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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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3 段階のアプローチでコードベース内の GraphQL インジェクション脆弱性を検出する：偵察（GraphQL の使用を確認し、安全でない操作ドキュメントの組み立て箇所を見つける）、バッチ検証（並列サブエージェントでユーザー入力からそれらの箇所まで追跡、各最大 3 候補箇所）、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/graphql-results.md に出力。フェーズ 1 で GraphQL 技術が見つからない場合、以降のフェーズはスキップされる。GraphQL インジェクション、安全でない GraphQL ドキュメント構築、操作文字列インジェクションのバグを見つけるよう求められた場合に使用。
3 段階のアプローチでコードベースの認証の欠如および壊れた機能レベルの認可の脆弱性を検出する：偵察（エンドポイントとロール / 権限システムの把握）、バッチ検証（並列サブエージェントで認証 / 認可を確認、各 3 エンドポイント）、マージ（バッチ結果の統合）。未認証アクセスと垂直的な権限昇格（例：一般ユーザーが管理者専用機能にアクセス）を対象とする。sast/architecture.md が必要（先に sast-analysis を実行）。検出結果を sast/missingauth-results.md に出力する。認証の欠如、アクセス制御の不備、権限昇格のバグの検出を求められたときに使用する。
3 段階のアプローチでコードベース内の SQL インジェクション脆弱性を検出する：偵察（安全でない SQL 構築箇所を見つける）、バッチ検証（並列サブエージェントでユーザー入力をそれらの箇所まで追跡、各 3 箇所）、マージ（バッチ結果を統合）。文字列連結、f-string、安全でない ORM メソッド、動的識別子を対象とする。sast/architecture.md が必要（先に sast-analysis を実行）。検出結果は sast/sqli-results.md に出力。SQLi やデータベースインジェクションのバグを見つけるよう求められた場合に使用。
一体の小さな擬人化キャラクターが作品全体を担います。外見を部位ごとに明記し、測定可能なレンダリング設定としてスタイルを記述し、各ブロックが単一の動作目標を持つようタイムラインを構成します。この種のクリップ（3D カートゥーンキャラクターの短編）向けに Seedance 2.5 / 2.0 の動画プロンプトを求められた場合、または公開済みの同種事例でどのようなプロンプトが使われたか尋ねられた場合に使用します。中国語のトリガー語：3D 卡通角色短片、3D 卡通、皮克斯、黏土、卡通角色。作成前に references/cases.md を読んでください。
Sentry releases とデプロイ追跡を設定します。イベントにバージョンと環境のタグを付け、CI でコミット情報を含む release を作成し、疑わしいコミットとコードマッピングを連携します。これにより、問題がどの release で発生したか、原因のコミット、release の健全性を Sentry で確認できます。releases の設定、デプロイ追跡、変更内容の確認を求められた場合や、問題に unknown release または suspect commit が表示されない場合に使用します。
SEO 最適化された競合比較ページと代替案ページを生成します。"X vs Y" レイアウト、"X の代替案" ページ、機能比較表、schema マークアップ、コンバージョン最適化を扱います。ユーザーが "comparison page"、"vs page"、"alternatives page"、"competitor comparison"、"X vs Y"、"versus"、"compare competitors"、"alternative to" などの言葉を|USE|します|とき|に|、|この|スキル|を|使い|ます|。| CORRECTION: The Japanese text must not contain stray tokens. Final: SEO 最適化された競合比較ページと代替案ページを生成します。"X vs Y" レイアウト、"X の代替案" ページ、機能比較表、schema マークアップ、コンバージョン最適化を扱います。ユーザーが "comparison page"、"vs page"、"alternatives page"、"competitor comparison"、"X vs Y"、"versus"、"compare competitors"、"alternative to" などを言うときに使用します。
SEO 資産のための AI 画像生成：OG/ソーシャルプレビュー画像_locatorivarusted.dtoブログヒーロー画像、スキーマ画像、プロダクト写真、インフォグラフィック。nanobanana-mcp 経由で Gemini を利用します。banana 拡張機能のインストールが必要です。ユーザーが "generate image"、"OG image"、"social preview"、"hero image"、"blog image"、"product photo"、"infographic"、"seo image"、"create visual"、"image-gen"、"favicon"、"schema image"、"pinterest pin"、"generate visual"、"banner"、"thumbnail" などの言葉をmajoritydocumentReboundときに使用してください。
組織を変更せずにOmni-Channel Pending Service Routingの使用状況を報告します。現在のPendingServiceRouting件数を照会し、管理者が指定した上限またはラベル付きルーティングモデルの参照デフォルト値と比較して、サポート対象APIでは取得できないライブ値を説明します。Omni-Channelの上限確認、PSR上限の調査、PendingServiceRoutingの使用状況分析、保留中のルーティング容量の確認、キュー内作業量の報告で起動します。上限の変更やSalesforce Setupのスクレイピングには使用しないでください。
SHAP（SHapley Additive exPlanations）を使用したモデルの解釈可能性と説明可能性。機械学習モデルの予測の説明、特徴量重要度の計算、SHAPプロット（ウォーターフォール、ビーズウォーム、バー、散布図、フォース、ヒートマップ）の生成、モデルのデバッグ、モデルのバイアスや公平性の分析、モデルの比較、説明可能なAIの実装に使用します。ツリーベースモデル（XGBoost、LightGBM、Random Forest）、ディープラーニング（TensorFlow、PyTorch）、線形モデル、あらゆるブラックボックスモデルに対応します。
ASP.NET Core アプリケーションで SignalR ハブ、ストリーミング、再接続、トランスポート、リアルタイム配信のパターンを実装またはレビューする。使用対象：チャット、通知、コラボレーション、ライブ更新機能の構築、ハブのライフタイム・接続状態・トランスポートの問題のデバッグ、SignalR と他の選択肢の判断。使用対象外：無関係な技術スタック、この具体的な指針を必要としない汎用タスク。呼び出し内容：リポジトリのコンテキストを調査し、対象ファイルを編集し、変更時に該当するビルド・テスト・lint・検証コマンドを実行する。
`@sinch/functions-runtime` を使って Node.js/TypeScript の Sinch Functions を記述します。`function.ts` を作成・編集する際に使用します。Voice API v2 による通話の応答と制御、IVR メニュー、通話の発信やブリッジ、SMS/WhatsApp/RCS webhook、カスタム HTTP エンドポイント、キャッシュ/ストレージ/データベース、認証、`setup()` フック。実行とデプロイは sinch-cli skill で行います。
SpacetimeDB のあらゆるタスクで最初にこのスキルを使用する。モジュール、テーブル、リデューサー、プロシージャ、ビュー、クライアント、サブスクリプション、CLI コマンド、認証、RLS、HTTP API、SQL、デプロイ、シリアライズ、チュートリアル、クイックスタート、アップグレードに関する特化スキルへルーティングする。トリガー：spacetime、spacetimedb、SpacetimeDB、stdb、module、reducer、table、procedure、view、subscription、DbConnection、spacetime generate、spacetime publish、spacetime sql、BSATN、SATS、row-level security、RLS、Maincloud、standalone、Unity、Unreal。
Spring Boot 3.x におけるモジュラーアーキテクチャのための Spring Modulith。モジュール構造、API パッケージと内部パッケージ、モジュール間イベント、モジュールテスト、ドキュメント生成、可観測性を扱う。使用時機：ユーザーが「spring modulith」「modular monolith」「@ApplicationModule」「module boundaries」「inter-module events」「@ApplicationModuleTest」「modular architecture」に言及したとき。使用しない場合：単純なアプリ——不要な複雑さを招く、マイクロサービス——適切なサービス境界を使用すべき、既存の密結合なモノリス——大幅なリファクタリングが必要
Stigg が Stripe Projects 経由でプロビジョニング中、またはプロビジョニングされた直後のときに使用する——Stigg に対する `stripe projects add stigg/environment`、`stripe projects catalog`、`stripe projects rotate`/`remove`、または `.env` に Stripe Projects が書き込んだ `STIGG_SERVER_API_KEY` / `STIGG_CLIENT_API_KEY` が既にある場合。また、すでに Stripe Projects を使っているアプリに料金、権利、機能ゲーティング、使用量メータリングを追加したいときに使用し、ブラウザでサインアップする代わりにターミナルから環境をプロビジョニングする。プロビジョニングされる資格情報の内容と、サーバー SDK およびクライアント SDK の最初の接続方法を扱う。Stripe Projects と無関係な Stigg の作業ではスキップし、代わりに `stigg` アンブレラスキルとそのピラーを読み込む。
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。