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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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Twig テンプレートで SVG アイコンをレンダリングするための Symfony UX Icons。200,000 以上の Iconify アイコン(Lucide、Heroicons、Tabler、Material Design など)、ローカルの SVG ファイル、エイリアス付きのカスタムアイコンセットをサポートします。アイコンの表示、アイコンのデフォルト設定、オンデマンドアイコンのインポートやロック、アイコンエイリアスの作成、CSS による SVG アイコンのスタイル設定に使用します。コードトリガー:<twig:ux:icon />、ux_icon()、UX_ICONS_DEFAULT_ICON_ATTRIBUTES、icon.yaml、icons/、iconify:、lucide:、heroicons:、tabler:、mdi:、bin/console ux:icons:lock、bin/console ux:icons:import。またユーザーが "how to add an icon"、"how to use Lucide/Heroicons/Tabler icons"、"how to render an SVG icon in Twig"、"how to lock icons for production"、"how to create icon aliases"、"how to style an icon"、"icon not found"、"icon not rendering" を尋ねたときにもトリガーします。インタラクティブマップ(ux-map を使用)や一般的な Twig コンポーネント(twig-component を使用)にはトリガーしません。
vvvv gamma の C# ノードプロジェクトのデバッグを設定します。VS Code の launch.json と tasks.json の構成を生成し、実行中の vvvv にデバッガーをアタッチし、Visual Studio のデバッグプロファイルを構成し、デバッグのベストプラクティスを活用します。vvvv のデバッガー設定、起動構成の作成、vvvv プロセスへのアタッチ、C# ノードのブレークポイントのトラブルシューティングに使用します。さまざまなテストシナリオ/パッチ向けに複数の起動構成をサポートします。
WendyOS へのコントリビューションに関する専門的なガイダンス:Yocto ビルド、agent の内部、E2E テスト、システムアーキテクチャ。開発者が以下に言及したときに使用する:(1) WendyOS イメージのビルド、(2) meta-wendyos レイヤーまたは bitbake、(3) wendy-agent の開発や内部、(4) WendyOS 上の containerd または nerdctl、(5) wendy-agent の E2E テスト、(6) Yocto recipe または bbappend ファイル、(7) mDNS/Avahi サービス設定、(8) デバイス ID または UUID 生成。
安全な Windows C: ドライブの容量分析とクリーンアップのワークフロー。ユーザーが Codex に、Windows のシステムドライブ(特に C:\)のスキャン、診断、クリーンアップ、空き容量の確保、大きなファイルの削除、アンインストール候補の特定、またはディスク容量不足のトラブルシューティングを求める場合に使用する。まず読み取り専用の分析を行うこと、リスク分類、削除やアンインストールの前にユーザーの明示的な承認を得ること、プライバシーを保護するローカルのみのスキャン、そして Windows Installer、WinSxS、AppData、ProgramData、キャッシュ、個人ファイル、大きなアプリケーションデータの安全な扱いを重視する。
1 つ以上のリポジトリに対して Bitwarden ワークフローリンター(bwwl)を実行し、結果を報告します。厳密に読み取り専用で、ファイルは一切変更しません。bitwarden-workflow-linter-rules スキルを使って、指摘を機械的なものと判断が必要なものに分類します。単一リポジトリ、複数リポジトリ、単一ファイル/ディレクトリの範囲に対応します。<example> ユーザー:server リポジトリでワークフローリンターを実行して アクション:そのリポジトリに対して workflow-audit をトリガー </example> <example> ユーザー:server、clients、android のワークフローを lint して アクション:マルチリポジトリモードで workflow-audit をトリガー </example>
PostHog Signals scouts を扱う:プロジェクトを監視し、レポートを Signals 受信トレイに書き込むスケジュール済みエージェント。監視作業の割り当て、品質スコアリングのスケジュール、どの scout がどのサーフェスをカバーするかの特定、レポートへの対応、ノイズの削減、見つからない検出結果の調査、フィードバックとキャリブレーションによる scout 群の改善に使用する。報告された問題が修正されたままかを検証するフォローアップチェックも扱う。編集には `authoring-scouts`、実行の可観測性には `exploring-scouts`、レポートのトリアージには `inbox-exploration` を使用する。"work with my scouts"、"get more out of scouts"、"have a scout watch X"、"tell me if Y spikes"、"score X on a schedule"、"measure quality of Y"、"what do I do with this scout report"、"calibrate/review my scout fleet" でトリガーする。
ユーザー自身の X(Twitter)開発者アプリ(BYOK)を接続し、公式 X API MCP(読み取り)と X v2 REST 書き込み——投稿、返信、いいね、リポスト、DM——を利用する。ユーザーが自分の X アカウントまたはアプリで X を操作したい場合に使用する——MCP で検索、タイムライン/ユーザー/ニュース/トレンド/ブックマークを読み取り、REST で投稿/返信/いいね/リポスト/DM を行う。X ポータルでの OAuth 2.0 設定、xurl CLI の登録、ヘッドレス OAuth(ユーザーがリダイレクト URL を貼り戻す)、client-not-enrolled / 従量課金の罠、トークン期限切れの自動更新の仕組み、agent.yaml の MCP 接続、FAQ を順に説明する。ユーザー自身のアプリを使わずに読み取り専用のスクレイピングを行う場合は twitter スキルを使用する。
ZINC22 バーチャル化合物ライブラリ(CartBlanche API、数十億のオンデマンド合成分子と購入可能分子)を照会する。ZINC ID で物質を検索し、SMILES を対応する ZINC ID に解決し(完全一致)、購入可否やカタログを確認し、ドッキング用の化合物セットを構築する。物性(MW/logP)のフィルタリングは RDKit を用いてローカルで行う。生物活性には chembl-database-bioactivity、承認薬には drugbank-database-access を使用する。
WinterCG 準拠のエッジランタイムに、@trpc/server/adapters/fetch の fetchRequestHandler() で tRPC をデプロイする。Cloudflare Workers、Deno Deploy、Vercel Edge Runtime、Astro、Remix、SolidStart をサポートする。FetchCreateContextFnOptions はコンテキスト作成用に req(Request)と resHeaders(Headers)を提供する。endpoint オプションは、ハンドラーがマウントされる URL パスプレフィックスと一致する必要がある。
同期済みデータウェアハウステーブルの列を PostHog の person または group プロパティに同期し、ウェアハウスデータを person と group プロパティが既に使えるあらゆる場所で利用可能にする:フィーチャーフラグのターゲティング、cohort、インサイトのフィルターと内訳、サーベイ、セッションリプレイのフィルター、ワークフロー、person プロファイル。ユーザーが「自分のウェアハウスから person プロパティを追加したい」「Stripe/Postgres/Salesforce のデータで person をエンリッチしたい」「person に ARR やプラン階層を設定したい」「ウェアハウスの列でフィーチャーフラグをターゲティングしたい」「ウェアハウスの列を group や組織に同期したい」と考えている場合、または既存のウェアハウス連携の person または group プロパティを確認、バックフィル、無効化、デバッグしたい場合に使用する。
AG2 の `Agent` を AG-UI プロトコル経由で公開し、フロントエンド(CopilotKit、カスタムの React/Next.js、その他の AG-UI クライアント)が応答(テキストと推論)をストリーミングし、ツール呼び出しを描画し、共有状態を同期し、サブタスクのステップを追跡できるようにする。`AGUIStream(agent)` で Agent をラップし、`stream.dispatch(...)` または `stream.build_asgi()` で FastAPI にマウントする。CLI / スクリプトではなく AG2 エージェントの前に Web フロントエンドを置きたい場合に使用。
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。
