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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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トップクラスの Web アニメーション向けの GSAP（GreenSock Animation Platform）完全リファレンス。ScrollTrigger、SplitText、Flip、MorphSVG、DrawSVG、MotionPath、Observer、Draggable、タイムライン、Lenis スムーススクロール、フレームワーク統合を扱う。2026 アップデート：すべての GSAP プラグインが 100% 無料になった（Webflow による買収）。以下について尋ねられたときに使用する：GSAP、gsap、GreenSock、ScrollTrigger、スクロールアニメーション、SplitText、テキストアニメーション、Flip プラグイン、レイアウトアニメーション、MorphSVG、DrawSVG、SVG アニメーション、複雑なアニメーション、アニメーションライブラリ、固定セクション、横スクロール、パララックス効果、スムーススクロール、Lenis、その他の高度な Web アニメーションのニーズ。重要：低モーション（reduced-motion）パターンのため、このスキルと併せて常に elite-accessibility を読み込むこと。デザイントークンについては elite-design-core を参照。
Spark CLI と Gmail connector を使ってユーザーのメールを扱う方法を案内します。使用するツールの選択、メールの一覧表示、検索、閲覧、完了マーク、ラベル付け、ピン留め、下書きの保存方法を説明します。ユーザーが依頼したメールタスクに限ってメールを読み、チャットにはプレーンな下書きを残します。アーカイブは自由に行えますが、それ以外の変更は依頼された場合のみ行い、送信は決してしません。メールの検索、閲覧、整理、下書きなどを依頼された場合、またはこのメール設定の構成や確認が必要な場合に使用します。メールを単に文脈として利用するだけのタスクは、メールタスクではありません。
コンテンツ公開前に、主張を一つずつ体系的に検証します。The New Yorker、ProPublica、IFCN基準などの専門的なファクトチェック機関をモデルとし、検証可能な主張をすべて抽出して、リアルタイムの引用可能な情報源（学習データは使用しない）と照合し、6段階の確信度を付与し、修正を適用して、スコア付きの合否レポートを作成します。脳データベースまたはデータベースから生成された出力には、データ由来の主張に対するゲートも適用します。PRODUCER ≠ VERIFIER（異なるクエリ経路で各主張を再導出）およびAFFILIATION ≠ AUTHORSHIP（人物→事物の主張は型付きエッジで解決）を徹底し、裏付けのない主張があれば納品を厳格にブロックします。
fal.ai の音声システム一式。以下の場合に積極的にアクティベートする：(1) Whisper による音声認識、(2) タイムスタンプ付き文字起こし、(3) 英語への翻訳、(4) F5-TTS の音声クローン、(5) ElevenLabs のプレミアム TTS、(6) Kokoro の多言語 TTS、(7) XTTS のオープンソースクローン、(8) 字幕生成（SRT）、(9) 音声ファイル形式。提供：STT/TTS エンドポイント、言語コード、音声クローンの設定、タイムスタンプの書式設定。正確な文字起こしと自然な音声合成を実現する。
fal.ai のモデル選択システム一式。以下の場合に積極的にアクティベートする：(1) 画像生成モデルの選択（FLUX、SDXL）、(2) 動画モデルの選択（Kling、Sora、LTX）、(3) 音声モデルの選択（Whisper、ElevenLabs）、(4) モデルの品質と速度の比較、(5) モデル階層別のコスト最適化、(6) 3D 生成モデル、(7) モデル固有のパラメータ、(8) 開発環境と本番環境でのモデル選択。提供：モデル比較表、デシジョンツリー、料金階層、性能ベンチマーク。品質、速度、コストの面で最適なモデル選択を実現する。
一定期間のアプリまたはコレクションへのフィードバックを分析します。前期間との差分付き KPI、評価・件数・感情の傾向、異常の指摘、上位のバグと機能リクエストを順位付けし、構造化された findings.json と自己完結型 HTML レポートを出力します。読み取り専用（書き込みは行いません）。「feedback report」「how are our reviews」「what are users complaining about」「review trends for <app>」「what are our testers saying」（Google Play のテストフィードバック）で起動します。
CI/CD 向けの動画処理システム一式。以下の場合に積極的にアクティベートする：(1) GitHub Actions の FFmpeg セットアップ、(2) GitLab CI の動画パイプライン、(3) Jenkins 宣言的パイプライン、(4) FFmpeg のキャッシュ戦略、(5) Windows ランナーの回避策、(6) GPU 対応のセルフホストランナー、(7) マルチフォーマット向けのマトリクスビルド、(8) 成果物のアップロード/ダウンロード、(9) 動画検証ワークフロー、(10) BtbN/FFmpeg-Builds の統合。提供：YAML ワークフロー例、Docker コンテナパターン、キャッシュ設定、プラットフォーム固有の解決策、デバッグガイド。実現：CI/CD パイプラインでの高速で信頼性の高い動画処理。
PostHog の Web 分析とプロダクト分析で、トラフィック分類サーフェス（isLikelyBot / getTrafficType HogQL 関数と $virt_* 仮想プロパティ）を使ってボット／クローラー／AI エージェントのトラフィックを特定、測定、除外する。ユーザーが "exclude bots"、"filter out crawlers"、"remove bot traffic from my numbers"、"how much of my traffic is bots / AI crawlers"、"is GPTBot / ChatGPT / Claude hitting my site"、"break down traffic by human vs bot" を求めるとき、またはインサイトやダッシュボードで人間のみのクリーンなカウントを求めるときに使用する。リアルタイムの Live タブのボットタイルについては、代わりに exploring-live-traffic を使用する。
連続アクションヘッド、LoRA 適合、LIBERO シミュレーションおよび ALOHA 実機環境での FiLM 条件付けを用い、ロボット動作生成のための OpenVLA-OFT および OpenVLA-OFT+ ポリシーをファインチューン、評価します。OpenVLA-OFT 論文の結果の再現、独自 VLA アクションヘッド（L1 または拡散）の学習、ALOHA のサーバー・クライアント推論のデプロイ、正規化、LoRA のマージ、GPU 跨ぎの問題のデバッグに使用します。
ヘッドレス Chromium を Chrome DevTools Protocol（CDP）経由で駆動し、決定論的なフレームステップで、ウェブページやアニメーション可視化から鮮明で完全に滑らかな MP4 動画を生成し、ffmpeg でエンコードして、（リモートの場合）cloudflared トンネル経由で共有する。デモ動画、解説クリップ、ローンチ/マーケティングアニメーション、ソーシャルティーザー、またはウェブシーンからレンダリングした短い動画——特にアニメーション化された統計/タイムライン/図の可視化——の作成/生成を求められた場合、およびそれを反復（微調整、再レンダリング、比較）する必要がある場合に使用する。よくある「録画に引っかかり/ジャダー/フレーム落ちがある」問題を解決する。
平面ベクターデータを扱う GeoPandas 1.1.4 GeoSeries および GeoDataFrame を使った Python ワークフロー向けに、ガイダンスとローカル監査 CLI を提供します。CRS の処理、ジオメトリの妥当性確認と修復、sjoin、overlay、clip、dissolve、union、GeoPackage、GeoParquet、PostGIS の入出力、プロットを扱います。再投影や CRS の割り当て、無効または空のジオメトリの監査、空間結合とカーディナリティの確認、再現可能な仕様に沿ったベクターデータのエクスポート、GeoPandas 0.14 から 1.x へのコード移行に使用します。座標データのプライバシーリスクの確認にも使用できます。ラスターデータや測地計算のみの用途には使用しないでください。
glabを使ってパッケージURLをGitLab Dependency Firewallと照合し、サポート対象のパッケージマネージャーを経由実行し、ローカルのファイアウォール動作を確認します。npm、PyPI、Maven、RubyGems、Cargo、GoのPURL確認、サポート対象のパッケージマネージャーラッパーへの依存関係ポリシー適用、CIログの要約、Dependency Firewallの終了コードのトラブルシューティングに使用します。トリガー：dependency firewall、glab df、glab dependency-firewall、package URL、PURL、package policy、ci-summary、blocked package、flagged package。
幅広い実用的な Go の習熟を目指す開発者向けに、適応型の Go コーディング演習を生成する：正しいプログラムの作成、バックエンドの構築、CLI/ツールの作成、並行処理の扱い、最終的には Kubernetes/CNCF エコシステムのツール構築。ユーザーが Go を練習したい、Go の概念を学びたい、Go コードをレビューしたい、Go プログラムをデバッグしたい、バックエンドの Go スキルを身につけたい、Kubernetes エコシステムの作業に備えたいとき、または Go 演習、goroutines、channels、context、HTTP サービス、CLI ツール、controllers、operators、クラウドツール、分散システム、CNCF プロジェクトに言及したときに使用する。このスキルは /home/laborant/repos/go-practice/ の learning-log.md で繰り返し発生するミスと確認事項を追跡し、今後の演習バッチがユーザーの実際の学習パターンに適応できるようにする。演習は go-practice リポジトリ内の日付付きフォルダに作成する必要がある。
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。