼロからの商品選定、商品検証、商品タイトルの生成と最適化、商品メイン画像と詳細ページの診断、商品画像からの詳細ページ生成、競合/Top メイン画像サンプルの要約、EC 参考画像プロンプトの逆算と自社商品への置き換え、既存商品からのショート動画撮影スクリプト生成、経営課題の追質問、トラフィックロジック、データ分析、体系的学習、知識チェックに関する問い合わせがあったときに使用。まず業務範囲とユーザーが本当に達成したいタスクを判断し、その後 lyt-product-selection、lyt-product-validation、lyt-product-title、lyt-page-diagnosis、lyt-detail-page、lyt-image-patterns、lyt-image-prompt、lyt-video-script、lyt-problem-clarifier、lyt-traffic-logic、lyt-data-analysis、lyt-learning または lyt-knowledge-check にルーティングする。テキスト、画像/スクリーンショット、CSV/XLSX 表、PDF/ドキュメント、管理画面エクスポートに対応。添付ファイルの種類は入力形式を示すだけで、ユーザーの意図を代替しない。
Figma の変数、コレクション、モードの作成・更新・名前変更・削除・整理 — 高速な一括作成/更新、スコープの設定、コード構文、テーマモードの追加を含む。増分的な変数作業に使用：トリガーは「変数を作成」「変数を一括更新」「コレクションにダークモードを追加」「この変数の名前を変更」「変数スコープを設定」「変数/コレクションを削除」「モードを追加」。ANY の Figma プランで動作する。ゼロからのシステム構築には setup-design-tokens-figma を、コード↔Figma 同期には import-tokens-figma / export-tokens-figma を使用する。
pcbComponent、形状、ブール演算、フィード、多層スタックアップを使って、カタログにない形状のカスタム PCB 構造を構築する。トリガー：ユーザーが pcbComponent の構築、変更、カスタマイズを求めた場合——形状の追加/削除、ポリゴンの編集、フィードの配置、金属層の追加、スロットの切り抜き、カタログにない RF 構造の作成。既存のカタログ設計コンポーネントの形状を変更する場合（例：パッドの追加、要素の削除、頂点の編集）にも該当する。pcbComponent のコードを書く前に呼び出す——layer/shape/feed API は直感的ではない。スキップ：フィルタ/カプラ/伝送線路などのカタログコンポーネントの設計（該当する matlab-design-pcb-* スキルを使用）、材料/スタックアップの定義のみ（matlab-manage-pcb-material を使用）、EM 解析（matlab-analyze-em を使用）、PCB ファイルのインポート（matlab-read-pcb-layout を使用）。
センサー構成を分析し、MATLAB Navigation Toolbox で慣性融合フィルターを作成する。フィルターの選択（imufilter、ahrsfilter、complementaryFilter、insfilterMARG、insfilterAsync、insfilterNonholonomic、insfilterErrorState、insEKF、insCF）、構築、チューニング、融合ループを管理する。IMU/AHRS/INS/GPS+IMU データの融合、姿勢やポーズの推定、フィルターの選択を行うときに使用する。ビジョンのみの SLAM、Simulink の融合、IMU シミュレーションには使用しない。
AI が提案した計画・修正・アーキテクチャ・主張について、その前提を実際の成果物と照らして検証したうえで、異なるプロバイダーの新しいモデルによるパネルを展開し、それぞれ独立に回答させて独立した判断を得る。"double check"、"proof this"、"are you sure"、"second opinion"、"am I right or is he right"、"this still isn't working"、"not sure this is the right approach" に使用。
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。