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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inference.sh CLI 経由で Google Gemini のネイティブ画像モデルによる画像生成を行う。モデル:Gemini 3 Pro Image、Gemini 2.5 Flash Image。機能:テキストからの画像生成、画像編集、複数画像の入力。トリガー:nano banana、gemini image、gemini 3 pro image、gemini 2.5 flash image、google image generation、native image generation、gemini native image
(NS) アドホックなコーディングワーカー——バグ修正、小さなリファクタリング、スクリプト、マイグレーション——完全な SDD なしで行う。エントリー優先度 5:\"just implement this\"、\"quick fix\"、または実行ハンドオフなしの具体的なコーディングに使用する(ns-code-autonomous 配下では C2 でもある)。GitLab ISSUE_URL(ns-execution-gitlab-issue)、複数日/バージョン範囲(ns-spec-driven)、診断のみ(ns-code-investigator)、または execution-handoff.md が存在する場合には使用しないこと。要件/タスク/ハンドオフを生成しないこと。
obsidian-mind の作業を適切なモードにルーティングする:vault のインストール/ブートストラップ(ShardMind か git clone か)、日次の standup/dump/wrap-up セッションループ、意思決定・インシデント・1:1・成果のキャプチャ経路、パフォーマンスグラフのレビューフロー(/om-review-brief、/om-self-review、/om-peer-scan)、vault のメンテナンスと /om-vault-upgrade マイグレーション、Claude Code・Codex CLI・Gemini CLI にまたがるマルチエージェントの配線、任意の QMD セマンティック検索。obsidian-mind は特定の既製 Obsidian vault テンプレートであり、5 つのライフサイクルフック、/om-* コマンド、サブエージェント、コンピテンシーグラフを通じて、コーディングエージェントに永続的なセッションをまたぐ記憶を提供する — 汎用的な vault 構築や wiki 作成のワークフローではない。トリガー:obsidian-mind、om-standup、om-dump、om-wrap-up、om-review-brief、om-self-review、om-peer-scan、om-vault-upgrade、brag doc、North Star.md、performance graph、competency notes、session lifecycle hooks、shardmind install obsidian-mind。
外部レッドチームおよびバグバウンティの偵察向けの実践的ツール群。具体的なワードリスト(28 の Swagger パス、13 の GraphQL パス、35 の高リスクポート、6 件のレスポンスヘッダー欠落所見、15 の常時オン HTTP チェック、5 の SAML パス、クラウドバケットの順列、JS 推測パス、Citrix/F5/Pulse/Fortinet/Cisco/PaloAlto/VMware/Exchange のベンダー製品フィンガープリント、クラウドネイティブサービスのフィンガープリント、コンテナ/K8s 露出パス、CI/CD プラットフォームパス、ドキュメント/wiki リークパス、WHOIS/RDAP、DNS レコードカタログ、Wayback CDX レシピ)、80 パターンのシークレット正規表現カタログ(現代の AI API キーを含む: Anthropic/OpenAI/HuggingFace/Cloudflare/DigitalOcean/npm/PyPI/Docker Hub/Atlassian/DataDog/Sentry/ngrok、さらにプロバイダー拡張層: Postman PMAK/GitLab/Square/Shopify/Mailchimp/PagerDuty/Asana/Databricks/Grafana/Terraform Cloud/Fastly/Algolia/Segment/Airtable/GCP+Google OAuth/Azure AD/Facebook OAuth/RubyGems/JFrog/Okta/Slack アプリレベル/Dropbox/Doppler/HashiCorp Vault/Firebase Cloud Messaging)、9 カテゴリにわたる 80+ の dork コーパス、GitHub コード検索 dork、すべてのチェック向けのコピー&ペースト可能な curl/httpie プローブ、発見後の列挙ワークフロー(AWS/GitHub/Slack/JWT/PMAK/Anthropic/OpenAI)、エンドポイント関心度スコアリング基準(0〜100)、モバイルアプリの所有権信頼度 + APK 静的解析パイプライン(取得、apktool/aapt2/jadx/androguard による逆コンパイル、マニフェストの exported-component/deep-link/設定不備の抽出、Firebase 設定、network-security-config、埋め込みシークレットスキャン)、ID 基盤エンドポイント(Entra/Okta/ADFS/Google/SAML/M365 Teams+SharePoint+OneDrive+OAuth + ユーザー列挙)、イントロスペクション無効時の GraphQL フィールド候補列挙、9 の読み取り専用シークレットバリデータ(Postman/AWS/GitHub/Slack/Anthropic/OpenAI/npm/Atlassian/DataDog)、Postman ワークスペース検索(検証済みエンドポイント)、Stack Exchange スイープ、公開 SaaS dork、メールセキュリティ分析(SPF/DMARC/DKIM/BIMI/MTA-STS/DNSSEC)、オリジン発見 / CDN バイパス技術、TLS 詳細監査(sslyze/testssl.sh/JA3/JA4)、逆引き DNS スイープ + IPv6 列挙、脆弱性優先度付けのデータソース(NVD/EPSS/CISA KEV/ExploitDB/Metasploit)、27 の攻撃パスヒントテンプレート、80+ の重大度マトリクス例、LinkedIn 従業員列挙、求人情報の技術スタック分析、Slack/Discord ワークスペース発見、パッケージレジストリのリーク探索(npm/PyPI/Docker Hub/Quay/GHCR)、物理偵察向けの衛星画像、ツールのクイックインストールワンライナー、セクター別偵察メモ(医療/金融/ICS-SCADA/IoT/政府)、実行可能な標準ライブラリのみの secret_scan.py ヘルパー、さらにユーザー名/メール/電話/人物/ソーシャル/漏洩/インフラ/暗号/メディア/地理空間/AI/アーカイブ/自動化に関する既存のツールリファレンス。認可された外部偵察案件で、具体的なプローブパス、正規表現、ペイロード、スコアリングルール、curl ワンライナー、ツール URL が必要なときに使用する。
OKX Build X AI Hackathon への参加、X Layer 上で OnchainOS や Uniswap AI Skills を使った構築、Moltbook m/buildx へのプロジェクト提出、ハッカソン作品への投票を行うときに使用します。登録、ウォレット設定、プロジェクト提出、投票、採点、賞品を扱います。2026 年 4 月 1 日〜15 日。トリガー:hackathon、Build X、X Layer Arena、Skill Arena、OnchainOS hackathon、Uniswap AI Skills、m/buildx、ProjectSubmission。
OpenAI Agents SDK で AI アプリケーションを構築する — テキストエージェント、音声エージェント(リアルタイム)、ハンドオフを伴うマルチエージェントワークフロー、Zod スキーマを使ったツール、入力/出力ガードレール、構造化出力、ストリーミング。Cloudflare Workers、Next.js、React に human-in-the-loop パターンでデプロイできる。用途:ツールと Zod スキーマを使ったテキストベースのエージェントの構築、WebRTC/WebSocket を使ったリアルタイム音声エージェントの作成、専門エージェント間のハンドオフを伴うマルチエージェントワークフローの実装、安全性のための入力/出力ガードレールの設定、重要な操作に対する人手による承認、エージェント応答のストリーミング、Cloudflare Workers や Next.js へのエージェントのデプロイ、あるいは Zod スキーマの型エラー、MCP トレースの失敗、無限ループ(MaxTurnsExceededError)、ツール呼び出しの失敗、スキーマの不一致、音声エージェントのハンドオフ制約のトラブルシューティング。
生物データアクセスと計算生物学ツールのための OpenBio API。使用場面:(1) 生物学的データベース(PDB、UniProt、ChEMBL など)のクエリ、(2) 科学文献(PubMed、bioRxiv、arXiv)の検索、(3) 構造予測(Boltz、Chai、ProteinMPNN)の実行、(4) パスウェイ/エンリッチメント解析の実施、(5) 分子生物学実験(プライマー、クローニング)の設計、(6) バリアントと臨床データの解析、(7) プラスミドファイル(GenBank、SnapGene)の解析と編集。
マルチチェーンのオンチェーントークンデータ + 同一チェーン送金 + Solana 同一チェーンスワップ(Jupiter)。読み取り側(Uniblock ベース、100+ チェーン)——トークンメタデータ、ウォレットポートフォリオ、残高、USD 価格、名前/シンボル/アドレスによるトークン検索(Codex ベース、200+ チェーン、marketCap / liquidity / volume24 / change24 / priceUSD を返す)。書き込み側——任意のトークン(ネイティブ、ERC-20、SOL、SPL)を任意のアドレスへ同一チェーン送金。Jupiter v2 による Solana 同一チェーンスワップ(quote + sign + execute)。トリガー——データ——"what is token 0x…"、"wallet portfolio"、"USDC balance on {chain}"、"price of {token}"、"find PEPE"、"search for SHIB"、"is wrapped BTC at the right price"。送金——"send X to Y on {chain}"、"transfer USDC to wallet 0x…"、"send SOL to friend's address"、"pay 50 USDC"。Solana スワップ——"buy PEPE on Solana"、"swap SOL for BONK"、"sell my BONK"、"buy $50 of WIF"。ルーティング規則——同一チェーン送金(トークン変更なし)→ POST /agent/onchain/send;Solana 同一チェーンスワップ(SPL/wSOL ↔ SPL/wSOL)→ onchain_jupiter_order + onchain_jupiter_execute;トークン変更を伴う EVM 同一チェーンスワップ、または任意のクロスチェーン → openfin-relay。非 Solana に Jupiter を使わないこと、Solana 同一チェーンに Relay を使わないこと(価格が不利)。GET /agent/onchain/token/{metadata,portfolio,balances,price,search}、POST /agent/onchain/send、GET /agent/onchain/jupiter/order、POST /agent/onchain/jupiter/execute をカバー。各呼び出しには `x-api-key` open_… が必要。前提条件——openfin-setup。
アニメーション処理、メモリリークのリスク、長時間セッションでの速度低下、CSS アニメーション、canvas/WebGL の requestAnimationFrame ループ、マーキー、スケルトン、GSAP/Three/Matter のエフェクト、タイマー、リスナー、オブザーバーを重点に、フロントエンドページのパフォーマンスを計測、監査、最適化します。アニメーションのパフォーマンス向上、画面外のアニメーションの一時停止、メモリリークの調査、時間の経過とともにコンピューターを遅くするページの計測、スクロールのカクつきの修正、CPU/GPU 使用量の削減、または Codex Browser を使って React/Vite/Next/フロントエンドページで「表示中のみ再生」最適化を繰り返すよう求められた場合に使用します。
`orca` CLI を通じて、Orca 管理の worktree、フォルダーコンテキスト、ターミナル、リポジトリ、自動化、成果物、スキル共有、worktree コメント、Orca 内蔵ブラウザーを操作します。ユーザーが「$orca-cli」「Orca worktree」「child worktree」「spawn codex/claude in a worktree」「read/wait/send Orca terminal」「handoff」/「handover」/「give this to another agent」「Orca browser」「orca artifacts」「share skills」と言った場合に使用します。Orca の状態が関係する場合は、通常の git worktree、臨時の PTY、Computer Use より優先します。CLI、ファイルシステム、API では操作できない可視ウィンドウの GUI 操作が必要な場合に限り、Computer Use を使用します。
公開されている `orca` CLI を使って、Orca が管理するワークツリー、フォルダコンテキスト、ターミナル、リポジトリ、オートメーション、成果物、スキル共有、ワークツリーのコメント、Orca アプリに組み込まれたブラウザを操作します。ユーザーが "$orca-cli"、"use orca cli"、"Orca worktree"、"child worktree"、"cardStatus"、"spawn codex/claude in a worktree"、"read/wait/send Orca terminal"、"terminal send"、"full handoff"、"handover"、"give this to another agent"、"another worktree"、"Orca browser"、"orca artifacts"、"share HTML/Markdown"、"public artifact link"、"share skills"、"control the browser inside Orca" と言った場合に使用します。タスクが Orca 管理の状態に触れる場合は、生の `git worktree`、アドホックな PTY、Playwright、Computer Use よりもこれを優先してください。外部ブラウザウィンドウ、webview、デスクトップ UI に Computer Use を使うのは、フォーカス、メニュー、ダイアログ、座標、スクリーンショットなど OS/ウィンドウレベルの制御が必要な場合だけにしてください。Orca の組み込みページには `orca-cli` を、外部ページには Playwright や CDP などのページ自動化ツールを使用してください。
人物、企業、ドメイン、B2B アカウントに関するオープンソースインテリジェンス。ユーザーが対象を調査、審査、研究、または人物情報をまとめたいときに使用する——"OSINT"、"due diligence"、"background check"、"research this person"、"look into [company/domain]"、"vet this prospect/vendor"、"what does X do"、"is this account worth pursuing"、"find me a contact at"、"who's the buyer for" といったフレーズ、またはあらゆるオープンソース調査タスク。報告前に身元の曖昧さを解消し、すべての主張を独立した情報源の数で格付けする。
ユーザーがあらゆるマーケティングページ(ホームページ、ランディングページ、料金ページ、機能ページ、ブログ記事など)のコンバージョンを最適化・改善・向上させたいときに使用します。ユーザーが「CRO」「コンバージョン率の最適化」「このページはコンバージョンしていない」「コンバージョンを改善して」「なぜこのページが機能しないのか」と言及した場合にも使用します。サインアップ/登録フローについては signup-flow-cro を、サインアップ後のアクティベーションについては onboarding-cro を、登録以外のフォームについては form-cro を、ポップアップ/モーダルについては popup-cro を参照してください。
コードで紙の切り絵/ストップモーション風アニメーション動画(MP4)を制作します。手作りの色紙、厚紙、クラフト紙、フェルト、薄葉紙を使い、ハサミで切るか破った縁と柔らかな落ち影を表現。温かみのあるランプの下、テーブル上で撮影したように描きます。真鍮の割りピンで関節をつないだ紙人形が12 fpsのコマ送りで動きます。Canvas 2Dでフレームごとにレンダリングし、ヘッドレスChrome上でffmpegを使ってエンコードします。参考動画や brief がペーパークラフト、切り絵、紙工作、紙のストップモーション、子ども向け絵本のコラージュ、剪紙/紙片/紙偶/定格動畫風の表現を求める場合、または動画クローンルーターが紙の切り絵スタイルを選んだ場合に使用します
git worktree を使って複数の AI コーディングエージェントセッションを並行実行する——各エージェントは自身の worktree に隔離され、別々のブランチで作業する。ユーザーが次のことを望む場合は常にこの skill を使用:2 つ以上の AI エージェントを異なる機能やバグに対して同時に実行する、同じリポジトリ内に隔離されたエージェントワークスペースを設ける、並行ブランチを GitHub にプッシュして PR を作成/更新する、同時実行中のエージェントセッション間で調整する、マージ後にクリーンアップする。トリガー:"parallel agents"、"multiple agent sessions"、"git worktree"、"run agents in parallel"、"work on two things at once"、"isolated agent workspace"、"spin up another agent"、または同時進行の AI 支援開発ストリームを含むあらゆるリクエスト。
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。
