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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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Conventional Commits v1.0.0 仕様に従う git コミットメッセージを書く。ユーザーに代わってコミットを作成しようとしているとき、`git commit` を準備または実行するとき、コミットメッセージを提案または整理するとき、diff をコミットに分割するとき、コミットを参照する PR のタイトル/説明を書くとき、履歴から CHANGELOG を生成するときに使用する——ユーザーが「conventional commits」と言わなくても適用される。git リポジトリでコミットメッセージを書いているなら、このスキルが適用される。
プラットフォーム、フォロワー数、エンゲージメント率、ニッチ、成果物の種類に基づいて、クリエイター提携の適正な市場レートを見積もる。インフルエンサーのレートの見積もり、クリエイターの価格計算、キャンペーン用のレートカードの作成、クリエイターのレートが適正かの確認、プラットフォーム間のインフルエンサーコストの比較、クリエイターキャンペーンの予算策定、クリエイターのレートカードの評価、インフルエンサーへの支払額の算出、クリエイターレートの市場データとの比較、クリエイターが過大請求しているかの評価に使用する。見積もり後のレート交渉については rate-negotiation-playbook を参照。価格以外のクリエイターの全面審査については creator-vetting-scorecard を参照。
コンテキスト分離を備えたプログラムによる Web 検索とスクレイピング。Web を検索し、結果を絞り込み、特定の情報を抽出する必要があるあらゆるリサーチタスクに使用する。生の HTML や定型文でコンテキストウィンドウを圧迫しない。crw スキルセットの中で最もトークンを節約できるスキルである。"search for"、"look up"、"find"、"research"、"what's the latest on"、および最新の Web 情報を必要とするあらゆるクエリでトリガーされる。"search and filter"、"find the important parts" を求められた場合や、生の出力が大きくなると想定されるタスク（複数ページのスクレイピング、ニュース集約、競合調査）にも使用する。
ユーザーが製品または GTM アナリティクス——指標階層とノーススター、ファネル、コホートリテンション、チャーン、パイプライン速度、予測、リードスコアリング、NRR、A/B テスト、または分析用 SQL——を設計、実行、監査する必要があるとき、あるいは分析するデータセットをアップロードしたときに使用する。"why did activation drop"、"is this metric meaningful"、"review my dashboard"、"what should I measure" といった質問でトリガーされる。機能の成功指標を定義する仕様を書くには product-spec を使用する。
付属の dealcontext クライアントを使い、HTTP API 経由で DealContext CRM を操作します。取引、パイプライン、ステージ、連絡先、組織、フォローアップ活動、メッセージ、ノート、ウェブからの問い合わせ、アウトリーチリンク、デモ用連絡先の手動同期、監査履歴に対応します。レコードの作成・更新、受信／送信メッセージの記録、フォローアップの予定設定、取引のクローズ、問い合わせの振り分け、パイプラインの確認ができます。DEALCONTEXT_URL と DEALCONTEXT_AGENT_EMAIL を使用し、Google ログインまたはアカウントパスワードで認証します。
LandingAI の Agentic Document Extraction (ADE) を用いたインテリジェントなドキュメント処理とコンテンツ抽出に本スキルを使用します。次のような場合にトリガーします：(1) ドキュメント（PDF、画像、スプレッドシート、プレゼンテーション）をレイアウトを理解して構造化 Markdown に解析する、(2) スキーマを使ってドキュメントから特定の構造化データを抽出する（請求書のフィールド、フォームデータ、テーブルデータなど）、(3) 複数ドキュメントのバッチを種類別に分類・分離する（請求書と領収書、明細書とフォームなど）、(4) 大きなドキュメントを非同期で処理する（最大 1GB/1000 ページ）、(5) 抽出したコンテンツの視覚的グラウンディング（バウンディングボックス、ページ番号）を取得する — ユーザーがバウンディングボックス、単語の位置、グラウンディング、抽出コンテンツのハイライト、ドキュメント内でデータが表示される場所の提示に言及したときに使用します。タスクが一連のドキュメントの内容を理解することを伴う場合に本スキルを使用します。特に本スキルは、一連のドキュメント上で実行するコードを書くのに役立ちます。単一のスクリプトで必要な情報を抽出できるため、速度が向上し、ドキュメントを Agent のコンテキストウィンドウに読み込むコストを削減できます。
`dotenvx` 環境変数管理ツールを扱うときに使用 — .env ファイルの暗号化、複数環境（.env.production / .env.staging / .env.ci）の使い分け、`.env.vault` / `.env.keys` / `.env.encrypted` による暗号化シークレットの git へのコミット、dotenvx の GitHub Actions への組み込みなど。`.env.vault` / `.env.keys` / `dotenvx` コマンドや症状（環境変数リークのリスク、ステージごとの環境変数管理、暗号化シークレットのワークフロー）でトリガーする。ユーザーが "dotenvx" と明言していなくてもよい。
.NET の単体テストの基礎と FIRST 原則に特化したスキル。単体テストの作成、テストの基礎の理解、3A Pattern の習得、テストのベストプラクティスの把握が必要なときに使用。FIRST 原則、AAA Pattern、Fact/Theory、テストピラミッドなどを扱う。ユーザーが unit testing fundamentals、FIRST principles、AAA/3A pattern に言及した場合や、基本的な .NET テストの書き方を学びたい場合には、たとえ基礎のガイダンスを明示的に求めていなくても、必ずこの skill を使用すること。Keywords: unit test、單元測試、unit testing、test fundamentals、測試基礎、FIRST principle、FIRST 原則、3A pattern、AAA pattern、Arrange Act Assert、Fact、Theory、InlineData、如何寫測試、testing best practices、建立單元測試
Drizzle ORM に関する専門知識 — エッジおよびサーバーレス向けの軽量で型安全な SQL ORM。「drizzle, drizzle orm, drizzle-kit, drizzle schema, drizzle migration, drizzle relations, sql orm typescript, edge database, d1 database, orm, database, typescript, sql, edge, serverless, d1, postgres, mysql, sqlite」に言及されたときに使用する。
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。