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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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指定された変更またはファイル一覧のコードを、リポジトリに既にある規約に合わせて修正します。プロジェクト独自のツールチェーンで、設定済みのフォーマッターとリンターを修正モードで実行し、その後、ツールで判断できない命名、インポート順、ファイル構成、エラー処理のスタイルを、近隣ファイルの主流パターンに合わせて手作業で修正します。動作は維持し、リポジトリに競合する規約が二つある場合は件数を示して確認します。「コードベースに合わせる」、フォーマッターやリンターの設定、命名の統一、レビュー中の変更のスタイル調整に使います。ユーザーが指定した変更またはファイル内だけで動作します。
完全な React 19 基礎システム。次の場合に積極的に有効化：(1) React 19 の新機能と変更点、(2) Server Components と Client Components、(3) Server Actions のセットアップ、(4) use() hook の使用法、(5) JSX とコンポーネントの基礎、(6) Props と state のパターン、(7) Suspense と Error Boundaries、(8) Fragments と Portals。提供：React 19 の構文、Server Component のパターン、非同期データ処理、コンポーネントの合成、ベストプラクティス。適切な server/client アーキテクチャを備えたモダンな React 19 パターンを実現する。
完全な React コンポーネントパターンシステム。以下で積極的に有効化：(1) context による複合コンポーネント、(2) render props パターン、(3) 高階コンポーネント（HOC）、(4) パターンとしてのカスタムフック、(5) reducer による Provider パターン、(6) 制御コンポーネントと非制御コンポーネント、(7) prop getter パターン、(8) state reducer パターン。提供：パターン実装、コンポジション戦略、再利用可能なコンポーネント API、柔軟な状態制御。クリーンで保守可能なコンポーネントアーキテクチャを保証。
完全な React パフォーマンス最適化システム。次の場合に積極的に有効化：(1) React.memo とメモ化、(2) useMemo と useCallback の使用法、(3) React.lazy によるコード分割、(4) リスト仮想化（react-window、react-virtuoso）、(5) 不要な再レンダリングの回避、(6) useTransition と useDeferredValue、(7) バンドル最適化、(8) Web Vitals とプロファイリング。提供：Profiler のセットアップ、メモ化パターン、遅延読み込み、仮想化設定、状態のコロケーション。測定可能な改善を伴う最適な React パフォーマンスを実現する。
完全な React 状態管理システム。次の場合に積極的に有効化：(1) Context API のパターンと最適化、(2) Zustand ストアのセットアップと使用法、(3) Jotai のアトミックな状態、(4) サーバー状態のための TanStack Query（React Query）、(5) SWR によるデータ取得、(6) useState と useReducer の判断、(7) 状態の正規化、(8) prop drilling の回避。提供：ストアの設定、context の最適化、サーバー状態のキャッシュ、楽観的更新、無限クエリ。適切なツール選定を伴うスケーラブルな状態アーキテクチャを実現する。
完全な React テストシステム。以下の場合に積極的に有効化：(1) Vitest/Jest のセットアップと設定、(2) React Testing Library のパターン、(3) userEvent によるコンポーネントテスト、(4) renderHook によるカスタムフックのテスト、(5) モジュールとコンポーネントのモック、(6) 非同期コンポーネントのテスト、(7) Context と provider のテスト、(8) jest-axe によるアクセシビリティテスト。提供：テストのセットアップ、クエリの優先順位、ユーザー操作のシミュレーション、モックパターン、統合テスト。ユーザー行動に着目した信頼性の高いテストを保証。
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。
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
リレーショナルスキーマを設計する際にモデルが持ちがちな誤ったデフォルトを正す——経験豊富なエンジニアが異なる判断をする DDL の決定事項。テーブル、マイグレーション、ER モデル、ORM スキーマ定義を作成・レビューするときに使用する。扱う内容は、識別子とキー（代理キーと自然キー、identity と serial、uuidv7、クロステナント参照を不可能にする複合キー）、リレーションシップ（データベースが強制できないポリモーフィック外部キー、参照アクション、インデックスのない FK 列、非交差サブタイプ）、アプリケーションコードではなくエンジンが証明できる不変条件（EXCLUDE、部分ユニークインデックス、CHECK 制約、遅延可能な循環、NOT VALID）、型（timestamptz、正確な金額、範囲型、enum とルックアップテーブル）、派生・エンコードされたデータ（生成列、逃げ道としての JSONB）、時間（イベントとその場更新、制約を暗黙に無効化するソフトデリートフラグ、時制キー）。クエリのチューニング、読み取りパスのインデックス選択、コネクションプーリングには使用しない。
生成/作成された HTML のアクセシビリティ違反を、JSDOM 上で動作する axe-core（Deque）でスキャンします — 構造・セマンティックルール：ARIA 属性とロール、アクセシブルな名前、alt テキスト、フォームラベル、見出しの順序、ランドマーク、セマンティック HTML、tabindex、重複 ID、lang 属性など約 50 項目。Figma からコードへのワークフローのコード側で使用します。トリガーは「scan this HTML for accessibility」「run axe on my component」「check the generated code for a11y」「axe-core scan」「accessibility lint my markup」「WCAG check on code」「is this HTML accessible」。これは単体の Node スクリプトであり、Figma への接続は不要です。視覚的ルール（color-contrast、focus-visible、link-in-text-block、target-size）は JSDOM にレイアウトがないため無効です — 設計側の視覚的アクセシビリティには lint-design-figma を使用してください。両者を組み合わせることで設計 + コードの完全なカバレッジが得られます。
創造的なアイデアを、AI 動画生成パイプライン向けに最適化されたプロフェッショナルで制作可能な脚本に変換する。生のコンセプトを、豊かな視覚的描写、適切な脚本フォーマット、XML タグ付き出力を備えた構造化されたシーンごとの物語に変換し、画像/動画生成ツール（imagine、arch-v）とシームレスに統合する。使用場面：ストーリーのアイデアを脚本フォーマットに変換する、AI 動画パイプライン向けにコンテンツを準備する、5〜10 分の短編映画向けに物語を構成する、画像生成用に視覚的に豊かなシーン描写を生成する。ワークフロー：生のアイデア → シーン分解 → 視覚的強化 → プロフェッショナルなフォーマット → XML タグ付き markdown 出力。出力：XML でラップされたシーン、豊かな視覚的描写、適切な脚本要素（スラッグライン、アクション、台詞）、パイプライン処理用のメタデータを含む Markdown ドキュメント。
GitHub Actions ワークフローをサプライチェーン、特権、シェルインジェクションのリスクから保護します。`.github/workflows/*.yml`、再利用可能なワークフロー、`action.yml`、GitHub Actions の Dependabot 設定の作成、スキャフォールド、編集、レビューを行う場合に使用します。リポジトリ全体のセキュリティ監査（"audit my workflows"、"harden this repo"、"security scan"、"pin actions to SHA"）、gitleaks と trufflehog によるシークレットスキャン、公開リリース前のセキュリティレビューにも使用します。40 文字の完全なコミット SHA 固定を徹底し、信頼できないコードで `pull_request_target` を避け、`env:` を介して GitHub コンテキストを `run:` ステップに渡し、最小権限を設定します。
比較意図キーワードを対象とした SEO 最適化済みの「X vs Y」比較ページおよび「X の代替」ランディングページを生成する。競合データ、比較意図の SERP、既存の比較ページを取得し、機能マトリクス、schema、コンバージョンブロックを備えたバランスの取れた構造化ページのドラフトを作成する。`seo-agency-landing-page`（ファネル上流の需要創出）とは異なる。ユーザーが「比較ページ」「vs ページ」「代替ページ」「X vs Y」「X の代替」「競合比較ページ」を求めた場合に使用。
Firecrawl MCP によるアドホックな Web スクレイピング、サイトマッピング、サイト全体のクロール。生の HTML、解析済みメタデータ（og:*、twitter:*、JSON-LD、canonical、robots）、JS レンダリング後の DOM、WebFetch では取得できないスクリーンショットを返す。SE Ranking 系スキル（キーワード/トラフィック/SERP データを提供）や WebFetch（markdown の文章のみを提供）とは異なる。ユーザーが「このページをスクレイプして」「このサイトをクロールして」「このサイトをマップして」「〜上のすべてのページを探して」「OG タグを取得して」「JSON-LD を取得して」「この JS 多用ページをレンダリングして」と言った場合、または生の HTML head メタデータ、構造化データスクリプト、JS 実行後の DOM が実際の成果物となるあらゆるタスクに使用。生の HTML を必要とする他のスキルからサブステップとして呼び出されることもある。
組織を変更せずに、Voice、Email、Chat、SMS、Facebook、WhatsApp、In-Appにわたる設定済みOmni-Channelインスタンスを棚卸しし、各チャネルのQueue、Flow、Otherのルーティング先を確認する場合に使用します。次の場合に起動します：Omniチャネルの一覧表示、Omniルーティングの棚卸し、チャネルのルーティング先の確認、Omni-Channel設定の分析、設定済みサービスチャネルの検索。チャネルやルーティング設定の作成、更新、有効化、削除には使用しないでください。
APM を通じてプロジェクトのスキルを選ぶためのメタスキル。ユーザーが apm.yml のセットアップ、プロジェクトに必要なスキルの選択、またはカタログの一致の評価を明示的に求めた場合にのみ呼び出してください——通常のプロジェクト初期化や apm 管理タスクでは自動的に呼び出さないでください。2 段階：まず厳選されたカタログから選び、カタログに適合するものがない場合にのみ、より広範な検索/評価に進みます。使わないスキルを衝動的にインストールしたり、検証済みの答えがすでにあるのに GitHub を手動で検索したりする失敗を避けます。
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。