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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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包括的な Obsidian 保管庫管理。obsidian、vault、note、daily note、PARA、inbox、knowledge capture、dataview、DQL、search vault、.base、bases、wikilink、frontmatter、second brain、markdown syntax、obsidian.nvim、または obsidian API のときに使用。検索、作成、保管庫のヘルスチェックを行う Python 製ツール。
OCaml コードや dune プロジェクトの作成、レビュー、デバッグ、解説に使用します。ユーザーが OCaml、.ml/.mli ファイル、dune、dune-project、opam、Alcotest、qcheck、shrinking、counterexamples、プロパティベーステスト、ミューテーションテスト、OCaml で書かれた kata や演習に言及した場合、または JS/TS/PHP のロジックを OCaml に変換するよう求めた場合に使用します。コンパイラーエラーのある OCaml コードを貼り付けて「ここは何がおかしい？」と尋ねたり、新しい dune プロジェクトのセットアップや、JS/TS で既に知っている処理の OCaml での慣用的な書き方を尋ねたりした場合も対象です。ユーザーは JS/TS/PHP の経験豊富な開発者ですが、OCaml は初心者です。一般的なプログラミング能力は高く、OCaml 固有の知識はないものとして説明してください。逆にしてはいけません。F#、ReasonML/ReScript、Standard ML、その他の ML 系言語には、ユーザーが OCaml と明示的に比較している場合を除き、使用しないでください。
Oxc コンパイラースタック上に構築された高性能 JavaScript/TypeScript リンター、oxlint を実行・設定します。oxlint がインストールされたプロジェクトで作業する際に使用します（package.json の devDependencies にある `oxlint`、または `.oxlintrc.json` / `oxlint.config.ts` 設定ファイルを確認）。変更後のコード検査、Lint エラーの修正、oxlint のルールやプラグインの設定、`.oxlintrc.json` の作成・変更、ESLint からの移行が対象です。
inference.sh CLI で Pruna P-Image モデルを使って画像を生成します。モデル：P-Image、P-Image-LoRA、P-Image-Edit、P-Image-Edit-LoRA。機能：テキストからの画像生成、画像編集、LoRA スタイル、複数画像の合成、高速推論。Pruna は品質を損なわずにモデルを高速化します。トリガー：pruna、p-image、pruna image、fast image generation、optimized flux、pruna ai、p image、fast ai image、economic image generation、cheap image generation
論文の Figure の意味を解釈し、「人間に図の読み方を教える」高可読性の Markdown レポートを出力します。1 つまたは複数の figure ファイルの絶対パスと人手による解釈の入力に対応し、図の近くからその図を生成したソースコードを自動的に取得しようと試み、parallel-vibe に似た方法で `codex exec`/`claude -p` を通じてプロセスレベルの分離のもとで各図を解釈します（同時実行の上限は既定で 3、config.yaml で調整可能）。適用外：ユーザーが単に図のサイズ変更/トリミング/形式変換を望んでいる場合、または画像やソースコードの直接変更を求める場合（本 skill は画像とソースコードを終始読み取り専用とし、変更は厳禁です）。
業界の R&D、AI、ML、アナリティクス、LLM、銀行、フィンテック、エンタープライズ向けソリューションのための実用的なパイロットと評価プロトコルを設計する。ユーザーに提案手法やソリューションの方向性があり、オフラインテスト、バックテスト、人手評価、A/B テスト、ベースライン、メトリクス、アブレーション、ガードレール、go/no-go 判断でそれを検証する必要があるときに使用する。特に publication-grounded-solution-design や industry-problem-framing の後に使用する。
現在の計画を高 DPI の PNG 依存関係 DAG として描画する。ノードは issue / サブ issue / PR、エッジはサブ issue のリンクと依存関係を示す文言（"Depends on"、"Part of"、"Blocks"、"Closes"）、および PR / commit の相互参照から成り、各ノードは完了 / 進行中 / 次に着手可能 / ブロック中で色分けされ、順序とクリティカルパスが一目で分かる。"plan as dag"、"draw a dag"、"dag diagram"、"show the dependency graph"、"what's blocking what"、"what's the critical path"、"what can be parallelized"、"what's left for #N" と求められたとき、または `what's next` の調査直後に次の一手の順序付けが本当の問いであるときに使用する。
ユーザーが Portaly のデジタル商品チェックアウトを統合できるよう支援します —— クリエイターのデジタル商品を一覧表示し、購入者が Portaly のホスト型チェックアウトで単一商品またはカスタムバンドルを購入できるようにし、署名付き webhook コールバックに対応します。テストモードも扱います —— どのテストカードを使うか、またテスト購入でメールが送信されず、どの売上数値にも表示されない理由。ユーザーが Portaly のデジタル商品、Portaly を基盤に自サイトでコース/ダウンロード/テンプレートを販売すること、"powered by Portaly" ストアフロントの構築、Portaly 商品のバンドル価格設定、Portaly 商品の公開または非公開（自サイトからの販売停止）、あるいは Portaly のテスト決済、テストカード、サンドボックス注文、届かない注文確認メールのトラブルシューティングについて言及した場合にトリガーされます。
Microsoft Fabric Power BI セマンティックモデル（旧「Power BI データセット」）の読み取り専用クエリ操作において唯一サポートされる経路です。MCP サーバーの ExecuteQuery ツールで DAX クエリを実行して：(1) セマンティックモデルのメタデータ（テーブル、列、メジャー、リレーションシップ、階層など）とそのプロパティを検出し、(2) セマンティックモデルからデータを取得します。トリガー：「DAX query」「semantic model metadata」「list semantic model tables」「run EVALUATE」「get measure expression」。
インストール中のエージェントを、実装上の選択を制約することなく段階的な PPT またはスライドのワークフローへ導く。ユーザーがトピック、記事、レポート、ブリーフからプレゼンテーション、デッキ、ストーリーボード、スライド化できる構成を求め、成功が次の組み合わせに依存する場合に使用する：ブリーフの明確化、必要時の事実収集、アウトラインの構築、ページ単位の計画作成、レビュー可能な中間成果物の生成、そして環境に調査・レンダリング・配信の能力がない場合の graceful degradation。
1600x900 の HTML スライドとしてプレゼンスライド、インフォグラフィックページ、PPT 風のビジュアルを設計し、オプションで PPT 書き出しに対応。エージェントがスライドスタイルを選定・説明する場合、内容に基づいてスタイルを提案する場合、静的 HTML スライドを 1 枚以上生成する場合、対応するライト系スタイルで `background_mode` の paper または white をサポートする場合、完成したスライドを高忠実度の画像ベース PPTX にレンダリングする場合に使用します。
テキスト抽出、OOXML 検査、スライドレンダリング、OCR、ビジュアル目録、視覚対応のスクリーンショットレビューを用いて実際の .pptx を読み取り、表示されているすべてのスライド要素に基づいた学術的な発表者ノートを作成し、完全な表示版ドキュメントを生成し、整形されたノートを PowerPoint のノートペインに挿入する。既存の PowerPoint デッキ向けに発表者ノート、プレゼンターノート、スピーチ原稿、ナレーション、注釈付きノートを求める場合に使用。特にスライドに画像、グラフ、表、SmartArt、軸、凡例、スクリーンショットのテキストが含まれる場合に適する。
このリポジトリ向けのセキュリティ優先の PR レビューチェックリスト。diff/PR をレビューする際、特に auth、ネットワーク、機密データ、依存関係/lockfile の更新を含む変更で使用します。シークレット/PII の漏洩リスク、サプライチェーンリスク（npm + node_modules の検査）、クロスプラットフォームアーキテクチャ（拡張機能/モバイル/デスクトップ/Web）、React のパフォーマンス（hooks + 再レンダリングのホットスポット）に注目します。UI のスタイルの些末な指摘は避けてください。PR Review。
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。