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。
すべて
曖昧な GIS 業務や複数段階にわたる GIS 業務を計画・実行し、規模やチームに応じて信頼できるデータソース、計算、ストレージ、成果物の提供方法を共同で選定します。ベクター／ラスター／点群解析、ルーティング、QGIS、タイル、ウェブマップを扱います。未解決の地理空間アーキテクチャやエンドツーエンドの分析に使用します。範囲が限定されたタスクには、インストール済みの geospatial-data-discovery、spatial-sql、reproducible-gis-project を優先してください。専門ツールがない場合は、単独での GIS サポートにも対応します。気軽な場所検索、通常の道案内、空間情報を扱わないコーディングには使用しないでください
Polygon の Open Money Stack（OMS）API 上で資金移動と fintech プロダクトを構築する：ネオバンク、カストディアルウォレット、送金、オンボーディング/オフランプ、ステーブルコイン決済、現金の入出金。開発者が Polygon 上で金融プロダクトを構築、設計、スコープ定義、計画したいとき、OMS API に言及したとき、Polygon payments の認証やオンボーディング方法を尋ねたとき、"build me a neobank"（または送金アプリ、決済アプリ、ウォレット、オンランプ、オフランプ）と言ったとき、あるいはユースケースを実際の Polygon エンドポイントに対応させる実装計画を必要とするときに使用する。この skill は開発者を認証へと導き、いくつかのディスカバリー質問を行い、今日呼び出せるものとアーリーアクセスのものを明確に分けた、エンドポイントに基づく実装計画を生成する。
ホストマシン（ローカルまたは SSH 経由）から OpenClaw エージェントを作成、設定、編集する。ユーザーが新しい OpenClaw エージェントを追加したい、業務や組織向けのエージェント（カスタマーサービス、社内ヘルプデスク、予約ボットなど）を構築したい、エージェントのワークスペースファイル（SOUL.md / AGENTS.md / IDENTITY.md / USER.md）をひな形として用意したい、チャネル（LINE / WhatsApp / Discord / Telegram / Slack など）とバインディングを接続したい、エージェントのナレッジベース（RAG）を設定したい、プロンプトインジェクションや identity confusion からエージェントを強化したい、既存の OpenClaw エージェントを編集 / 再設定 / 再調整したいときは必ずこのスキルを使用すること。OpenClaw エージェント、openclaw.json、エージェントバインディング、エージェントワークスペース、「add an agent」、「build a bot」、「編一個 agent」、「做一個客服 bot」に言及があれば必ず発火し、OpenClaw の名前がなくても作業ホストに ~/.openclaw または openclaw.json ファイルが存在する場合にも発火すること。
ユーザーが組み込みウォレット、クライアントサイドウォレット、ユーザー向けウォレット、React/React Native/Swift/Unity/JS アプリでのウォレット統合、または Openfort によるノンカストディアルウォレットについて尋ねた場合は常にこのスキルを使用する。すべてのクライアント SDK をカバー。トリガー：「embedded wallet」「client wallet」「user wallet」「@openfort/react」「@openfort/react-native」「OpenfortSwift」「openfort-csharp-unity」「@openfort/openfort-js」「OpenfortProvider」「OpenfortButton」「wallet setup」「wallet integration」「passkey recovery」「gasless transaction client」「auth modal」、または Openfort によるあらゆるクライアントサイドウォレット操作。
無料で安心して使える画像を検索して見つけます——ウェブサイト、ドキュメント、プレゼンテーション、UI、ブログ記事、マーケティング素材など、あらゆる用途に——ライセンスを気にすることなく。このスキルは厳選された事前審査済み画像のリポジトリから取得し、受け渡す前に各画像のライセンスを検証するため、URL を手に入れた時点でライセンスの疑問は解決しています。画像、写真、イラスト、バナー、ヒーロー、ビジュアル素材を含むあらゆるリクエストでトリガーされ、'find me an image of...'、'I need a photo of...'、'get a picture for...' などの表現を含みます。ストレスのない自由ライセンスの画像が必要な UI、記事、コンテンツを構築するときにも使用します。
`orca` CLI を通じて、Orca が管理する worktree、フォルダコンテキスト、ターミナル、リポジトリ、自動化、artifact、スキル共有、worktree コメント、ゴール/サブタスク、Orca 内蔵ブラウザを操作します。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」「orca goal」「share skills」と言ったときに使用します。Orca の状態が関与する場合は、生の git worktree、アドホックな PTY、Computer Use より優先します。CLI、ファイルシステム、API では実行できない GUI 操作が可視ウィンドウに必要な場合にのみ Computer Use を使用します。
初回の取得からタスクごとの実装まで、エンドツーエンドの Jira または GitHub の作業項目ワークフローを調整する。ユーザーが Jira チケット URL、GitHub issue URL、owner/repo/issue の座標を提供したとき、「work on ticket PROJECT-123」「work on issue owner/repo#42」「resume <work-item-key>」「continue this workflow」と言ったとき、または特定のフェーズを挙げずにステータスを尋ねたときにこのスキルを使用する。この最上位のコーディネーターは入力からプラットフォームを検出し、一致する playbook をジャストインタイムで読み込み、SKILL.md をルーティング層として保ち、実行負荷の高い作業を下流のスキルや同じ場所にあるユーティリティサブエージェントにディスパッチする。
inference.sh CLI で Pruna P-Video および WAN モデルを使って動画を生成します。モデル：P-Video、WAN-T2V、WAN-I2V。機能：テキストからの動画生成、画像からの動画生成、音声対応、720p/1080p、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 video、p-video、pruna ai video、fast video generation、optimized video、wan t2v、wan i2v、economic video generation、cheap video generation、pruna text to video、pruna image to video
ユーザーが集配問題（PDP）、集配付き車両ルーティング問題（VRPPD）を解決したい、またはペアになった集配リクエストを扱いたいときに使用する。「PDP」「VRPPD」「pickup and delivery routing」「paired requests」「dial-a-ride」「courier routing」「moving services」「taxi/rideshare routing」といった用語に言及した場合にも使用する。一般的な VRP については vehicle-routing-problem を参照。
Postiz は、ソーシャルメディアやチャットへの投稿を 28 以上のチャネルに予約投稿できるツールです。対応チャネル：X、LinkedIn、LinkedIn Page、Reddit、Instagram、Facebook Page、Threads、YouTube、Google My Business、TikTok、Pinterest、Dribbble、Discord、Slack、Kick、Twitch、Mastodon、Bluesky、Lemmy、Farcaster、Telegram、Nostr、VK、Medium、Dev.to、Hashnode、WordPress、ListMonk
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。