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 97,725 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
すべて
プロジェクトのステータス Artifact を生成して公開します。1 回の更新では収まらないプロジェクト向けに、概要と成功基準、ワークストリームの順序、次のステップに加え、タブに値する場合は背景、計画、リスクと未解決の質問、決定事項/FAQ をまとめた、独自の見解を含むタブ形式のステータスページです。組み込み Artifact ツールを使って、ユーザーがチームメイトと共有できるデフォルトで非公開の claude.ai ページに公開します。複数のワークストリームにまたがる作業の概要を共有し、最新の状態に保ちたい場合に使用します。各 Artifact はプラグインデータディレクトリ内のプロジェクトごとの小さな設定ファイルに基づき、更新すると最新の状態を再収集し、同じ URL に再デプロイして、差分のみを報告します。ワークストリームが PR で構成されるソフトウェアプロジェクトでは、swe.md（X.Y PR 番号規則、gh/git による PR 状態の取得、PR ごとの詳細ブロック）も読んでください。組み込み Artifact ツール（claude.ai ログイン）が必要です。単一 PR の変更や公開ドキュメントには使用しないでください。
@theme inline パターンと CSS 変数アーキテクチャを用いて Tailwind v4 と shadcn/ui をセットアップします。4 ステップのパターン：CSS 変数、Tailwind マッピング、ベーススタイル、動画のダークモード。文書化されている 8 種類のエラーを防ぎます。Tailwind v4 を使う React プロジェクトの初期化や、色が反映されない、tw-animate-css のエラー、@theme inline のダークモードの競合、@apply の失敗、v3 からの移行問題mz の修正に有効です。
ブログ記事ファイル1本を対象に、AI引用への対応状況（内容の自己完結性、出典付きの記述、エンティティの明確さ、構成、クローラーのアクセス）を監査し、内部基準で0～100点のスコアを付けます。さらに、AI Overviews、AI Mode、ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini、Copilotそれぞれについて所見を示します。ユーザーが「geo」「aeo」「ai citation」「citation audit」「chatgpt citation」と言った場合に使用します。サイト全体の監査、リアルタイムのAI可視性トラッキング、スキーマ生成（それぞれ claude-seo seo-geo、blog-audit、blog-schema を使用）には使いません。また、引用を保証するものではありません。
AI エージェント向けの React DevTools コマンドラインツールです。ユーザーが React または React Native アプリの実行時デバッグ、コンポーネントの props／state／hooks の確認、レンダリング性能の診断、再レンダリングのプロファイリング、遅いコンポーネントの特定、再レンダリングの理由の調査を求めた場合に使用します。「なぜ再レンダリングするのか」「コンポーネントを調べて」「X の props は何か」「アプリをプロファイルして」「遅いコンポーネントを見つけて」「UI をデバッグして」「コンポーネントの状態を確認して」「アプリが遅く感じる」などの依頼や、React の実行時デバッグ全般で起動します。
シニアReactエンジニアとしてReact Doctorのスキャン結果を根拠にReactコードベース全体を調査し、優先順位付きの監査と、他のエージェント（または低コストのモデル）が実行できる独立した実装計画を作成します。ソースコードは読み取り専用で、改善を計画しますが適用はしません。ユーザーが「Reactコードを改善」「コードベースを監査」「アプリを高速化／堅牢化」したい場合や、単一の差分レビューではなく修正ロードマップを求める場合に使用します。回帰チェックや即時修正には、代わりに `react-doctor` スキルを使用します。
ユーザーがアプリのオンボーディング体験を改善したい、活性化率を上げたい、Day 1 の離脱を減らしたい、初回実行フローを最適化したい的时候に使う。ユーザーが "onboarding"、"first-run"、"activation"、"tutorial"、"day 1 retention"、"new user flow"、"permission prompts"、"sign-up conversion"、"onboarding funnel"、"users dropping off early" などに言及したときに使う。全体の継続戦略については retention-optimization を、ペイウォールの配置については monetization-strategy を参照。
方向、エントリー、ストップロスから、銘柄ごとに検証済みの取引仕様（乗数、ティックサイズ、ティック価値）を使って契約ベースの的商品WKMT#endif衍生-TO_20250625_I’ve-got-a-partial-plan. 「能不具要売買する先物取引の契約数をTradingSecurities-PerfCalcTrade て拥有的搁浅后续怎么做%～CouplementTime=...\">。 ES、NQ、ZB、GC、CL、6E/E6、VX、BT などの先物ポジションの大きさを決めたいとき、あるいは contrarian-setup-gate の READY_FOR_PLAN の方向 / invalidation_level を sizing に引き継ぐときに使う。純粋なオフライン計算——API キー不要、ネットワーク不要。
Lightning Web Component のデータニーズが曖昧な自然言語で記述されている場合に使用します。「連絡先情報を取得する」や「アカウントデータを表示する」といった表現を、PRD にそのまま使える明確なデータ要件仕様に変換します。ユーザーが「define data requirements for this LWC」「turn this PRD data section into validated object/field names」「recommend GraphQL vs UIAPI for this data need」「validate these Salesforce API names」「spec out the LDS adapter for this componentGraphics配置）等と述べる場合、またはデータ層がまだ未指定の LWC バンドルファイル（`.js`、`.js-meta.xml`）を参照する場合にトリガーします。データ層がすでに完全に指定されている場合、既知の仕様から実際のクエリやアダプターコードを記述する場合、LWC をエンドツーエンドで実装する場合（experience-lwc-generate を使用）にはトリガーしないでください。
Snowflake dbt SQL モデルを標準化された BigQuery SQL に変換します。SQL コンパイル、Jinja マクロのプレースホルダーのマスキング、BigQuery Translation Service の移行ワークフロー、AST ベースの設定変換、明示的な型変換、JSON 抽出の標準化、重複排除に対応します。Snowflake dbt パイプラインまたはモデルを Google Cloud 上の BigQuery に移行する際に使用します。一般的な BigQuery クエリや Snowflake 以外の SQL 移行には使用しないでください。
ユーザーが CopilotKit エージェントのスキル（このエージェントに CopilotKit を教える SKILL.md ファイル）を更新、リフレッシュ、再インストールしたい場合に使用します。CopilotKit のコードベースやプロジェクト自体の更新用ではありません — 対象はこのエージェントが読み込んでいるスキル/ナレッジのリフレッシュです。トリガー: "update copilotkit skills"、"update skills"、"refresh skills"、"skills are stale"、"skills are outdated"、"get latest skills"、"my copilotkit knowledge is wrong"、"copilotkit APIs changed"、"skills seem old"、"wrong API names"、"reinstall skills"、"skills not working right"、"update your copilotkit knowledge"。
Jason Shapiro の手法を用いて、CFTC 期货市場で混雑した投機的ポジション（COT レポート分析）を検出し、逆張り setups を探索します。FMP Commitment of Owners API を通じて 65 の期货市場（指数、金利、FX、金属、エネルギー、暗号資産）の大口投機者（「非商業」）の純ポジションを精査し、市場ごとに 3 年間および 26 週間の COT 指数を算出し、極端値を CROWDED_LONG / CROWDED_SHORT に分類します。COT レポート分析、混雑したポジション、「誰が Peripheral にはまっているか」、投機的ポジションの極端状態、逆張り期货 setups、Jason Shapiro 風の分析を実行したいときに使用してください。このスキルが自動化する 것은混雑度の DETECTION のみで（5 ステップの 1 つ目）、単独で売買シグナルを生成することはありません。
日付入りの月次または四半期編集カレンダーを作成します。記事の公開・見直し時期、コンテンツ構成、テンプレート、配信時期、重要な変更の確認キューを含みます。ユーザーが「editorial calendar」「content calendar」「publishing schedule」「what should I write this month」と言った場合に使用します。ポジショニングやコンテンツの柱（blog-strategy）、SERPで検証したクラスター図（blog-cluster）、Search Consoleのエクスポートから順位低下ページを検出する用途（blog-decay）には使いません。公開頻度はランキング要因ではありません。
Blender で 3D メッシュを作成・編集します。プリミティブ、ハードサーフェスモデリング、メッシュオペレーター、モディファイアースタック（Bevel、Subdivision、Boolean、Mirror、Array、Solidify）、bmesh レベルの編集、リトポロジーの基礎を扱います。ユーザーが「3D オブジェクトを作る／モデリングする／作成する／構築する」「形を整える／彫刻する」「立方体／球体／円柱などを追加する」「この面を押し出す／インセットする／ベベルする」「モディファイアーを追加する」と依頼した場合や、ワイヤーフレースのトレース以外のジオメトリ作成依頼で使用します。「モデリング」と言っていなくても必ず使用してください。「剣を作る」「椅子を作る」「ドアを追加する」「穴を掘る」なども対象です。ルック開発には blender-materials、全体的なパイプラインには blender-pro-workflow と組み合わせます。
**必須の前提条件** — `get_design_context` Figma MCPツールを呼び出す前に、必ずこのスキルを呼び出してください。ユーザーがFigmaデザインの実装、構築、移植、コード化を希望する場合は、必ずこのスキルを起動してください。プロンプト例（これらに限りません）：「implement this Figma design」「build this screen from Figma」「turn this Figma into code」「design to code」。このスキルは、Figmaデザインをコードとして正しく実装するための重要な手順をエージェントに提供するため、省略してはいけません。
1 回の管理 API 呼び出しで、長尺動画を N 本のバイラル向けショートクリップに変換します。muapi.ai の `/ai-clipping` エンドポイントをラップしており、書き起こし、バイラル性フレームワークによるハイライト順位付け（フック／感情のピーク／オピニオン爆弾／啓示／コンフリクト／引用可能／ストーリーのピーク／実用価値）、重複の除去、縦持ち顔追跡の自動クロップをサーバー側で行います。ローカル Whisper 不要、ローカル LLM 不要、GPU 不要。
Locomotive Scroll のスムーズスクロールライブラリに関する総合スキル。パララックス効果、ビューポート検出、スクロール駆動アニメーションを扱う。スムーズスクロール体験の実装、パララックス効果の作成、スクロール発火アニメーションの構築、没入感のあるスクロールサイトの開発時に使う。Locomotive Scroll、スムーズスクロール、パララックス、スクロール検出、スクロールイベント、スティッキー要素、横スクロール、GSAP ScrollTrigger の統合などに関するタスクで発動する。先進的なスクロール駆動アニメーションのために GSAP と統合できる。
Flags SDK（`flags` npm package）を使って、Next.js または SvelteKit のコードにフィーチャーフラグを実装します。SDK のインストールや設定、`flag()` によるフラグ宣言、プロバイダーアダプター（`@flags-sdk/vercel`、Statsig、LaunchDarkly、PostHog、GrowthBook、Global Config、OpenFeature、Split、Flagsmith、Reflag、Optimizely、またはカスタム）の接続、`identify`、`dedupe`、`evaluate` の使用、precompute によるページの静的維持、Flags Explorer と Vercel Toolbar のセットアップ、フラグ値の暗号化に使用します。トリガー：`flags/next`、`flags/sveltekit`、`flags/react`、`@flags-sdk/*`、`vercelAdapter`、precompute。フラグの計画、Vercel Flags のロールアウトや実験、`vercel flags` CLI、または他のフレームワークには `vercel-flags` スキルを使用してください。
ADK エージェントをデプロイする前に必ず読むこと。ADK デプロイガイド — Agent Engine、Cloud Run、GKE、CI/CD パイプライン、シークレット、オブザーバビリティ、本番ワークフローを扱います。Google Cloud へのエージェントのデプロイやデプロイのトラブルシューティングに使用します。API コードパターン（adk-cheatsheet を使用）、評価（adk-eval-guide を使用）、プロジェクトのスキャフォールディング（adk-scaffold を使用）には使用しないでください。
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。