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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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CloudRobo の具身エージェントタスクディスパッチ（robo-dispatcher）を管理する — exec/model と制約によってロボットを駆動する具身タスクを作成し、セッション内のタスクを一覧/詳細表示し、タスクをキャンセルし、タスク結果を取得する。ディスパッチはセッション内でロボット（robot_id は cloudrobo-robot 由来）と推論モデル（exec_model_id は cloudrobo-infer / cloudrobo-asset 由来）を編成する。トリガー：dispatch, dispatcher, task dispatch, embodied task, agent task, run task on robot, task scheduling, cancel task, task result, robo-dispatcher, 调度, 智能体调度, 任务下发, 机器人任务, 取消任务, 任务结果, 会话任务。
Web ソースツリー全体に仕込まれた webshell とバックドアを探す — まず PHP（JSP、ASP、Node も対象）— ディレクトリを大規模にトリアージし、ペイロードを一切実行せずに難読化レイヤーを静的にデコードし、追記型感染や偽プラグインを見つけ、既知のシェルファミリーを断定ではなく手がかりとして扱う。Web サーバーが侵害された疑いがあるとき、ハッキングされた WordPress/Magento/CMS サイトをクリーンアップするとき、ダウンロードした PHP コードベースやプラグインに隠された悪意あるコードがないか検査するとき、またはファイルがデコード後の入力に対して eval を使用しているときに使用する。
練習用 vault 内の採点済み IELTS Writing フィードバックを読み、バンドの推移、繰り返す誤り、推敲による伸び、次の優先事項、古い誤りの間隔を空けた再確認を含む定期的な進捗レポートを作成する。ユーザーが「summarise my IELTS progress」「how am I doing」「write a progress report」「track my band scores over time」「what errors keep coming up」「are my essays improving」「review an old error」と尋ねたとき、または月次・週次のライティングレポートを求めたときに使用する。ユーザーが `_dashboard/ielts-reprobe-ledger.yaml` に記録された再確認に回答したときにも使用する。既存のフィードバックを読むこと。新しい草稿を採点しないこと —— ielts-writing-task1 または ielts-writing-task2 を使用する。未採点の答案のバンドを捏造せず、最近の誤りが期限の来た古い誤りをレビューから締め出さないようにする。
IndyKite Graph（IKG）の既存のリレーションに 1 つ以上のプロパティを設定する IndyKite ContX IQ（CIQ）ポリシーと Knowledge Query を作成し、`POST /contx-iq/v1/execute` で実行します。IKG 内にすでにあるリレーションに新しいプロパティを追加する場合や、既存のプロパティを上書きする場合に使用します。リレーションの作成、ノードへの書き込み、削除、プロパティメタデータは対象外です（リレーションプロパティにメタデータはありません。ノードプロパティのメタデータには indykite-ciq-add-property を使用します）。
PostHog Metrics におけるサーバー / インフラのメトリクス異常を調査する——「このメトリクスが上昇 / 低下 / 急騰している」または発火したアラートから、証拠を伴う推定原因まで。メトリクスがおかしい理由を尋ねられたとき（取り込み遅延の上昇、エラー率の急騰、レイテンシの劣化、キューの深さの増大、スループットの低下）、OTel / Prometheus メトリクスでアラートが発火したとき、またはメトリクスの症状から始まるインシデントトリアージに使用する。characterize-metric-anomaly、query-metrics、metric-names-list をログ（query-logs）やトレース（APM span ツール）と組み合わせ、シグナル横断的な根本原因の相関を行う。
2026 年標準の開発に向けた、シニア Java & Spring Boot 4 / Spring Framework 7 アーキテクトスキル。ユーザーが Spring Boot 4.x、Spring Framework 7.x、Spring Modulith、または関連する Spring エコシステムのプロジェクトを使って Java アプリの構築、スキャフォールド、設計、レビュー、解説を求めたときに使用します。トリガーには、REST API の作成、マイクロサービスの設計、データアクセスの設定（JdbcClient、JPA 3.2、R2DBC）、リアクティブプログラミング（WebFlux）、セキュリティ（Spring Security 7）、可観測性、GraalVM ネイティブイメージ、Gradle/Maven ビルド設定、Jakarta EE 11 への移行、および慣用的な現代 Java（Java 25：レコード、sealed クラス、構造化並行性、スコープ値、パターンマッチング、JSpecify の null 安全）を要するあらゆるタスクが含まれます。
Lenses MCP サーバーを使用して、デッドレターキューの実装の完全性をレビューします。DLQ topic の存在、設定、監視、メタデータの保持、リトライロジック、再処理パス、コネクターの DLQ 整合性を確認します。ユーザーが「review dead letter queues」「check DLQ setup」「DLQ audit」と言った場合や、エラー処理、メッセージ失敗、再処理について尋ねた場合に使用します。DLQ メッセージの再処理やコンシューマー offset の管理には使用しないでください。
ユーザーが「スクリプトを生成」「動画を書く」「長文を書く」「ショート動画のスクリプトを生成」「今回の内容を書いて」と言った場合にこの skill を使用する。実践者による対等な対話スタイル（真正性 9/10、行動性 9/10）に基づき、まずコンテンツの事前チェック（目標 + 認知ギャップ）を行い、次に完全なスクリプト（画面注釈付き）を生成して標準の md 形式で保存し、最後に li-opening または li-cover にルーティングする。トリガーすべきでない：冒頭の最適化のみ（li-opening を使用）、カバーの生成のみ（li-cover を使用）、テーマ分析（li-topic を使用）。Use when the user wants to "generate script", "write video", "write article", "write long-form content", or needs a full video script or article in the practitioner equal-dialogue style.
ChIP-seq/ATAC-seq の BAM 向け Poisson モデルピークコーラー。MACS3 callpeak は input/IgG に対して濃縮領域（転写因子結合部位やヒストン修飾）を検出し、モチーフ解析、アノテーション、差次的結合解析に使える BED narrowPeak/broadPeak を出力する。転写因子 ChIP-seq と ATAC-seq には narrow peak、H3K27me3、H3K9me3 などのブロードなマークには broad を使用する。
PostHog のリマインダーを作成・管理する —— 人間のペースに合わせたプライベートな通知で、スケジュールに従ってアプリ内通知として発火し、任意で PostHog のリソースにリンクできる。ユーザーが "remind me to…" と言ったとき、一度きりまたは繰り返しの通知（毎日／毎週／毎月／毎年、cron スケジュール、特定の日時）を求めたとき、ダッシュボード、インサイト、実験、フィーチャーフラグ、サーベイ、ノートブック、リプレイ、エラーを見るように促されたいとき、またはリマインダーの一覧表示、変更、キャンセルをしたいときに使用する。アラートやサブスクリプションではなくリマインダーを選ぶべき場面、一度きりと繰り返しと cron スケジュールのフィールドマッピング、タイムゾーン、リソースの添付を扱う。
電力分配とビームフォーミングのための Wilkinson、branchline、ratrace、方向性結合器、コーポレートディバイダ、Rotman レンズ。トリガー：ユーザーが結合器、スプリッタ、電力分配器、合成器、Rotman レンズの設計、作成、分析を求めたとき。コードを書く前に呼び出す — クラス名と design() の可用性は結合器の種類ごとに異なる。スキップ：既存コンポーネントの EM シミュレーション／S パラメータ抽出（matlab-analyze-em を使用）、カタログにないカスタム形状の構築（matlab-assemble-pcb-layout を使用）、材料／スタックアップ設定のみ（matlab-manage-pcb-material を使用）、複数コンポーネントの縦続接続（matlab-integrate-pcb-circuit を使用）。
.NET MAUI アプリのテーマ設定のガイド — ライト/ダークモード対応、AppThemeBinding、動的リソース、ResourceDictionary によるテーマ切り替え、システムテーマ検出。USE FOR: "dark mode"、"light mode"、"theming"、"AppThemeBinding"、"theme switching"、"ResourceDictionary theme"、"dynamic resources"、"system theme detection"、"color scheme"、"app theme"。DO NOT USE FOR: ローカライズや言語切り替え（maui-localization を使用）、アクセシビリティの視覚調整（maui-accessibility を使用）、アプリアイコン（maui-app-icons-splash 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。