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。
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データベーステーブルから Entity、Mapper、Service、ServiceImpl、Controller、DTO、VO、BO などの関連オブジェクトを含む MyBatis-Plus コードを生成するための包括的なガイダンスを提供する。ユーザーが MyBatis-Plus、mybatis-plus-generator を明示的に言及した場合、または MyBatis-Plus フレームワークを使ってコードを生成したい場合にのみ使用する。本スキルは、MyBatis-Plus プロジェクトに対するユーザーの要件に基づいて標準的な CRUD メソッドとカスタムメソッドを自動生成する。MVC と DDD アーキテクチャ、Java と Kotlin 言語に対応する。汎用的なコード生成、JPA/Hibernate、その他の ORM フレームワークには使用しない。
Node/TS/React 向けの単体テストと統合テストの基盤を構築する——明示的な設定を伴う Vitest または node:test、Jest から Vitest への移行、CI を失敗させる v8 カバレッジゲート、React Testing Library、モックの規律、フレーキーテストのトリアージ。ユーザーがテストのセットアップ、カバレッジしきい値の追加、テストランナーの選択、あるいは不安定なセットアップの修正を求めた場合に使用する。E2E ブラウザスイート、lint ルール、CI ワークフローには使用しない。
OpenHarmony PR の全ライフサイクルワークフロー。5 つのモード:- Commit:DCO 署名と Issue リンクを伴う標準化されたコミット - Create PR:コミット + fork へ push + Issue 作成 + 上流に PR 作成 - Fix Codecheck:PR からゲート CI の codecheck 不具合を取得して自動修正 - Review PR:PR の変更をローカルに取得してコードレビュー - Fix Review:PR から未解決のレビューコメントを取得して自動修正 トリガー:/oh-pr-workflow、"提交代码"、"创建PR"、"提个PR"、"commit"、"修复告警"、"修复门禁"、"修复codecheck"、"fix codecheck"、"review pr"、"review这个pr"、"看下这个pr"、"检视pr"、"修复review"、"修复检视意见"、"fix review"、または fix/review の意図を伴う GitCode PR URL。
OpenDesign デザイントークンのガイド。@opensig/opendesign-token パッケージの CSS 変数を使用する必要があるときにこの skill を使用する。6 つのテーマ(openEuler/Ascend/Kunpeng/Mindspore/openGauss/openUBMC)の完全なトークン体系を含み、色、余白、角丸、フォント、シャドウ、レスポンシブタイポグラフィ、グリッドシステムなどすべてのデザイントークンをサポートする。使用場面:(1) 色値に対応するセマンティックトークンを探す、(2) 余白/角丸/フォントのトークン名を取得する、(3) 6 つのテーマの違いを理解する、(4) コード内でハードコード値の代わりに CSS 変数を使用する、(5) レスポンシブトークンで複数ブレークポイントに対応する、(6) HarmonyOS のフォントファイルを導入し、フォントファミリー/字重トークンを使用する(7 段階の字重、ラテン/中国語の自動振り分け、字重ごとのオンデマンド読み込みを含む)
AI エージェント向けスキル管理レイヤーの OpenSpace を単独でインストールし、すべてのホストとモデルのスキルルーターとして使用します。モデルの実行前に、プロンプト時のフックが OpenSpace のローカル BM25(LLM もネットワークも不使用)でインストール済みカタログを順位付けし、一致する SKILL.md のパスをモデルに渡します。その後、実行結果をもとにスキルの品質を評価し、FIX/DERIVED/CAPTURED によってスキルを進化させます。スキル検索ツールとしてのインストール、プロンプト時のルーティングフック、スキルの取得、品質評価、スキルの進化、ローカル優先ハブでの共有/インポートを扱います。トリガー:openspace、skill finder、skill routing、routing hook、prompt hook、route skills、find the right skill、rank skills、skill discovery、skill quality、evolve skill、FIX DERIVED CAPTURED、skill hub、openspace-mcp、skill-discovery、delegate-task。
Orbitant のエンジニアリングブログ記事向けの編集レビュースキル。ブログ記事のレビュー、編集、フィードバックの提供時に有効化される。SEO、コンテンツ品質、トーン、実行可能な改善点を網羅した構造化レビューを生成する。レビュー対象の記事と同じ言語で応答する。誰かがブログ記事のレビューを依頼した場合、草稿への編集フィードバックを求めた場合、記事の SEO 分析が必要な場合、Orbitant ブログの執筆改善を依頼した場合に使用する — 「レビュー」と明示していなくてもよい。
依頼された場合に、制約付きの Google Scholar ヘルパーまたはホスト提供のブラウザで論文のメタデータと被引用数を調べ、引用論文の探索は依頼時のみ行う。ガイド付きのインタラクティブな読解または自律的な全文分析を通じて、学術論文、技術レポート、PDF、セクション、図、表、付録を厳密かつ出典に基づいて精読するよう導く。ユーザーが論文を精読したい、次のセクションに進みたい、選択したテキストを説明してほしい、3 パスの読解プロセスに従いたい、引用された視覚的エビデンスを確認したい、実験を批評したい、複数ターンの読解を再開したい、または正確な出典位置・手法・指標・限界・タスク転移を含む再利用可能なリサーチノートを作成したいときに使用する。
コードで紙の切り絵/ストップモーション風アニメーション動画(MP4)を制作します。手作りの色紙、厚紙、クラフト紙、フェルト、薄葉紙を使い、ハサミで切るか破った縁と柔らかな落ち影を表現。温かみのあるランプの下、テーブル上で撮影したように描きます。真鍮の割りピンで関節をつないだ紙人形が12 fpsのコマ送りで動きます。Canvas 2Dでフレームごとにレンダリングし、ヘッドレスChrome上でffmpegを使ってエンコードします。参考動画や brief がペーパークラフト、切り絵、紙工作、紙のストップモーション、子ども向け絵本のコラージュ、剪紙/紙片/紙偶/定格動畫風の表現を求める場合、または動画クローンルーターが紙の切り絵スタイルを選んだ場合に使用します
事前に抽出された論文の構造化された 9 セクション仕様(`paper_spec.md`)を単一ページの HTML 学術ポスターとしてレンダリングし、反復的な測定フィルループでレイアウトをページに合わせ、印刷可能な PDF と PNG サムネイルにエクスポートする。上流の `paper2assets` スキルが、ルートに `manifest.json` があり、論文のメタデータとメディアを格納した `assets/` フォルダを含む出力バンドルを生成している必要がある。ユーザーが抽出済みの論文アセットから HTML ポスター、PDF/PNG エクスポート、または PPTX を求める場合に使用する。例えば "render the poster"、"make the poster from this spec"、"export poster to PDF"、"paper2poster" など。3 つのスキル paper2assets → paper2poster → html2pptx は順に実行され、それぞれ単独で呼び出せる。
論文のソースデータ表と登録済み画像アセットを監査し、統計的なシグナルやデータの不整合を探すとき、paperconan の scan.json/report.html を解釈するとき、慎重な PubPeer または研究公正に関するメモを準備するとき、DOI/タイトルから公開されている補足データを探すときに使用する。論文データ検査、source data audit、paper data audit、疑わしい数値表、図のレビュー、マルチモーダル画像レビュー、PubPeer 準備、research integrity、DOI/タイトルデータ取得でトリガー。.xlsx/.csv/.tsv、.pdf/.docx 内の表、および外部マルチモーダル Agent による適応的な画像レビューを対象とし、グラフの数値化や自律的な意味判断は含まない。
Paul Graham の思考フレームワークと表現様式。200 以上の essay、12 件のポッドキャスト/インタビュー、Twitter/X の分析、7 名の主要批判者の視点、そして生涯タイムラインに基づいた深い調査から、5 つの核心メンタルモデル、8 つの意思決定ヒューリスティック、完全な表現 DNA を抽出。用途は思考顧問として、PG の視点で Entrepreneurship、ライティング、プロダクト、人生の選択を分析すること。ユーザーが「PG の視点で」「Paul Graham ならどう考えるか」「PG モード」「paul graham perspective」と言ったときに使用。「PG の角度で考えて」「PG ならどうする」「PG に切り替えて”之のような言い方でも発動。
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。
