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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iOS アプリケーションをバイナリレベルで分析します。frida-ios-dump または bagbak で FairPlay 保護された IPA を復号し、Mach-O ロードコマンドを調べ、class-dump で Objective-C ヘッダーを復元し、Swift メタデータを読み取ります。IPA または .app バンドルを扱う場合、ダウンロードした App Store バイナリに cryptid=1 と表示される場合、class-dump が何も返さない場合、または iOS フレームワークやアプリ拡張を分析する場合に使用します
博士課程の学生が、拒否、失敗、停滞、燃え尽きの後にモチベーションを取り戻し、挫折を捉え直し、勢いを再構築できるよう支援する。ユーザーが博士課程で行き詰まり、落胆し、迷っていると感じるときはいつでも使用。次のような言い回しを含む：「I don't know why I'm doing this」「my paper got rejected again」「my experiments keep failing」「I feel behind everyone else」「I'm thinking of quitting」「my advisor doesn't believe in me」「I haven't made progress in weeks」「is a PhD even worth it」。会話の途中でユーザーが意気消沈しているように見えるときも、積極的に使用する。これはセラピーの代替ではなく、博士課程の仕事を難しくする特定の感情的・認知的なパターンに対処するための構造化された支援であり、研究とは実際に何であるかという現実に基づいている。
ユーザーがローカルドキュメントとプロジェクト知識を引用付きで構造的に読み解きたいときに使用する。以下でトリガーされる："analyze these docs"、"scan my project for context"、"read the docs folder"、"summarize what's in .beagle/concepts/"、"extract context from docs/"、"what's in this folder"、"go read everything in X and tell me what's there"。また、他の beagle skill（prfaq-beagle Ignition、brainstorm-beagle reference points、strategy-interview context grounding）からコンパニオンコントラクトを通じてプログラム的に呼び出される。以下ではトリガーされない：コードベースの検索（"find this function"、"search the repo"）、Web リサーチ（web-research を使用）、LLM-as-judge 評価（llm-judge を使用）、ドキュメント編集（humanize-beagle を使用）。書面のスキャンプラン、並列サブエージェントの調査結果、ディスク上の引用付き統合レポートを生成する。インラインの文章や出典のない主張は決して行わない。
Astro サイト向けの GitHub Actions CI/CD ワークフローを設定する — `astro check`（TypeScript + コンテンツスキーマ）、ESLint、Prettier、ビルド検証、Vitest テスト、Lighthouse CI、リンクチェック、npm audit、および GitHub Pages、Cloudflare Pages、Netlify、Vercel への自動デプロイ。ユーザーが Astro サイト向けに GitHub Actions、CI/CD、自動チェック、またはデプロイワークフローを作成、追加、設定、構成したい場合は常にこのスキルを使用する — たとえ「GitHub Actions」という正確な表現を使わなくても。これには次のようなあらゆるリクエストが含まれる：Astro リポジトリに自動型チェックまたは lint を追加する；CI で `astro check` を設定する；PR に Lighthouse またはアクセシビリティチェックを追加する；Astro プロジェクト向けに CI で Vitest を構成する；GitHub から Astro サイトを GitHub Pages、Cloudflare Pages、Netlify、Vercel に自動デプロイする；リンクチェックまたはリンク切れ検出を追加する；Astro パイプラインにセキュリティスキャンを追加する；あるいは一般的に「add CI」「add automated checks」「set up workflows」、または Astro サイトの GitHub リポジトリに関連するあらゆることを「automate」する。また、PR に品質ゲートを設けたい、ビルドがまだ通ることを検証したい、または新しい Astro リポジトリを設定して自動化のベストプラクティスを求めている場合にもトリガーする。ユーザーが Astro プロジェクトリポジトリ内にいて、自動テスト、コード品質、デプロイ、または GitHub ワークフローについて何か言及した場合は、このスキルを使用する。
Awwwards／Apple 級のアニメーション、マイクロインタラクション、スクロールシーケンス、ページトランジション、キネティックタイポグラフィを構築するためのモーションデザインパイプライン。受賞レベルのモーションと一般的な CSS トランジションを分ける原則を徹底する——意図的なイージング、スクロール連動の振り付け、段階的な表示、マグネティックなインタラクション、テキスト分割、パララックスの奥行き、モーフィングする状態遷移、そしてインターフェースを生き生きと感じさせる目に見えないマイクロアニメーション。すべてのアニメーションは存在理由を示し、reduced-motion を尊重し、60fps で動作しなければならない。モーションは装飾ではなく振り付けである。
Azure Baremetal Infrastructure 開発のための専門知識。意思決定やアーキテクチャ・設計パターンを含む。Azure 上の NC2 BareMetal のリージョン/SKU、デプロイトポロジ、Azure 連携、HA、ネットワークの計画、およびその他の Azure Baremetal Infrastructure 関連の開発タスクで使用する。Azure Large Instances（azure-large-instances を使用）、Azure Virtual Machines（azure-virtual-machines を使用）、Azure VMware Solution（azure-vmware-solution を使用）、Azure Large Instances 上の SAP HANA（azure-sap を使用）には使用しない。
統合された Azure コスト管理: 過去のコストの照会、将来の支出の予測、無駄を削減するための最適化。WHEN: \"Azure costs\"、\"Azure spending\"、\"Azure bill\"、\"cost breakdown\"、\"cost by service\"、\"cost by resource\"、\"how much am I spending\"、\"show my bill\"、\"monthly cost summary\"、\"cost trends\"、\"top cost drivers\"、\"actual cost\"、\"amortized cost\"、\"forecast spending\"、\"projected costs\"、\"estimate bill\"、\"future costs\"、\"budget forecast\"、\"end of month costs\"、\"how much will I spend\"、\"optimize costs\"、\"reduce spending\"、\"find cost savings\"、\"orphaned resources\"、\"rightsize VMs\"、\"cost analysis\"、\"reduce waste\"、\"unused resources\"、\"optimize Redis costs\"、\"cost by tag\"、\"cost by resource group\"、\"AKS cost analysis add-on\"、\"namespace cost\"、\"cost spike\"、\"anomaly\"、\"budget alert\"、\"AKS cost visibility\"。DO NOT USE FOR: リソースのデプロイ、インフラストラクチャのプロビジョニング、診断、セキュリティ監査、または未デプロイの新規リソースのコスト見積もり。
Azure FinOps の予約分析、コスト検証、無駄の発見、経営層向けレポート。ユーザーが 'validate costs'、'check reservations'、'find waste'、'orphaned resources'、'reservation coverage'、'savings analysis'、'draft response for'、'cost analysis'、'are these reservations'、'reservation gaps' と言ったとき、または Azure のコスト最適化に関するあらゆる依頼があったときに使用。
銀行およびフィンテックの AI 課題に向けて、文献、過去の成功事例、データセット、ベンチマーク、手法ファミリーを整理する。ユーザーが信用リスク、不正、AML、回収、顧客インテリジェンス、パーソナライゼーション、銀行文書 AI、コンプライアンス、コンタクトセンター自動化、金融サービス R&D 提案に向けた、文献に基づくエビデンスを必要とする場合に使用する。この skill は銀行領域への転移に向けた文献トライアンギュレーションを専門とし、publication-grounded-solution-design に供給されるべきである。
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。