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 97,501 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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統合学習・記憶システムです。確信度付きのインスティンクト（観察・仮説・確認。保存先は .claude/instincts.md）、ユーザーの修正を MEMORY.md に恒久ルールとして記録する機能、自然な発見を .claude/learning-log.md に記録する機能を備えています。ステータス、エクスポート、インポートの各モードがあります。繰り返しのパターンに気づいたとき、ユーザーが出力を修正したとき、または自明でないことを発見したときにこのスキルを読み込みます。トリガー：「インスティンクトを表示」「何を学んだ？」「インスティンクト一覧」「インスティンクトをエクスポート」「インスティンクトを共有」「インスティンクトをインポート」「インスティンクトを読み込む」「これを学習して」「いつもそうしていると思う」「パターンに気づく」「インスティンクト」「仮説」「確信度」「失敗から学ぶ」「これを覚えて」「もうしないで」「これを記録」「この発見を記録」「注意点」「何を学んだ？」「学び」「発見」、または既存の知識を読み込むセッション開始時。
.NET プロジェクトの技術スタック選定アドバイザー。データベース、認証、キャッシュ、メッセージング、可観測性、レジリエンスの推奨デフォルトと、それぞれのデフォルトの根拠を提示します。プロジェクトの技術スタックを選ぶ/reviews するとき、またはユーザーが「tech stack」「which database」「pick a stack」「recommended defaults」「what should I use forartner」と述べる場合に読み込みます。プロジェクトの初期化は dotnet-init、コードベースの評価は health-check、アップグレードとスキーマ変更は migrate を使用してください。
OpenClaw Agent ワークスペースファイル（SOUL.md、MEMORY.md、IDENTITY.md、AGENTS.md、TOOLS.md）の暗号化バックアップと復元を行います。tar + openssl（AES-256-CBC）による暗号化と soul-upload.com API を使用します。バックアップごとに新しいランダムパスワードを自動生成します（パスワードを再利用しないでください）。ユーザーが次の操作を行う場合に使用します：(1) Agent ワークスペースファイルのバックアップまたはアップロード、(2) 以前のバックアップの復元またはダウンロード、(3) リモートストレージからのバックアップ削除、(4) 暗号化された Agent の永続化データの管理。
RelevanceKit を使用して Apple Watch でのウィジェットの表示機会を高めます。watchOS ウィジェットにコンテキストに応じた関連性シグナルを提供する場合、時間または場所に基づく関連性を宣言する場合、複数の関連性プロバイダーを組み合わせる場合、watchOS 26 で適切なタイミングに適切なウィジェットをシステムに表示させる場合、または RelevanceKit/WidgetKit/HealthKit/MapKit が混在する Smart Stack の範囲を扱う場合に使用します。
コーディングタスクをバックグラウンドの実装担当として Aider（`aider`）に委譲し、その後自分で diff をレビューして取り込む。ユーザーが実装作業を Aider に任せたい場合 — "have Aider do X"、"delegate this to aider"、"run it through Aider"、"use Aider to implement/fix/refactor" などの表現 — または自分自身がレビュアーのまま Aider にコーディングタスクのキューを流したい場合に使用する。ローカルまたはセルフホスト可能な OpenAI 互換エンドポイントを Aider に使わせる場合（"have Aider use my local model"、"run Aider against llama.cpp / Ollama / vLLM / LM Studio"）も含み、Aider は `--api-base` 経由で接続する。Aider に言及しないローカルモデルやコーディングの依頼、インラインで完結できる小さなタスク、委譲せずコードを直接書かせたい場合は使わない。
承認済みの研究で SensorKit を使用して研究グレードのセンサーデータにアクセスします。アプリで SensorKit のエンタイトルメント設定や Research Sensor & Usage Data の認可が必要な場合、または環境光、記録されたモーション、デバイス使用状況、キーボード指標、訪問、音声、顔、手首の温度、ECG、PPG、音響設定、睡眠セッションのデータを扱う場合に使用します。通常のモーションデータには CoreMotion、健康記録やワークアウトには HealthKit を使用してください。
ASP.NET Core CLI のスキャフォールド／コード生成ツールを使わずに、ASP.NET Core のコードを生成またはスキャフォールドします（Razor Pages、Blazor コンポーネント、MVC コントローラー、ビュー、Minimal API エンドポイント）。使用ケース：(1) Entity Framework (EF Core) とデータベースを前提とする CRUD ページ、ビュー、API エンドポイントの追加、(2) DbContext を使ってデータの作成・読み取り・更新・削除を行うコードの生成、(3) 既存の CSS フレームワークとコーディングパターンに合う UI コンポーネントのスキャフォールド、(4) モデルクラス向けのデータ駆動型のフォーム、テーブル、ナビゲーションの作成。ASP.NET 以外のプロジェクトや、CLI ベースのスキャフォールドを優先する場合に使用しないでください。
イベント情報とトーンのメモを、式典的なコピー、段階的な進行案内、スイートに一貫したビジュアル意図を持つ印刷またはデジタル版の招待状へ変換する。ポスター、プログラム、スライドデックではない。ユーザーが結婚式の招待状、パーティー招待、ガラカード、セーブザデート、RSVP 用紙、モバイル電子招待を求めたときに使用。K2F 形式とエンジンにより、AI ネイティブなデザインと最高の美的基準で招待状を作成する。AI エージェント向けに設計され、S K2F はセマンティック内容とデザインの意図に集中させつつ、レイアウト、組版、書式設定の複雑さを自動的に処理できる。
評価機能やその他の Arize 機能で使用する LLM プロバイダーの認証情報を保存する Arize AI インテグレーションを作成、読み取り、更新、削除します。任意の LLM プロバイダー（OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI、AWS Bedrock、Vertex AI、Gemini、NVIDIA NIM、Fireworks AI、Together AI など）に対応します。ユーザーが AI インテグレーション、LLM プロバイダーの認証情報、インテグレーションの作成／一覧表示、認証情報の更新、インテグレーションの削除、または LLM プロバイダーの Arize への接続に言及した場合に使用します。
MCP を活用した .NET プロジェクトickets の多角的コードレビュー。Roslyn の分析ツールでアンチパターン、診断、参照、依存グラフを調べ、構造化された人手レビューを組み合わせます。影響範囲スコアリングで優先順位を決め、データアクセス、セキュリティ、並行性、統合pptronstyleより先にスタイルを扱うinit。深刻度ごとに分類した指摘と実用的な修正案を生成します。使用場面：「review」「code review」「PR review」「review this」「review my code」「check code quality」「review changes」「what should I review」「review priorities」「blast radius」「critical path」。
ディスカバリーノート、提案書、製品の実証資料を、買い手向けの営業資料に変換します。見込み顧客を中心にストーリーを構成し、会議ごとに目的を1つ設定して、根拠に裏付けられたスライドを作成します。営業資料、デモプレゼンテーション、提案資料、経営幹部向けブリーフィング、営業スライドを求められた場合に使用します（資金調達向けピッチ資料や一般的な会社概要には使用しません）。K2Fフォーマットとエンジンを活用し、AIネイティブなデザインと最高水準の美的品質で営業資料を作成します。AIエージェント専用に設計されたK2Fにより、レイアウト、タイポグラフィ、書式設定の複雑さを自動で処理しながら、意味内容とデザイン意図に集中できます。
Grafana Cloud k6（GCk6）との対話 — `gcx` CLI（または gcx が使えない場合は直接 curl）を用いて、負荷テスト、テスト実行、スクリプト、プロジェクト、スケジュール、環境変数の管理、メトリクスやログの取得、ローカルでのスクリプト実行を行います。ユーザーが k6 のクラウドテストや実行に触れたとき、k6 負荷テストの一覧表示・編集・作成・開始・中止を求めるとき、テスト実行のログやメトリクスを取得したいとき、k6 プロジェクトの制限やスケジュールを管理したいとき、ローカルまたは k6 cloud run で k6 スクリプトを実行したいとき、Grafana Cloud スタックに対して `/cloud/v6/`、`/cloud/v5/`、または k6-app Loki のエンドポイントを呼ぶ必要があるときは常にこのスキルを使用します。「gcx」や「API」が明示されていなくても発動します — 「私の k6 テストが失敗したのはなぜ」「実行 X のログを見せて」「プロジェクト Y の VUh 上限を引き上げて」「k6 スクリプトを更新して」などはすべて該当します。
Andrew Chen の「The Cold Start Problem」フレームワークを使い、ネットワーク効果を伴うネットワークプロダクトを立ち上げてスケールさせます。ユーザーが「network effects」「chicken and egg」「cold start」「two-sided marketplace」「atomic network」「hard side」「liquidity」「critical mass」「invite-only launch」「how do I get my first users」「the marketplace has no buyers or sellers」に言及した場合に使用します。他のユーザーがないと価値を持たないマーケットプレイス・ソーシャル・コラボレーション制品をローンチする場合、ローンチ順序やシード戦略を決める場合、スケール段階でネットワーク成長が停滞している原因的調査する場合にもトリガーします。5 つの段階（コールドスタート、ティッピングポイント、エスケープ速度、天井到達、ホート）を扱います。_WORD_OF_MOUTH のバイラル伝播については contagious を、習慣によるリテンションについては hooked-ux を参照してください。
ノードの条件、イベント、kubelet/containerd のログ、ノードメトリクスを調べて、NotReady または Unknown 状態を報告する GKE ノードを診断し、安全な対策を提案します。ノードが NotReady の表示になったとき、kubelet がノード状態の上送を停止したとき、ノードの健全性によってワークロードが驱逐または Pending のまま停止したときに使用します。Pod レベルのアプリケーション障害（gke-workload-troubleshooting を使用）、オートスケーラーのスケールアップ/スケールダウンの判断（gke-cluster-autoscaler を使用）、GKE 以外の計算環境には使用しないでください。
このスキルは DevOps Center の作業項目のライフサイクル全体を管理します。一覧表示、作成、更新、変更のコミット、ステータス遷移、プルリクエストの作成を行います。件名、説明、ステータスなどのフィールドを更新し、DevOps Center のコミット API または git で作業項目ブランチに変更をコミットします。DevOps Center API を使って作業項目ブランチのプルリクエストを作成します。作業項目の追跡、検索、作成、更新、ブランチへの変更のコミット、パイプラインでのステータス進行、コードレビュー用プルリクエストの作成をユーザーが求める場合に呼び出します。sf devops の作業項目とレビュー操作を統合します。昇格・デプロイ操作や競合検出では起動しないでください。
PICKLES メソドロジーと 165 点スコアリングによる Lightning Web Components。ユーザーが LWC コンポーネントを作成・編集する、wire service パターンを構築する、または LWC の Jest テストを書く場合に使用します。次の場合にトリガー：ユーザーが LWC コンポーネントを作成・編集する、lwc/**/*.js、.html、.css、.js-meta.xml ファイルを編集する、wire service、SLDS、LWC の Jest テストについて質問する。次の場合はトリガーしないでください：Apex クラス（generating-apex を使用）、Aura コンポーネント、Visualforce。
AI2 の Asta MCP ツールを通じて Semantic Scholar コーパスから論文、引用、著者を検索する必要がある場合に使用します。会議・掲載先や日付で絞り込めるキーワード・タイトル検索、論文を引用した文献の検索、著者プロフィールと出版物、証拠として使える約500語の全文抜粋、DOI/arXiv/PMID の検索に対応します。「X に関する論文を探して」「この論文を引用したのは誰？」「<著者> の論文」「2024年以降の最近の研究」「论文检索」「找论文」「文献综述」「谁引用了这篇」「某作者的论文」などで起動します。引用数、h-index、掲載先を指定した論文一覧にも使用します。Asta MCP サーバーが必要です。意図に応じて適切なツールに振り分け、コンテキストに配慮した制限とフィールドを適用します。
.NET プロジェクトに対して、ビルド、アナライザー、アンチパターン検出、テスト、セキュリティ、フォーマット、差分レビューからなる 7 フェーズの包括的な検証パイプラインを実行します。各フェーズは実行可能な出力とともに PASS/FAIL を返し、重大な失敗があればパイプラインは短絡停止します。検証戦略の権威でもあります。特定の変更に対して実行すべきフェーズ、品質ゲート、修正と再試行のループを扱います。「verify」「check everything」「is this ready」「pre-PR check」「run all checks」「quality gate」「verification strategy」「which checks should run」と_force_:a 曰われたとき、または機能実装やリファクタリングが完了したときに使用します。
対話型のプロジェクト初期化。プロジェクト種別を判別し、アーキテクチャの質問を行い、カスタマイズされた CLAUDE.md を生成します。テンプレートを手動でコピーする必要はありません。使用場面: 「init project」「setup project」「initialize」「new project setup」「generate CLAUDE.md」「configure for dotnet-claude-kit」、または新規・既存の .NET コードベースで Claude Code を始める際。
自然言語で表現された目標に基づき、適切なトレーディングのワークフロー、スキルセット、API プロファイル、セットアップ手順を推奨します。ユーザーが取引や投資の目標を示し、使うべきスキル／ワークフロー、開始方法、有料 API キーなしで使えるものを知りたい場合の導入案内として使用します。例：「どこから始めればよいか」「どのスキルを使えばよいか」「相場が有利なときだけスイングトレードしたい」「API キーなしで使えるものは」「どれを使えばいい」「API キー無しで 使えるものは」。ルーティングと説明のみを行い、取引の実行や他のスキルの自動実行はしません。まだ公開済みのワークフローがない場合も、正直に伝えます。
セッション引き継ぎのライフサイクルを管理します。完了した作業、保留中のタスク、学んだことを .claude/handoff.md に記録するセッション終了時のルーティン、およびそれを再度読み込むセッション開始時のプロトコルです。トリガー: /wrap-up、「wrap up」「今日はここまで」「それでは終わりにします」「セッション終了」「今日はここまで」「引き継ぎ」など、セッション開始時の「開始します」「セッション開始」「引き継ぎを読み込んで」「前回の続きから」「何をやっていたっけ」など。
トレーダー Serenity（@aleabitoreddit）の AI／半導体サプライチェーン分析の視点を、米国株のアイデアや市場判断に適用します。株式の判断（買い／売り／保有／規模）の評価、AI、半導体、光学／CPO、メモリ、電力／電力網、新興クラウド関連企業の見通し、Serenity の対象銘柄（NBIS、AXTI、LITE、SIVE、COHR、AAOI、IREN、CRWV、MU、SNDK、NVDA、TSM、MRVL、AVGO、INTC、SOI、IQE、TSEM、CIFR、XLU、VST、CEG、EWY など）への言及、「Serenity ならどう考えるか」「これは本当のボトルネックか」という質問、または投資仮説のサプライチェーン／ボトルネック分析を求める場合に使用します。意思決定の支援のみを行い、自動売買や注文の発注・取消は行いません。
ソースディレクトリ、コンポーネントのリスト、または組織のイントロスペクションから package.xml（必要に応じて destructiveChanges.xml / Pre / Post も）を生成します。「このフォルダーから package.xml を生成」「これらのクラスのマニフェストを作成」「デプロイ用マニフェストが必要」「削除用の destructiveChanges.xml」と言われた場合に起動します。メタデータの種類ごとに、ワイルドカードと明示的なメンバーのルールを適用します。デプロイ（platform-metadata-deploy）、削除（platform-destructive-deploy）、取得（platform-metadata-retrieve）には使用しないでください。
セッション途中のセーブポイント。説明付きの git コミットと簡潔な引き継ぎメモを作成し、そのまま作業を続けます。リスクの高い変更やリファクタリングの前、タスクを切り替えるとき、セッションを終了せずに進捗を記録したいときに使用します。発動: /checkpoint、「checkpoint」「save progress」「commit and handoff」「save state」「pause here」「before a risky change」。学習事項の抽出を含むセッション終了時の完全なルーティンには、代わりに /wrap-up を使用してください。
別のツールで構築したワークフローを Layer に取り込む場合に使用します。エクスポートされたワークフローファイル、任意のノードエディターのノードグラフ JSON、ノードキャンバスのスクリーンショット、文章で記述されたパイプラインが対象です。また、パイプラインを Layer Blueprint ワークフローとして変換、移植、移行、再構築する場合にも使用します。キーワード：ワークフローのインポート、エクスポートファイル、ノードグラフ、ノードエディター、変換、移植、移行、再構築、blueprint。
曖昧な機能・Novo buffalo品のアイデアを、 relentless な構造化質問によって合意・永続化された仕様に変換する。決して仮定しない——あらゆる不足、曖昧さ、"おそらく" は開発者への質問になり、未解決の問いが残っている限り仕様は承認できない。/plan、/scaffold、/tdd が使用する受け入れ基準を備えた docs/specs/<NNN>-<slug>.md を生成する。用途："spec"、"write a spec"、"spec this out"、"requirements"、"PRD"、"acceptance criteria"、"define the feature"、"user stories"、"what should we build"、あるいは一文で説明するには大きすぎる機能の計画の前。
.NET 向けの自律的なイテレーションループ：イテレーション回数の上限、進捗検出、無限リトライとトークン浪費を防ぐフェイルセーフ機能により、壊れたビルドや失敗したテストスイートを正常な状態まで導きます。build-fix ループ（dotnet build、解析、分類、修正、リビルド）がメインの流れであり、test-fix ループはその変種としてENTE…（first-class）に応じた位置づけです。ビルドが壊れているとき、大規模なリファクタリングや依存関係更新の後、またはユーザーが「ビルドを直して」「ビルドが壊れてる」「コンパイルさせて」「テストを通わせて」「失敗したテストを直して」「動くまで続けて」「自律的に」「ループして」「自動修正して」「修正を続けて」といったときに呼び出します。
.NET 10 プロジェクト向けの架构を考慮した機能スキャフォールド。プロジェクトのアーキテクチャ（VSA、Clean Architecture、DDD、Modular Monolith）を検出し、endpoint、handler、validator、DTO、EF 設定、統合テストなど必要なすべてのレイヤーを備えた完全な機能スライスを生成する。生成される各機能が満たすべき完全性チェックリストとアーキテクチャごとのコードテンプレートを同梱。用途："scaffold"、"create feature"、"add feature"、"new endpoint"、"generate"、"add entity"、"scaffold a module"、"add module"、または生成テンプレートのカスタマイズや完全な機能スライスの範囲を定義する場合。
誘導型で安全なマイグレーションのワークフロー。EF Core のスキーママイグレーション、.NET のバージョンアップグレード、NuGet の依存関係更新を、それぞれロールバック戦略と検証手順付きで扱います。呼び出し場面: 「add migration」「update database」「create migration」「schema change」「new table」「rename column」「upgrade nuget」「update packages」「dependency update」「version upgrade」「.NET upgrade」。
iOS/macOS の Keychain Services（SecItem クエリ、kSecClass、OSStatus エラー）、生体認証（LAContext、Face ID、Touch ID）、CryptoKit（AES-GCM、ChaChaPoly、ECDSA、ECDH、HPKE、ML-KEM）、Secure Enclave、安全な認証情報の保存（OAuth トークン、API キー）、証明書ピンニング（SecTrust、SPKI）、アプリ／拡張機能間のキーチェーン共有、UserDefaults または plist からのシークレット移行、Apple プラットフォームでの OWASP MASVS/MASTG モバイルコンプライアンスを扱う場合に使用します
アーキテクチャ適合性チェック: トークンコストの低い Roslyn MCP 分析を用いて、既存のコードベースが宣言したアーキテクチャ (VSA、Clean Architecture、DDD、Modular Monolith) に適合しているかを検証します。依存方向、レイヤー違反、モジュール境界の漏洩、循環依存を対象にします。起動キーワード: 「check architecture」「architecture violations」「layer violations」「dependency direction」「module boundaries」「arch check」「is my architecture clean」「enforce architecture」「conformance check」。アーキテクチャの選択には、代わりに architecture-advisor を使用してください。
Arize 上でアノテーション設定（カテゴリ、連続値、自由形式のラベルスキーマ）とアノテーションキュー（人間によるレビューワークフロー）を作成・管理します。Python SDK を介してプロジェクトの span に人手でアノテーションを付与します。ユーザーがアノテーション設定、アノテーションキュー、ラベルスキーマ、人間のフィードバック、span の一括アノテーション、update_annotations、ラベリングキュー、レコードへのアノテーション、人間によるレビューについて言及した場合に使用します。
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。