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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Androidアプリ開発（Kotlin）向けMedia3 / CameraXリファレンス。androidx.media3、androidx.camera。ExoPlayer、HLS / DASH / RTSP / SmoothStreaming、HlsInterstitialsAdsLoader、CMCD、MediaSession、MediaSessionService、MediaLibraryService、DRM、Compose UI（PlayerSurface）、ProcessCameraProvider、CameraSelector、ImageCapture、ImageAnalysis、VideoCapture、CameraInfo、CameraX Extensions、Camera2 Interop、Camera1移行。
構築、スタイル変更、批評、またはあらゆるインターフェースを Apple 品質／プレミアム／Cupertino 品質に感じさせる場合、あるいは Apple のデザイン哲学（Human Interface Guidelines — 明瞭さ、控えめさ、奥行き）、2025 Liquid Glass デザイン言語、深い Apple リファレンスへの地図が必要な場合に使用します。これは HUB です。詳細は apple-design-foundations/-materials/-motion/-os/-web/-backend/-tactics にルーティングしてください。キーワード：apple design、HIG、human interface guidelines、design philosophy、clarity deference depth、liquid glass、iOS 26、macOS Tahoe、visionOS、apple-grade、premium UI、cupertino、design system、make it look apple。
博士課程への出願、研究インターンシップ、RA の機会、ラボローテーション、または指導予定教員へのコンタクトのために、教授宛ての簡潔なコールドメールを作成、批評、修正する。ユーザーが教授に連絡したい、博士課程の募集について尋ねたい、面会を依頼したい、自身の研究背景を紹介したい、論文に言及したい、丁寧にフォローアップしたい、または教授とのマッチングのメモをメールに変換したいときはいつでもこのスキルを使用する。ユーザーが "cold email" ではなく "email a PI"、"message a potential advisor"、"reach out to faculty"、"cold mail" と言う場合でも、このスキルはトリガーされるべきである。
完了した spec をアーカイブします。すべてのタスクが完了し、QA に合格し、インデックス参照が自己完結していることを確認したうえで、解決されたアーカイブルート（<spec-root>/_archived/、または組み込みの docs/specs ルートの場合は docs/history/specs/）に <slug>.md を書き込み、Spec フォルダーを削除します。フォルダーは記録の source_revision の Git 内に残ります。QA 合格後の Roundfix Spec Run の終了時、またはユーザーが spec のアーカイブを求めた場合に自動実行されます。
Figma の COMPONENT_SET のバリアントを、整理されたラベル付きグリッドにまとめる——行と列はバリアントのプロパティから導出し、行ラベルは左側、列ヘッダーは上部、タイトル付きの白いコンテナを配置する。バリアントセットが雑然と積み重なっていて、提示できてドキュメント化しやすいレイアウトにしたいときに使用する——トリガー：'arrange my variants in a grid'、'organize this component set'、'lay out the variants with labels'、'make a variant matrix'、'clean up my component set layout'、'add row/column headers to my variants'。デフォルトでは最後のプロパティ（通常は State）を列に、残りを行にする。ネイティブ MCP の読み取り専用ツールが行うことではない——これは整理された新しいレイアウトをキャンバスに書き込む。
このスキルは、UI テストから Compose のレイアウト測定値を検証するために使用します。`assertWidthIsEqualTo`、`assertHeightIsEqualTo`、`assertWidthIsAtLeast`、`assertHeightIsAtLeast`、`assertTouchWidthIsEqualTo`、`assertTouchHeightIsEqualTo`、`assertPositionInRootIsEqualTo`、`assertTopPositionInRootIsEqualTo`、`assertLeftPositionInRootIsEqualTo` に加え、読み取りヘルパーの `getUnclippedBoundsInRoot`、`getBoundsInRoot`、`getAlignmentLinePosition`、`getFirstLinkBounds`、および基盤となる `Dp.assertIsEqualTo(expected, subject, tolerance = Dp(.5f))` を扱います。0.5 dp のデフォルト許容誤差、未クリップとクリップ済みの違い、定番の「2 つの未クリップ矩形からパディングを計算する」パターン、`assertHeightIsAtLeast(MinHeight + 1.dp)` のような最小タッチターゲットのアサーションを網羅します。開発者がサイズ、パディング、アラインメント、dp 単位の位置をアサートしたい場合、または `getUnclippedBoundsInRoot`、`DpRect`、タッチターゲットサイズについて質問する場合、ピクセル単位で幅を比較する場合に使用します。開発者がテストからレイアウト寸法を比較する場合は、このスキルを使用してください。
Atlas CLI でデータベーススキーマ、マイグレーション、データスクリプト、Atlas Cloud の操作を管理します。マイグレーションの生成・適用、スキーマの差分確認、lint、検証、テスト、atlas.hcl、schema.hcl、ORM スキーマ（GORM、Drizzle、SQLAlchemy、Django、Ent、Sequelize、TypeORM、Prisma）の操作、atlas script によるデータのバックフィル、削除、レポートの実行に使用します。また、同期済み・保留中・失敗したデータベース、最近または失敗したデプロイ、デプロイ待ちの項目、レジストリリポジトリ、承認待ちのプランなど、Atlas Cloud に関する質問にも対応します。
ユーザーが自身の YouTube オーディエンスを理解し、視聴者の心理を掘り下げ、デモグラフィックを分析し、コンテンツとマーケットのフィットのシグナルを見つけたい場合に使用します。ユーザーが 'who is my audience'、'audience research'、'viewer psychology'、'what does my audience want'、'comment analysis'、'demographic insights'、'content-market fit'、'understand my viewers'、'audience persona' と言った場合にも使用します。チャンネルレベルのヘルスチェックについては channel-audit を参照してください。オーディエンスの洞察からアイデアを生成するには idea-generation を参照してください。
AUTOSAR BSW のエキスパート。既定では Classic AUTOSAR（BSW/MCAL/RTE、静的設定、C、AUTOSAR OS）を対象とし、6 つのモードで動作する：(1) BSW 設定 — Com、NvM、Dem、Dcm、Os、MemIf を依存関係チェーンおよび EB Tresos / DaVinci のコンテナパスとともに扱う；(2) ARXML デバッグ — 整合性エラーを分類・特定・修正し、修正済みフラグメントと再発防止ルールを提示する；(3) RTE 生成のトラブルシューティング — pre-gen、contract、implementation、post-gen のビルドフェーズにまたがる生成器の障害を診断する；(4) COM スタックのデバッグ — CanDrv → CanIf → PduR → Com → RTE と層をたどり、CAN 信号の欠落、誤り、古さ、断続的な問題を調べる；(5) 起動、NVM、電源 — EcuM/BswM の起動と停止、bootloader / UDS の再書き込み、NvM/Fee/Ea ストレージ、スリープ/ウェイクアップ、部分ネットワーク；(6) 通信プロトコル — CAN / CAN FD、LIN、CanTp、PduR ゲートウェイ、ComM/Nm、UDS (ISO 14229)、SOME/IP、DoIP。入力が ara::com、ara::exec、POSIX、またはマニフェストに言及する場合は Adaptive AUTOSAR（ara:: クラスタ）を扱い、さらに MCAL/CDD インターフェース背後でのレガシー bring-up も扱う。
Azure Content Understanding in Foundry Tools の開発に関する専門知識を提供します。トラブルシューティング、ベストプラクティス、意思決定、アーキテクチャと設計パターン、制限とクォータ、セキュリティ、設定、統合、コーディングパターンを扱います。Content Understanding アナライザー、RAG ドキュメントフロー、エージェント統合、RPA ワークフロー、REST/SDK アプリの構築や、その他の Azure Content Understanding in Foundry Tools 開発タスクに使用します。Azure Speech in Foundry Tools（azure-speech を使用）、Azure AI Search（azure-cognitive-search を使用）、Azure AI Vision（azure-ai-vision を使用）、Azure AI Document Intelligence（azure-document-intelligence を使用）には使用しないでください。
Bounded バックエンドを執筆する：policy.json のルールと不変条件（rollingSum/windowSum/flowBound/conserve/tenantTag/tenantEdge/bound）、関数（ctx.user/ctx.bounded/ctx.ai/ ctx.services/ctx.secrets）、actor とアイデンティティモデル（@user、runAs/actAs、@origin、service keys、予約済みアイデンティティ集合）、データとクエリ、リアルタイム/ライブルーム、ポリシーテスト。サーバーサイドの Bounded ロジック、ポリシー、または誰が何をできるかを規定するルールを作成・変更する際に使用。Bounded スキルファミリーの一部；フロントエンド、デプロイ、オンチェーン、チーム間のルーティングについては bounded スキルを参照。
Bounded アプリに onchain を追加する: Solana コレクション、メール/ソーシャルユーザー向けの組み込みノンカストディアルウォレット（@user.address、デフォルトは Turnkey）、クライアント側とサーバー側で署名するトランザクション、DEX/perps の取引パターン、暗号資産決済（USDC/crypto をノンカストディアルで受け取る）。ウォレット、トークン、オンチェーン取引、暗号資産決済の作業に使用する。Bounded スキルファミリーの一部。ポリシーとアクターモデルは bounded-backend にある。
クライアントやチームがブランドのビジュアルアイデンティティをゼロから定義できるよう支援します。ブランドが人々に与える印象、着想源、独自のクリエイティブコンセプト、柔軟に変化できる範囲を扱います。クリエイティブディレクション、ロゴ、アプリケーションの制作に着手する前や、ユーザーが「ブランド戦略」「ブランドが与える印象」「ブランドワークショップ」「クリエイティブコンセプト」「ブランドパーソナリティ」「ビジュアルの方向性を見つける」に言及した場合、またはブランドの方向性が未定義・再検討中の場合に使用します。これは戦略であり、制作実務ではありません。
認可されたWebアプリケーションを対象に、スキャナーでは見つけられないビジネスロジックの欠陥や競合状態をテストします。不変条件（価値の保存、一意性、単調性、排他性）をモデル化し、Actor x Action x Resourceのマトリクスを作成。状態マシンの不正利用（手順のスキップ／並べ替え／再実行、制限の分割）、数値上のバグ（浮動小数点と10進数の丸め、通貨をまたぐ返金裁定取引、負の金額）、古い機能ゲート、Sagaの欠落を調べます。制御された並列リクエストで、二重支払い、更新の喪失、冪等性キーの再利用などの並行性バグを実証します。「ビジネスロジックテスト」「競合状態」「二重支払い」「TOCTOU」「並行性バグ」「冪等性」「クーポンの再利用」「ワークフローの迂回」「上限の迂回」「負の金額」「返金裁定取引」「並列リクエスト攻撃」「ロジックの欠陥」に言及した場合に使用します
Node.js / JavaScript / TypeScript、または任意の非 JVM 言語（Go、PHP、Ruby、Rust、C/C++）で、CData ドライバーを通じてデータソースに接続するアプリケーションコードを書くときに使用します。ただし、接続と SQL が cdata-cli 検出 skill で検証済みであることが前提です。CData ODBC Driver 版を扱います：システムにインストールされたドライバーの確認、DSN または DSN なしの接続文字列の設定、その言語の ODBC バインディング（例：Node の `odbc` パッケージ）による接続。これは cdata-cli のクロス言語のビルド段階の相棒となる skill であり、ODBC を扱えるあらゆる環境向けのフォールバックです。
データベースの本番準備状況を GO/NO-GO グリッドで表示する — 読み取り専用の監査を実行し、その結果を固定のローンチチェックリスト（PITR／バックアップ、テナントテーブルの RLS、FK インデックス、金額を numeric で保持、timestamptz/UTC、接続プールのサイズ設定、マイグレーションの可逆性、secrets-not-in-schema、文字コード／utf8mb4）にマッピングする。各行は検出 id 付きの PASS/WARN/FAIL/NEEDS-LIVE で、冒頭に平易な言葉での判定を添える。読み取り専用。データベースが本番対応か、ローンチ／リリース可能か、go/no-go か、ローンチ前または準備状況のチェックリスト、本番稼働前に修正すべきことをユーザーが尋ねたときに使用。
中国にフォーカスしたプライベートエクイティファンド向けに、A 株の投資先企業のパフォーマンスを追跡・報告する。KPI、財務、戦略的マイルストーンを監視する。元の portfolio-monitoring skill を中国の投資先企業向けに改変したもの。「A股投后管理」「基金投后监控」「portfolio monitoring China」「monitor portfolio company」「投后报告」「portfolio company review」でトリガーされる。
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。