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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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「Layered Design for Ruby on Rails Applications」のレイヤードアーキテクチャ原則に基づいて、Rails コードを作成、リファクタリング、レビューします。適切なパターンを適用してレイヤー違反を防ぐため、モデル、コントローラー、サービス、ジョブ、メーラー、ポリシー、フォーム、クエリーオブジェクト、プレゼンター、ビューコンポーネント、ステートマシン、シリアライザー、AI/LLM 機能などの Rails コードを作成またはリファクタリングするときに使用します。また、Rails コード、PR、差分におけるレイヤー違反、肥大化したコントローラー/モデル、貧血モデル、コールバックの誤用、ゴッドオブジェクト、仕様テストの失敗をレビューするときにも使用します。「レイヤードデザイン」「アーキテクチャレイヤー」「抽象化レイヤー」「仕様テスト」「レイヤー違反」「肥大化したコントローラー/モデル」「ゴッドオブジェクト」「貧血モデル」「サービス/コールバック/ポリシー/Concern の抽出」「サービスオブジェクト」「フォーム/ポリシー/クエリー/値オブジェクト」「プレゼンター」「ビューコンポーネント」「ステートマシン」「Active Delivery」「コールバックスコアリング」「Rails のリファクタリング/レビュー」「Rails のパターン/ベストプラクティス」「archspec」「アーキテクチャリンター/適用」などで起動します。
メール獲得やリード獲得のための lead magnet の作成、計画、最適化を行いたいときに使用する。ユーザーが「lead magnet」「gated content」「content upgrade」「downloadable」「ebook」「cheat sheet」「checklist」「template download」「opt-in」「freebie」「PDF download」「resource library」「content offer」「email capture content」「Notion template」「spreadsheet template」「what should I give away for emails」と言及したときにも使用する。何を作成し、どう配布するかの計画に用いる。インタラクティブツールを lead magnet にする場合は free-tool-strategy を参照。実際のコンテンツの執筆は copywriting を参照。獲得後のメールシーケンスは email-sequence を参照。
LibTV (LibLib.tv) の高度な動画ワークフロースキル。AI 動画生成、自動ダウンロード、スマート編集（トランジション、字幕、BGM を含む）をワンクリックで実行できる。Use when the user wants to create AI videos or short films using LibTV, especially when they need automatic video editing with transitions, subtitles, or background music.
ホスト型 LLM（OpenAI GPT、Anthropic Claude、Google Gemini、オープンウェイトモデル）を Lightning AI models API / LLM gateway 経由で呼び出します - チャット、ストリーミング、マルチターン会話、画像、モデルメタデータ。さらに teamspace のモデルチェックポイントレジストリ。ユーザーが lightning.ai 経由で推論を実行したい、ゲートウェイモデルを比較したい、プラットフォーム上でモデルアーティファクトを管理したいときに使用します。
Fabric ワークスペースをまたいでセマンティックモデルと下流レポートの関係を追跡する。ユーザーが "find downstream reports"、"show report lineage"、"impact analysis"、"what depends on this dataset"、"cross-workspace lineage"、"which reports are connected"、"get model dependencies" を求めたり、モデルからレポートへの依存関係の追跡に言及したときに自動的に呼び出す。
Livewire を含むあらゆるタスクや質問に使用する。ユーザーが Livewire、wire: ディレクティブ、wire:model、wire:click などの Livewire 固有の概念に言及したら、このスキルを呼び出す。新しいコンポーネントの構築、リアクティビティの問題のデバッグ、リアルタイムのフォーム検証、ローディング状態、Livewire 2 から 3 への移行、コンポーネント形式の変換（SFC/MFC/クラスベース）、パフォーマンス最適化を扱う。Livewire 以外のリアクティブ UI（React、Vue、Alpine のみ、Inertia.js）や Livewire を使わない標準的な Laravel フォームには使用しない。
個性を保ち、会話を記憶し、決して役になりきりを崩さない AI 駆動の NPC を構築する。「npc dialogue、ai npc、llm npc、character dialogue、npc personality、ai character、dialogue system llm、talking npc、conversational npc、dynamic dialogue、llm、npc、dialogue、ai-characters、personality、memory、game-ai、conversational-ai、role-playing」に言及されたときに使用する。
lyt シリーズの既存製品検証 skill。ユーザーがすでに具体的な製品、候補品リスト、商品スクリーンショット、1688/競合リンク、サプライチェーン資料、CSV/XLSX の候補品表、またはバックエンドのテストデータを持っており、ある製品や一群の候補品がテストプールに入れる価値があるかを判断したい場合に用いる。「テスト可 / 保留 / 非推奨」、事実/推測/仮説、7 次元検証、最小検証案、データ補完リストを出力する。越境 EC、TikTok Shop、EC 商品販売、サプライチェーン、商品プール、コンテンツ、広告、インフルエンサー配信、店舗運営に関する製品検証の問い合わせのみを扱う。トリガー：/lyt-product-validation、/产品验证、/单品验证、/候选品筛选、「この製品はできるか」「これらの候補品をどう絞るか」
Claude Code から MakeThisBetter フィードバックを設定、認証、管理する。ユーザーが /makethisbetter に続けて setup、update、setup-auth、login、signup、list、pick、respond、archive、restore、ready、release、decline、duplicate、reopen、または任意のフィードバック管理コマンドを実行したときに使用する。MakeThisBetter の設定、ウィジェットの更新、保留中またはアーカイブ済みフィードバックの一覧表示、修正するフィードバックの選択、Reporter への返信、リリース用のコミット済み修正の準備、デプロイ済みフィードバックのリリースでも起動する。
Ansible を使ったサーバー構成の自動化の作成、管理、テストをユーザーに案内する。Ansible によるサーバー構成の自動化、Ansible playbook によるアプリケーションのデプロイ、クラウド環境向けのダイナミックインベントリの管理、Molecule による role のテストを行う際に、この skill は冪等性パターン、ansible-vault と HashiCorp Vault によるシークレット管理、構成 as code のための GitOps ワークフローを提供する。
シリーズ A 以降のスタートアップ向けのマルチチャネルpanishデマンド生成、ペイドメディア最適化、SEO 戦略、パートナーシッププログラム。CAC 計算器、チャネルプレーブック、HubSpot 連携、国際展開手法を含む。デマンド生成キャンペーンの計画、ペイドメディアの最適化、SEO 戦略の構築、パートナーシップの確立時に使用し、デマンド gen、ペイド広告、LinkedIn 広告、Google 広告、CAC、獲得、リード生成、パイプライン生成に言及StrategiesのImport Soutceにも使用する。
Bluetooth Low Energy (BLE) PHY 波形を生成します。BLE 波形コードを書く前に必ず読み、API パターンの誤った思い込みを避けてください。LE1M/LE2M/LE500K/LE125K 向けの bleWaveformGenerator、bleIdealReceiver、bleCTEIQSample、bleAngleEstimate、bluetoothTestWaveform を扱います。Bluetooth Toolbox R2022a+。
未マージの Dependabot PR について semver のレベル、CI、破壊的変更、セキュリティ修正を分析し、承認済みの patch と minor の更新を 1 件ずつ squash merge するか、@dependabot rebase とだけコメントします。dry run に対応します。ユーザーが Dependabot PR のマージ、処理、rebase を明示的に依頼した場合に使用します。CI の成功、Dependabot PR の承認、または PR の古さや競合から推測して使用しないでください。
Mermaid 記法を使ってソフトウェアの図を作成するための総合ガイド。ユーザーが図の作成、可視化、ドキュメント化のために支援を必要とする場合に使用する。クラス図（ドメインモデリング、オブジェクト指向設計）、シーケンス図（アプリケーションフロー、API 相互作用、コード実行）、フローチャート（プロセス、アルゴリズム、ユーザージャーニー）、ER 図（データベーススキーマ）、C4 アーキテクチャ図（システムコンテキスト、コンテナ、コンポーネント）、ステート図、git グラフ、円グラフ、ガントチャート、その他のあらゆる図に対応する。「diagram」「visualize」「model」「map out」「show the flow」といったリクエストや、システムアーキテクチャ、データベース設計、コード構造、ユーザー／アプリケーションフローの説明時に発動する。
コンポーザブルな CLI プリミティブを通じて、WordPress デザインの専門家である Miles AI を使用する。ユーザーがウェブサイトを設計・構築したい、既存のコンテンツのデザイン案を取得したい、既存のコピーやブリーフに沿って設計したい、HTML を WordPress ブロックテーマに変換したい、サイトを編集・再設計したい、サイトの成果物をエクスポートしたい、既存の Miles サイトの作業を再開したい、または Miles スキルを更新/アンインストールしたいときに使用する。トリガーには Miles、bymiles.ai、start.bymiles.ai、「build a website」「design directions」「WordPress theme」への言及や、サイトをデザインする必要のあるコンテンツ/ブリーフの提供が含まれる。
Minecraft 3D モデル（Java/Bedrock）を作成する — 画像モデルで vanilla-Minecraft のデザインと三面図リファレンスを生成し、Blockbench MCP サーバー経由で Blockbench 内でモデルを直接ビルド、テクスチャリング、アニメーション化する。ユーザーが 做一个 Minecraft 模型 / 生成一格 XXX / 把设计图或三视图建成 Blockbench 模型 / 给模组或资源包添加模型 を求めた時、または Blockbench で 3D モデルを作成・編集すべきあらゆるリクエストに使用。Blockbench MCP がインストールされ実行中であることを前提とする。MCP ツールが利用できない場合は、まず Blockbench MCP をインストールして起動するようユーザーに促す。
意図を持ったUIモーションを設計・構築します。マイクロインタラクション、トランジション、登場アニメーション、スクロールやホバーの動作を対象に、ブランドの確立されたシステムにアニメーションの12原則を適用し、カスタムコードで実装します。「アニメーション」「モーション」「マイクロインタラクション」「ホバー効果」「トランジション」「スクロールアニメーション」「ページ読み込み時のアニメーション」「生き生きとさせて」「操作感がおかしい」「モーションを追加して」「イージング」や「安っぽい／ぎこちなく感じるのはなぜ」といった依頼で使用します。何でもフェードアップさせるのではなく、重みや感情、節度を備えた動きを静的な画面に与えます。
動画のモーションとビジュアル制作を計画、監査、仕様化するときに使用します。ショットリスト、ストーリーボード、カラースクリプト、トランジション、イージング、キネティックタイポグラフィ、テンポ、リテンション、アニメーション原則などが対象です。トリガー：'video plan'、'shot list'、'storyboard'、'color script'、'motion spec'、'fix the pacing'、'explainer/demo/brand video'。話す言葉そのものについては script-writer-skill、コード内の UI モーションについては frontend-design を使用します。
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。