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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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APIキーなしで出版品質の科学図を作成します。Claudeが図をコード（SVG、TikZ/PGF、回路にはschemdraw）として描き、正確で編集可能なラベル付きのPNG/PDFをローカルでレンダリングした後、文書タイプごとの品質基準（ジャーナル 8.5/10、ポスター 7.0、……）に照らしてレンダリング結果を評価し、合格するまで修正します（最大2回）。CONSORT/PRISMAフローチャート、ニューラルネットワークのアーキテクチャ、システム図／ブロック図、生物学的経路、回路など、レンダリングされた技術図や科学図が必要な場合に使用します。OPENROUTER_API_KEYが設定されている場合、AIによるラスター画像生成（Nano Banana 2、Geminiによるレビュー、OpenRouter経由）も利用できます。一般的な写真、イラスト、アートワークにはalterlab-generate-image、インフォグラフィックにはalterlab-infographics、編集可能なテキストベースのMermaid図にはalterlab-mermaidを使用してください。AlterLab Academic Skillsスイートの一部です。
matplotlib、seaborn、plotly を独自の出版スタイルで統括し、ジャーナル投稿可能な図を作成します。太字のパネルラベル付きマルチパネルレイアウト、統計的有意性の注釈、エラーバー、色覚に配慮したパレット (Okabe-Ito)、特定ジャーナルの書式 (Nature、Science、Cell) が必要なジャーナル投稿用の図を準備するときに使用します。生の低レベル描画や個々のプロット要素の細かな制御は対象外です。カスタムプロットを一から作る場合や各 artist と rcParam を細かく調整する場合は alterlab-matplotlib を優先してください。AlterLab Academic Skills スイートの一部です。
ユーザーがデータを分析したり、グラフを作成したり、データ可視化を構築したりしたいときはいつでもこのスキルを使用する。対象：売上分析、財務モデリング、コホート分析、ファネル分析、A/B テスト結果、KPI トラッキング、データレポート、収益内訳、ユーザーリテンション分析、コンバージョン率分析、CSV の要約、ダッシュボード作成。次の場合にも発火：ユーザーが 分析这组数据、做个图表、数据可视化、销售分析、漏斗分析、留存分析、做个数据报表 と言ったとき。データを分析または可視化する必要がある場合は、このスキルを使用する。
.NET ライブラリとアプリケーションをトリミングセーフにし、Native AOT に対応させるためのガイドラインです。トリミング/AOT モデル、分析を有効にする MSBuild プロパティ（IsTrimmable、IsAotCompatible、PublishTrimmed、PublishAot）、トリミング属性（RequiresUnreferencedCode、RequiresDynamicCode、DynamicallyAccessedMembers、UnconditionalSuppressMessage）、IL2xxx/IL3xxx 警告コード、さらにソースジェネレーターと UnsafeAccessor、生成されたインターセプションの診断抑制、意図的なランタイムスキャン境界、トリミングセーフな領域と機能スイッチ、移行アナライザー、一時的な警告承認ベースラインのパターン集を扱います。トリミング/AOT サポートの導入、IL2xxx/IL3xxx 警告の解決、C# / .NET コードベースでリフレクションを多用するコードのトリミングセーフ化に使用します。System.Text.Json の AOT シナリオについては、シリアライズスキルも参照してください。
Amazon API Gateway で API（REST、HTTP、WebSocket）を構築・管理・運用する。以下のフレーズでトリガーされる：API Gateway、REST API、HTTP API、WebSocket API、カスタムドメイン、Lambda オーソライザー、使用量プラン、スロットリング、CORS、VPC リンク、プライベート API。API Gateway のエラー（4xx、5xx、タイムアウト、CORS 失敗）のトラブルシューティングや、API Gateway リソースを含む IaC テンプレートも対象。AWS に関係しない一般的な REST API 設計ではトリガーしない。
Apple の現行デザイン言語（Human Interface Guidelines + Liquid Glass、2026 年半ば）を、あらゆる UI 作業に適用します。iOS/iPadOS/macOS スタイルのアプリインターフェースや、Apple.com スタイルのマーケティング／ランディングページ（大きな見出し、明暗セクションの交互配置、スクロール連動の商品紹介）が対象です。ユーザーが「Apple style」「Apple-like」「HIG」「iOS style」「macOS style」「Liquid Glass」「iOS 26 style」「Cupertino」「clean premium minimal」なランディングページ、または iPhone/Mac の発表ページのような商品ページを求めた場合に使用します。「Apple」と明言していなくても、すりガラス、フローティングタブバー、ピル型ボタン、大きく中央揃えした見出し、スクロールに連動する商品アニメーションについて説明している場合も対象です。Apple プラットフォームへの適合性についてデザインをレビュー／批評する場合にも使用します。HTML/CSS/JS のプロトタイプ、React + Tailwind、Figma のデザインガイダンスに対応します。
arcgis-mcp-bridge を通じて、制御されたローカルの ArcGIS Pro および ArcPy ワークフローを自動化する：.aprx プロジェクトとファイル ジオデータベースを検査し、パスおよび変更のガード付きでジオプロセシング、投影、ラスター、ネットワーク、空間統計、編集、シンボロジ、レイアウト出力を実行する。ユーザーが ArcGIS Pro、ArcPy、.aprx、.gdb、Esri のジオプロセシング、muend/arcgis-mcp-bridge、その health_check、PathGuard、確認ゲート、またはスケッチから GIS への抽出を明示的に挙げた場合に使用する。ArcGIS Online や Enterprise の管理、QGIS や PyQGIS、一般的なオープンソース GIS、すでに開いている ArcGIS Pro セッションのライブ GUI 操作ではトリガーしない。
Playwright スクリプトから AI ナレーションとアニメーションオーバーレイ付きの洗練された製品デモ動画を作成するための Argo のガイドです。ユーザーが Argo、デモ動画、製品デモ、ナレーション付き画面録画、Playwright の動画デモ、ナレーション生成に言及する場合や、ウェブアプリからマーケティング、営業、オンボーディング動画を自動作成したい場合に使用します。'@argo-video/cli' からのインポート、'*.demo.ts' または '*.scenes.json' という名前のファイル、あるいはプロジェクト内の 'argo.config.js' がある場合も使用します。ユーザーが「デモを録画して」「アプリの動画を作って」とだけ言った場合にも適用されます。
能動的なナレッジインテリジェンス。Mine → Grow → Defrag サイクルを実行する。Mine は git/.agents/code からシグナルを抽出する。Grow は既存の学びを現在の現実に照らして検証し、領域横断的な洞察を統合し、出所の連鎖をたどり、ナレッジのギャップを特定する。Defrag はクリーンアップを行う。トリガー: "athena"、"knowledge cycle"、"mine and grow"、"knowledge defrag"、"clean flywheel"、"grow knowledge"。
ウェブ調査に基づくベストプラクティスの書き直しと、Karpathy 流の自律的な二値評価ループを組み合わせて、既存の Claude Code skill、CLAUDE.md、サブエージェント定義、slash-command、またはプロンプトの markdown ファイルを改善する。ユーザーが既存の SKILL.md、CLAUDE.md、.claude/agents/ 配下の agent ファイル、.claude/commands/ 配下の slash-command ファイル、または任意のプロンプト markdown ファイルを「auto-research」「self-improve」「auto-improve」「optimize」「modernize」「research-improve」したいときに使用する。「use auto-research to improve skill X」「auto-improve this CLAUDE.md」「research best practices and rewrite Y」「self-research and optimize this agent」といったフレーズでトリガーする。並列サブエージェントで権威ある情報源（Anthropic のドキュメント、anthropic.com のエンジニアリングブログ、anthropics/skills GitHub）を調査し、引用付きの書き直し案を提示し、テスト可能な成果物に対して git commit と reset の記録を伴う自律的な二値アサーション評価ループを実行し、最後にのみ改善前後のスコアと完全な情報源リストを示してユーザーに確認を求める。
実際のウェブサイトから集めた DESIGN.md ファイルのキュレーションコレクション。各 DESIGN.md には、カラーパレット、タイポグラフィ、コンポーネントスタイル、スペーシング、ビジュアルガイドラインを含む完全なデザインシステム仕様が含まれており、AI エージェントがソースウェブサイトのデザインに一致するピクセルパーフェクトな UI を生成するために使用できる。使用場面：特定のウェブサイトのような UI を作成したい場合（例：「Notion のようなページを構築」「Linear のデザインのように見せる」）、または特定のデザインスタイルのデザイントークンとコンポーネント仕様が必要な場合。また、DESIGN.md を選ぶ前にデザインライブラリを視覚的に閲覧・比較したい場合にも使用。
コードの証拠から選択されたバックエンドの Markdown ドキュメントを作成する。アーキテクチャ/設計ドキュメント、境界づけられたコンテキストのマップ、開発者オンボーディング、API 契約、コードスメル・プロジェクトルール違反・DDD の問題・結合度・改善機会のギャップ分析を含む。ユーザーがバックエンドのドキュメント化、バックエンドのアーキテクチャやドメインの整理、バックエンド開発者のオンボーディング、バックエンドドキュメントのギャップの監査、客観的なバックエンドドキュメントの作成を求めたときに使用。フロントエンドのドキュメント、一般的な README の作成、バックエンドの変更の実装には使用しない。
配列処理、ファイル解析、NCBI アクセス、BLAST、構造、系統樹のための Biopython（Bio.Seq、Bio.SeqIO、Bio.Align、Bio.Entrez、Bio.Blast、Bio.PDB、Bio.Phylo、Bio.motifs、Bio.SeqUtils、Bio.Restriction）を Python で利用できます。FASTA、GenBank、FASTQ、PDB、mmCIF、Newick、NEXUS ファイルの読み書きと変換に対応します。DNA、RNA、タンパク質配列の操作や翻訳、配列ファイル形式の変換、Entrez による NCBI レコードの取得、BLAST 検索の実行や解析、ペアワイズまたは多重配列アラインメント、PDB 構造の解析、系統樹の構築や編集に使います。簡易検索には gget、複数サービスとの連携には bioservices を使います。
バルク RNA-seq のエンドツーエンドオーケストレーターです。生の FASTQ reads に対して QC とトリミング（FastQC、fastp/Trim Galore）、アラインメントと定量（STAR、Salmon、featureCounts）を行い、遺伝子レベルのカウント行列を作成した後、差次的発現解析（pydeseq2）、パスウェイ／GSEA エンリッチメント（pathway-enrichment）、論文用図表（scientific-visualization）に引き継ぎます。バルク RNA-seq reads または定量結果から、完全で再現可能な差次的発現ワークフローを求める場合に使用します。例：「RNA-seq を解析」「FASTQ から DESeq2」「nf-core/rnaseq を実行」「STAR/Salmon 定量」「DESeq2 用カウント行列を作成」「reads から差次的発現遺伝子と濃縮パスウェイを得る」。nf-core/rnaseq（Nextflow）とスタンドアロンの STAR/Salmon の経路を選択し、実験デザイン、鎖特異性、QC ゲートを扱います。シングルセル RNA-seq には代わりに scanpy スキルを使用してください。
Coinbase Design System（CDS）を使って高品質な React および React Native の UI を構築・レビューするワークフローを提供する。このスキルは、CDS のコンポーネント、token、スタイルプロパティ、アイコン、イラストを使って UI を作成したり、既存 UI に視覚的な変更を加えたりするために使用する。明示的な CDS 準拠の監査とレビューに使用し、非視覚的なロジック、データ、分析、ナビゲーション、テスト、生成コード、リファクタリングには使用しない。例："build this screen"、"fix spacing on this component"、"replace this UI with CDS components"、"perform a CDS audit on our changes"、"check our codebase for CDS adherence"、"does this feature use CDS well?"
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。