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 100,344 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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Usare quando l'utente chiede di documentare un repository, scrivere o rifare il README o il documento di un servizio, spiegare come si avvia in locale o come va in produzione, descrivere variabili d'ambiente, deploy e troubleshooting, allineare documentazione obsoleta al codice attuale, o segnala che nessuno sa più come far partire il progetto. Non per documentazione di prodotto, API reference generabile dal codice o testi commerciali.
Elastic API ドキュメントのチェックリスト、コアガイドライン、Kibana クイックスタートに照らして、Kibana PR が OpenAPI Spec（OAS）および API ドキュメントの要件に準拠しているかを確認します。利用可能性、概要、説明、パラメーター、例、タグ、リンク、既定値、列挙型、非推奨設定、生成された YAML の正確性をチェックします。API ルートまたは OAS 出力ファイルに触れる Kibana PR のレビューや、PR の OAS、利用可能性、x-state、API ドキュメント準拠の確認依頼に使用します。
文書、資料、画像、書籍を素早く読み、分解・抽出・要約してマインドマップにするスマートツールです。ProcessOn が公式に開発しました。自然言語、Markdown、長文テキスト、PDF/Word 文書、Web コンテンツ、画像内の文字、学習資料、議事録、業務レポート、書籍や文献などの内容を、ワンクリックで構造が明確で階層がはっきりした編集可能な ProcessOn プロフェッショナルマインドマップに分解・抽出・要約できます。文書の要約、資料の整理、要点の抽出、長文の分解、マインドマップの生成、記事のマインドマップ化、PDF のマインドマップ化、議事録の要約、業務レポートの抽出、論文・文献の整理、読書ノートの作成、学習資料の整理、学習パスの生成、提案書のアウトラインの分解、プロジェクトタスクの計画などのシーンに適しています。「内容が長すぎて読み切れない、資料が散らばっていて整理しにくい、要点が不明確で抽出しにくい、構造が混乱していて再利用しにくい」という問題を主に解決します。マインドマップ、ロジック図、ツリー図、フィッシュボーン図、タイムライン、表形式図などの知識整理系の図を出力でき、生成後は ProcessOn でオンライン編集、共同修正、効率的な再利用が可能です。注意：本スキルは、フローチャート、スイムレーン図、シーケンス図、システムアーキテクチャ図、ER 図、Mermaid 図などのプロセス図や技術図の生成には使用しません。フローチャート、業務プロセス、システムアーキテクチャ、データベース関係図を自動で描画したい場合は、ProcessOn の図表生成系スキルを使用してください。
Aurora DSQL で構築する——スキーマの管理、クエリの実行、マイグレーションの処理、クエリプランの診断、クラスター性能の診断、データのロード、そしてサーバーレス分散 SQL データベースでのアプリケーション開発。IAM 認証、マルチテナントパターン、MySQL から DSQL および PostgreSQL から DSQL へのスキーマ変換、外部キー制約、OCC リトライパターン、ORM マイグレーション（Django/EF Core/Hibernate/Rails/SQLAlchemy）、DDL 操作、クエリプランの可解釈性、CloudWatch AAS によるシステム診断、SQL 互換性検証、一括データロードを扱う。DSQL の制限やエラーコードに関する質問に答える前にロードする。公式ドキュメントが省いている制限を記載している。以下のような語句でトリガーする：DSQL、Aurora DSQL、distributed SQL database、serverless PostgreSQL-compatible database、migrate to DSQL、DSQL query plan、DSQL EXPLAIN ANALYZE、DSQL ENUM、DSQL foreign key、DSQL OCC retry、DSQL multi-region、DSQL JSONB、DSQL GIN index、load into DSQL、load CSV into DSQL、bulk load DSQL、aurora-dsql-loader、DSQL slow、DSQL performance、DSQL wait events、DSQL AAS。
Entity Framework Core モデルから D2 データベース図を生成する。用途：EF Core データベース図、Entity Framework Core ERD、DbContext 図、C# エンティティ関係図、PostgreSQL スキーマの可視化、EF Core エンティティから .d2 ファイルを生成、Fluent API マッピング図、マイグレーションベースのデータベース図、テーブル関係、owned 型、多対多の結合テーブル、インデックスと制約。用途外：実行時デバッグ、データベースマイグレーションの実行、スキーマのデプロイ、SQL パフォーマンスチューニング、draw.io の図。
Effect 4.x（安定版 LTS、[email protected]）の TypeScript アプリケーションを構築、レビュー、デバッグ、計画、移行します。Effect のサービス、Schema、layers、Config、並行処理、streams、HTTP/SQL/AI/CLI 統合（effect/http、effect/http-api、effect/sql、effect/ai）、@effect/vitest、v3 から v4 への移行、v4 RC から 4.0 へのアップグレード（effect/unstable/* パスの削除）に使用します。アプリケーションロジック全体で一貫した Effect の使用を徹底し、非 Effect のフレームワークやライブラリ向けには薄いアダプターを提供します。
承認されたコンテナセキュリティ評価において、特権 Pod、ホストマウント、runC の CVE、公開された Docker ソケットを悪用してコンテナから脱出し、基盤となるホストに到達する。承認済みの脱出テストの実行、特権または hostPath ワークロードの実際の影響の実証、脱出対策が実際に有効であることの検証に使用。キーワード：コンテナ脱出、privileged、hostPath、docker.sock、runC CVE-2019-5736、CVE-2024-21626、release_agent、nsenter。これらの技術の防御的検出には使用しない —— detecting-container-escape-attempts を使用すること。
ESLint v9 flat config、Prettier フォーマット、Husky git hooks、lint-staged のプリコミットチェック、GitHub Actions CI lint ワークフローでコード品質ツールをセットアップする場合にこの skill を使用します。Next.js または React プロジェクトで linting の初期化、コードフォーマットの追加、プリコミットフックの構成、品質ゲートの設定、lint CI チェックの確立を行う場合に適用します。
コードの計画や変更に先立ち、リポジトリ、環境、ドキュメント、実行時の証拠を必要最小限だけ収集します。重要な事実が不明な場合、実行経路の追跡、未知のパッケージの調査、コードベース内の矛盾の解消に使用します。ユーザーが「fable-discover」と明示していない場合も対象です（例：「コードベースを調べて」「これはどう動くの」「どこに実装されているの」「このルートの処理箇所を探して」）。範囲が明確な編集（fable-execute を使用）、外部 API／バージョンの調査（fable-research）、既存テストスイートの実行（fable-verify）には使わないでください。
承認済みで範囲が限定された作業カードを一つ実装し、直ちにローカルで検証して、不変条件を維持し、スコープを逸脱しないようにします。計画済みの作業カードの実行、明確に定義されたコード変更の適用、独立した関数の実装、単一スコープに絞った編集に使用します。ユーザーが「fable-execute」と明示していない場合（例：「このカードを実装して」「このステップのコードを書いて」「合意した変更を適用して」「このコンポーネントを作って」）も対象です。新たなアーキテクチャ上の判断が必要な場合は使用せず（fable-plan を使用）、テストが繰り返し失敗する場合も使用しないでください（fable-recover を使用）。
調査で得た証拠を、明確な受け入れ基準とアーキテクチャ上の不変条件を備えた、範囲限定済みでテスト可能な作業カードに変換します。複数ファイルにわたる機能設計、複雑なリファクタリングの計画、アーキテクチャ移行の分解、複数ステップの実装タスクの構成に使用します。ユーザーが "fable-plan" と明示していない場合も対象です（例："plan this feature"、"design the architecture"、"break this task down"、"create an implementation plan"）。重要な事実が未確定の場合（先に fable-discover を使用）や、単一範囲の単純なバグ修正（fable-tdd または fable-execute を使用）には使わないでください。
追加のコード編集を行う前に、コマンドの繰り返し失敗、古いビルドキャッシュ、ブランチのずれ、矛盾する証拠を診断します。コマンドが繰り返し失敗する場合、修正を試してもテストが失敗し続ける場合、ビルド出力がソースコードと食い違う場合、実行経路が混乱している場合に使用します。ユーザーが "fable-recover" と明示していない場合も対象です（例："still failing"、"why did this fail again"、"stuck in a failure loop"、"diagnose this error"）。新規のTDDで起きる通常の初回テスト失敗には使わないでください（fable-tdd を使用）。
テスト、ビルド、型チェック、実行時のスモークチェックを通じてソフトウェア実装を反証し、完了前に最新の機械検証済みの受け入れ証拠を集めます。テストスイートの実行、型の正確性確認、受け入れ基準の検証、変更後のコードの整合性確認に使用します。ユーザーが "fable-verify" と明示していない場合も対象です（例："verify my changes"、"run all tests and typecheck"、"check if everything passes"、"prove this works"）。計画（fable-plan を使用）やコード差分のレビュー（fable-review を使用）には使わないでください。
Figma のajoskoja enthal ديد を 1:1 の視覚的一致性を持つ本番対応のアプリケーションコードに変換します。Figma ファイルから UI コードを実装する場合、ユーザーが "implement design"、"generate code"、"implement component" と言及した場合、Figma URL が提供された場合、または Figma の仕様に一致するコンポーネントの構築が求められた場合に使用します。`use_figma` による Figma キャンバスへの書き込みには `figma-use` を使用します。
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。