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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多角的な PLC コードのセキュリティと品質分析を行うための独立したスキル。トリガー:"review"、"audit"、"analyze"、"security check"、"vulnerability scan"、"code review"、"check this code"、"is this safe"、"find issues" が PLC、SCL、ST、LAD、FBD、Structured Text、またはブロックの文脈と組み合わさったとき。ユーザーが PLC コードを貼り付けてフィードバックを求めたとき、またはエクスポートされた SimaticML XML ファイルをアップロードしたときにもトリガーします。このスキルは tia-openness-roadmap とは独立しています — エンジニアリングの自動化は行いません。すでにエクスポートまたは貼り付けられたコードを分析します。
スクリーンショット/デザインカンプを Pencil の .pen デザインとして再現し、同じキャンバスの横に構造化されたデザインドキュメントを出力する。ユーザーが「画像どおりに再現」「スクリーンショットどおりにページを作る」「image to pencil」「まったく同じページを作る」「この画像からデザインカンプを作る」「デザインとドキュメントを出力」と言ったときに本 Skill を使用。既存の .pen ページの修正、右側へのデザインドキュメントの追加、ピクセル単位の調整、複数のスクリーンショットからのページ一式の統合にも適用する。本 Skill は読み取り、描画、スクリーンショット検証のために pencil MCP ツールを必ず呼び出す。情報が不足している場合は、先にユーザーへ不足情報を確認してから描画を開始する。
コーディングエージェント向けのマルチエージェント調整デーモン。決定論的なポート確保、セッション追跡、サルベージ、ファイル確保、ノート、pub/sub、タプルスペース調整、バックグラウンドフリート、および Claude Code、Codex、Gemini CLI、Cursor、Windsurf をまたぐマルチエージェント障害のデバッグに使用する。本番デプロイのオーケストレーション、Docker や Kubernetes のネットワーキング、クラウドサービスのディスカバリには使用しない。
Swift で PostgreSQL を使用するための専門的なガイダンス。開発者が次に言及したときに使用:(1) Swift での PostgreSQL または Postgres、(2) postgres-nio ライブラリ、(3) Swift での SQL クエリ、(4) PostgreSQL のコネクションプーリング、(5) プリペアドステートメント、(6) 型安全なデータベースアクセス、(7) バルクロードまたは COPY FROM、(8) PostgresClient または PostgresConnection。
Semrush Analytics + Projects のすべての機能に加え、他のどの Semrush ツールにもないローカル SQLite ストアとクロスドメイン結合を提供します。トリガーフレーズ:`show me what changed for <domain> this week`、`find the keyword gap between <my domain> and <competitor>`、`show me new referring domains for <domain>`、`triage my Site Audit`、`what did Semrush cost me this month`、`detect keyword cannibalization on <domain>`、`track SERP feature changes for <keyword>`、`use semrush`、`run semrush`。
PRD v0.9 の Go-to-Market において、ローンチ計画、メッセージング、チャネル、タイミングを含む Go-to-Market 戦略を定義する。ローンチの計画、GTM 戦略の定義の依頼、またはユーザーが "how do we launch?"、"go-to-market"、"launch plan"、"marketing strategy"、"messaging"、"launch channels"、"GTM" と尋ねたときにトリガーする。ローンチ計画の構成要素を含む GTM- エントリを出力する。
ユーザーが製品仕様——PRD、機能仕様、ユーザーストーリー、受け入れ基準、または "spec this out"/"break this into stories"/"definition of done" の依頼——のスコープ設定、作成、監査を必要とするとき、あるいは既存の仕様をギャップやアンチパターンの観点でレビューしたいときに使用する。機能のアイデアを、チームが何を作るかで一致できる構造化された要件にする必要があるときは常にトリガーされる。成功指標の背後にある分析には data-analysis を、技術設計には software-architect を使用する。
クラウドネイティブな可観測性のための Prometheus 監視とアラート。使用場面:PromQL クエリの作成、Prometheus のスクレイプターゲットの設定、アラートルールの作成、記録ルールの設定、Prometheus メトリクスによるアプリケーションの計装、サービスディスカバリの設定。使用しない場面:ダッシュボードの構築(/grafana を使用)、ログ分析(/logging-observability を使用)、一般的な可観測性アーキテクチャ(インフラに焦点を当てた senior-software-engineer を使用)。トリガー:metrics、prometheus、promql、counter、gauge、histogram、summary、alert、alertmanager、alerting rule、recording rule、scrape、target、label、service discovery、relabeling、exporter、instrumentation、slo、error budget。
モニタリングデータのために Prometheus HTTP API をクエリして操作する。Claude が Prometheus メトリクスをクエリするとき、PromQL クエリを実行するとき、targets/alerts/rules のステータスを取得するとき、series/labels のメタデータにアクセスするとき、TSDB 操作を管理するとき、またはモニタリング基盤をトラブルシューティングするときに使用する。インスタントクエリ、レンジクエリ、メタデータエンドポイント、管理 API、アラート情報に対応。
過去の成功事例、学術論文、技術レポート、信頼できる業界出版物に基づいて、業界の R&D ソリューションの方向性を設計する。ユーザーが漠然としたビジネス、銀行、フィンテック、企業、運用上の課題を抱え、手法をブレインストーミングしたい、理論的根拠のあるソリューションを起草したい、ソリューション群を比較したい、根拠のない直感ではなく出版物で提案を正当化したいときはいつでも使用する。応用分野の業界課題について「過去の成功事例」「論文に裏付けられたソリューション」「手法の草案」「研究に裏付けられた提案」「以前うまくいったこと」をユーザーが求める場合にも使用する。
開発者がすべての書き込みを逐一承認せずにエージェントを作業させたいときに使用します。「tu dong hoan toan」「cu lam het di」「dung hoi tung buoc」「work autonomously」「approve everything for this task」といった指示や、長時間のビルドセッションが対象です。applyのプレビューでautopilotが有効、一時停止、期限切れ、または特定のステートメントを対象としていないと表示された場合も使用します。開発者承認済みのリースを一つ要求し、その範囲内で厳格に作業し、範囲の終了時に停止して、行ったすべての書き込みを報告します。
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。
