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。
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ファームウェア/組み込み/ハードウェア分析のゲートウェイ。ワークフロー：抽出 → rootfs → エミュレーション → ハードウェアインターフェース。サブスキル：[[re-fw-extract]] [[re-fw-rootfs]] [[re-fw-emulate]] [[re-hardware-io]] [[re-automotive]] [[re-uefi]] [[re-rtos]] [[re-tee]]。トリガー語：ファームウェア分析、ファームウェア、IoT、ファームウェアの展開、rootfs、ファームウェアのエミュレーション。
メモリフォレンジック/脅威インテリジェンスのゲートウェイ。ワークフロー：ダンプの入手元 → メモリフォレンジック → 手掛かりの抽出 → インテリジェンスの関連付け。サブスキル：[[re-mem-forensics]] [[re-disk-forensics]] [[re-ti]]、[[re-attribution]]、[[re-hunting]]、[[re-mobile-forensics]]。トリガー語：メモリフォレンジック、memdump 分析、脅威インテリジェンス、サンプルの背景、VirusTotal、MISP、forensics、threat intelligence。
Remotion（React ベースのプログラムによる動画制作）でアニメーションのモーショングラフィックスを本物の映像として制作する — タイトルカード、ローワーサード、ロゴスティング、バッジ、数値の表示、カウントダウン、エンドスクリーン、キャプション、アニメーションチャート、ソーシャルリール — そして MP4 として、または Premiere、Final Cut、CapCut、DaVinci、After Effects 向けの透過 ProRes/PNG シーケンスとして書き出す。ユーザーがコードからあらゆる動画グラフィック、オーバーレイ、イントロ、リール、アニメーションを作成、アニメーション化、スタイル変更、仕上げ、レンダリングしたい場合、または Remotion、モーショングラフィックス、動画オーバーレイ、alpha/透過書き出しに言及した場合、あるいは既存のグラフィックをより滑らかで、平坦でなく、機械的でなく、よりプレミアムに感じさせたい場合に、このスキルを使用する — ユーザーが「Remotion」と口に出さない場合でも。
要件エンジニアリングのエキスパートで、3 つのモードで動作する：(1) 引き出し — ブリーフ、議事録、システム仕様から EARS 記法を用いて原子的でテスト可能な要件を抽出し、完全な属性セット（ID、種別、優先度、ASIL、検証方法、出所）を付与し、曖昧な点を未解決の問いとしてフラグ付けする；(2) 洗練 — 要件の欠陥（曖昧な修飾語、複合文、実装の指定、テスト不能、属性の欠落）を検出し、それぞれを具体的で測定可能な EARS 形式の記述に書き換え、前提を明記する；(3) トレーサビリティ — 双方向マトリクス（SYS-REQ → SW-REQ → 設計 → テスト）を構築し、孤立した要件/設計要素/テストを検出し、ASIL タグ付き要件にテストカバレッジがない安全上のギャップ（ISO 26262-6 §9 違反）をフラグ付けする。EARS、SMART、ISO 26262-6、ASPICE SWE.1/SWE.6 の実践に準拠する。入力全体を 1 回で処理し、意思決定にそのまま使える要件を、組み込みの自己チェックと明示的な信頼度/ギャップとともに返す。
検証済みの研究成果を、明確で節度ある科学ライティングに変換する — 論文の各セクション（Results、Experiments、Discussion）、実験ノート、技術レポート、助成金の進捗報告。ユーザーが実験や分析を実施し、その執筆支援を求めたときは常に本スキルを使用する。「draft the results section」「write up these numbers」「turn my notebook into a paper section」「summarize what we found」といった口語的な表現も含む。ユーザーがログ、表、ノートを共有して文章化を求めたときにも使用する。査読者ごとの反論戦略が必要な場合は reviewer-response-strategist を使用する。本スキルの主な役割は、科学テキストにおける自信過剰な過大主張と捏造された数値を防ぐことである。
blutter、reFlutter、Frida を使用して Flutter/Dart モバイルアプリをリバースエンジニアリングし、通信を傍受します。APK または IPA に libflutter.so、libapp.so、App.framework、flutter_assets が含まれる場合、jadx に薄い Dart ラッパーしか表示されない場合、明らかにオンラインのアプリの通信が Burp や mitmproxy で確認できない場合、または対象が Flutter か Dart で構築されたと説明されている場合に使用します。
チェックアウト済みの GitHub PR に対するマルチエージェントのレビュー・改善ループ。修正コミットをローカルブランチに適用し、PR にプッシュし、PR コメントで報告する。ユーザーが "improve a PR"、"review and commit fixes"、"iterate on my PR"、"review and push back" をチェックアウト済みの PR ブランチに対して行いたいときに使用。ロケーターが指定されない場合は PR が自動検出される。per_fix モードで `review-anvil` エンジンを有効化する。
package:provider から Riverpod への移行。ChangeNotifierProvider、ProxyProvider から ref.watch へ、context.watch から ref.watch へ、ConsumerWidget、段階的な移行、family と autoDispose。ユーザーが Provider から Riverpod へ移行しているとき、Provider と Riverpod の比較について質問したとき、または ProxyProvider/ChangeNotifierProvider の置き換え方法について質問したときに使用する。
webhook、Zapier/Make、ネイティブ連携、カスタム API パイプラインで営業ツールを接続する — CRM 同期、イベントトリガー、データマッピング、エラー処理。Mailshake/Apollo/Salesloft からの CRM データが同期されない、webhook イベントが発火しないか不正な形式で届く、Zapier/Make の自動化が失敗またはレコードをスキップする、ツール間でデータが重複または欠落する、動作していた連携が突然壊れた場合に使用。Qwilr 専用の自動化（/sales-qwilr-automation を使用）、一般的な CRM プラットフォーム設定（/sales-apollo または /sales-salesloft を使用）、マーケティング自動化フロー（/email-sequence を使用）には使用しない。
スクリーンショット、モックアップ、Figma のエクスポート、UI の写真を、動作するフロントエンドコードに変換します。デフォルトは React + Tailwind CSS v4 で、Next.js、Vue、プレーンな HTML/CSS にも対応します。レイアウト、余白、色、タイポグラフィを合わせて結果をレンダリングし、画像と比較して見た目の差を縮めます。Web サイト、アプリ画面、ダッシュボード、コンポーネント、ワイヤーフレームの画像を共有し、実装、複製、再現、「実際に動く形に」することを求める場合や、「これをコードにして」「このデザインを作って」「このスクリーンショットに合わせて」と依頼された場合に使用します。
【スイート内スキル · 通常、ユーザーが全工程で直接呼び出す必要はありません。総合制御役の short-drama-director に要件を伝えると、本スキルに自動で振り分けられます】【漫剧老李 V7.5.0-SLIM スイート · サブスキル】戦闘シーンの絵コンテに特化したエンジン。あらゆる格闘・武術・戦闘シーンの絵コンテ用プロンプトを生成します。戦闘構想（動機／強弱の不均衡／賭け／環境変化）、8段階の執筆思考法、各ショットを文章化する8種類の自然文テンプレート、厳格な自己点検、カメラ挙動ロック、戦場の集団戦クイックリファレンスを備えます。トリガー語：戦闘シーン、武術、戦闘絵コンテ、戦闘場面、必殺技、剣陣、法陣、法相、敵をなぎ倒す、術の撃ち合い、技、武芸、拳法、刀剣対決、フィニッシュ技、戦場、集団戦、軍陣、カメラワークロック。スイート構成：総合制御役 short-drama-director（システムロックと入力形式の基準）+ sd-decision-engine（判断）+ sd-script-engine（脚本）+ sd-asset-engine（アセット）+ sd-storyboard-engine（絵コンテ）+ sd-combat-engine（戦闘・本スキル）+ sd-feed-engine（入力用変換）+ sd-qc-engine（品質検査）。
【スイート内スキル · 通常、ユーザーが全工程で直接呼び出す必要はありません。総合制御役の short-drama-director に要件を伝えると、本スキルに自動で振り分けられます】【漫剧老李 V7.5.0-SLIM スイート · サブスキル】入力適応エンジン（納品レイヤー）：絵コンテ稿から入力可能なプロンプトへ仕上げる最終工程。A/B/C の3つの出力モード（デフォルトは C 監督トラックのクリーン版）+ 出力前の入力ゲート（テンポ／セリフ時間／文字数／入力可能な意味表現／画像数／番号の整合性／素材形態の整合性）+ 素材マッピングとキャラクターアンカー + 《素材接続シート》+ 複数セグメントのつなぎ方 + 技術用語の整理。本パッケージは画像を保持しません。画像はユーザーが外部プラットフォームで生成します。デフォルトは M1（番号付きプレースホルダー）で、画像を要求したり、画像不足を理由に後続を止めたりしません。トリガー語：Seedance に変換、プロンプト生成、入力、プロンプトパッケージ、@画像N、素材マッピング、キャラクターアンカー、複数セグメント接続、文字数超過、技術用語の整理、素材形態、接続シート。本スキルはスイートの一部で、全工程は総合制御役 short-drama-director から開始します。
【スイート内スキル · 通常、ユーザーが全工程で直接呼び出す必要はありません。総合制御役の short-drama-director に要件を伝えると、本スキルに自動で振り分けられます】【漫剧老李 V7.5.0-SLIM スイート · サブスキル · 〇·1 素材ソースロック · ベンチマーク調査】素材調査とベンチマーク情報の軽量エンジン。ユーザーが「ヒット作をベンチマークしたい」と言った場合、ウェブ全体（海外サイトを含む）から作品の公開情報を集め、固定形式の《ベンチマーク情報カード》を納品します。主な機能：ショートドラマの情報源ランク一覧（プラットフォーム公式ランキング／データ指数サイト／業界メディア／SNS の議論／海外指数）、調査の4ステップ（対象決定→情報源選定→検索→カード記入）、13項目のベンチマーク情報カードテンプレート（転用可能な点と不可能な点を含む）、6つの証拠ルール（捏造しない／時点を必ず記載／出典を必ず記載／一次情報と伝聞を分ける／事実と推論を分ける／独立した情報源の数のみを人気の参考にする）。トリガー語：ヒット作のベンチマーク、調べる、リサーチ、資料を探す、情報収集、トレンド、ヒット作分析、この作品を参考にする、ジャンル調査、カテゴリ調査、市場調査。本スキルはスイートの一部で、全工程は総合制御役 short-drama-director から開始します。〇·1 素材ソースロックは総合制御役が選定します。
Web+AI セキュリティテストのナレッジベース。WooYun 88,636 件の事例 + 先知 L1-L4 方法論 + GAARM 173 リスク + OWASP Top 10 (LLM/ASI/WSTG) を統合。TRIGGER when タスクが実践的なセキュリティテストの場合：ペネトレーションテスト、脆弱性の発見/悪用、レッドチーム攻防、セキュリティ監査 (SAST/DAST)、CTF、AI/LLM セキュリティテスト (プロンプトインジェクション/ジェイルブレイク/MCP/Agent/サンドボックスエスケープ)。ユーザーがテスト対象 (URL/コード/モデル/Agent アーキテクチャ) を明示し、意図が"テスト/監査/脆弱性の発見/悪用"である場合。DO NOT trigger: - セキュリティ概念の議論（"XSS とは何か"、"SQL インジェクションの仕組み"）→ 一般的な Q&A - セキュリティ以外の code review / debug / パフォーマンス最適化 → code-audit-skill など - 構文エラー / ビジネスロジックのバグ修正 → 一般的なプログラミング支援 - 純粋な Web ホワイトボックスコード監査（完全なプロジェクトディレクトリ / Source-Sink テイント分析）→ code-audit-skill - CVE 番号のみでドキュメントを調べる → WebSearch - Mira 内蔵 handbook / preview.mira.day の PI レッドチーム実行（tier/TC-ID/resume）→ mira-pi-tester - ユーザーが自身の markdown ナレッジベース/wiki を構築/保守したい場合（本 skill の"ナレッジベース"は内蔵の読み取り専用セキュリティコーパスを指し、ユーザー編集可能な wiki ではない）→ llm-wiki - 外部の PI/ジェイルブレイク記事を Mira レッドチーム体系に取り込む（handbook TC カードを生成）→ mira-pi-ingest 境界の詳細：CTF の短いコード断片 + 悪用の着想 → 本 Skill；完全なプロジェクトディレクトリ + システムのホワイトボックス監査 → code-audit-skill
カメラがすべての動きを担う間、マシンは常に同じ一台でなければなりません。車両をパーツごとに固定し、毎秒カメラが動く番号付きカットリストで動画尺を埋めます。この種のクリップ（高速で走る車と乗り物。中国語のトリガー語：汽车与载具速度片、汽车、赛车、摩托、载具）の Seedance 2.5／2.0 動画プロンプトをユーザーが求める場合、またはこの種の公開事例でどのようなプロンプトが使われたかを尋ねる場合に使用します。作成前に references/cases.md を読んでください。
一人、一つのルック、いくつかの場所。全身の外見を映像全体で固定し、各シーンには場所、動作、光の種類をそれぞれ一つずつ設定します。この種の映像（ファッションルックブックやポートレート映像；中文触发词: 时尚 lookbook 与人像写真片, 时尚, 穿搭, 人像, 写真）の Seedance 2.5 / 2.0 動画プロンプトをユーザーが求める場合、またはこの種の公開事例でどのようなプロンプトが使われたか尋ねる場合に利用します。下書きの前に references/cases.md を読んでください。
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。