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。
すべて
Apple プラットフォームで Swift の可観測性コードを記述・レビューする —— 統合ログ（Logger、OSLog、プライバシー秘匿化、ログレベルと永続化）、signpost と Instruments、アクティビティトレーシング、MetricKit のメトリクスと診断（起動、ハング、クラッシュ、OOM、ディスク書き込み）、クラッシュレポートとシンボル化、OSLogStore によるログエクスポート、Xcode Organizer、および自前のバックエンドやサードパーティ SDK へのテレメトリ送信。ログの追加、パフォーマンスの計測、MetricKit の組み込み、本番環境のクラッシュやハングの診断、サポート用のログエクスポート、print・Logger・signpost・分析 SDK の使い分けを行うときに使用。
エージェントから OpenClip を使って動画ファイルを編集できます。トリミング、クロップ、9:16 または 1:1 への再フレーム、サイズ変更、回転、反転、指定サイズへの圧縮、音声のミュートが可能です。OpenClip アカウントがあれば無料で利用でき、サブスクリプションは不要です。「この動画を短くして」「30 秒にトリミングして」「縦向きにして」「9:16 にクロップして」「この動画のサイズを変更して」「大きすぎるので圧縮して」「このクリップを回転して」「音声を削除して」「この動画を編集して」と頼まれた場合に使用します。
opencode-skill-creator プラグインで OpenCode スキルを作成、テスト、評価、最適化、パッケージ化します。ユーザーが opencode-skill-creator、OpenCode Skill Creator に明示的に言及した場合、OpenCode スキルの作成、OpenCode の SKILL.md の編集、スキルの評価の実行、スキル性能のベンチマーク、OpenCode スキル説明の最適化を行う場合に使用します。ユーザーがそのワークフローを OpenCode に移植することを求めた場合を除き、一般的な Claude Code や Superpowers のスキル作成には使用しないでください。
OpenSpec 仕様駆動開発アシスタント - OPSX ワークフローに基づく AI 支援コーディングフレームワーク。コードを書く前に AI と要件を一致させ、Schema 駆動の成果物依存システムで変更を管理する。トリガー条件（いずれかを満たせば発動）： 1. ユーザーが「openspec」「opsx」、仕様駆動開発、spec-driven に言及した 2. ユーザーが新機能の開発、リファクタリング、複雑な要件の探索を始めたい 3. ユーザーが AI の理解のずれや頻繁な手戻りを訴えている 4. ユーザーが /opsx:new、/opsx:ff、/opsx:apply などのスラッシュコマンドを使用している 5. プロジェクトの初期化や大規模な変更の準備時 6. proposal、design、tasks などの仕様ドキュメントを生成する必要があるとき 推奨：既存プロジェクトの改善（ブラウンフィールド開発）、高品質な実装が必要な重要な機能、チームでの協働開発。 非推奨：迅速なプロトタイプ検証（0→1 の探索）、一度きりの小さなスクリプト、要件が極めて不明確な革新的な探索。
Opikテストスイートで候補をベースラインと比較し、失敗したケース、修正されたケース、指標ごとの差分、最悪の行、2回の実行が比較可能かどうかを数値で報告し、Opikの比較ビューへのリンクも示します。SDKで実行し、MCPに接続されている場合はMCP経由で結果を読み取ります。リリース可否の判断は行いません。「修正は効いた？」「ベースラインと比較して」「回帰テストスイートを実行して」「品質が下がった理由は？」「どのケースで回帰した？」「この2つの実験を比較して」に使用します。リリース可否の判断（verifyを使用）、本番環境の問題のトリアージ（diagnoseを使用）、評価の一からの構築（evaluateを使用）、単一ケースの記録（testを使用）には使いません。
失敗した Opik トレース（または説明された失敗）を、再現可能な回帰チェックに変換します。トレースの入力と1つまたは2つの二値アサーションを含むテストスイート項目を作成し、compare スキルで修正を検証できるようにします。SDK 経由で動作し、接続時には MCP の書き込みツールを使用します。スイート、項目、アサーションを返します。「これをテストにして」「このトレースの回帰ケースを追加して」「再発しないようにして」「この失敗を記録して」「これをテストスイートに追加して」といった依頼に利用します。スイートの実行（compare を使用）、評価の新規作成（evaluate を使用）、トレースが失敗した理由の説明（explain を使用）には使いません
PaperOrchestra パイプラインのステップ 1（arXiv:2604.05018）。(idea.md、experimental_log.md、template.tex、conference_guidelines.md) を、プロット計画、文献検索計画（はじめに + 関連研究）、引用ヒント付きのセクション単位の執筆計画を含む厳密な JSON アウトラインに変換する。オーケストレーターがステップ 1 を委任したとき、またはユーザーが「生の素材から論文のアウトラインを作成して」「論文の構成を生成して」と依頼したときにトリガーする。
BAM 入力から nf-core/pacsomatic のマッチド腫瘍-正常ワークフローを実行するためのオペレーターツールキット。ユーザーが実行入力の検証、pacsomatic 準拠の samplesheet の生成、再現可能な Nextflow 起動アーティファクトの準備、ローカル実行またはスケジューラ（LSF/Slurm/PBS/SGE）への投入、実行失敗のトリアージを必要とする場合にこのスキルを使用する。pacsomatic の実行、起動コマンド/スクリプトの準備、dry-run チェックの実施、パイプライン起動やスケジューラ投入エラーのトラブルシューティングの依頼でトリガーされる。
GenSpectrum LAPIS API を通じて病原体ゲノムサーベイランスの最新データを照会し、現在流行しているウイルス系統、その増殖速度、保有する変異を調べます。記憶された事実ではなく病原体集団の現状に依存する質問に使用します。たとえば、どの SARS-CoV-2 変異株が優勢か、Pango 系統が現在も指定されているか、または指定解除されたか、宿主や地域で見られる H5N1 のクレードまたは遺伝子型、PCR プライマーやアッセイ標的が流行配列に引き続き一致するか、系統の有病率が週ごとにどう推移したかを調べる場合です。「variant surveillance」「genomic surveillance」「what variant is circulating」「dominant variant」「Pango lineage」「lineage prevalence」「growth advantage」「SARS-CoV-2 variant」「XFG」「clade 2.3.4.4b」「H5N1 genotype」「influenza clade」「RSV/mpox/measles/dengue lineage」「CoV-Spectrum」「LAPIS」「Nextclade」「pango-designation」や、病原体集団の今日の状況を報告するあらゆる依頼が対象です。
並列の Claude Code Task サブエージェントにリードのパーソナライズを展開するための再利用可能な承認ループパターン。ユーザーに 1 件のサンプルパーソナライズを提示し、フィードバックを収集し、さらに 10 件を実行し、承認を得てさらに 10 件を実行する。2 回連続で修正がゼロになった時点で停止し、その後、完全なリストに拡大する。常に Claude Code Task ツールのサブエージェントを使用し、外部の Anthropic/OpenAI API キーは決して使用しない。任意のスキルがリードごとのカスタム変数（状況を示す文、価値を示す文、CTA）を必要とする場合に使用する。
Pi パッケージ — キーワード pi-package と package.json の pi マニフェストによる拡張、スキル、プロンプト、テーマの npm/git 配布、pi のインストールパスとセキュリティ上の想定。pi-package を配布・利用するとき、pi.skills エントリを追加するとき、install とプロジェクトローカル -l の違いを説明するときに使用します。「publish pi skills on npm」「pi install」「pi-package.json」に使用し、本スキル名を挙げない場合も含みます。
遊びを通じて教え、30 秒でプレイヤーを惹きつけ、生涯にわたり定着させる初回ユーザー体験（FTUE）設計。"tutorial, onboarding, teach player, first time user, FTUE, new player experience, how to teach, teaching mechanics, tutorial level, intro sequence, player retention, drop-off, skip tutorial, contextual hints, help system, onboarding, tutorial, ftue, first-time-user-experience, player-retention, teaching, learning, progressive-disclosure, difficulty-curve, new-player-experience, hooks, engagement" に言及した場合に使用。
トラッキングと指標の設計案ジェネレーター。プロダクト要件やコアなユーザージャーニーから、完全なトラッキング設計ドキュメント（イベント、フィールド、発火タイミング、指標定義、QA 検証チェックリスト）を出力する。発動条件：ユーザーが「トラッキング」「event design」「データ収集」「送信設計」「トラッキング設計」「イベント仕様」「フィールド設計」「指標定義」「データ検収」「QA 検証」などのキーワードに言及したとき。また次にも適用する：ユーザーがプロダクト PRD／要件ドキュメントを提示してトラッキング設計の作成を求めたとき；ユーザーがコアなユーザージャーニーを提示してイベントの分解を求めたとき；ユーザーがイベント命名やフィールド定義の標準化を求めたとき；ユーザーがデータ検収の設計を求めたとき。典型的な入力：イベント命名規則 + フィールド辞書 + コアジャーニーの説明／フローチャート。適用外：純粋なデータ分析（pm-analytics を使用）、純粋な BI ダッシュボード構築、純粋な SQL クエリの記述。
エージェントが作成したプルリクエストを、作成後またはドラフトからレビュー可能な状態への移行後に保守します。レビュー可能なドラフトPRを準備完了にし、ghでCIとレビューコメントをポーリングし、同じワークツリー／セッションで失敗を修正し、日本語で返信し、設計上の行き詰まりをエスカレーションし、安全な場合はスカッシュマージします。このスキルは保守ポリシー（修正対象、マージ／エスカレーションの時期）を定義します。人による再起動なしで再ポーリングを再スケジュールする自律ループはpr-autoloopにあります。PR作成後、またはPR保守の自動化を続けるよう依頼された場合に使用します。
PostgreSQL のパフォーマンスレポート（貼り付けられたレポートを含む）を分析するとき、またはユーザーが db report、database performance、dead rows、VACUUM、sequential scans、unused indexes、cache hit ratio に言及したときに、このスキルを使用すべきです。Drizzle ORM のコードベース向けに、PostgreSQL のトリアージのヒューリスティクス、優先順位付け、アクションプランのガイダンスを提供します。
このスキルは、新製品の設計、製品アイデアの反復、製品仕様の作成に使用します。トリガー: "design product"、"new product idea"、"product concept"、"product development"、"product spec"、"iterate on product"、"product design"、"invention"、"prototype spec"、"product requirements"、"product engineering"、"develop product"。出力: 製品仕様、BOM 見積もり、機能内訳、差別化分析。
pydicom 3.x（dcmread、dcmwrite、pydicom.pixels）を使ってローカルの DICOM ファイルを読み取り、検査、書き込み、変換します。メタデータ、転送構文、圧縮ピクセルデータプラグイン、フレームデコード、プライベート要素、DICOM JSON、同梱のヘルパースクリプトを使った範囲を限定した仮名化レビューに対応します。PHI を出力せずに DICOM データセットから集計メタデータを抽出する場合、デプロイに必要な転送構文やコーデックプラグインを確認する場合、ピクセルデータのデコード前にフレーム数やメモリの上限を計画する場合、診断目的ではないフレームを 1 枚レンダリングする場合、ピクセルデータを圧縮または展開する場合、仮名化派生データを作成して監査する場合に使用します。診断用の閲覧や、DICOM PS3.15、HIPAA、GDPR への準拠を主張する用途には使えません。
意見の強い Rails の規約：リッチモデル、concern、何でも CRUD、状態をレコードとして扱う、依存関係を最小限に、fixtures を使った Minitest。コードレベルの思考の前に、ファイルを編集する前だけでなく、このスキルを読み込むこと。タスクが何らかの形で Rails コードに触れる時点で必須：データモデル、schema、マイグレーション、エンティティ、関連、フィールド、バリデーション、クラス名やメソッド名の設計、あるいは単に議論する場合；作成、計画、レビュー、分析、テスト、デバッグ、リファクタリング；チャット内でモデル、テーブル、カラム、ルート、コードスニペットをインラインで提案する場合。モデルに名前を付けようとしたりカラムを書き出そうとした時点で、まだファイルを書いていない探索的なやり取りであっても、すでに対象範囲内である。"we're just discussing" という枠組みで先延ばしにしてはならない。非 Rails バックエンド、NestJS、一般的なアーキテクチャには使用しない（nestjs-modular-monolith または coding-guidelines 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。