Skills

A

autobrowse

browserbase / skills

自動リサーチループによる自己改善型のブラウザ自動化。ブラウジングタスクを反復実行し、トレースを読み取ってナビゲーションスキル（strategy.md）を改善し、確実に合格するまで続けます。サブエージェントを使って複数タスクを並列実行Valenciaできます。特定のサイト向けのブラウザ自動化スキルを構築・改善したいときに使います。

F

fal-restore

nexu-io / open-design

画像を修復して品質を改善します。fal.ai のホスト型修復モデルで、ぼかし除去、ノイズ除去、顔の補正、古い文書の復元を行います

P

paywall-upgrade-cro

nexu-io / open-design

アップグレード画面、ペイウォール、アップセルモーダルを設計・最適化します。SaaS のコンバージョン設計や料金ページの実験に便利です。

A

accessibility-a11y

mindrally / skills

WCAG ガイドラインに沿って Web アクセシビリティ（a11y）のベストプラクティスを実践し、誰もが利用しやすいユーザーインターフェースを構築します。

P

platform-quick-deploy

forcedotcom / sf-skills

テストを再実行することなく、検証済みのメタデータを本番 Salesforce org にデプロイします。ユーザーが本番へのデプロイを希望 mechanicvare、「quick deploy」「promote」「ship to prodAZY>}ádress、或いは検証直後に変更を本番に反映させたい mechanic了口气。最新の `sf project deploy validate` job ID（10 日以内、--use-most-recent を使う場合は 3 日以内）が必要です。sandbox／scratch へのデプロイ（platform-metadata-deploy を使用）や未検証のデプロイ（先に platform-deploy-validate）には使用しないでください。

W

weekly-prep-brief

anthropics / knowledge-work-plugins

今後 7 日間に予定されているすべての社外通話について、包括的な週間ブリーフィングを作成します。「weekly prep brief」「prepare my week」「what calls do I have this week」「Monday prep」や、週間計画に関する依頼で起動します。

C

customer-journey-mapping-workshop

deanpeters / product-manager-skills

適応的な質問と成果物を使って、顧客ジャーニーマッピングワークショップを実施します。ペルソナとシナリオについて、ステージ、アクション、感情、ペインポイント、機会をマッピングしたいときに使用します。

E

eraser-diagrams

eraserlabs / eraser-io

コード、インフラストラクチャ、説明文からアーキテクチャ図を生成する。ユーザーがシステムのアーキテクチャの可視化、図示、記録を求めるときに使用する。

S

sora

nexu-io / open-design

OpenAI の Sora API を使って短い動画クリップを生成、リミックス、管理します。シネマティックなショット、B ロール、動画コンセプトの迅速な反復に便利です。

C

cloud-network-security

elastic / agent-skills

Serverless のネットワークセキュリティ（トラフィックフィルター）を管理します。IP フィルターと AWS PrivateLink VPC フィルターの作成、更新、削除に対応します。ネットワークアクセスの制限やプライベート接続の設定に使用します。

F

figma-generate-library

nexu-io / open-design

コードベースをもとに、Figma でプロフェッショナル品質のデザインシステムライブラリを構築または更新します。Figma の信頼できる唯一の情報源を、リリース済みのコンポーネントと同期させるのに役立ちます。

D

dt-obs-problems

dynatrace / dynatrace-for-ai

DAVIS の問題分析。根本原因の特定、影響評価、他のテレメトリとの関連付けを含む。検出された問題の照会や調査を行うときに使用する。トリガー:「active problems」「root cause analysis」「problem impact」「affected users」「list problems」「P-12345 details」「recurring problems」「problem history」「problem trending」「blast radius」「which entity caused the problem」「problems affecting Kubernetes」「problems by service」。既存のクエリの説明、プロダクトドキュメントに関する質問、汎用のログ検索、分散トレーシング、ホストレベルのリソース監視には使用しない

F

fal-video-edit

nexu-io / open-design

AI で既存の動画を編集します。fal.ai のホスト型動画モデルで、スタイルのリミックス、アップスケール、背景除去、音声追加を行います

V

venice-audio-speech

nexu-io / open-design

Venice.ai を通じて、テキスト読み上げモデル、音声、フォーマット、ストリーミングを利用できます。ナレーション、ボイスオーバー、会話型エージェントの音声に役立ちます

C

create-skill

siviter-xyz / dot-agent

ベストプラクティスに従った効果的なスキルの作成ガイド。エージェントの能力を拡張するスキルを作成または更新するときに使う。

D

dt-obs-logs

dynatrace / dynatrace-for-ai

ログの検索、フィルタリング、パターン分析、エラー率の計算。アプリケーションやインフラのログを調べたり、エラーパターンを分析したり、ログデータの相関を取ったりするときに使います。トリガー："エラーログを表示"、"キーワードでログを検索"、"ログのエラー率"、"最近のエラー"、"直近 1 時間のログ"、"ログエントリを探す"、"上位のエラーメッセージ"、"ログパターン"、"JSON ログをパース"、"プロセスグループ別のログ"、"時系列のログ傾向"、"1 分あたりのログエントリ数"。既存のクエリの説明、プロダクトドキュメントの質問、分散トレーシングやスパン分析には使えません（dt-obs-tracing を使ってください）。

P

pptx-visual-assets

wshobson / agents

編集可能な PPTX デッキにおいて、承認済みの支援アイコン、画像、SVG、図版、インフォグラフィックを選択し、配置するときに使用します。

S

swift-formatstyle

dpearson2699 / swift-ios-skills

Foundation の FormatStyle と ParseableFormatStyle を使って、ロケール対応の数値、小数、通貨、パーセント、日付、期間、測定値、名前、リスト、バイト数、URL をフォーマットおよび解析します。旧 Formatter サブクラスの置き換え、再利用可能なフォーマット API の設計、SwiftUI の Text(_:format:) の利用、可用性の修正、ロケールをまたぐユーザー向けフォーマット出力のテストに適しています。

F

figma-code-connect-components

nexu-io / open-design

Code Connect を使って Figma のデザインコンポーネントとコードコンポーネントを連携させ、デザインシステムの更新をコードベースに自動反映します

G

gif-sticker-maker

nexu-io / open-design

MiniMax API を使って、写真を Funko Pop / Pop Mart スタイルのアニメ風 GIF ステッカーに変換します。パーソナライズされたチャットステッカーやアイコンセットにJwärけです。

[非推奨 — deepline-gtm を使用] GTM の見込み顧客開拓、情報補完、適格性評価、アウトバウンドのワークフローに使用します。特に Deepline、CSV 処理、リード／アカウント／連絡先の調査、ウォーターフォール型の情報補完、メールや LinkedIn の検索、パーソナライズ、スコアリング、キャンペーン開始に関する依頼で使用します。CSV 中心の依頼やプロバイダー主導の依頼はこのスキルに振り分け、実行の詳細は関連サブドキュメントとプロバイダーのプレイブックを参照します。利用可能なプロバイダー：adyntel、ai_ark、apify、apollo、attio、bettercontact、bloomberry、builtwith、cloudflare、contactout、crustdata、crustdata-v2、customer_db、dataforseo、datagma、deepline_native、deeplineagent、discolike、dropleads、exa、findymail、firecrawl、forager、fullenrich、generic_http、heyreach、hubspot、hunter、icypeas、instantly、ipqs、leadmagic、lemlist、linkedin_ads_audiences、linkedin_scraper、lusha、openwebninja、parallel、peopledatalabs、predictleads、prospeo、rocketreach、salesforce、serper、slack、smartlead、snowflake、theirstack、trestle、wiza、zerobounce。

Q

quantized-export

wshobson / agents

昇格をパスしたファインチューニング済みモデルを、適切なデプロイ形式（マージ済み safetensors、LoRA のみ、imatrix 付き GGUF、FP8）で書き出します。チェックポイントが昇格をパスした後、対象デバイス向けの量子化形式を選ぶとき、または書き出したモデルがスモークテストに失敗したときに使用します。

S

stitch-loop

nexu-io / open-design

デザインからコードへの反復的なフィードバックループ。批評 → 調整 → リリースのサイクルで、デザイン概要と実装済み UI の視覚的な忠実度を高めます

C

chrome-webstore-release-blueprint

brianlovin / agent-config

任意のリポジトリで Chrome Web Store API のリリース自動化を設定する手順を、最初から最後まで案内します。OAuth／CWS 認証情報の設定、リフレッシュトークンの作成、ローカル／CI シークレットの設定、バージョンに基づく公開の自動化、提出状況の確認について案内を求められた場合に使用します。

T

tdd

brianlovin / agent-config

レッド・グリーン・リファクタリングのサイクルによるテスト駆動開発。ユーザーが TDD で機能を構築したりバグを修正したい場合、「red-green-refactor」に言及した場合、統合テストを求める場合、またはテストファースト開発を依頼した場合に使用します。

R

react-core

copilotkit / copilotkit

@copilotkit/react-core — Next.js App Router / React Router v7 / TanStack Start / SPA アプリに CopilotKit provider（@copilotkit/react-core/v2 から）をマウントし、CopilotChat/CopilotPopup/CopilotSidebar（v2 のチャットコンポーネントは react-core/v2 から提供。react-ui は v2 では CSS のみ）を組み込む。useAgent / useAgentContext / useCapabilities でエージェントにアクセス・購読し、複数のエージェントを切り替え、useThreads で永続的な Intelligence スレッドを管理し、useFrontendTool でブラウザ側ツールを登録し、useRenderTool / useComponent / useDefaultRenderTool でツール呼び出しを描画し、useHumanInTheLoop で実行をゲートし、useAttachments でファイル添付を接続し、サジェストピルを設定し、アクティビティおよびカスタムメッセージのレンダラーを登録する。references/ にあるReferences を参照し、タスクに合うものを読み込む。

R

replicate

nexu-io / open-design

Replicate の API を使って、AI モデルを発見・比較・実行します。モデルを頻繁に差し替える画像・音声・動画のパイプラインにJwär appropriatenessです。

C

color-expert

meodai / skill.color-expert

カラーネーミング、色彩論、カラースペース、色の定義など、カラー知識に関わるあらゆる作業――パレット、色ランプ、グラデーション、変換、アクセシビリティ、知覚によるマッチング、顔料の混合、印刷と画面の色の違い、CSS のカラー構文、歴史的な色の用語――で使用する。ユーザーが「color theory」を明示的に言及していない場合でも、色を選ぶ・比較する・生成する・命名する・変換する・説明する際は必ずこのスキルを使う。

C

checkpoint-promotion

wshobson / agents

昇格の前に、ドリフトバジェット、ペア比較、忘却チェックによってファインチューニング済みのチェックポイントを合格判定します。学習実行がチェックポイントを生成した後、ファインチューニング済みモデルをリリースできるかを判断するとき、または昇格済みモデルを更新された正解データに対して再判定する必要があるときに使用します。

P

pptx-slide-specification

wshobson / agents

編集可能な PPTX デッキの座標明示型 JSON 仕様を作成または修正するときに использовать。

F

figma-create-new-file

nexu-io / open-design

新しい空の Figma Design または FigJam ファイルを作成します。スクリプト化されたデザインシステムやワークショップのワークフローの最初の手順として便利です。

G

grpo-rlvr-training

wshobson / agents

GRPO と検証可能報酬からの強化学習（RLVR）を用いて、推論力と検証可能なタスクの挙動を訓練します。タスクの成功をアルゴリズムで判定できる場合（数学、コード、ツール呼び出し、構造化出力）、GRPO の報酬関数を設計する場合、または GRPO の学習が発散したり報酬ハッキングが起こったりする場合に使用します。

P

platform-destructive-deploy

forcedotcom / sf-skills

Salesforce 組織に対して destructiveChanges.xml の削除・デプロイワークフローを実行します。ユーザーが組織からカスタムオブジェクト、フィールド、Apex クラス、フロー、その他のメタデータコンポーネントを削除するよう求めた場合、またはリリースの一環として「破壊的デプロイ」や削除を行うよう求めた場合に起動します。まず検証し、本番環境への実行には明示的な確認を必須とします。ローカルファイルの削除（Bash を使用）や、新規デプロイ（platform-metadata-deploy を使用）では起動しません。

P

prompt-images

replicate / skills

Replicate 上の AI 画像生成・編集モデル向けプロンプト技法。画像モデルのプロンプトを書く場合や画像生成機能を構築する場合に使用する。

M

minimal

bergside / awesome-design-skills

余白、すっきりしたタイポグラフィ、抑制された色使いを重視し、明瞭さと集中しやすさを最大限に高めるシンプルなデザイン。

I

implement-paper

marimo-team / skills

ユーザーと協力して、研究論文をインタラクティブな marimo ノートブックとして実装します。まずユーザーが何を探りたいかを把握し、alphaxiv で論文を取得したうえで、集中したノートブックを構築します。

C

caido-mode

caido / skills

Claude Code 向けの完全な Caido SDK 統合。HTTPQL による HTTP 履歴の検索、Caido をプロキシとする curl によるテスト（認証情報を再利用可能な静的 curl 設定ファイルにキャッシュ）、match & replace ルールの追加、引き継ぎ内容を名前付きの再生セッションとコレクションに整理 — すべて公式の @caido/sdk-client 経由で行う。PAT 認証を推奨。

F

fal-kling-o3

nexu-io / open-design

fal.ai を通じて、Kling の最も強力なモデルファミリーである Kling O3 で画像と動画を生成します。

S

sentry

brianlovin / agent-config

Next.js アプリケーション向けの Sentry エラー監視とパフォーマンスのトレースパターン

D

dt-app-notebooks

dynatrace / dynatrace-for-ai

Dynatrace ノートブックを扱う。セクション、DQL クエリ、 시각化を含むノートブック JSON の作成、修正、照会、分析を行う

K

k2f-aesthetic-ms-word

suzheng / k2f

どのような依頼にも対応し、明確な構成、型付きコンテンツブロック、優れた視覚的階層を備えた洗練された汎用Microsoft Word文書を作成します。Microsoft Word、MS Word、Word文書、DOCX、.docx、美しい／プロフェッショナルなWord文書、編集可能なWord納品物、Wordの書式整備を求められた場合に使用します。K2F形式とエンジンを活用し、AIネイティブなデザインと高い美的基準でMicrosoft Word文書を作成します。AIエージェント向けに設計されたK2Fにより、レイアウト、タイポグラフィ、書式設定の複雑さを自動処理しながら、意味内容とデザイン意図に集中できます。

P

pptx-reference-deck-analysis

wshobson / agents

参照用の PPTX を読み取り専用で解析するulianBp用途：構造、テーマ、タイポグラフィ、レイアウトのリズム、診断情報、派生テンプレートカタログ、安全な OOXML パッケージの検査。

P

pubmed-database

google-deepmind / science-skills

PubMed で科学文献（公開済みの臨床試験を含む）を検索します。抄録と全文を取得します。公表済みの研究を生物学的データベース（遺伝子、タンパク質、ヌクレオチド、PubChem）にリンクし、論文と特定の化合物や遺伝子の関連を明らかにします。医学用語のスペル検証、生の引用の照合、結果集合のキャッシュによる一括処理に対応します。NCBI E-utilities と PMC BioC API を連携します。

S

skill-creator

brianlovin / agent-config

効果的なスキルを作成するためのガイドです。専門知識、ワークフロー、ツール連携によって Claude の機能を拡張する新しいスキルの作成、または既存スキルの更新を希望するユーザーに使用します。

T

trace-to-training-data

wshobson / agents

評価トレースと本番ログを SFT のサンプルと選好ペアに変換します。採点済みのトレースや失敗事例を訓練データにする必要がある場合、モデルの出力に棄却サンプリングを適用する場合、成功・失敗の実行結果から DPO のペアを構築する場合に使用します。

V

venice-image-generate

nexu-io / open-design

Venice.ai API 経由の画像生成エンドポイントと、利用できるスタイル。

C

controlling-costs

axiomhq / skills

Axiom のクエリパターンを分析して未使用データを特定し、コスト最適化のためのダッシュボードとモニターを作成します。Axiom のコスト削減、未使用の列やフィールド値の発見、データの無駄の特定、取り込み費用の追跡を求められた場合に使用します。

F

figma-create-new-file

openai / skills

新しい空の Figma ファイルを作成します。ユーザーが新しい Figma デザインや FigJam ファイルの作成を求めるとき、または use_figma を呼ぶ前に新しいファイルが必要なときに使用します。必要に応じて whoami でプランを判定します。使い方 — /figma-create-new-file [editorType] [fileName]（例: /figma-create-new-file figjam My Whiteboard）

F

fix-sentry-issues

brianlovin / agent-config

Sentry MCP を使用して本番環境の問題を発見、トリアージし、根本原因分析を行って修正します。Sentry の問題の修正、本番エラーのトリアージ、エラー急増の調査、Sentry のノイズ整理を依頼された場合に使用します。Sentry MCP サーバーが必要です。「Sentry を修正」「エラーをトリアージ」「本番バグ」「Sentry の問題」で起動します。

U

use-modern-go

jetbrains / go-modern-guidelines

Go コードの作成・変更・修正・リファクタリングを行う際は、必ず Modern Go Guidelines CLI を使用します。生成した変更には、そのバージョン固有の指針を適用してください。

AI SDK に関する質問に回答し、AI 搭載機能の構築を支援します。開発者が (1) generateText、streamText、ToolLoopAgent、embed、tools などの AI SDK 関数について質問する、(2) AI エージェント、チャットボット、RAG システム、テキスト生成機能を構築したい、(3) AI プロバイダー（OpenAI、Anthropic、Google など）、ストリーミング、ツール呼び出し、構造化出力、埋め込みについて質問する、(4) useChat や useCompletion などの React Hooks を使用する場合に使います。トリガー：「AI SDK」「Vercel AI SDK」「generateText」「streamText」「アプリに AI を追加」「エージェントを構築」「ツール呼び出し」「構造化出力」「useChat」。

C

cloud-manage-project

elastic / agent-skills

既存の Elastic Cloud Serverless プロジェクトを管理します。一覧表示、取得、更新、削除、認証情報のリセット、再開、保存済み認証情報の読み込みが可能です。エンドポイントを解決し、スコープを限定した Elasticsearch API キーを取得して既存のプロジェクトに接続します。サーバーレスプロジェクトの日常運用、既存プロジェクトへの接続、プロジェクト認証情報の読み込みやリセット、詳細の確認に使用します。

F

fal-train

nexu-io / open-design

fal.ai 上でカスタム AI モデル（LoRA）を学習し、ブランド、キャラクター、スタイルに合わせたパーソナライズ画像生成を実現します。

P

pptx-quality-gates

wshobson / agents

編集可能な PPTX デッキについて、ジオメトリ、アクセシビリティ、ネイティブ編集可否、ソース系列、OOXML パッケージの完全性を検証または修復する際に使用します。

F

fal-realtime

nexu-io / open-design

fal.ai によるリアルタイムおよびストリーミング AI 画像生成。ムードボードの探索、下書きのバリエーション、迅速なクリエイティブ反復に向いています。

G

github-triage

code-yeongyu / oh-my-openagent

issueとPRを対象とする読み取り専用のGitHubトリアージです。1項目につきバックグラウンドタスク1件（カテゴリ：quick）。未対応の項目をすべて分析し、根拠に基づくレポートを /tmp/{datetime}/ に書き込みます。すべての主張に、証拠としてGitHubのパーマリンクが必要です。GitHub上では一切操作しません。コメント、マージ、クローズ、ラベル付けは行わず、レポートのみを作成します。トリガー：'triage'、'triage issues'、'triage PRs'、'github triage'。

P

pptx-deck-context

wshobson / agents

新しい編集可能な PPTX デッキのために、ストーリー、出典、デザインのコンテキストを準備するときに使用します。

C

core-data

dpearson2699 / swift-ios-skills

SwiftData を採用していないアプリで Core Data の永続化を実装、レビュー、改善します。NSManagedObject のサブクラス、リスト駆動 UI のための NSFetchedResultsController、一括操作のための NSBatchInsertRequest / NSBatchDeleteRequest / NSBatchUpdateRequest、永続履歴の追跡とマルチターゲット同期のための NSPersistentHistoryChangeRequest、段階的スキーマ移行のための NSStagedMigrationManager（iOS 17+）、複合属性のための NSCompositeAttributeDescription（iOS 17+）、Core Data のスレッド処理と Swift Concurrency の統合を扱う場合に使用します。Core Data と SwiftData の併用や移行については、代わりに swiftdata スキルを参照してください。

N

nitro

antfu / skills

Nitro は任意の場所tho Web サーバーを構築・デプロイするためのフレームワーク非依存のサーバーツールキット（Nuxt を動かしています）。nitro.config、サーバールートやイベントハンドラー、ルートルール、キャッシュ、ストレージ、タスク、WebSocket の扱い、および Node/Bun/Deno/Cloudflare/Vercel へのデプロイのときに使用します。

P

proactive-self-improving-agent

claw-opus / proactive-self-improving-agent

経験を自動的に記録し、安全に進化させるスキル。トリガー：(1) コマンドや操作が失敗したとき → ERRORS.md に記録 (2) ユーザーに訂正されたとき（「違う」「そうじゃなく应该那样子」）→ LEARNINGS.md に記録 (3) 存在しない機能が求められたとき → FEATURE_REQUESTS.md に記録 (4) 外部 API やツールがエラーになったとき → ERRORS.md に記録 (5) 自分の知識が古的门 Mistakes Assemble or 誤りだと気づいたとき → LEARNINGS.md に記録 (6) よりよい方法を見つけたとき → LEARNINGS.md に記録 (7) 各タスクが完了したとき → 過程を振り返り、新しい経験があれば LEARNINGS.md に記録。重複排除の原則：新しい経験がない、または既存の項目が既に覆っている場合は書き.skip。每次の書き込みでは .learnings/CHANGELOG.md に JSONL ログも追記します。同じ経験が 3 回以上繰り返された場合は AGENTS.md/TOOLS.md/SOUL.md へ昇格します。詳細は本文をご覧ください。