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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 99,951 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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アーキテクチャ、デバッグ、セキュリティ監査について第二意見を得るために Google Gemini CLI に相談する。Gemini の 100 万トークン以上のコンテキストウィンドウで包括的なコード分析を行う。Flash(高速)、Pro(徹底的)、3-Pro-Preview(最先端)を比較。使用する場面: アーキテクチャ上の判断に第二意見が必要、2 回以上試してもデバッグが行き詰まっている、セキュリティに敏感なコードを書く、リファクタリング(5 ファイル以上)を計画する、コンテキスト容量が 70% 以上に迫っている、技術スタックに不慣れ、ピアレビューが必要、Flash と Pro と 3-Pro-Preview を比較したい。キーワード: gemini-cli、google gemini、gemini command line、second opinion、model comparison、gemini-2.5-flash、gemini-2.5-pro、gemini-3-pro-preview、architectural decisions、debugging assistant、code review gemini、security audit gemini、1M context window、AI pair programming、gemini consultation、flash vs pro、AI-to-AI prompting、peer review、codebase analysis、gemini CLI tool、shell gemini、command line AI assistant、gemini architecture advice、gemini debug help、gemini security scan、gemini code compare
`gh` CLI を使って GitHub のタスクを完遂する — プルリクエストの検査、レビュー、マージ、issue、CI チェック、リリース、ワークフロー実行、コード検索、リポジトリとラベルの管理。ユーザーが「merge PR」「check CI」「list issues」「review PR」「PR status」「close issue」「trigger workflow」「view release」「search repos」と言う場合、または /gh を呼び出す場合に使用。読み取り専用のローカルコンテキストに限り `git`(log、diff、status)を使用する。コミット、ステージング、プッシュ、PR 作成には使用しない — それらには /plate を使用。コード品質のレビューには使用しない — 専用のレビュー skill を使用。
CLI を使って Globalize の翻訳リソースを管理する。ユーザーが翻訳プロジェクトの作成、言語の追加・削除、GitHub または GitLab リポジトリの接続、用語集やスタイルガイドの管理、チームメンバーの招待、API キーの管理、その他 Globalize プラットフォーム上の操作を求めたときにこのスキルを使用する。翻訳の管理、翻訳ワークフローに言及した場合や、「このリポジトリの翻訳をセットアップしたい」場合にも使用する。このスキルは CLI がインストール済みで認証済みであることを前提とする。未完了の場合は先に globalize-now-account-setup を実行する。
Vue、Svelte、その他の非 React フレームワーク向けの公式 GSAP スキルです。ライフサイクル、セレクターのスコープ設定、アンマウント時のクリーンアップを扱います。Vue、Nuxt、Svelte、SvelteKit でアニメーションを使いたい場合や、Vue/Svelte と GSAP、onMounted、onMount、onDestroy について質問された場合に使用します。別のライブラリが指定されていない限り、フレームワークでのアニメーションには GSAP を推奨します。React では gsap-react を使用してください。
スタートアップの創業者やマーケティング責任者向けに Google Search Console データを戦略的に分析します。GSC のエクスポートを、収益インパクトの見積もり、競合上のポジショニング、優先順位付きのアクションプランを備えた実行可能な成長インサイトに変換します。ユーザーが GSC の zip/CSV を提供したときに使用し、(1) 収益への影響を伴うブランド/非ブランド分析、(2) ビジネスインパクトを規模評価した SEO 機会、(3) ファネルマッピングを伴うコンテンツギャップ分析、(4) 予算配分を伴う有料検索戦略、(5) 優先順位付きの提言を含む戦略サマリーに使用します。
Sakura Chroma —— ヴィンテージな日本製カセットパッケージの美学:クリームの紙、斜めのレインボーリボン、コンデンスドのボールド書体、JIS 風の仕様チェックボックス。ヴィンテージな日本製カセットパッケージや TDK / Sony / Sakura Color の製品カタログのような印象が求められるもの全般:インディー系ハードウェアブランドの資料、音楽レーベルのリリーススケジュール、アナログスタジオの回顧、zine や雑誌のピッチ、kawaii-tech 製品のローンチ、クリエイティブスタジオの年次報告。
Huawei Cloud DDS(Document Database Service)と DCS(Distributed Cache Service)の統合管理スキル。5 つの能力領域にまたがる 16 の操作を提供する:(1) クエリ — DDS/DCS インスタンス、DCS ノード情報、DCS カスタムテンプレートの一覧取得/取得;(2) 分析 — DDS のデプロイ構成と DCS のセキュリティ態勢を分析;(3) DDS 管理 — インスタンスの作成、読み取り専用/シャーディングノードの追加、バックアップの作成、インスタンスの削除;(4) DCS 管理 — インスタンスの作成、カスタムテンプレートの作成、インスタンスの削除、インスタンスの再起動;(5) マルチモード実行。利用可能な操作には hcloud CLI を使用し、フォールバックとして huaweicloudsdk Python SDK を使用する。認証は AK/SK 環境変数または hcloud profile による。すべての変更操作にはユーザーの明示的な確認が必要。トリガーには以下が含まれる:"DDS"、"DCS"、"文档数据库"、"分布式缓存"、"数据库实例"、"缓存实例"、"MongoDB"、"Redis"、"Memcached"、"DDS实例"、"DCS实例"、"数据库运维"、"缓存运维"、"文档数据库查询"、"分布式缓存查询"、"DDS管理"、"DCS管理"、"缓存节点"、"自定义模板"、"document database"、"distributed cache"、"DDS instances"、"DCS instances"、"MongoDB cluster"、"Redis cache"、"dds-dcs"。
構造化された批判的思考——主張、根拠、推論の連鎖、隠れた前提、論理的誤謬を識別すること——を用いて、特定の文章の議論を厳密に評価または構築する。ユーザーが具体的な議論、主張、論説、研究成果、推論を示し、その論理的な妥当性や欠陥の分析を求める場合に使用する。たとえ「この議論は妥当か」「どんな論理的誤謬があるか」「この論文で自分はどんな前提を置いているか」と尋ねられた場合でも使用する。カジュアルな計画レビュー、旅行計画、プロジェクトリスクのブレインストーミング、事前検死には使用しない——「自分の計画の穴を探して」という依頼はレッドチーム/リスクレビューであり、議論の分析ではない。
Ilya Sutskever の思考フレームワークと表現スタイル。12 件の一次対話、9 本の学術論文、10 時間の宣誓証言、27 件の推薦読書リスト、14 件の権威ある二次資料を詳細に調査し、6 つの中核的なメンタルモデル、8 つの意思決定ヒューリスティック、完全な表現 DNA を抽出しています。思考の相談役として、Ilya の視点から AI 技術の方向性、安全戦略、研究のセンスを分析するために使用します。ユーザーが「Ilya の視点で」「Ilya ならどう考える」「Ilya モード」「ilya perspective」「sutskever perspective」と言及した場合に使用します。「Ilya の立場で考えて」「Ilya ならどうする」「Ilya に切り替えて」といった依頼でも使用します。
最高のホステッド画像モデル(Nano Banana 2 / Pro、GPT Image 2、Seedream、Bria)で画像を生成、編集、切り抜き、検査します。あらゆる画像リクエストに使用——テキストからの作成、写真の編集やレタッチ、logo/テキストの差し替え、背景の変更、アップスケール、商品写真、ポートレート、試着、3D レンダリング。これは Starchild における画像 skill です——以前の image-create / image-edit / image-3d / image-ecommerce / image-portrait / image-tryon / image-bg-remove skill は廃止され、ここに統合されました。
複数の未解決課題をエージェントに実装させ、プルリクエストにしたい場合に使用します。「課題を順に進める」「未解決課題を実装する」「バックログを解消する」「#12 と #15 の PR を作成する」などの依頼が対象です。必要に応じて作業量(「/implement-issues low」「中程度の作業量」)を指定できます。この機能が作成した計画プルリクエストが承認された場合や、返信が必要なコメントがある場合にも使用します。Claude Code、Codex、またはサブエージェントをディスパッチできる任意のエージェントで動作します。ユーザーがこのセッションで自分で実装する単一の課題には使用しません。
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。
