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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 100,344 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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新しい Spring Boot 4 プロジェクトを開始するときに使用する — サービス、REST API、モジュール型バックエンドの雛形作成、アーキテクチャの選定（レイヤード、パッケージ・バイ・モジュール、モジュラーモノリス、tomato、DDD ヘキサゴナル）、Spring Boot 4 の機能の選択、またはこのスキルに同梱されたテンプレートとリファレンスの適用。既存プロジェクトの移行や、プロジェクト作成の広い文脈を欠く単独の JPA/repository 作業には適さない。
学会発表、セミナー／コロキウム、招待講演、ジョブトーク、学位論文審査、講義などの学術講演向けに、コンパイル可能な LaTeX Beamer スライドを構築する。プレゼン用の実際の Beamer コードをユーザーが求めたときに使用する：「make me Beamer slides」「turn this paper/section into Beamer」「write the .tex for my conference talk」「I need slides for my seminar」「build lecture slides in Beamer」「generate a Beamer deck from these results」。2 段階で進める — まずスライドごとの仕様、次にコンパイル可能な .tex。講演のナラティブ、テンポ、削る内容を決めるには、先に research-talk-planner を使用する（このスキルはその計画を Beamer にレンダリングする）。提案書／進捗報告の Beamer には deck-beamer-proposal-report を、PowerPoint／Canva のビジネススライドには deck-business-report を使用する。
VMProtect、Themida/WinLicense、Code Virtualizer、またはカスタム opcode VM などの仮想化難読化で保護されたコードから、元のロジックを復元します。VM dispatcher の特定、ハンドラーの意味論へのリバースエンジニアリング、仮想バイトコードの抽出を行い、Triton、miasm、VTIL ベースのツールで簡略化した IR に変換します。関数が巨大なフェッチ・デコード・ディスパッチループになっている場合、通常のコードではなくハンドラーテーブルが見つかった場合、またはアンパック後に仮想化されたコアが判明した場合に使用します。
ユーザーが自社製品をスタートアップ、SaaS、AI、エージェント、MCP、ノーコード、レビューの各ディレクトリに、バックリンク、ドメインレーティング、発見のために掲載したい場合に使用します。また、ユーザーが "directory submissions"、"submit to directories"、"backlinks from directories"、"list my product"、"submit to Product Hunt"、"BetaList"、"TAAFT"、"Futurepedia"、"G2 listing"、"Capterra listing"、"AlternativeTo"、"SaaSHub"、"AI directories"、"MCP registry"、"agent directory"、"dofollow backlinks"、"launch directories"、"directory tracker" に言及した場合にも使用します。製品ローンチのディレクトリ層や継続的なバックリンク施策を計画しているときに常に使用します。より広いローンチの瞬間については launch-strategy を参照。これらのバックリンクの背後に置くべきプログラムによる SEO ページについては programmatic-seo を参照。AI 引用の最適化については ai-seo を参照。
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。
.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
Douyin アカウントの動画一括ダウンローダー — Douyin ID を入力すると、アカウントの全作品を自動で取得し、ウォーターマークなしのダウンロードリンクを解析、ローカルへのワンクリック一括ダウンロードに対応。用途：競合アカウントのコンテンツ分解とフレーム単位の学習、お気に入りクリエイターの全作品を削除される前に保存、素材の一括転用と二次編集、自分のアカウント作品をローカルバックアップとして保存し消失を防止、コース/チュートリアル動画をオフラインで繰り返し視聴するためにまとめ買い、クライアントからウォーターマークなしのソースファイル提供を求められた場合、コラボ前に相手の作品を素早く取得して事前調査分析。トリガーワード：Douyin ホームページダウンロード、Douyin 動画ダウンロード、Douyin 一括ダウンロード、Douyin ウォーターマークなしダウンロード、Douyin 作品ダウンロード、Douyin アカウント動画抽出、Douyin 動画保存、Douyin ウォーターマーク除去、Douyin 動画バックアップ、競合動画ダウンロード。
Electrobun デスクトップアプリの開発ワークフロー、デバッグ、トラブルシューティング。本スキルはメインプロセス（Bun）と webview プロセスのデバッグ、Chrome DevTools 連携、コンソールログ戦略、エラー処理、パフォーマンスプロファイリング、メモリリーク検出、ビルドエラーのトラブルシューティング、一般的なランタイムエラー、開発環境のセットアップ、ホットリロード設定、ソースマップ、ブレークポイントデバッグ、ネットワーク検査、各種プラットフォームでの WebView デバッグ、ネイティブモジュールのデバッグ、体系的なデバッグ手法を扱う。ビルド失敗、ランタイムエラー、クラッシュ、パフォーマンス問題に直面したとき、RPC 通信のデバッグ、webview DOM の検査、CPU/メモリ使用量のプロファイリング、プラットフォーム固有の問題のトラブルシューティング、開発ワークフローの構築を行うときに使用する。トリガーには "debug"、"error"、"crash"、"troubleshoot"、"DevTools"、"inspect"、"breakpoint"、"profiling"、"performance issue"、"build error"、"not working"、"logging" が含まれる。
ユーザーが element-ai-vue コンポーネントを統合・使用して、AI チャット UI、Markdown レンダリング、コードハイライト、タイプライター効果などの AI インタラクション機能を構築できるように支援します。ユーザーが AI チャット、会話 UI、Markdown 表示、コードハイライト、思考チェーン、メッセージバブル、チャット内のファイルアップロードに言及した場合、または element-ai-vue の具体的なコンポーネント名（ElAMarkdown、ElABubble、ElASender、ElAThinking、ElATypewriter など）に言及した場合にこのスキルを起動します。ユーザーが element-ai-vue プロジェクト自体で作業し、コンポーネントを追加・変更したい場合にもこのスキルを使用します。AI 会話、チャット UI、タイプライター効果、Markdown レンダリング、思考プロセスの表示に関連するニーズが言及された場合は、必ずこのスキルを積極的に使用してください。
ElevenLabs の AI 音楽生成 — inference.sh CLI 経由でテキストプロンプトからオリジナル楽曲を作成する。機能: テキストtoミュージック、最大 10 分のカスタム長、ジャンル/ムード/楽器の制御、ロイヤリティフリーの商用利用。用途: BGM、サウンドトラック、ジングル、ポッドキャスト、映像スコア、ゲームオーディオ。トリガー: elevenlabs music、eleven labs music、ai music、generate music、music generation、compose music、ai composer、create song、soundtrack、background music、jingle、elevenlabs compose、music ai。
エージェントから呼び出せる ElevenLabs ツール——テキストからの音声生成、効果音や複数話者の対話の作成、音声の再収録とクリーンアップ、音声と動画の文字起こし、合成音声の設計、および音声・履歴・クォータの管理。ユーザーが ElevenLabs に言及したとき、または AI 音声関連の作業（音声合成、ナレーション、ボイスオーバー、文字起こし、ボイスチェンジ、サウンドデザイン）を求めたときに使用。たとえ ElevenLabs を明示しなくても、例えば「これを読み上げて」「これを MP3 にして」「この録音を文字起こしして」といった場合に使用する。
完全な自動メールシーケンスを作成し、すべてのメールを完全に下書きする：新規購読者向けのウェルカムシーケンス、継続的なナーチャリングローテーション、オファー向けのコンバージョンシーケンス、新規リリース向けのローンチシーケンス。ユーザーが 'write my welcome emails'、'set up a drip campaign'、'I'm launching X and need emails'、'nurture my list'、'write a sales email sequence' と言ったとき、または lead magnet をフォローアップに結びつけるときに使用する——どのシーケンスタイプが必要か分かっていない場合でも。シーケンスマップ（メールごとの目的と送信日）に加え、完全な下書き（件名、プレビューテキスト、本文、メールごとに 1 つの CTA）を生成する。
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。