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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 100,696 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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学術論文からアトミックセンテンスを抽出する。引用された各論文を特定し、各引用を一つの論理的主張に圧縮し、サブトピックごとにグループ化して、各グループを要約する。ユーザーが学術テキストを貼り付けたり PDF をアップロードして、引用論文が実際に主張した内容を抽出したい、文献をマッピングしたい、引用マップを構築したい、論文から主要な論点を抽出したい、引用をアトミック化したい、あるいは「各論文は何を述べているか」「主要な主張を抽出して」「この論文のアトミックな分解を示して」「参考文献とその論点をすべて抜き出して」「引用をトピック別に要約して」「[Author Year] について詳しく説明して」といった依頼をするときはいつでもこの Skill を使用する。ユーザーが文献レビューを準備しているとき、Obsidian/Zotero/Notion で作業していて構造化された引用ブロックを必要としているとき、または PDF をアップロードして引用された主張の抽出を求めたときにも起動する。密な学術テキストを扱い、引用されたすべての出典が実際に何を論じたのかを見る必要があるときは常に、この Skill が不可欠である。
Amazon EKS 上で動作する Kubernetes ワークロードのベストプラクティス準拠（Pod 構成、セキュリティ態勢、可観測性、ネットワーキング、ストレージ、イメージセキュリティ、CI/CD プラクティスを含む）を評価またはレビューする場合に使用。対象クラスタへの kubectl と awscli のアクセスが必要。トリガー：「assess my EKS workloads」「check k8s best practices」「assess container workloads」「evaluate pod security」「workload compliance check」「EKS workload assessment」「检查 K8s 工作负载」「评估容器最佳实践」「审计 EKS 应用」「检查 Pod 配置」「容器安全评估」「工作负载合规检查」。
Elementor アドオンの構築、カスタムウィジェットの作成、Elementor コンポーネントの管理に使用。Widget_Base クラス（get_name、get_title、get_icon、register_controls、render、content_template）、elementor/widgets/register フックによるウィジェット登録、アドオン構造とプラグインヘッダー、ウィジェットアセット用の wp_enqueue_script、get_script_depends、get_style_depends、インライン編集ツールバー、カスタムウィジェットカテゴリ、マネージャー登録（register/unregister）、セレクタトークン（{{WRAPPER}}）、非推奨の処理、Elementor CLI コマンドをカバー。
inference.sh 経由の ElevenLabs テキスト読み上げ：Eleven v4 と v4 Turbo（最新、最も表現力が高く、音声タグ、リアルタイムストリーミング）、Eleven v3、Multilingual v2、Flash v2.5 を、それぞれ 22 種類以上のプレミアム音声を備えた独立したアプリとして提供。機能：テキスト読み上げ、リアルタイムのテキスト読み上げストリーミング、感情と話し方を制御する音声タグ、音声の選択、安定性の制御、カスタム音声とクローン音声。用途：ナレーション、オーディオブック、動画ナレーション、ポッドキャスト、音声エージェント、アクセシビリティ、IVR。トリガー：elevenlabs、eleven labs、eleven v4、eleven v4 turbo、eleven v3、elevenlabs tts、premium tts、realtime tts、streaming tts、professional voice、ai voice、high quality tts、multilingual tts、voice generation、natural speech、realistic voice、voice over、speech synthesis
ユーザーが YouTube のエンドスクリーンを最適化したい、CTA を設計したい、チャンネル登録のコンバージョンを改善したい、次の動画の戦略を立てたいときに使用する。またユーザーが 'end screen'、'CTA strategy'、'how to get more subscribers'、'end of video CTA'、'what should my CTA be'、'next video strategy'、'playlist funneling'、'end card'、'subscriber conversion' と言うときにも使用する。説明欄の CTA については description-seo を参照。スクリプトレベルの CTA については script-structure を参照。
ユーザーがバッテリー蓄電システムの最適化、蓄電運用の管理、蓄電導入の計画を望む場合に使用する。ユーザーが "battery optimization"、"BESS"、"energy storage management"、"battery dispatch"、"storage arbitrage"、"grid-scale storage"、"battery sizing"、"storage scheduling" に言及した場合にも使用する。再生可能エネルギーの統合については renewable-energy-planning を参照。系統運用については power-grid-optimization を参照。
クリエイターの投稿のエンゲージメント率を算出し、プラットフォームおよびティアの平均と比較してベンチマークする。このスキルは、インフルエンサーのエンゲージメント率を算出するとき、クリエイターのエンゲージメントを業界平均とベンチマークするとき、クリエイターのエンゲージメントがそのティアの平均より高いか低いかを評価するとき、プラットフォーム間でエンゲージメント率を比較するとき、エンゲージメント率が偽フォロワーを示唆するか確認するとき、パートナーシップ前にクリエイターのエンゲージメント品質を監査するとき、コンテンツタイプ別（リール、ストーリーズ、フィード投稿、TikTok 動画）にエンゲージメントを分析するとき、クリエイターの最近の投稿にわたるエンゲージメントの傾向を評価するときに使用する。エンゲージメントに基づく適正市場価格の見積もりについては creator-rate-estimator を参照。エンゲージメント以外も含む完全なクリエイター審査については creator-vetting-scorecard を参照。ニッチ適合度のスコアリングについては niche-fit-scorer を参照。
メディア管理 MCP サーバーを使用して、高精細なビジュアル素材、ロゴ、UI モックアップを生成します。画像の生成、ロゴの作成、ヒーローバナーの制作、UI アイコンのデザイン、ビジュアル素材の作成をユーザーが求めた場合に、このスキルを起動します。ファイル形式（PNG、JPEG、WEBP）、指定サイズ（例：1024x1024）、透過要件などの技術仕様に対応するよう設計されています。生成画像をアプリケーションコードやウェブページに組み込む場合に使用します。出力品質を一定に保ち、生成ツールが利用できない場合は標準化された SVG の代替を提供します
Java、.NET、PHP、Python、Ruby にわたる安全でないデシリアライゼーションを特定・悪用する——マジックバイトによるシリアライズ形式の認識、ysoserial と ysoserial.net による gadget チェーンの探索、DNS やタイミングによるブラインドケースの検出。リクエストに rO0AB や AAEAAAD で始まる base64 が含まれるとき、Cookie やパラメータにシリアライズされたオブジェクトが入っているとき、または readObject、unserialize、pickle.loads、Marshal.load をレビューするときに使用。
サーバーサイドリクエストフォージェリを発見・悪用する——AWS IMDSv1/IMDSv2、Azure IMDS、GCP 上のクラウドインスタンスメタデータへの到達、内部サービスディスカバリ、DNS リバインディング・リダイレクト・エンコーディングによるフィルタや許可リストのバイパス、ブラインド SSRF のアウトオブバンドでの確認。アプリケーションがユーザー指定の URL を取得するとき、webhook、インポーター、PDF やスクリーンショットのレンダラーをテストするとき、またはソース内のアウトバウンド HTTP 呼び出しをレビューするときに使用。
Claude Fable 5 の問題解決パターンから抽出した高度な推論とコーディングの規律。自明でないタスク（デバッグ、機能実装、リファクタリング、アーキテクチャの意思決定、コードレビュー、多段階の調査）の開始時に読み込む。仮説駆動の思考、証拠に基づく主張、調整された取り組み、根本原因の修正、敵対的な自己検証を徹底することで推論の質を高める。トリガー："debug"、"fix"、"implement"、"build"、"refactor"、"why is this failing"、"design"、"investigate"、または間違えるとコストが大きいあらゆるタスク。
FastAPI プロジェクトに starlette-admin 管理パネルを素早く統合する。プロジェクト構造を自動検出し（ゼロから or 既存プロジェクト）、async/sync エンジンの二本立てに対応し、完全な admin 設定（AuthProvider、ModelView、batch actions、カスタム Dashboard、i18n 言語切り替えを含む）を生成し、database.py と main.py の変更箇所を明示する。ユーザーが「admin を追加」「管理画面を追加」「starlette-admin を統合」「admin panel」「バックエンド管理」と言ったときにトリガーする。
Kit に導かれ、AI とともに考えるための常時利用可能なフィールドラボ。事実確認の問いや実務的な問題から、真の緊張、敵対的テーゼの検証、重要な決断、完全な再帰的弁証法まで、あらゆる問いに用いる。十分であれば直接的な答えを返す。概念的・解釈的な素材を理解し、説明し、意味づけようとするオープンエンドな依頼は、長い説明の許可ではなく caddying のプロンプトとして扱う：素材を検討する具体的な方法を提案し、ユーザーが選んだものだけを実行する。その他の非自明な問いでは、道具が変わる場合にユーザーが何を成し遂げたいのかを尋ねる。各操作が支えるものだけを返す；総合、推薦、決定、計画、行動は求められたときにのみ行う。出典、発見、未解決の問いをまとめて保つ必要がある場合は Field Log を提供する；関連するログは Expedition に集める；Essay を使って完了した Field Logs から出典に基づくエッセイを見つけ展開する；Electric Monk の弁証法は選択されたワークフローとしてのみ実行する。
files-sdkを使ってTypeScript/JavaScriptアプリにファイルストレージを追加します。49種類のアダプター（S3、R2、GCS、Azure、Vercel Blob、ローカルファイルシステムなど）で統一APIを提供します。ファイルのアップロード／ダウンロード／一覧表示／検索／移動／削除／コピー、署名付きURLの生成、マルチパートまたは再開可能なアップロード、範囲指定ダウンロード、条件付き（ETag）書き込み、一括（配列）操作、プロバイダー間の移行やミラーリング、フォルダー一覧表示、プレフィックスによる範囲指定、フックによるアクティビティの監視、プラグイン（暗号化、検証、バージョン管理、キャッシュなど）の追加、ファイルの作成・削除への対応（S3/SQS/EventBridge、MinIO、R2 Queues、GCS Pub/Sub、Pub/Sub経由のStorj、Azure Event Grid、B2/Box/Cloudinary/Appwrite/Supabase/Tigrisのバケット通知やWebhook）、`useFiles`とサーバーゲートウェイによるブラウザーへのストレージ公開、`files` CLIまたはそのMCPサーバーの利用、AIエージェントへのストレージ公開（Vercel AI SDK、OpenAI Responses/Agents、Claude Agent SDK）、または"files-sdk"、"Files SDK"、`new Files(...)`、`createFiles(...)`、`files.upload`、`files.move`、`files.url`、`files.signedUploadUrl`、`files.search`、`transfer(...)`、`sync(...)`、`UploadControl`、`files-sdk/<adapter>`のサブパスインポートに関する質問で使用します。
Azure VM をまたいだ分散コーディングエージェントの Fleet オーケストレーション。`/fleet <command>` として呼び出す。すべての fleet 操作を扱う：status、scout、advance、adopt、watch、snapshot、dry-run、start、add-task、queue、auth、dashboard、tui など。次の場合に使用する：ユーザーが fleet、agents、VM、sessions に言及したとき、または "what are my agents doing" と尋ねたとき。
アーキテクチャ、状態管理、パフォーマンス最適化、テスト、クロスプラットフォームのベストプラクティスを網羅する包括的な Flutter 開発ガイドライン。モバイル、Web、デスクトッププラットフォーム向けの Flutter アプリケーションを構築、リファクタリング、レビューする際に使用する。ウィジェットパターン、Riverpod/BLoC による状態管理、go_router によるナビゲーション、Firebase 統合、プラットフォームチャネル、カスタムペイント、アニメーション、CI/CD、本番デプロイを扱う。
提出されたクリエイターのキャプション、スクリプト、または投稿を FTC 開示コンプライアンスの観点でレビューし、具体的な問題と実行可能な修正案を示す。このスキルは、クリエイターのキャプションに適切な FTC 開示があるかの確認、インフルエンサーコンテンツの広告開示コンプライアンスのレビュー、スポンサー投稿の #ad 配置の適切性の監査、クリエイターが正しい開示文言を含めているかの検証、投稿公開前の開示要件の抜き取り確認、クリエイターコンテンツにおける欠落または埋もれた開示の指摘、TikTok や Reel のスクリプトのスポンサーシップ開示のレビュー、ギフト提供の投稿に開示が必要かの確認、またはインフルエンサー成果物における FTC コンプライアンスの確保に使用する。開示だけでなくブリーフからコンテンツまでの完全なコンプライアンスチェックについては、content-to-brief-compliance-checker を参照。クリエイターのコンテンツ履歴のブランドセーフティスクリーニングについては、brand-safety-screen を参照。
開発者とテスターに、Gatling の負荷テストシナリオの作成・修正・構成を案内する。ユーザーが負荷テスト、パフォーマンステスト、ストレステスト、Gatling、仮想ユーザー、VU、ramp-up、インジェクションプロファイル、シミュレーション、JMeter 移行、k6 移行、スループット、応答時間 SLA に言及した場合、または API やサービスのベンチマークを希望する場合にこのスキルを使用——「Gatling」や「パフォーマンステスト」と明言していなくてもよい。
クラウドネイティブ運用のための包括的な GitOps 方法論と原則のスキル。(1) Kubernetes デプロイメントのための GitOps アーキテクチャの設計、(2) Git を単一の信頼できる情報源とする宣言型インフラストラクチャの実装、(3) ArgoCD/Flux/Kargo による継続的デプロイメントパイプラインの構築、(4) ブランチ戦略とリポジトリ構造の確立、(5) ドリフト、同期失敗、調整の問題のトラブルシューティング、(6) GitOps ツール選定の評価、(7) GitOps の概念とベストプラクティスの教育または説明、(8) ワークロード ID を使用した Azure Arc 対応 Kubernetes または AKS への ArgoCD のデプロイ、に使用。GitOps の 4 本柱 (OpenGitOps)、パターン、アンチパターン、ツールエコシステム、Azure Arc 統合、運用ガイダンスを扱う。
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。