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 100,696 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
すべて
エージェントが crit のインラインコメントをプログラムで作成または返信する必要があるとき（共有のコード／計画／ドキュメント／提案にコメントするマルチエージェントワークフローを含む）、crit share で crit レビューを公開または非公開にするとき、crit レビューを GitHub PR または GitLab MR と同期するとき、crit レビューの JSON ファイルを読み取り／解釈するときに使用します。crit comment、crit share、crit unpublish、crit pull、crit push、レビューファイル形式、解決ワークフローを扱います。インタラクティブなレビューループの呼び出しには使用しません — それは `/crit` コマンドです。
公開 daemon プロファイル——自分が取り組んでいることのデジタル表現——を管理する。DaemonAggregator は LifeOS のソース（TELOS、KNOWLEDGE、PROJECTS、MEMORY/WORK、identity）を読み取り → daemon-data.json。SecurityFilter は決定論的なパターン（LLM ではない）で名前/パス/認証情報を除去する。ワークフロー：UpdateDaemon、ReadDaemon、PreviewDaemon、DeployDaemon。使用場面：daemon、daemon の更新、daemon プロファイル、daemon のデプロイ、daemon のプレビュー、daemon の読み取り、公開プロファイル、デジタルプレゼンス。LifeOS のシステム管理には使用しない。
json_annotation と equatable を使って JSON 構造から Dart モデルを生成する。ユーザーが JSON オブジェクトを提供し、対応する Dart モデルクラスの生成を希望する場合、または「この JSON の Dart モデルを生成して」「このレスポンスからモデルを作成して」「dart model from json」などを求めた場合に、この skill を使用する。ユーザーが JSON を提供し Dart モデルの出力を必要とする場合は、常にこの skill を使用する。
都爆鸭（Doubaoya）プラットフォームの**呼び出しゲートウェイ**（インフラ系 Skill、**業務意図は扱わない**）：認証の付与方法、フォールバックしない 2 つのルートの選び方、統一エンベロープとエラーコードの解釈、そして 1 つの規律——**入力仕様は呼び出し直前に取得する**。記事の執筆 / テーマ探し / カバー作成 / 禁止ワード確認は担当しない。それらは `dby` を使う。トリガーワード：doubaoya 呼び出しプロトコル / 呼び出しゲートウェイ / DOUBAOYA_API_KEY / operationKey / execution.target / inputContract / 入力仕様 / 統一エンベロープ / SKILL_NOT_FOUND / ENDPOINT_NOT_FOUND / DEDICATED_ROUTE / NO_RESULT / CAPABILITY_UNAVAILABLE / どのルートを叩くか；および都爆鸭 API の呼び出し時に「401 / 404 / 429 エラー」「つながらない」「認証方法」「requestId」。
Datadog のオンボーディングの入口です。開発者の自然言語による目標を受け取り、dd-account-setup で有効な Datadog アカウントを確認し、dd-product-recommender に適切な製品を問い合わせ、プロジェクトのプラットフォームとクラウドを検出します。その後、既存のスキル（エージェントのインストール、製品の有効化、検証、任意のクラウドインテグレーション）を組み合わせた順序付きの計画を作成し、ソース URL を使って各スキルに処理を振り分けます。まだスキルがない製品は、その旨を正直に示します。ユーザーが「set up Datadog」「onboard my app / this repo to Datadog」「instrument my project」と言う場合や、特定の製品・スキルを指定せずに監視の目標を述べた場合に使用します。
エラーの調査、障害の診断、予期しない動作の追跡を含むタスクでは積極的にロードしてください。ユーザーが "debug this"、"fix this error"、"why is this failing"、"trace this issue"、"it's not working" と言った場合に使用します。エラーメッセージとスタックトレースの分析、ランタイムデバッグ、ネットワークリクエストの検査、状態のデバッグ、パフォーマンスプロファイリング、型エラーの診断、ビルド失敗の解決、過去の障害に対する記憶に基づくパターンマッチングを用いた根本原因分析を扱います。
このリポジトリで音声合成のために Deepgram Text-to-Speech v1（`/v1/speak`）を呼び出す JavaScript/TypeScript を書く、またはレビューする際に使用。`client.speak.v1.audio.generate` によるワンショット REST と、`client.speak.v1.createConnection()` / `connect()` によるストリーミング WebSocket を扱う。一方向の合成ではなく全二重の STT + LLM + TTS が必要な場合は `deepgram-js-voice-agent` を使用。トリガー: 「TTS」「text to speech」「speak」「aura」「streaming TTS」「speak.v1」。
VMProtect、Themida/WinLicense、Code Virtualizer、またはカスタム opcode VM などの仮想化難読化で保護されたコードから、元のロジックを復元します。VM dispatcher の特定、ハンドラーの意味論へのリバースエンジニアリング、仮想バイトコードの抽出を行い、Triton、miasm、VTIL ベースのツールで簡略化した IR に変換します。関数が巨大なフェッチ・デコード・ディスパッチループになっている場合、通常のコードではなくハンドラーテーブルが見つかった場合、またはアンパック後に仮想化されたコアが判明した場合に使用します。
ユーザーが Dhan-Tradehull ライブラリ（pip install Dhan-Tradehull）を使用して Python のアルゴ取引コードを書く、デバッグする、または構築するときはいつでもこのスキルを使用する。トリガー：Tradehull、Dhan_Tradehull、tsl.、get_ltp_data、order_placement、ATM_Strike_Selection、get_option_chain、get_historical_data、super order、forever order、conditional trigger、OI scalping、Dhan を使用したオプション戦略、place order Dhan Python、Tradehull authentication、get_positions、get_holdings、enable_pnl_based_exit、get_option_greek、margin_calculator、または任意の TradeHull コースコードタスクへの言及。Tradehull のコードを書く前には必ず——単純なスニペットでも——このスキルを使用し、正しいメソッドシグネチャとパターンを確保する。
自分自身のデジタルツインを作成します。本人の実際の部屋で撮影したような静止画、本人が話す動画クリップ、本人のクローン音声によるセリフを作り、本人を知る人が本人だと認める品質を目指します。実証済みのワークフローです（あるクリエイターのツインでは、24回を超えるラウンドで番号付き静止画を160枚以上、トーク動画の草稿を20本以上作成し、音声評価を8.7から9.2/10に向上。Nov 2026）。同意の確認、自分の録画からの参照素材選び、アイデンティティプロンプトの作成、Seedream 5 Pro の4部構成プロンプトスタック、カメラだけを変数とする実際の自室のみでの撮影、一度に3枚の画像生成、参照動画の映画的なルックの言語化、顔の比率測定、監査と貼り戻しによる修正、音声タグ付きの即時音声クローン、話者類似度スコアラー、Seedance 2.5 のトーク動画草稿、注意点（音声認証によるロックアウト、iMac、白髪、幅広の口、他人の顔の混入）を扱います。「自分のデジタルツイン」「自分のAI証明写真」「自分が話す動画」「声をクローンして」「司会者動画を作って」「自分のAIアバター」「机に向かう自分」「撮影なしのトーク動画イントロ」「自分の顔を使ったクリエイターや創業者向けコンテンツ」など、本人のAI画像、動画、音声を求める場合に使用します。自分自身の顔と声、または文書で同意を得た人に限ります。
指定した企業向けに Dynatrace Gen 3 の **KPI ダッシュボード**（15〜20 個のビジネス KPI、必須の map tile、ブランド化されたセクション区切り）と、対応する 30 分間の BizEvents インジェクターを生成し、両方を `dtctl` でデプロイする。ユーザーが Dynatrace KPI ダッシュボード、ビジネスイベント KPI のデモ、BizEvents インジェクター、または「<company> の KPI ダッシュボード」を明示的に求めた場合にのみこのスキルを使用し、汎用的な Dynatrace ダッシュボード（SRE、インフラ、k8s、サービス、RUM）や既存の非 KPI ダッシュボードの編集には使用しない。トリガーとなるフレーズには「generate a KPI dashboard」「build a BizEvents demo for <company>」「spin up a KPI dashboard + injector」「/generate-kpi-dashboard」などがある。Dynatrace Gen 3 テナントに対して認証済みの `dtctl` が必要。
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。