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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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コンピュータサイエンスの深層学習分野の修士論文向けに設計された学術論文のインテリジェント最適化システム。三次元の協調最適化を提供：AI ライティングリスクの低減、剽窃率の低減、学術的な推敲の向上。二層の文書アーキテクチャ（全体像+章）と明示的な状態追跡により、モジュール式のクローズドループ最適化を実現。中国語の学術ライティングリスクパターン、語彙リスク、文のリズムの参考情報を内蔵。厳格に「最小限の介入と文内の微調整」の原則に従い、大規模な AI 的な書き換えを避け、著者本来の研究ロジックを保持する。キーワード: thesis-optimization, ai-detection, plagiarism, polishing, academic-writing, perplexity, burstiness
AnimationMixer、クリップとアクション、GLTF アニメーションの再生、スケルタルリグ、モーフターゲット、クロスフェード、フレームレートに依存しないプロシージャルアニメーションで Three.js のモーションを実装・デバッグします。モデルアニメーションの再生やブレンド、ボーンやモーフの駆動、タイムラインアニメーションの作成、アニメーションのライフサイクルやパフォーマンスの問題の修正に使用します。トリガー：Three.js animation、AnimationMixer、AnimationAction、AnimationClip、GLTF animation、skeletal animation、bones、morph targets、crossfade、procedural motion。
Three.js のメッシュマテリアルを選択、設定、最適化する：basic、Lambert、Phong、Standard、Physical、toon、points、lines、および shader ベースのサーフェス；PBR マップ、透明度、環境反射、クローン、破棄。メッシュのスタイリング、PBR の調整、透明度やマテリアル共有のバグ修正、マテリアルコストの削減を行うときに使用。トリガー：Three.js material、MeshStandardMaterial、MeshPhysicalMaterial、PBR、roughness、metalness、transparency、environment map、mesh surface、material clone。
THScore Football API を統合するための包括的な開発ガイド。認証、リージョン別サーバー選択、すべてのサッカー関連エンドポイント（Live Data、Stats、Odds、Live Animation、Historical DB）、TypeScript の型、レート制限、キャッシュ、エラーハンドリング、iFrame/WebView への埋め込みをカバーする。サッカーのライブスコア、日程、順位表、オッズ、イベント、ラインナップ、チーム/選手プロフィール、ライブアニメーションの埋め込みに関するあらゆるタスクで発火する。
あらゆるユーザーの質問に対して適切な TRES Finance レポートを推薦します。ユーザーがどのレポートを使うべきか、どのレポートに特定のデータが含まれるか、TRES から特定の情報を取得する方法、2 つのレポートの比較について尋ねた場合は常にこのスキルをトリガーします。ユーザーが具体的なレポート名を挙げずに目標（例: "month-end close"、"auditor needs proof"、"tax filing"、"reconciliation"）を説明した場合もトリガーします。トリガーフレーズには "which report"、"what report"、"how do I export"、"where can I find"、"I need a report for"、"what's the difference between"、"best report for"、"auditor asked for"、または TRES Finance からデータを取得する方法に関するあらゆる質問が含まれます。
あらゆる TRES Finance レポートの XLSX を分析し、自動で所見サマリーを作成します。ユーザーが TRES Finance から出力された .xlsx ファイルをアップロードし、そのレポートを "analyze"、"summarize"、"review"、"check"、"audit"、"look at"、"what does this show"、"any issues"、"anything interesting"、"walk me through" してほしいと依頼した場合は常にこのスキルをトリガーします。ユーザーが Excel ファイルをアップロードし、TRES、reconciliation、balances、transactions、cost basis、roll forward、ERP sync に言及した場合もトリガーします。このスキルはファイル構造からレポートタイプを識別し、レポート固有のロジックに基づく的を絞った分析を実行し、異常、主要指標、アクション項目を強調する明確な所見サマリーを作成します。
TRES Finance における組織のサブトランザクションパターンを分析し、反復的なトランザクションのグループを特定し、それらを間隔ごと（日次または月次）に 1 つの集約エントリに統合して ERP 統合をよりクリーンにするデータドリブンなロールアップルールを提案します。ロールアップルールの一覧表示と削除も行います。ユーザーがロールアップルール、トランザクションの集約、トランザクションの統合、トランザクションノイズの削減、ガス代のロールアップ、ステーキング報酬のロールアップ、マイクロトランザクションのロールアップ、多数の小さな元帳エントリをより少ないサマリーエントリにまとめることについて尋ねた場合は常にこのスキルをトリガーします。"create a rollup rule"、"suggest rollup rules"、"what should I roll up"、"show my rollup rules"、"delete a rollup rule"、"aggregate transactions"、"too many transactions"、"reduce transaction count"、"roll up fees"、"daily rollup"、"monthly rollup" でもトリガーします。ウォレットのトランザクションが多すぎる場合、高頻度のアクティビティ、または雑然とした元帳エントリがある場合は、ロールアップルールを積極的に提案してください。すでに指定された単一のルールの正確な影響を計算する場合や、送信済み／保留中のルールをレビューする場合は、代わりに tres-rollup-review スキルを使用してください。
複数のオンチェーンウォレットまたは取引所アカウントを Tres Finance にアップロードしてオンボーディングします。ユーザーがウォレットを追加、オンボーディング、インポート、ウォレットアドレスのアップロード、ウォレットの取り込み、または取引所を Tres に接続したい場合に、このスキルを使用します — ファイル（CSV/Excel）からでも手動入力でもかまいません。このスキルは Claude を次の全フローに導きます：ウォレットタイプの選択 → 入力の収集 → 検証 → 編集可能な HTML テーブルでのプレビュー → 取引所の認証情報の収集（取引所の場合）→ ユーザーによる確認 → TRES MCP API によるバッチ作成。ウォレットのオンボーディング、ウォレットデータの取り込み、または "add wallets to Tres" のあらゆるリクエストでは、常にこのスキルをトリガーしてください。
Microsoft SQL Server T-SQL 手続き型言語。ストアドプロシージャ、関数、トリガー、エラー処理、SQL Server 固有の機能を扱う。SQL Server データベースのサーバーサイドプログラミングに使用する。使用する場合：ユーザーが "tsql"、"T-SQL"、"SQL Server procedures"、"SQL Server functions"、"TRY...CATCH"、"THROW"、"sp_executesql"、"SSMS" に言及した場合。使用しない場合：基本的な SQL Server SQL — 代わりに `sqlserver` を使用、PostgreSQL — 代わりに `plpgsql` を使用、Oracle — 代わりに `plsql` を使用。
横断的な UI 品質とダッシュボード設計の skill。素人っぽいダッシュボードの 3 つの兆候（データが UI の形を決める、段階的開示、隠れた UI）に加え、Refactoring UI の原則（階層、余白、タイポグラフィ、色、奥行き、仕上げのディテール）と、Spartan/ng、PrimeNG、NG-ZORRO、Angular Material を使う Angular プロジェクトでそれぞれを適用する方法を扱う。ユーザーが磨き上げ、改善、再設計、または「見た目を良くして」と求めたとき、ダッシュボード、テーブル、KPI 画面、データ中心のビューを構築するとき、プロジェクトに視覚的な品質問題があるとき（階層が弱い、余白が曖昧、有色背景上のグレー文字、色だけが唯一のシグナル）、またはユーザーが階層、密度、余白、タイポグラフィ、パレット、影、空状態に言及したときに使用する。実装面ではライブラリ固有の skill（spartan-ng-developer、primeng-developer、ng-zorro-developer、angular-material-developer）のいずれかと、Angular の基礎については angular-developer と組み合わせる。
あらゆる種類の UiPath Agents をエンドツーエンドで扱う：構築、UiPath 製品（Orchestrator、Flow、Maestro など）との統合、UiPath ツール（Agent Builder/Studio Web など）での設計、デプロイ、設定/検証。Coded Agents（LangGraph、LlamaIndex、OpenAI Agents など）と Low-Code Agents（`agent.json` / Agent Builder）を対象とする。決定論的な Coded Functions —— Python または JS/TS（`uip function`、`uipath.json` functions map、agent runtime/LLM なし）→uipath-functions。
Web アプリケーションの利用（E2E）フローのカタログとオーケストレーター。プロジェクトのフロー定義を保持し、それらを 1 つずつ `ux-persona` skill に渡してブラウザ上でユーザビリティを検証する。"list the flows"、"validate all flows as a user"、"run the usability walkthrough"、"create a new usage flow"、または Webwright スタイルの再生可能なエビデンスを伴うフローウォークスルーを実行するときに使用する。
研究論文の投稿先（会議、ワークショップ、ジャーナル）を選定し優先順位を付ける。どこに投稿すべきか、どの会議が最適か、論文がトップ会議に提出できる状態か、却下後にどう再投稿するか、NeurIPS と ICLR、ICML、ACL、EMNLP、CVPR、AAAI、ICDM、ジャーナルなどの比較をユーザーが求めたときに使用する。また、手元に成果があり、ティアのレベル、理論か実証かのトラック、ワークショップかメイントラック、短文か長文の形式の間で決める必要があるときにも使用する。論文がまだどの投稿先にも適さない場合は、まず submission-readiness-audit を使用する。
パートナーシップ条件を話し合った DM やメールスレッドを貼り付けると、合意したすべての条件をまとめた、クリエイターに確認用としてそのまま送れる簡潔な箇条書きの要約が得られる。本スキルは、クリエイターとの会話を合意条件として要約する、DM スレッドから取引条件を抽出する、メールでの交渉を確認メッセージに変換する、インフルエンサーと合意した内容を記録する、雑然とした交渉スレッドを明確な条件に整理する、非公式なクリエイターとの議論を書面の合意要約に変える、やり取りした DM から条件を引き出す、クリエイターとの通話やチャットから確認用のまとめを作る、クリエイターとの口頭の合意を正式化する、交渉後に送る条件確認メッセージを起草する、といった場合に使用する。最初のアプローチメッセージの作成には creator-outreach-sequence-generator を参照。交渉戦略とカウンターオファーの言い回しには creator-negotiation-assistant を参照。
動画を処理して見どころを特定し、文字起こしを生成し、芸術的なタイトルとカスタムカバー画像を付けたりハイライトクリップを作成する。ユーザーが次のことを必要とするときに使用する:長い動画やライブ配信からハイライトを抽出する、動画から最高の瞬間をクリップまたは切り出す、動画のハイライトを切り出す、Bilibili/YouTube の URL やローカルの動画ファイルを処理する、Whisper で文字起こしを生成する、コンテンツを分析して見どころを見つける、スタイル付きのタイトルとカバーを付けたショートクリップを作成する、カバー文字の位置と色を調整する、録画から記憶に残るシーンを見つけて書き出す、字幕をクリップに焼き込む(任意で翻訳)、ユーザーの意図に沿ってクリップ選択を導く、複数人の会話で話者を識別する。
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。