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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PUG-REST/JSON API を素の `requests` で直接使って PubChem（1.1 億以上の化合物）を照会する（SDK のインストール不要）。名前/CID/SMILES/InChIKey/分子式で検索し、プロパティ（MW、XLogP、TPSA、水素結合数）を取得し、非同期 ListKey ポーリングで類似性/部分構造検索を行い、同義語、説明、アッセイ概要を取得し、SDF/PNG をダウンロードする。ローカルのケモインフォマティクスには rdkit、生物活性中心のワークフローには chembl-database-bioactivity を使用する。
Python テストの完全なシステム。次の場合に積極的に有効化する：(1) pytest の基礎、(2) フィクスチャとスコープ、(3) パラメータ化テスト、(4) pytest-mock によるモック、(5) pytest-asyncio による非同期テスト、(6) カバレッジ設定、(7) httpx による FastAPI テスト、(8) hypothesis によるプロパティベーステスト、(9) スナップショットテスト。提供：pytest パターン、フィクスチャの例、モックの設定、カバレッジ設定。ベストプラクティスによる包括的なテストカバレッジを実現する。
世界水準の QA エンジニアリング。体系的なテスト、自動化、そしてユーザーより先にバグを見つけるマインドセット。"QA, quality assurance, testing, test automation, e2e tests, integration tests, regression testing, test coverage, playwright, cypress, selenium, test suite, bug report, test strategy, flaky tests, testing, QA, automation, e2e, integration, regression, quality" に言及された場合に使用します。
大学生、新卒、インターン求職者向けに、応募可能な履歴書をゼロから作成、カスタマイズ、または整形する。Grill Me 方式の一問一答インタビューを参考に、ゼロから経歴を収集して PDF を生成する。求人 JD と古い履歴書を読み込み、要件とエビデンスのマッピングを構築して的確に書き換える。事実を変えずに既存の履歴書の内容構成を最適化したり、レイアウトのみを整えたりする。ユーザーが明示的に求めた場合は、6 種類の異なるスタイルの ATS 対応 PDF 履歴書を一度に生成する。「インタビューして履歴書を作る」「履歴書がなくゼロから Q&A」「JD に合わせて履歴書をカスタマイズ」「既存の履歴書を最適化/再構成/整形」「一度に複数スタイルの履歴書を生成」といったリクエストに適用する。中国語/英語、およびコンピュータ、ソフトウェア、AI、データ、その他の新卒採用職種に対応する。A-C-R-E 構造を用いて経歴を審査し、sparse / balanced / dense に応じてコンテンツ密度を適応させる。経歴や数字の捏造は禁止。既定では最も適した単一カラムの履歴書を 1 部生成し、ユーザーが明確に比較を求めた場合にのみ一括生成する。学術申請用 CV、シニア幹部の履歴書、ポートフォリオサイト、代理応募、単なる模擬面接には使用しない。
Qonto で従業員の財務関連の入社・退社手続きを一文で行います。ユーザーと一度設定した職務別ポリシー（カード上限、オンライン限定、チーム）を読み取り、「Alex は月曜日に開発者として入社」のような指示があると、メンバーを招待し、新規の場合はチームを作成して、ポリシーに準拠した上限付きカード申請を準備します。退社時はその逆で、カードを凍結し、回収チェックリストを作成し、何も削除しません。「Sam をアカウントエグゼクティブとして入社手続きして」「Sam は金曜日に退職するので、Qonto カードを凍結して」など、Qonto の財務関連の明示的な入社・退社依頼に使用します。
モダンな Rails 8 のコードアーキテクチャの意思決定とパターンを導く。コードをどこに置くかの判断、パターンの選択（service object か concern か query object か）、機能アーキテクチャの設計、より良い構成のためのリファクタリング、またはユーザーがアーキテクチャ、コード構成、デザインパターン、レイヤード設計に言及したときに使用。適用外：特定のパターンの実装（service-agent や query-agent などの専門エージェントを使用）、テストの作成、実行時エラーのデバッグ。
ソフトウェアリバースエンジニアリングのコアゲートウェイ(共通基盤)。オーケストレーション: 初動調査 → フォーマット解析 → デコンパイル → デバッグ/トレース → メモリ。サブスキル: [[re-address-space]] [[re-triage]] [[re-format-pe]] [[re-format-elf]] [[re-format-macho]] [[re-imports]] [[re-ghidra]] [[re-ida]] [[re-radare2]] [[re-gdb]] [[re-x64dbg]] [[re-lldb]] [[re-tracing]] [[re-memdump]] [[re-windbg]] [[re-binaryninja]] [[re-emulation]] [[re-shellcode]] [[re-kernel]] [[re-game]] [[re-go]] [[re-rust]] [[re-plugin-dev]] [[re-hypervisor]] [[re-anti-cheat]]、[[re-cpp-abi]]、[[re-swift]]、[[re-zig]]、[[re-nim]]、[[re-fp-runtime]]、[[re-variant]]、[[re-mips]]、[[re-arm]]、[[re-riscv]]。トリガー: 静的解析、このプログラムのロジックを見る、デコンパイル、このバイナリをリバースする、binary analysis。
Lyudmila Sarycheva の手法によるロシア語テキストの編集——意味から言葉へ、その逆ではなく。ユーザーがロシア語のテキスト（記事、投稿、メール、ランディングコピー、ドキュメント）の編集、レビュー、改善、短縮、推敲を求めたときにこのスキルを使用する。トリガー：「отредачь」「отредактируй」「почисти текст」「сократи」「перепиши по-человечески」「убери канцелярит」「сделай проще」「причешите текст」「дай фидбек на текст」「разбери мой текст」「слишком водянисто」「звучит как робот」。ユーザーがロシア語の下書きを貼り付けて、どこが問題か、どう改善するかを尋ねたときにもトリガーする。ゼロからテキストを書く場合は skill statya、インターフェースのテキストは ux-copy を参照。
コードリポジトリのコミュニティヘルスおよびリポジトリの基盤ファイルをブートストラップ、監査、レビューするときにこのスキルを使用する：README、LICENSE、CONTRIBUTING、CODE_OF_CONDUCT、SECURITY、SUPPORT、issue / PR テンプレート、CODEOWNERS、FUNDING、CITATION、および REUSE / SPDX メタデータ。「set up new repo docs」「community health files」「what should my README contain」「do I need a code of conduct」「audit repo bootstrap docs」「repository documentation cornerstones」「pick a license」「CONTRIBUTING.md」「SECURITY.md」「vulnerability reporting」「SUPPORT.md」「CODEOWNERS」「issue templates」「PR templates」「CITATION.cff」「REUSE」「SPDX headers」「Standard Readme」「Contributor Covenant」で積極的に有効化する。提供：各基盤ファイルの 4 つの質問による診断、Standard Readme 構造、ライセンスのルーティング（選択はしない）、CONTRIBUTING / CODE_OF_CONDUCT / SECURITY / SUPPORT の規範、テンプレートファイル、REUSE 3.3 / SPDX のルーティング。
トピックをエンドツーエンドで深く調査し、恒久的で再利用可能な知識資産を作成します。ユーザーのプライバシー／保持方針に従って一次資料をすべて原文のままアーカイブし、各資料について1対1の要約を作成してから、自己完結型の総覧ページに統合します。深さは調整可能です（基礎的な統合 → 一次資料に基づく調査 → 書籍＋対抗的な資料群 → 網羅的調査）。各段階は、1つ下の段階を含む冪等な上位集合です。構造化トラッカーを扱う data-research やウェブ上の変化を扱う perplexity-research とは異なり、アーカイブした資料コーパスに裏付けられた文章形式の知識統合を作成します。
PR の diff に依存関係マニフェストファイル（package.json、.csproj、Cargo.toml、go.mod、requirements.txt など）の変更が含まれる場合、または Renovate/Dependabot のボット PR をレビューする場合にこのスキルを使用する。新しい依存関係について、AppSec 承認プロセスの準拠、メジャーバージョンアップの重要性、ロックファイルの衛生状態、依存関係削除の完全性を評価する。深いセキュリティ分析やライセンス分析は行わない——それは bitwarden-security-engineer プラグインの reviewing-dependencies スキルが担当する。
コードベース、インフラ、API、データベース、システムに対するセキュリティ分析、脆弱性評価、セキュリティ監査、またはあらゆる形の Security Assessment Report（SAR）をユーザーが求める場合は常にこのスキルを使用する。トリガーには "audit my code"、"find security issues"、"run a security check"、"generate a SAR"、"check for vulnerabilities"、"is this code secure"、またはプロジェクト、リポジトリ、サービス、インフラのセキュリティ状況の評価を伴うあらゆる依頼が含まれる。単一のスニペットや短い "is this secure?" の質問については、インラインで回答し、実行する代わりに完全な SAR を提案する。汎用的なコーディング作業、セキュリティではなく品質に焦点を当てたコードレビュー、パフォーマンス最適化には、セキュリティの観点が明示的に含まれない限り使用しない。
3 段階のアプローチでコードベース内の安全でないファイルアップロード脆弱性を検出する：発見（すべてのアップロード箇所を見つける）、バッチ検証（並列サブエージェントで拡張子バイパスと関連問題を各 3 箇所ずつチェック）、マージ（バッチ結果を統合）。sast/architecture.md が必要（先に sast-analysis を実行）。検出結果は sast/fileupload-results.md に出力。ファイルアップロード、無制限アップロード、拡張子バイパスのバグを見つけるよう求められた場合に使用。
1 つの実験で公開されたセッションを監視し、各セッションのバリアントを記録して均等にサンプリングし、実験終了時に停止する Replay Vision `experiment` スキャナーを構成します。ステータスガード、バリアント間で比較可能なプロンプト、実験固有の対象数に基づくクレジット消費量の見積もり、実際のセッションでプロンプトをプレビューできるよう無効状態で作成する方法、バリアント別の結果の読み取りを扱います。 トリガー条件：Replay Vision に実験を監視させたい場合、実験の録画を AI でスキャンまたは分析したい場合、「テストバリアントでユーザーは実際に何をしているのか」と尋ねる場合、または実験で公開されたセッションに限定したスキャナーを求める場合。 トリガーしない条件：実験に紐づかない汎用スキャナーを作成する場合（creating-replay-vision-scanners を使用）、スキャナーがすでに生成した観察結果を読む場合（exploring-replay-vision-observations を使用）、または AI 分析を行わず手動で実験の録画を閲覧する場合（analyzing-experiment-session-replays を使用）。
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。