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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 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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公正なベースライン、明示的な対照、測定可能な成功基準を備えた、最小限で意思決定に直結する実験を設計する——そしてすでに失敗した訓練実行を診断する。大規模な実装や高コストな訓練の前に使う(ベンチマーク、ハイパーパラメータ探索、大規模モデル訓練、または研究上の主張に厳密な実証的検証が必要なとき)。また、実行がおかしいときにも使う——「my loss diverged」「training collapsed」「the model won't overfit a tiny batch」「these gains look too good」「is this data leakage」「which hyperparameter should I try next」「how do I summarize these runs into a decision」「is more data/compute still buying anything」(最後のものは、両対数プロットを目視するのではなく、同梱の scripts/fit_scaling_law.py でフィットする)。
完全な fal.ai テキストto画像システム。以下で積極的に有効化:(1) FLUX.1/2 Pro/Dev/Schnell の生成、(2) SDXL と Fast SDXL、(3) 画像サイズプリセット(square_hd、landscape_16_9)、(4) guidance scale と推論ステップ、(5) LoRA モデルの適用、(6) 再現性のための seed、(7) バッチ生成(num_images)、(8) 画像内テキスト用の Ideogram、(9) デザイン素材用の Recraft。提供:モデルエンドポイント、パラメータリファレンス、プロンプトエンジニアリング、品質と速度のトレードオフ。最適なテキストto画像生成を保証。
CDN サービス、Compute デプロイ、エッジインフラを管理するための Fastly CLI コマンドを実行する。`fastly` CLI コマンドの実行、ターミナルからの Fastly サービスの作成・管理、Fastly Compute アプリケーションのデプロイ、コマンドラインでのバックエンド/ドメイン/VCL スニペットの管理、キャッシュのパージ、ログストリーミングの設定、TLS 証明書の設定、KV/config/secret ストアの管理、サービスの統計確認、Fastly SSO での認証、fastly.toml の扱いに使用する。CLI の文脈で Fastly のサービス ID を扱う場合や、`fastly service`、`fastly compute`、`fastly auth` など任意の Fastly CLI サブコマンドを使う場合にも適用する。サービスの CRUD、バージョン管理、自動クローン、よくある CLI エラーのトラブルシューティングを扱う。
完全なブラウザベースの FFmpeg システム。以下で積極的に有効化:(1) ffmpeg.wasm のセットアップと読み込み、(2) ブラウザでの動画トランスコード、(3) React/Vue/Next.js 統合、(4) SharedArrayBuffer と COOP/COEP ヘッダー、(5) マルチスレッドの ffmpeg-core-mt、(6) Cloudflare Workers の制限、(7) カスタム ffmpeg.wasm ビルド、(8) メモリ管理とクリーンアップ、(9) 進捗トラッキングと UI、(10) IndexedDB コアキャッシュ。提供:フレームワーク別の例、ヘッダー設定、一般的な操作レシピ、パフォーマンス最適化、トラブルシューティングガイド。保証:サーバー依存なしのクライアントサイド動画処理。
@fluentui/react-components (v9) を通じて Microsoft の Fluent 2 デザインシステムを使ってインターフェースを構築する。ユーザーが Fluent UI、Fluent 2、Microsoft デザイン言語、Teams 風 UI、Office 風インターフェースで UI を構築することを求めたときに使用する。扱う内容:React コンポーネントの使用、FluentProvider によるテーマ設定、makeStyles/tokens/Griffel によるスタイリング、デザイントークンの適用、レイアウトパターン、タイポグラフィ、カラーシステム、アクセシビリティ、ダーク/ライト/ハイコントラストテーマ、カスタムブランディング。以下でもトリガーされる:"make it look like Teams/Outlook/Office"、"use Fluent"、"Microsoft design system"、"@fluentui"、または Microsoft のデザイン言語に従う UI の構築依頼。v9 への移行でない限り、Fluent UI v8 (@fluentui/react) には使用しない。
世界クラスのコーチである Bill Campbell、Jerry Colonna、Marshall Goldsmith、Ben Horowitz、Fred Kofman、Matt Mochary の方法論に基づく、スタートアップ創業者向けのエグゼクティブコーチング。このスキルは次の用途に使用する:(1) 困難な意思決定、チームの問題、戦略的な課題について創業者をコーチングする (2) 迷い、圧倒されている状態、インポスター症候群のときに支援する (3) リーダーシップ開発と自己成長の対話を導く (4) 共同創業者の対立、取締役会の力学、難しい会話を乗り切る手助けをする (5) 創業者が行き詰まっている、強いストレスを抱えている、意思決定を避けているように見えるときに、積極的にコーチングを提案する。/founder-coach で呼び出すか、コーチングが役立つ課題と格闘している創業者を検知したときに呼び出す。
ユーザーが "generate an icon"、"create a favicon"、"make an app icon"、"create iOS icon"、"create Android icon"、"generate PWA icons"、"make desktop app icon"、"create Windows icon"、"create macOS icon"、"app store icon"、"Play Store icon"、"App Store icon" を求めたり、プラットフォーム固有のサイズを持つ AI 生成アイコンを必要としたりする場合に、このスキルを使用する。
OpenAI Image API (gpt-image-2) を使用して画像を生成または編集します。ユーザーが画像、アイコン、ロゴ、モックアップ、イラスト、OG 画像、ブログのヒーロー画像、マーケティング素材などのビジュアルの生成、作成、描画、レンダリング、イラスト化、モックアップ作成、編集を依頼した場合に使用します。参考画像が提供され、変更、スタイル変更、リミックスを求められた場合にも使用します。トリガー:「generate an image」「create an image」「make a picture of」「edit this image」「restyle this」「make a mockup of」「draw a」「render a」「illustration of」。
GeoPandas、Rasterio、GDAL、Xarray、Shapely、Laspy、PDAL、Google Earth Engine、STAC/Planetary Computer を使った地理空間および地球観測のワークフローを提供します。Sentinel、Landsat、MODIS、SAR、高ハイパースペクトル画像、スペクトル指数、地形・ネットワーク解析、点群、COG、CRS の処理、空間 ML を扱い、Python、R、Julia、JavaScript、C++、Java、Go、Rust のコードに対応します。衛星画像から NDVI などの指数を計算する場合、Shapefile、GeoJSON、GeoPackage データに対してベクターオーバーレイ、再投影、空間統計を行う場合、STAC カタログの検索やクラウド最適化 GeoTIFF の読み込み、地球観測データの土地被覆分類や ML モデルの学習、地形・水文学・点群の解析に使用します。一般的な非空間データ分析や表形式データの ML には使用しません。
プロジェクトを GitHub にプッシュする。3 つのモードを自動判定する:**初回プッシュ**(大容量ファイルのスキャン → .gitignore の生成 → git init → gh でリポジトリ作成 → プッシュ)、**日常更新**(commit + push)、**リリース**(tag を打つ + Release を作成、ダウンロードファイルを添付可能)。中核となる原則は安全第一:プッシュ前に必ず大容量ファイルと機密ファイルをスキャンし、プッシュすべきでないものは確認を挟んででも上げない。ユーザーが「推到GitHub」「推送到GitHub」「git push」「上传到GitHub」「提交并推送」「发版本」「打release」「打tag」「/git-push」と言ったときにトリガーする。適用外:どの機能をどのバージョン番号に入れるかの計画(issue-pool を使用 — 本 skill は確定済みのバージョン番号に tag を打つだけ)、rebase/cherry-pick/コンフリクト解消/履歴改変/ロールバックなどの複雑な git 操作(git コマンドを直接使用。本 skill はカバーしない)、コード完成前の自己テストと受け入れ。
Grafana の HTTP API と連携し、ダッシュボード、データソース、フォルダ、アラート、アノテーション、ユーザー、チーム、組織を管理するための包括的な skill。Claude が (1) Grafana ダッシュボードの作成・読み取り・更新・削除、(2) データソースと接続の管理、(3) アラートルール、コンタクトポイント、通知ポリシーの構成、(4) フォルダと権限の操作、(5) ユーザー、チーム、サービスアカウントの管理、(6) アノテーションの作成やクエリ、(7) データソースに対するクエリの実行、または API 経由のその他の Grafana 自動化タスクを行う必要があるときに使用する。
フレームワーク、データ、宣言的モードでの React Router v7/v8 アニメーションの構築やレビューに使用します。GSAP のページ遷移、コンポーネントの表示/非表示、スクロールエフェクト、useBlocker、ルートの再利用、クリーンアップを扱います。GSAP が明示されていない場合も、viewTransition の選択を含めて使用します。非表示コンテンツの復元と初回読み込みのパフォーマンスも対象です。Next.js、TanStack Router、ルーティングを使用しない React、単独の GSAP API に関する質問には使用しません。
失敗した GTM テスト向けの平易な修正ガイド。テストが失敗し、開発者が各問題を修正するための手順を必要としているときに使用する。gtm-test-results.json を読み取り、平易な英語で修正ガイドを書く — 従うのに GTM の専門知識は不要。API 呼び出しは行わない。トリガー — 「fix guide」「how do I fix failing tests」「tests failing」「gtm test failures」「fix my tracking」「what broke」。
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。
