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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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エビデンス評価フレームワーク（GRADE、RoB 2 や ROBINS-I などの Cochrane バイアスリスクツール）を用いて科学的主張とエビデンスの質を評価し、実験計画の妥当性を評価するとともに、バイアス、交絡因子、統計上の落とし穴、論理的誤謬を特定する。エビデンスの質を判断する場合、エビデンスの確実性を評価する場合、デザインや因果推論の欠陥を見つける場合、バイアスや交絡因子を特定する場合、統計的誤謬を指摘する場合、批判的分析を教える場合に使用。正式に提出可能なピアレビューを書く場合には alterlab-peer-review を、複数の査読者による模擬パネル判定には alterlab-paper-reviewer を、IRB／同意／利益相反の倫理には alterlab-research-ethics を使用。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
Android Jetpack Compose（Kotlin）のandroidx Material3コンポーネントリファレンス。Button、IconButton、FloatingActionButton、Checkbox、Switch、Slider、TextField、SearchBar、DropdownMenu、Chip、DatePicker、TimePicker、Card、Scaffold、Dialog、BottomSheet、TopAppBar、NavigationBar、NavigationRail、Tab、Snackbar、ProgressIndicator、Badge、Icon、MaterialTheme、ColorScheme、Typography、Shapes。
Android Jetpack Compose（Kotlin）のUI基盤リファレンス。androidx、Material3の基盤。Composable、Modifier、CompositionLocal、remember、mutableStateOf、State、LaunchedEffect。Column、Row、Box、LazyColumn、Pager、ConstraintLayout、WindowSizeClass、ペインスキャフォールド。BasicText、BasicTextField、TextStyle、IME、clickable、ジェスチャー、フォーカス、セマンティクス。
再利用可能なコンポーネントと共有可能なフロントエンドコードを作成するための Angular + BEM CSS 方法論ガイド。コンポーネントスコープの BEM ブロック、ネストは最大 2 階層、適切なコンポーネント分割、セマンティックな要素命名、正しいモディファイアパターン、フラットなセレクターを徹底する。Angular コンポーネントのスタイルを記述、レビュー、リファクタリングするときに使用。CSS、SCSS、SASS、コンポーネントのスタイリング、BEM 命名、CSS アーキテクチャに関するタスクで起動する。
ウクライナ語または英語のテキストから AI 生成の痕跡を見つけて取り除きます。テンプレート的な「ChatGPT のコピーライティング」ではなく、自然で人間らしく、独自の声を持つテキストにします。検出して修正する項目：重要性の誇張、役所言葉、AI の決まり文句、テンプレート的な言い回し、過剰な書式設定、お世辞の口調、水増しした表現、声の欠如。テキストが Viktor Shulha のために書かれたものである場合 — about-viktor から彼のスタイルを引っ張ってきます。ユーザーが次を言ったときにこのスキルを使用：「прибери ШІ」「зроби людяним」「гуманізуй」「humanize」「deslop」「remove AI signs」「це звучить як ChatGPT」「перепиши, щоб не пахло ШІ」「перевір на ШІ」「зроби природніше」「звучить як копірайтер」「занадто гладко」「забери воду」「anti-copywriting」「check for AI」「make it sound human」「rewrite without AI tone」「занадто шаблонно」「зроби живим」。また、ユーザーがテキストを見せて「гладкість」「штучність」「безликість」について不満を述べたり、「прибрати канцелярит」を求めたりしたときもトリガーとなります。
アプリの実行中にサイズが変わるウィンドウにレイアウトを適応させる必要がある場合、またはアプリで複数のウィンドウをサポートする必要がある場合に使用します。アプリやウィンドウをリサイズ可能にする依頼、ウィンドウのサイズ変更でレイアウトが崩れる・適応しない問題、折りたたみ式 iPhone Duo、マルチタスクの画面分割、Stage Manager 向けのアプリの準備や最適化が含まれます。レガシーな共有状態 API を状況に応じた代替 API（mainScreen、interfaceOrientation、userInterfaceIdiom、application と scene のライフサイクル、安全領域のインセット）に置き換えてアプリをモダン化します
申請者の研究関心をプログラム、トラック、教員、ラボ、学科にマッピングし、目標別の資料を書く前に、そのプロフィールがプログラムの公表するテーマ、専門分野、応募フォーカスに実際に合致するかを確認する。PhD、研究修士、Erasmus Mundus などのジョイント／コンソーシアム型プログラムを対象とする。どの教員やプログラムが自分の関心に合うか、目標をどう絞り込むか、教員との適合性をどう比較するか、「私のプロフィールはこのプログラムのフォーカスに合うか」、「私のバックグラウンドはこの専門分野／トラック／テーマに関連するか」、「そもそもこの一つに出願すべきか」、関心を検索可能な研究テーマに変える方法、SOP 用の目標別適合メモの準備方法、または「このプログラムは私のキャリア目標に合うか」（プログラムが育てようとする修了生に対する目標適合フラグで、目標を決して除外しない）をユーザーが尋ねるときはいつでも使用する。
ソフトウェアアーキテクチャ、システム設計、技術コンセプト、データモデル、パイプライン、プロダクトストーリーを可視化、発表、アニメーション化したり、インタラクティブなウェブページを作成したりしたい場合に使用します。「紹介ページ」「アーキテクチャの可視化」「インタラクティブな図」「スクロールテリング」「3D システムマップ」「ERD ページ」「デザインのウォークスルー」「アーキテクチャを見栄えよく」「関係者に設計を見せる」などの依頼が該当します。Three.js、GSAP、SVG でアーキテクチャ図を一から手作業で作る前や、編集モードを通じてそのようなページに視覚的なフィードバックを求める場合にも使用します。
トピック、カテゴリ、または論文 ID で arXiv 学術論文を検索・取得する——AlphaXiv で強化された AI 生成の概要付き。cs.AI/cs.LG/cs.CL/cs.CR/cs.MA/cs.SE/cs.IR にわたって arXiv Atom API を使用する。3 つのワークフロー：Latest、Search、Paper。USE WHEN arxiv、papers、latest papers、research papers、recent ML papers、paper lookup、summarize paper、latest LLM papers、AI safety papers、cs.AI latest。NOT FOR 一般的な調査（Research）、URL 解析、年次レポート。
Atlas 向け PostgreSQL 固有事項：開発データベースと URL のスコープ（search_path）、拡張機能、ロールと権限付与、デフォルト権限（ALTER DEFAULT PRIVILEGES、default_permission）、所有権、行レベルセキュリティ、シーケンスと serial または identity 列、enum と列型の変更、パーティション、トリガー、並行インデックス、ロックに安全なマイグレーション、スキーマとマイグレーションのテスト、カスタム lint ルール、マネージドサービス（RDS、Cloud SQL、Supabase、Neon、Azure）、コネクションプーラーを扱います。Atlas が PostgreSQL データベースを管理する場合は、atlas スキルと併用します。
GitHub PR の未解決のレビュースレッドを取得し、コメントごとに妥当性を検証したうえで、適切な指摘のみを選んで修正・コミットする。すべてのレビュアー（ボット・人間）のコメントを処理する。「コードレビューを反映して」「レビューコメントを処理して」「PR レビューを適用して」「apply PR review comments」「handle review feedback」「autofix」「/autofix」といったリクエストで有効化する。レビューコメントをそのまま適用せず、検証で適切と判定されたもののみをユーザー承認（デフォルト）または自動（`--auto`）で反映する。
Microsoft Data API Builder (DAB) を使用して、ローカルの Azure SQL Database コンテナ上に即座にノーコードの REST + GraphQL API を立ち上げる。ユーザーが「テーブルを API として公開したい」、「データベース上に REST API を追加したい」、「GraphQL API を生成したい」、「SQL の前に API を置きたい」、「コードを書かずに CRUD API を作りたい」、または「dab init / dab-config.json」を求める場合に使用。DAB を介してデータベースから組み込みの MCP エンドポイントを提供する方法でもある（これは DAB が提供する API サーフェスであり、独立した SQL MCP サーバーではない）。ユーザーが既存のテーブル上で REST または GraphQL を必要としているだけの場合は、controller/ORM API を手書きするよりもこれを優先する。トリガーには「Data API Builder」、「dab start」、「instant API over Azure SQL」、「expose entities as REST/GraphQL」が含まれる。ユーザーが「give me an API for this database」とだけ言った場合でもこれを選ぶ。
Azure Functions と Azure SQL バインディングを使い、ローカルの Azure SQL Database コンテナの上にサーバーレス API とイベント駆動のハンドラーを構築する。ユーザーが「a serverless API over SQL」「Azure Functions with a database」「HTTP CRUD with SQL input/output bindings」「run code when a row changes」「react to inserts/updates/deletes」「event-driven on Azure SQL」「SQL trigger function」を求めたときに使用。Azure SQL トリガーバインディング（Change Tracking に支えられる）がローカルのイベント駆動メカニズムであり、Change Event Streaming（CES）はクラウド専用でローカルコンテナに対しては実行できない。トリガーには「func start with SQL」「SqlTrigger」「SqlInput/SqlOutput binding」「local.settings.json SqlConnectionString」がある。ローカルの Azure SQL エンジン上でサーバーレスエンドポイントや変更駆動のロジックを構築するときにこれを選ぶ。
API 設計の品質、データベースアーキテクチャの検証、マイクロサービスのパターン評価、統合戦略の評価、セキュリティ設計レビュー、スケーラビリティ分析を含む包括的なバックエンド設計レビューを実施する。API 仕様（REST、GraphQL、gRPC）、データベーススキーマ、サービス境界、認証／認可フロー、キャッシュ戦略、メッセージキュー、デプロイアーキテクチャを評価する。設計上の欠陥、セキュリティ脆弱性、パフォーマンスのボトルネック、スケーラビリティの問題を特定する。重大度で格付けした指摘、アーキテクチャ図、実装の推奨事項を含む詳細な設計レビュー報告を作成する。バックエンドシステムの設計レビュー、API 仕様の検証、データベーススキーマの評価、マイクロサービスアーキテクチャの評価、統合パターンのレビュー、またはユーザーがバックエンド設計レビュー、API 設計検証、データベース設計レビュー、マイクロサービス評価、バックエンドアーキテクチャ評価に言及したときに使用する。
純粋なコードで動画（mp4、16:9、9:16）を制作します。ナレーション、字幕、音楽付きの解説動画や、ビートに同期した音楽と効果音を使ったウェブサイト、アプリ、ソフトウェアのプロモーション／ローンチ動画を作成します。ユーザーが選ぶのはスタイルのみです。ホワイトボード、リソグラフ、水墨、ローンチモーション、折り紙、ポップアート、オプアート、Matisseの切り絵、ASCIIアート、影絵、バウハウス、ピクセルアート、チャットログ、おもちゃ風3D、昔のニュース映画、映像分析、サスペンスミステリー、アイソメトリックなミニチュア世界、映画予告編、新聞の切り抜き、漫画（日本の漫画）、アニメーションマップ。科学・概念の解説、問題の解説、語彙、歴史、場所や地図、操作手順、ニュース・データ、URLからの製品プロモーションに使用します。ユーザーが「解説動画」「ホワイトボードアニメーション」「このウェブサイト／アプリのプロモーション／ローンチ動画」を依頼した場合、中国語で「做个科普视频」「把这道题做成讲解视频」「白板动画」「讲个历史故事的视频」「给这个网站 / App 做个宣传片」「产品发布视频」と依頼した場合、またはスタイル名（孔版印刷、水墨、折り紙、ポップ、オプ、切り絵、文字絵、影絵、バウハウス、ピクセル、チャットログ、おもちゃ風3D、昔のニュース映画、映像分析、サスペンス探検、アイソメトリックなミニチュア世界、映画予告編、新聞切り抜き解説、日本の漫画、地図アニメーション）を挙げた場合に使用します。
Bevy 0.18 から Bevy 0.19 へのアップグレード時、`TextLayout::new_with_justify` または `TextFont { font_size: 24.0, font: handle }` がコンパイルできなくなった場合（現在は `TextLayout::justify`、`FontSize::Px`、`FontSource`）、`bevy_scene`/`DynamicScene` のシリアライズが `bevy_world_serialization`（`WorldAsset`/`DynamicWorld`）に移行した場合、`#[derive(Resource)]` 型が `&T` のコンポーネントクエリにも一致するようになった場合、または `init_non_send_resource`/`FeathersPlugin`/`EasyScreenRecordPlugin` が変更された場合に使用します。Bevy 0.19 のすべての破壊的変更を網羅しています。
BibiGPT の動画から視覚的な内容（スライド、OCR、画面上のテキスト）を抽出し、保存済みの要約からマインドマップを生成します。画面に何が表示されているかの確認、スライド／PPT／フレームの分析、XMind マインドマップの作成を依頼された場合に使用します。音声の要約や文字起こしの取得（`bibi`）、保存済みライブラリの検索（`bibi-library`）、チャンネルフィードの管理（`bibi-feed`）には使用しないでください。デジタルヒューマン、リップシンク、シェーダーを作り上げないでください。BibiGPT はこれらを提供していません。トリガー：「画面に何が表示されている」「スライドを分析」「視覚分析」「画面分析」「PPT に何が書かれている」「マインドマップ」「ビジュアルを抽出」。他のスキルと同じ `bibi` CLI バイナリおよび BibiGPT アカウントを使用します。
orbit CLI を使って Bitbucket のリポジトリ、プルリクエスト、ブランチ、タグ、コミット、プロジェクト、管理者設定を管理します。Bitbucket のリポジトリ、PR（プルリクエスト）、ブランチ、タグ、コミット、コードレビュー、プロジェクト管理、デフォルトレビュアー条件、必須承認、マージ制限、Bitbucket Server/Data Center または Bitbucket Cloud での PR 承認についてユーザーが尋ねた場合に使用します。「PR を一覧表示」「プルリクエストを表示」「ブランチを作成」「PR を開く」「最新のコミットを表示」「プロジェクト X のリポジトリを一覧表示」「PR をマージ」「PR を却下」「PR を承認」「承認を取り消す」「変更をリクエスト」「リポジトリを探す」「リポジトリを検索」「Go のリポジトリはどれ」「コードを検索」「要修正」「要修正とマーク」「PR を拒否」「マージをブロック」「PR のアクティビティを確認」「マージチェックを回避」「必須承認」「レビュアー条件」「誰の承認が必要か」「マージできるか」「なぜマージできないか」「マージステータス」などの表現や、Bitbucket 関連のあらゆるタスクが対象です。「未完了の PR はある？」「リポジトリを見せて」「リリースにタグを付けて」「マージされたか確認して」「誰が承認した？」「ブランチを一覧表示」「なぜマージできない？」といった気軽な言及も含みます。Bitbucket Server の URL（例：https://git.example.com/projects/PROJ/repos/my-repo/）が提示された場合や、Bitbucket Data Center への言及があった場合も対象です。orbit CLI のエイリアスは `bb` です。
LinkウォレットからUSPを利用して時間制サービスを予約します。ユーザーが事業者のサービス（ヘアカット、レッスン、修理、クラス、予約、相談）を予約、日程調整、確保、または支払いしたい場合に使用します。`booking-agent` CLIが予約の状態遷移を管理し、人間による確認手順が省略されると処理を拒否します。インストール直後と各予約の開始時に、ユーザーを自分でLinkにサインインさせます（`booking-agent flow link-auth connect`を実行し、バックグラウンドで`booking-agent flow link-auth poll`を開始して、`pay poll`とまったく同様に同じターンでサインインURLを提示します）。ユーザーからサインインを求められたり、承認したと言われたりするまで待ってはいけません。`booking-agent flow business use`の後、`next_command`に従って`use-ucp-checkout-mode`まで進みます。ネイティブチェックアウトに対応していない事業者は、安全のため処理を拒否します。支払いには`booking-agent flow pay request`を使います（デフォルトでは承認URLをすぐに返します）。続いてバックグラウンドで`booking-agent flow pay poll`を開始し、同じターンで承認URLをユーザーに提示します。ユーザーが承認すると、ポーリングによってチェックアウトが完了します。`booking-agent flow book poll --wait`で確認し、インバウンドWebhookは決して開始しません。承認URLは必ず一度だけ提示します。個人識別情報（氏名、電話番号、メールアドレス、住所）は、必ず`link-cli`経由でユーザーのLinkアカウントから取得し、チャットやプレースホルダーから取得してはいけません。位置情報に基づく検索の前には、CLIがLinkの配送先住所を提示し、ユーザーが確認するか別の住所を指定します。オンラインサービスではこの手順を省略します。ユーザーには日常的で平易な言葉だけを使い、明示的に尋ねられない限りCLI、UCP、認証、セッションなどの実装詳細を明かしてはいけません。
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。