Skills

I

improving-prompts

bostonaholic / skills

概念を抽象化して既存の LLM プロンプトを短く明確にし、元の指示が失われていないことを確認します。ユーザーが「このプロンプトを改善して」と言った場合、またはプロンプトやプロンプトファイルを提示して改善、簡潔化、最適化、洗練を依頼した場合に使用します。新しいプロンプトの作成には使用せず、writing-system-prompts を使用してください。

I

incident-response

nickcrew / claude-cortex

インシデントのトリアージ、カスケード防止、ポストモーテムの方法論。本番インシデントの対応、レジリエンスパターンの設計、カオスエンジニアリング演習の実施に使用する。

I

industrial-brutalist-ui

mengto / skills

スイス印刷タイポグラフィと軍事ターミナル美学を融合させた生の機械的インターフェース。厳格なグリッド、極度の字体スケール対比、実用主義的色使い、アナログ劣化エフェクト。データ密集型ダッシュボード、ポートフォリオ、または機密解除ブループリントのような見た目が必要な編集サイト向け。

I

industry-chain-mapper

yuping322 / finskills

産業チェーンの上流・下流のマッピングを構築し、景気シグナル（価格、生産能力、受注、在庫などの入手可能な代理指標）を追跡する。ユーザーが産業チェーン分析、上流・下流の連動、景気追跡について尋ねた場合、または産業チェーンマップを必要とする場合に使用する。

I

ingest-screenshot

bluzir / claude-code-design

アップロードされた画像（デザイン、ウェブサイト、アプリのスクリーンショット）を分析し、出発点として使うデザイントークンを抽出する。ユーザーが画像を貼り付けまたは添付して「recreate this」「match this image」「use this style」と言ったときに使用する。

I

init

davepoon / buildwithclaude

摩擦のないセットアップ。不足している daemon を検出してインストールし、ローカルメモリを設定し、plugin → MCP → daemon の往復全体を検証する。`/plugin install origin@7xuanlu` の後に実行するか、ユーザーが「origin をセットアップ」「origin は動作しているか」「origin を修正」と言ったときに実行する。

I

inngest

marcioaltoe / skills

サーバーレス優先のバックグラウンドジョブ、イベント駆動ワークフロー、キューやワーカーを管理せずに実現する耐久性のある実行のための Inngest エキスパート。使用場面：inngest、サーバーレスのバックグラウンドジョブ、イベント駆動ワー...

I

insight

liangdabiao / market-insight-claude-skill

ユーザーニーズの洞察とプロダクト機会の分析スキル。新製品開発、マーケティング企画、カテゴリ参入前の市場分析に適しています。ターゲットユーザーを素早く理解し、感情的な動機を掘り下げ、洞察を実行可能なプロダクト機会に変換したいときにこのスキルを使用します。

I

insight-extraction

oimiragieo / agent-studio

完了したコーディングセッションから実行可能な洞察を抽出する。セッション完了時に使用し、今後のセッションのために学びを記録する。

I

install-flutter-from-git

rodydavis / skills

git clone で Flutter SDK をインストールし、すべてのプラットフォーム向けに設定する

I

integration-spec

dengineproblem / agents-monorepo

Эксперт по интеграционным спецификациям. Используй для документирования интеграций, webhooks, event schemas и data flows.

I

interactive-shell

dicklesworthstone / pi_agent_rust

interactive_shell オーバーレイまたはヘッドレスディスパッチを介して対話型コーディングエージェント CLI（Claude Code、Gemini CLI、Codex CLI、Cursor CLI、および pi 自身）を起動するためのチートシート＋ワークフロー。TUI エージェントや監視が必要な長時間実行プロセス、投げっぱなしの委譲、ヘッドレスなバックグラウンド実行に使用する。通常の bash コマンドは bash ツールを使用すること。

I

intercom-automation

sickn33 / agentic-awesome-skills

Rube MCP（Composio）を介して Intercom のタスクを自動化する。会話、連絡先、企業、セグメント、管理者。最新のスキーマについては常に先にツールを検索すること。

I

interview-coach

shyxin / skills

面接対策コーチ。知識の整理、質疑応答の練習、本番さながらの模擬面接の 3 つのモードで、求職者の面接準備を体系的に支援する。技術面接（アルゴリズム、システム設計、コーディング）と行動面接（STAR、カルチャーフィット）をカバーする。トリガーワード：「帮我准备面试」「面试准备」「考考我」「来一轮模拟面试」「模拟面试」「帮我梳理考点」「明天面试」「面试模式」「准备面试」。ユーザーが特定企業の面接準備に言及した場合も自発的に起動する。対象外：純粋な知識の質疑応答、履歴書の修正、キャリアプランの相談。

I

invokeai-image-gen

sammcj / agentic-coding

InvokeAI のローカル API を使って画像を生成する。InvokeAI、FLUX.2 Klein、Z-Image Turbo、FLUX、SDXL モデルで画像の生成・作成を行いたい場合に使用。テキストからの画像生成、モデルの自動検出、画像のダウンロード、モデルアーキテクチャに基づくパラメータ選択に対応。

J

jaegertracing

membranedev / application-skills

JaegerTracing 統合。データとレコードを管理し、ワークフローを自動化します。ユーザーが JaegerTracing データを操作したいときに使用します。

J

jam

jamdotdev / skills

Jam（コンソール、ネットワーク、ユーザー操作の情報が付いた jam.dev の画面録画またはスクリーンショット）を適切な Jam スキルに振り分けます。ユーザーが明確な依頼をせずに jam.dev のリンクを共有した場合（「この jam を見て」、リンクのみなど）、または /jam と入力した場合に使います。依頼が明確な場合（修正、テスト、チケット、録画、注釈）は、該当するスキルを直接使います。

J

jam-proof-table

jamdotdev / skills

複数の修正、テスト実行、チケット群などのエージェント作業が終わったら、各主張を、それを示す Jam（コンソールとネットワーク情報が付属する jam.dev の画面録画）に対応付けた表を 1 つ返します。ステータスとリンクを記載し、後で見つけられるよう Jam を整理します。「Jams を見せて」「どの Jam に写っているか」「私が渡した Jam はどれか」「それぞれの証拠を見せて」と尋ねられた場合、または Jam の録画を含む実行が終わり、証拠の一覧を求められた場合に使用します。

J

jam-to-tasks

jamdotdev / skills

ナレーション付きの Jam（話者の書き起こし、コンソール、ネットワーク、ユーザー操作が添付された jam.dev の画面録画）を、依頼されたすべての変更を列挙した番号付きリストに変換します。各項目には該当する時刻、フレーム、元になった発言を紐付け、その後リストに沿って作業します。ユーザーが jam.dev のリンクを貼り、「中で言ったとおりにして」「この jam を処理して」「こう見えるようにして」と言う場合や、単一のバグではなくフィードバック、手順説明、参照用の録画を共有する場合に使用します。

J

jam-to-ticket

jamdotdev / skills

すでに登録されていないか確認してから、Jam（コンソール、ネットワーク、ユーザー操作が添付された jam.dev の画面録画）を、Linear、GitHub Issues、Jira などチームのトラッカーに課題として登録します。リンク、再現手順、キーフレーム、エラーを添えます。「この Jam のチケットを作って」「この Jam をバグとして登録して」「この Jam を Linear に登録して」「この録画の課題を作って」と依頼された場合や、Jam がすでにチケット化されたか尋ねられた場合に使用します。

J

jednadvacet-copywriter

jednadvacetorg / skills

イベントへの招待、教育的な投稿、ウェブコピー、ソーシャルメディア投稿、Bitcoin コミュニティ向けメールなど、チェコ語の文章を作成または編集する際に使用します。

J

job-auto-apply

liruihan000 / claude-job-auto-apply

自律型の求職応募エージェント。求人を検索し、JD に合わせて履歴書を調整し、カバーレターを生成し、ATS フォームに入力し、10+ のプラットフォームで応募を送信する——完全にハンズフリー。「apply」「job application」「auto apply」または求人 URL で発動する。

J

journaling

sunnypatneedi / claude-starter-kit

明晰さ、成長、自己認識のための効果的なジャーナリング習慣を構築する。モーニングページ、感謝のジャーナリング、振り返りのプロンプト、問題解決テンプレート、習慣化の戦略を含む。

K

kairos

jakub-plichcinski / kairos-mcp

説明はまだありません

K

kalshi

outsharp / shipp-skills

Kalshi は規制された予測市場取引所。このスキルを使用して Kalshi API と連携し、市場データ、取引、ポートフォリオ管理、WebSocket ストリーミング、履歴データの取得を行う。

説明はまだありません

K

keyword-cluster

indranilbanerjee / digital-marketing-pro

SERP の重複状況に基づいて、スクリプトでキーワードをピラーページとクラスター ページに分類します。「これらのキーワードをクラスタリング」

K

kml-geojson-converter

dkyazzentwatwa / chatgpt-skills

KML と GeoJSON 形式の相互変換、またはマッピングアプリケーション向けの地理データ変換を依頼されたときに使用する。

K

knowledge-consolidation

learnwy / skills

現在のチャットで得た単一の洞察を、構造化されたプロジェクトローカルのドキュメントとして保存したいときに使用します — デバッグの突破口、苦労して得た設定、ワークフローの手順、ポストモーテムの教訓など。トリガー：'save this'、'document this'、'we figured it out'、'记录下来'、'总结一下'。書き込み先は <project>/.{trae,claude,cursor,windsurf}/knowledges/。グローバルに蓄積される知識（アーキテクチャ、パターン、API）には llm-wiki を使用してください。

説明はまだありません

説明はまだありません

L

landlab

steadfastasart / geoscience-skills

Python による地形発達と地表プロセスのモデリング。侵食、水文、土壌移動、地形学の 2D 数値モデルを構築します。エージェントが次の作業を行うときに使用します：(1) 時間経過に伴う地形発達をモデル化する、(2) 河川/水流の侵食をシミュレーションする、(3) 地形上で水流を流路計算する、(4) 斜面の拡散プロセスをモデル化する、(5) 風化と土壌生成をシミュレーションする、(6) 水系網を分析する、(7) 複数の地形プロセスを組み合わせる、(8) モデリング用の DEM データを読み込み/保存する。

L

laravel-testing

leeovery / agentic-skills

Pest による包括的なテストパターン。テストの作成や変更、モック、ファクトリー、テストパターンに使用します。

L

launch-plays

gtmagents / gtm-agents

再現可能なワークストリームを伴う Tier 1/2/3 のローンチを編成する際に使用

L

lazyweb-add-inspo-source

lazywebhq / lazyweb-skill

Lazywebエージェントスキル：/lazyweb:lazyweb-welcomeから開始。無料のスクリーンショット参考資料と、オプションの有料20k+ A/B Test Agentを提供

L

lead-research-assistant

nicepkg / ai-workflow

ビジネスを分析し、ターゲット企業を検索して実行可能な連絡戦略を提示することで、製品やサービスに適した質の高い見込み客を特定します。営業、事業開発、マーケティングの担当者向けです。

L

learning-from-mistakes

bostonaholic / skills

ユーザーの承認後、会話中の最新の訂正や誤りを短い命令形のルールとして、プロジェクトまたはグローバルの CLAUDE.md や AGENTS.md に記録します。ユーザーが「この失敗から学んで」と言った場合、または失敗から学ぶこと、次回のために教訓を記憶すること、CLAUDE.md にルールを追加すること、行動を繰り返さないことを求めた場合に使用します。セッション全体の振り返りには使用せず、running-retros を使用してください。

L

lifecycle-mapping

gtmagents / gtm-agents

ライフサイクル段階や SLA に沿った自動化プログラムを設計する際に使用

L

lightning-cost-estimation

lightning-ai / skills

あるワークロードを Lightning AI 上で実行した場合のコストを見積もり比較する - アクセラレータカタログから全クラウド(Lightning Cloud、AWS、GCP、Lambda Labs、Nebius、Voltage Park)の GPU/CPU マシンの 1 時間あたりの実価格を取得し、モデルに合わせてハードウェアを見積もり、学習実行、ファインチューニング、サービングデプロイ、データ準備ジョブを数時間から数カ月の期間で見積もる。spot 料金、マルチノードのファンアウト、Drive ストレージも含む。ユーザーが "how much would it cost to train/serve X"、"what's the price of an H100/B200 on lightning"、"how much for 32 8xH100 nodes for 2 weeks"、"which cloud is cheapest for this"、"what will my monthly bill be" と尋ねたとき、または価格を見積もる前にモデルに合わせたハードウェアを選定したいときに使用する。

L

lit-sheet-music

rodydavis / skills

OpenSheetMusicDisplay を使って MusicXML をレンダリングする Lit Web コンポーネントの作成方法を学ぶ。source 属性またはインライン XML から楽譜を動的に表示できる。

L

litium-developer

litiumab / agent-skills

Litium のパートナー開発者が e コマースサイトとバックオフィス UI 拡張を構築、設定、デプロイするのを支援する。React Accelerator（Next.js、GraphQL、ブロック、カート、チェックアウト、ウィッシュリスト）、MVC Accelerator（.NET Razor ビュー、コントローラー、ビューモデル、クライアントビルド）、ローカル環境のセットアップ、Litium Cloud へのデプロイ、データモデリングと製品フィールド、Litium Admin、Storefront GraphQL、Connect、Extension Management API、または forum.litium.com のソリューションに使用する。React、Vue、Angular、Vanilla での @litiumab/platform-extension-sdk 拡張を扱う。スキャフォールディング、extension.manifest.json、window.litiumExtension、サブパスルーティング、IIFE/Vite ビルド、テスト、インストール、デプロイが含まれる。トリガー：build Litium site、create Litium project、product field、block、accelerator、Litium API、wishlist、cart、placeOrder、custom field、backoffice extension、platform-extension-sdk、UI extension、panel、settings page extension。

L

llvm-learning

gmh5225 / awesome-llvm-security

LLVM、Clang、コンパイラ開発のための包括的な学習リソースとチュートリアル。ユーザーが LLVM の内部を学び、学習リソースを見つけ、コンパイラの概念を理解するのを支援するときにこのスキルを使用します。

L

lobster-pua

woyin2024 / lengyi-lobster-pua

PUA トークを使って OpenClaw（ロブスター）を激励し、作業の効率と品質を高める。AI にもっと効率的かつ高品質にタスクを遂行させたいときに発動し、次の場合に適する：(1) タスクの実行効率が低い (2) 出力の品質が十分でない (3) AI に集中して作業させたい (4) タスクをだらだらせず一気に完了させたい

L

logo-colorway-generator

sanbaoai / logo-generator-skill

既存のロゴ、生成済みのブランドシステムボード、マスコットロゴ、ベースロゴ、アプリアイコン、ワードマークのロックアップ、シール、アイデンティティシートに、基になるシンボルを変えずに記憶に残るカラーシステム、適応型レイアウト、シナリオボード、カラーウェイのプロンプトを追加する。使用場面：色を追加する、色を変更する、パレットを作成する、カラーウェイを生成する、配色を適用する、一見したインパクトを高める、幅広い層への訴求を改善する、カラーウェイボードの背景/レイアウトを変更する、以前に生成したロゴをブランドカラーで強化するようユーザーが求めたとき。

L

loop-on-ci

poteto / plugins

PR のチェックを監視し、失敗がgreen になるまで修正します。PR に紐づくチェックの信頼できる情報源として gh pr checks を使用します。

L

lore

simota / agent-skills

エージェント横断のナレッジと組織的記憶のキュレーション：エージェントのジャーナルからパターンを METAPATTERNS.md に抽出し、ナレッジの劣化を検出し、ベストプラクティスを伝播します。メモリのキュレーションに使用します。

L

lovstudio:any2deck

lovstudio / skills

コンテンツ（Markdown、テキスト、URL）からプロ品質のスライド画像を生成します。スタイル指示付きのアウトラインを作成し、その後、各スライド画像を生成します。16 種類のビジュアルスタイル、CJK／ラテン文字混在テキスト、ブランドオーバーレイ、PPTX/PDF エクスポートに対応。ユーザーが「create slides」「make a presentation」「generate deck」「slide deck」「PPT」「做PPT」「生成幻灯片」「制作演示文稿」と依頼する場合、またはコンテンツをビジュアルなスライドにしたい場合に使用します。

M

macbook-desktop-mode

terrylica / cc-skills

MacBook を常時 AC 電源接続のデスクトップワークステーションとして構成し、USB デバイスの耐障害性、バッテリー寿命、自己修復するオーディオデバイスを実現する。

M

Machine Learning

midudev / autoskills

scikit-learn、PyTorch、TensorFlow を使った Python 機械学習

M

managing-incidents

ancoleman / ai-design-components

SRE の原則、重大度分類、オンコール管理、ブレームレス文化、コミュニケーションプロトコルを用いて、検知からポストモーテムまでのインシデント対応を導く。インシデントプロセスの整備、エスカレーションポリシーの設計、ポストモーテムの実施に使用する。

M

marimo

connorads / dotfiles

ユーザーが "use marimo"、"create a marimo notebook"、"debug a marimo notebook"、"inspect cells"、"understand reactive execution"、"fix marimo errors"、"convert from jupyter to marimo" を求めたり、marimo のリアクティブな Python ノートブックを扱う場合にこのスキルを使用する。

M

marketing-analytics

okou-ai / okou-skills

マーケティングのパフォーマンス、アトリビューション、チャネル指標、予測、A/B テスト、最適化の機会を分析します。

M

mascot-logo-generator

sanbaoai / logo-generator-skill

動物、キャラクター、物体、天体、架空の人物、マスコット的な題材から最も認識しやすい特徴を抽出し、マスコット風のロゴのクリエイティブ方向性、画像生成プロンプト、必要に応じてロゴ画像そのものを生成します。動物の特徴の抽象化、マスコットロゴのデザイン、肉球/頭/角/牙/宇宙人/三日月風のシンボルのアイデア、マスコット由来のブランドマーク、マスコットロゴ画像の直接生成、既存のマスコットシンボルコンセプトの修正をユーザーが求める場合に使用します。

M

mastra-embedded-docs-look-up

mastra-ai / skills

node_modules/@mastra/*/dist/docs/ 内のインストール済み Mastra パッケージから現在の API シグネチャを調べる。このスキルは、インストール済みバージョンと一致する正確なパラメータ、コンストラクタ引数、関数シグネチャを確認するために使用する。Mastra API は急速に進化するため、埋め込みドキュメントが正確性を保証する。対象：Agent コンストラクタのパラメータ、Workflow API、Tool API、Memory の設定、Storage オプション、およびすべての @mastra/* パッケージのエクスポート。インストール済みパッケージの実際の TypeScript 定義と JSDoc を返す。古い回答を防ぐため、API 検証の質問には必ず使用する。

M

matlab-create-uav-scenario

matlab / matlab-agentic-toolkit

uavScenario を使って地形、建物、プラットフォーム、センサーを含む UAV シナリオを作成およびシミュレーションする。MATLAB で UAV シミュレーション、UAV シミュレーター、UAV シナリオを構築するときに使用する。地形／建物のインポート用 addMesh、updateMesh を伴う uavPlatform、GPS/IMU 向け uavSensor アダプターパターン、setup/advance シミュレーションループを扱う。トリガー：uavScenario、UAV simulation、UAV simulator、multirotor simulation、quadrotor scenario、terrain import、building import、GPS sensor simulation。

M

matlab-debug-code

matlab / matlab-agentic-toolkit

MATLAB のエラーと予期しない動作を診断する。ブレークポイント、ワークスペースの検査、try-catch による診断、一般的なエラーパターン。関数のデバッグ、エラーの追跡、変数の検査、ランタイム障害の診断に使用する。

M

matlab-generate-wlan-waveform

matlab / matlab-agentic-toolkit

MATLAB WLAN Toolbox を使って標準準拠の IEEE 802.11 波形を生成する。WLAN 波形、PPDU パケット、またはリンクレベルシミュレーションの送信側を作成するときに使用する。すべてのフォーマットを扱う：Non-HT (802.11a/g)、HT (802.11n)、VHT (802.11ac)、HE-SU/HE-MU/HE-TB (802.11ax)、EHT-MU/EHT-TB (802.11be)、UHR-MU/UHR-TB/UHR-ELR (802.11bn)。シングルユーザー、MU-MIMO、OFDMA、トリガーベースの上りリンク、拡張レンジ、プリアンブルパンクチャリング、UEQM、DRU に対応する。テスト波形の生成、MAC フレーム付きパケットの作成、OFDMA リソースユニットの設定、トリガーベースの上りリンク送信の構築、特定の送信時間の指定、マルチパケット波形の構築を求められたときに使用する。

M

matlab-prepare-signal-data

matlab / matlab-agentic-toolkit

分析や ML トレーニングのために信号データを調整、読み込み、準備、ラベリングする際にこのスキルを使用します。内容:分析の前に単一の信号をクリーニングする(ギャップの補完、ドリフトの除去、外れ値の除去、ノイズ除去、時間基準のリサンプリング/整列)、`signalDatastore` パイプラインの構築、Signal Labeler 用の `labeledSignalSet` の作成、ラベルの導出(ファイル名、フォルダー、ファイル内、ROI、時間周波数 ROI)、層化された train/val/test 分割、長い信号のフレーム化、並列処理、`trainnet` 用のデータストア出力の整形。トリガーには "clean up this signal"、"remove drift / detrend"、"fill gaps"、"remove spikes / outliers"、"denoise"、"resample to a uniform rate"、"align channels"、"labels from filenames"、"stratified split"、"prepare for Signal Labeler"、および `fillgaps`、`fillmissing`、`detrend`、`filloutliers`、`smoothdata`、`resample`、`synchronize`、`signalDatastore`、`labeledSignalSet`、`filenames2labels`、`folders2labels`、`splitlabels`、`framesig`、`framelbl`、`createDatastores` などの関数名が含まれます。

M

matplotlib

tvhahn / matplotlib-skill

Python で出版品質の matplotlib/seaborn チャートを作成します。意図的に上辺と右辺を省き、注釈を豊富にしたスタイル（whitegrid、DejaVu Sans、ColorBrewer と cubehelix のパレット、濃いグレーのテキスト）を用い、再現可能なスクリプトと PDF/PNG を保存します。Python のデータからチャート、プロット、グラフ、図（棒、折れ線、散布図、ヒストグラム、バイオリン、ロリポップ、ヒートマップ、マルチパネルグリッド、決定境界、PR/ROC 曲線など）を求められた場合や、既存の matplotlib 図のスタイル変更を求められた場合に使用します。チャート名とデータファイルだけの簡潔な依頼（例：「results.npz から PR と ROC 曲線」）にも対応し、チャートを作成します

M

mdanalysis

tondevrel / scientific-agent-skills

MDAnalysis の包括的なガイド — 分子動力学トラジェクトリを解析するための Python ライブラリ。トラジェクトリの読み込み、RMSD/RMSF 計算、距離/角度/二面角解析、原子選択、水素結合、溶媒接触表面積、タンパク質構造解析、膜解析、Biopython との統合に使用。MD シミュレーション解析に必須。