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 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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`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「$orca-cli」「Orca worktree」「child worktree」「spawn codex/claude in a worktree」「read/wait/send Orca terminal」「handoff」／「handover」／「give this to another agent」「Orca browser」「orca artifacts」「share skills」と言った場合に使用します。Orca の状態が関係する場合は、通常の git worktree、臨時の PTY、Computer Use より優先します。CLI、ファイルシステム、API では操作できない可視ウィンドウの GUI 操作が必要な場合に限り、Computer Use を使用します。
ターゲットに対して継続的なマルチエージェント脆弱性発見キャンペーンを実施します。攻撃対象領域を分割し、各部分をビルダーエージェントに調査させ、別の批判役が新鮮なコンテキストで、実際の証拠（再現したクラッシュ、動作するリクエスト、実証済みのバイパス）に基づいて候補を敵対的に反証します。これを経て初めて発見として扱います。コードベース全体、バイナリ、または指定された稼働中のターゲットから未知のバグを探す場合、多数のエージェントに分担させ、もっともらしさではなく立証に至るまで反復したい場合、または単独の監査が停滞し、調査者が自分の成果を評価しないようビルダーと批判役を分けたい場合に使用します。部分ごとの調査役として auditing-code-for-vulnerabilities、analyzing-binaries、testing-web-applications を割り当て、立証済みの発見を reporting-security-findings に渡します
クリエイティブスイートのディスパッチャー：いくつかの質問で複数アセットのクリエイティブ依頼を診断し、適切なクリエイティブスキルの順序にルーティングし、各ステップが次に渡す成果物を明示し、利用可能な場合は FAL.ai の自動化（docs/creative_cli.py 経由の単一モデル fal-ai/nano-banana-pro）を組み込みます。ユーザーが複数のクリエイティブ成果物を一度に求めるとき、またはそれらを暗示する結果を求めたとき — 「製品ローンチ用のアセット」「ブランドビジュアルの構築」「ロゴ、製品写真、ソーシャル投稿が必要」「1 週間分のコンテンツ」「すべてをリブランディング」— に使用します。また、どのクリエイティブスキルが該当するか不明なときにも使用します。Creative Production Plan を出力します：選択したルート、引き継ぎ成果物を含む順序付きスキルシーケンス、生成チェックリスト、アセット出力マップ。単一の明らかなアセットの場合はこれをスキップし、該当するスキルを直接使用してください。
PancakeSwap V3 CLMM ファーミングプラグイン。V3 LP NFT を MasterChefV3 にステークして CAKE 報酬を獲得し、CAKE をハーベストし、スワップ手数料を回収し、BSC、Ethereum、Base、Arbitrum 上のポジションを表示します。トリガーフレーズ：stake LP NFT、farm CAKE、harvest CAKE rewards、collect fees、unfarm position、PancakeSwap farming、view positions。
アプリのベータ配布向けの公式 PGYER（蒲公英）スキル。ユーザーが PGYER / 蒲公英 / pgyer.com に言及する場合、または ipa/apk/hap をベータテスト用にアップロードする、インストールリンクや QR コードを取得する、ベータアプリのバージョン履歴やインストール数を照会する、テスターグループを管理する、PGYER に公開する CI/CD を構築する場合に使用。iOS、Android、HarmonyOS のアプリ配布に対応。$PGYER_API_KEY または ~/.pgyer/config から認証情報を読み取る。
sales business-pod を 1 tick 実行する（ADR-164 §4.1、フェーズ 2）。templates/sales.json を読み込み、pod-schema に対して検証し、ruflo のエージェントレジストリに対してエージェントを解決し、フェーズ 2 のファイルベースの stub ledger で予算を確保し（アトミックな SQLite トラッカーは ADR-164.1 によりフェーズ 3）、エージェントごとの dry-run プロンプトを構築し、federation_bbs_publish の JSONL バッキングストア経由でルーム "sales" にサマリー envelope を投稿し、/loop の取り込み用に構造化された {podName, tickId, agentsRan, totalUsd, envelopeId, status} 行を出力する。デフォルトは dry-run。--live はフェーズ 3 用に予約されている。
pbi-cli を使ってメタデータを抽出し、ドキュメントを生成し、すべてのモデルオブジェクトをカタログ化することで、Power BI セマンティックモデルを自動ドキュメント化する。ユーザーが "document this model"、"what's in this model"、"list everything"、"data dictionary"、"model inventory"、"audit contents"、"catalog"、"describe the model" と言ったとき、またはセマンティックモデルにどのようなオブジェクトが存在するかを理解したいときに、この skill を呼び出す。
pbi-cli を使って Power BI レポートのテーマと条件付き書式ルールを適用・検査・比較する。ユーザーが "theme"、"colours"、"colors"、"branding"、"dark mode"、"corporate theme"、"styling"、"conditional formatting"、"colour scale"、"gradient"、"data bars"、"background colour"、"formatting rules"、"visual formatting" に言及したとき、またはレポート全体の見た目を変更したい、特定のビジュアルにデータドリブンの書式を適用したいときに、この skill を呼び出す。
Fathom の会議を一度同期すれば、その後はオフラインで、大規模でも API クォータを消費せずに、検索・分析・実行がずっとできる。トリガーフレーズ：`what did I promise in my calls`、`how often has pricing come up in meetings`、`brief me on my Acme calls`、`which team members are in too many meetings`、`find a meeting where we discussed X`、`search my fathom meetings`、`use fathom`、`run fathom-pp-cli`。
prek（Rust 製の pre-commit）をあらゆるプロジェクトに導入し、言語/フレームワークに合わせた hook を提案する。使用場面：ユーザーが "add prek"、"set up pre-commit hooks"、"configure prek"、"what hooks should I use" と言った場合、または prek.toml がなく pre-commit チェックが役立つプロジェクトに気付いた場合。既存の prek.toml に新しい hook を追加したい、hook 設定を監査したい、pre-commit から prek へ移行したい場合にもトリガーする。Rust、Python、TypeScript/JavaScript、Go、Ruby、Shell プロジェクトを対象とする。husky、lint-staged、CI パイプラインの hook 設定には使用しない — このスキルは prek 専用である。
Python/React フルスタックプロジェクトのプロジェクト計画と機能分解。計画フェーズで機能要望、ユーザーストーリー、プロダクト要件を実装計画に分解するときに使用。影響を受けるファイルとモジュールの特定を導き、受け入れ基準を定義し、リスクを評価し、全体の複雑さを見積もる。モジュールマップ、リスク評価、受け入れ基準を生成する。対象外：アーキテクチャの意思決定（system-architecture を使用）、実装（python-backend-expert または react-frontend-expert を使用）、原子的なタスク分解（task-decomposition を使用）。
コンテキストセーフなフェーズ、検証基準、終了条件を備えた Web プロジェクト向けの構造化された計画ドキュメントを生成する。IMPLEMENTATION_PHASES.md と条件付きドキュメント（DATABASE_SCHEMA、API_ENDPOINTS、UI_COMPONENTS、CRITICAL_WORKFLOWS）を作成する。使用場面：新しい Cloudflare Workers/React プロジェクトの開始、既存アプリへの大規模機能の追加、大きな作業を管理可能なフェーズに分割する場合、コーディング開始前に検証済みの計画が必要な場合。
デザイントークンとページ仕様から自己完結型の HTML/CSS モックアップとワイヤーフレームを生成する——出力は常に閲覧可能な .html ファイルであり、ガイダンスやコードではない。デザインを見たい、モックを作りたい、プロトタイプを構築または提示したい、ワイヤーフレームを作成したい、プレビューをレンダリングしたい、本番コードを書く前にページの見え方を可視化したいといったリクエストに使用する。DESIGN.md トークンと JOURNEY.md ページ仕様があれば読み込み、なければグレースケールのワイヤーフレーム既定値を使用する。ブラウザ MCP 経由でレンダリングし、接続されていればスクリーンショットのパスを返し、接続されていなければ open の注記付きで .html を出力する。対象外：フォント、色、ビジュアルアイデンティティ、デザイントークンの選択または定義（core design を使用）；既存デザインの批評、監査、レビュー（core audit を使用）；IA、フロー、ページ仕様の計画（journey を使用）；デザイントークンシステムやコンポーネントライブラリの構築（design-systems を使用）。
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。