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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 99,719 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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Git コミットメッセージの作成や修正、pull request のタイトル付け、header が規約に準拠しているかの判断 — Conventional Commits v1.0.0 の header 契約と、不正な header が履歴に入る前に検出するバリデータ。次の場合に発動する：「コミットメッセージを書いて」「これはどの type にすべきか」「この header は有効か」「scope は必要か」「破壊的変更としてマークして」、または恒久的なコミット件名になる squash マージタイトルの準備。pull request の本文（pull-request-description ケイパビリティが担当）や issue タイトルには対象外。type、scope、footer、破壊的変更マーカー、SemVer との対応を扱う。
堅牢な自己プロンプティングループを設計・構築する — モデルが複数ターンにわたり目標に向かって反復するループ（ドラフト→批評→改訂、自律タスクループ、マルチエージェントオーケストレーション、人間のチェックポイント付きループ）。ユーザーがモデルに「X を Y まで改善し続けさせたい」、自己精錬やリフレクションループを構築したい、ほとんど監督なしで目標に向かって進む自律エージェント、他のエージェントをオーケストレーションまたはファンアウトするループ、定期的な自己駆動/スケジュールタスク、あるいは任意のエージェントループを望む場合に使用 — たとえ「loop」という語を口にしなくても同様。既存のループが暴走する、決して止まらない、振動する、目標から逸脱する、プロンプトインジェクションに対して脆弱である場合の監査や修正にも使用。記入済みのループ仕様、実行可能なスキャフォールドを生成し、ループに不可欠な必須の安全特性（ハードストップのバックストップと、信頼済み/未信頼の二チャネル境界）を組み込む。ループの計画として skill-contract の task-plan エンベロープを受け入れる。その書き込みゲートで skill-contract の自律性付与を尊重する。
v2.0.1 仕様に従った BKN（Business Knowledge Network）定義ファイルの作成をガイドする。network、object_type、relation_type、action_type、concept_group を扱う。ナレッジネットワーク、BKN ファイル、オブジェクトタイプ、リレーションタイプ、アクションタイプ、コンセプトグループを作成する場合、またはユーザーが BKN 形式でビジネスナレッジをモデリングしたい場合に使用する。kweaver-core も読み込まれている場合は、ファイルが存在した後に kweaver コマンドライン（auth、bkn push）を実行するために使用する。
sunpeak を扱う場合、またはユーザーが「MCP App を作る」「ChatGPT App を作る」「MCP ツールに UI を追加する」「Claude Connector や ChatGPT 向けのインタラクティブなリソースを作成する」「MCP サーバー用の React UI を構築する」と依頼した場合、あるいは MCP App のリソース、ツールから UI へのデータフロー、シミュレーションファイル、ホストコンテキスト、プラットフォーム固有の ChatGPT/Claude 機能、本番ビルドに関するガイダンスが必要な場合に使用する。テスト（e2e、ビジュアルリグレッション、ライブテスト、eval）については test-mcp-server スキルを参照。
CodeSpring の PRD を作成するための専門スキル。対話形式で、ユーザーの主要機能を一覧表示し、どれを対象にするか、フロントエンド・バックエンド・両方のどちらの PRD を生成するかを尋ね、実際のコードを深く調査して PRD を生成し、キャンバス上のその機能の bridge に添付します。PRD は共有のバックエンド契約とデザインシステムを記録するため、既存のものを重複させたり壊したりせずに新機能を構築できます。ユーザーが機能の PRD / 仕様を求めたときに使用します。トリガー：「create a PRD」「make a frontend PRD」「make a backend PRD」「generate PRDs for this feature」「document this feature in CodeSpring」「spec out X so I can design new features」。
Gmail のカスタマーサポートをトリアージします。返信やフォローアップの前にスレッド全体を必ず再確認し、デフォルトでは下書きのみ作成します。下書きごとに Codex のプロジェクトスレッドを作成し、最終クローズ返信と条件を満たす場合の任意の Trustpilot レビュー依頼は承認制です。確認済みの DreamCut Discord 招待リクエストへの対応も承認制です。顧客メール自動化の実行、未読または最近のサポートメールの確認、顧客からのフォローアップの確認、Gmail 返信の準備または送信、解決を肯定的に確認済みのケースのクローズ、サポート引き継ぎの継続、下書きフォローアップ用のエージェント／プロジェクトスレッドの作成、DreamCut Discord のアクセスリクエストへの対応を依頼された場合に使用します
選択されたカスタマーケースフロー、スレッド全体の証拠、アカウントと正規スレッドの照合、権限、財務承認、顧客コミュニケーション、条件を満たす任意の Trustpilot レビュー依頼ルール、アクション後の読み戻し、送信確認、スレッド全体のアーカイブ、クローズ要件に照らしてカスタマーサポート業務を検証する。毎回の SaaS サポートトリアージ、アカウント/アクセスまたは未対応プラットフォームへの返信、重複または解決済みの確認、肯定的確認のクローズ返信、キャンセル、支払い失敗によるキャンセル、返金、意図しない更新のケース、サポートの引き継ぎ、下書き、送信、アーカイブの各タスクの後、完了を報告する前に使用。トリガー: サポートケースの検証、サポートクローズのチェック、キャンセルの検証、返金の検証、意図しない更新のケース、重複/解決済みの確認、アカウントアクセスのチケット、Trustpilot の適格性、完了マーク前のスレッド読み戻し。
Vercel Daemons のガイダンスです。Dockerfile から構築し、vercel.json の `daemons` キーで宣言する長時間稼働のバックグラウンドワーカーを扱います。Vercel アプリと並行してキューコンシューマー、Celery/Sidekiq/BullMQ ワーカー、ワークフローワーカー、ジョブランナーを実行する場合、リージョン・メモリー・コマンドごとにデーモンインスタンスを設定する場合、SIGTERM を処理する場合、または Daemons、Functions、Queues、Workflows から選択する場合に使用します。
定期的な日次 UI インスピレーション収集を作成します。日付付きの UI インスピレーション集の実行、更新、パッケージ化、検証を依頼された場合に使用します。特に `articles/YYYY-MM-DD-ui-inspiration-capture/` の出力、Framer/Dribbble のランディングページの参考例、モーションスタディのスクリーンショットや動画、AI ビルダー向けプロンプト、重複チェック、プロジェクトのランブックを再利用可能なワークフローに変換する場合に適しています。
データ分析プロスキル。データ分析、データ解釈、データ可視化という 3 つの中核機能を提供する。**使用場面**：(1) データ分析 - 統計、フィルタリング、集計、計算（例：「総売上を計算」「100 より大きいデータを抽出」）(2) データ解釈 - トレンド分析、パターン発見、レポート生成（例：「売上トレンドを分析」「データの変化を解釈」）(3) データ可視化 - グラフ生成、データ表示（例：「棒グラフを描画」「円グラフを生成」）**トリガーキーワード**：analyze data、statistics、calculate、interpret trends、generate chart、visualize、plot **前提条件**：環境変数 CHARTGEN_API_KEY を設定する（chartgen.ai から取得）
AI による画像生成と画像編集（都爆鸭）——ひとつの文で一枚の画像が欲しいときに使う：テキストからの画像生成、画像からの画像生成、画像編集、キービジュアル、単体の挿絵。説明を渡せば画像を生成し、参考画像（ローカルファイルでも可）を渡せばそれを基に編集する。低速な操作：通常 1〜2 分、最大 4 分。待っている間は中断も再試行もしないこと（再試行は同じ画像に二度払うことになる）。生成後はローカルファイルとして保存し、パスを返す。トリガー：画张图、帮我画、生成图片、生成一张图、AI 出图、出图、文生图、图生图、改图、改一下这张图、P 一下、配图、配张图、配一张插图、来张主视觉、做张视觉图、按这个描述画、封面、封面图、公众号封面、做张封面、配张封面图、首图灵感。対象外：表紙の套路と参考データだけが欲しい（完成画像は不要）場合は dby-api、画像を記事に組み込んで下書き保存する場合は dby-publish。
Terraform を使用して Datadog Azure インテグレーションをセットアップします。Entra ID アプリ登録とサービスプリンシパルを作成し、選択したサブスクリプションと管理グループに Monitoring Reader を割り当て、リソース検出に必要な Microsoft Graph 権限を Datadog に付与して、テナントを登録し、Azure のメトリクスとリソースの収集を開始します。Azure VM、App Service、SQL Database、AKS の監視、Azure サブスクリプション、管理グループ、テナントの Datadog への接続、または Azure インテグレーションのセットアップや修復をユーザーが希望する場合に使用します。ログ転送はセットアップしません。
PowerPoint または Canva でビジネス／産業レポートのデッキを作成する——非学術的な読者向けのエグゼクティブサマリー、ステークホルダー向けアップデート、プロジェクト／パイロット結果、四半期ビジネスレビュー、R&D からビジネスへのレポート、クライアント成果物、社内意思決定用デッキ。ユーザーがエグゼクティブ、マネージャー、クライアント向けの PowerPoint または Canva（LaTeX/Beamer ではない）スライドを求め、論文の貢献ではなく状況／提案／インパクトを軸に構成したい場合に使用する：「make a PowerPoint report」「build a .pptx for the leadership review」「executive deck for our pilot results」「industrial report slides」「QBR deck」「Canva slides for the client」。2 つのフェーズ——slide-spec、次に python-pptx ビルダーによる実際の .pptx（または Canva 用のインポート可能なコンテンツ＋デザイン仕様）。学術的な講演／講義には deck-beamer-academic、LaTeX の提案／レポートデッキには deck-beamer-proposal-report を使用する。
このリポジトリで `agent.deepgram.com/v1/agent/converse` を通じて対話型音声エージェントを構築する JavaScript/TypeScript を記述またはレビューする際に使用します。`client.agent.v1.createConnection()` / `connect()`、`sendSettings`、`sendMedia`、ランタイム更新、イベント処理、関数呼び出しの応答を扱います。片方向の音声合成には `deepgram-js-text-to-speech`、文字起こしのみには `deepgram-js-speech-to-text` または `deepgram-js-conversational-stt`、プロジェクト／モデル管理には `deepgram-js-management-api` を使用し、ライブのエージェントランタイムには使用しません。トリガーには "voice agent"、"agent converse"、"full duplex"、"barge-in"、"function calling"、"agent.v1" があります。
画面、モックアップ、ワイヤーフレーム、または実際の実装に対して専門的な UX/UI デザインの批評とフィードバックを提供する。ユーザーがデザインフィードバック、批評、ビジュアルデザイン品質のレビュー、UX 判断への意見を求める場合にこの skill を使用する。これはコンプライアンスチェックの範囲を超える（それは design-reviewer）——ここで扱うのはデザイン品質、ユーザビリティ、視覚的階層、明瞭さ、ユーザー体験である。ユーザーが 'what do you think of this design'、'critique this'、'give me feedback on'、'how can I improve this UI'、'does this look good'、'rate this design' と言った場合、またはレビュー用にスクリーンショットやモックアップを共有した場合にもトリガーする。
TypeScript のアーキテクチャ上の問題を解決するために GoF デザインパターンを適用する。コードアーキテクチャのリファクタリング、拡張可能なシステムの実装、コンポーネントの疎結合化、SOLID 原則の遵守の際に使用する。22 種類の GoF パターンをすべて網羅する：生成（Factory Method、Abstract Factory、Builder、Prototype、Singleton）、構造（Adapter、Bridge、Composite、Decorator、Facade、Flyweight、Proxy）、振る舞い（Chain of Responsibility、Command、Iterator、Mediator、Memento、Observer、State、Strategy、Template Method、Visitor）。
ICS/SCADA 環境において Modbus TCP/RTU に対するコマンドインジェクションを検出する。ICS 対応 IDS とディープパケットインスペクションを用いて、不正な書き込み、異常なファンクションコード、不正なフレーム、通信ベースラインからの逸脱を監視する。Modbus OT ネットワークへの IDS 導入、不正な PLC レジスタ／コイル変更の調査、FrostyGoop 型 Modbus 攻撃への対応時に使用する。
IBM watsonx.data integration でパラメーターセット（paramset）を作成、編集、使用するためのガイド。パラメーターの種類、値セット、PROJDEF、ローカルパラメーター、ランタイムパラメーター、フローパラメーター、DataStage（バッチ）と StreamSets（ストリーミング）の両方のフローで使う #param# と ${param} の参照構文、外部パラメーターセットによる接続プロパティのパラメーター化を扱う。ユーザーがパラメーターセットの作成、一覧表示、更新、削除を行いたい、値セットを管理したい、フローや接続にパラメーターセットを関連付けたい、接続プロパティをパラメーター化したい、またはフローや接続内でパラメーターを参照したいときに使用する。
monday.com のドキュメント —— 議事録、RFC、ランブック、週次アップデート、ポストモーテム、その他仕事関連のあらゆる文章のための monday 内のリッチコンテンツ機能 —— を作成、閲覧、編集、コメントする。単なる markdown の入れ替えにとどまらず、ボード列のライブ値をインラインで埋め込み（ドキュメントがリアルタイムのステータスを反映するように）、メンションでユーザー/ドキュメント/ボードをタグ付けし、一般的なドキュメントの構成を組み立て、各編集を正しい update_doc オペレーションに振り分ける。ユーザーが「ドキュメントを作成して」「monday ドキュメントを作って」「議事録を起草して」「RFC を書いて」「ランブックを組み立てて」「会議をドキュメントにまとめて」「ドキュメントにセクションを追加して」「ドキュメントを編集して」「ドキュメントを更新して」「ドキュメントにコメントして」「ドキュメントで誰かをタグ付けして」「ドキュメントにステータスを埋め込んで」「ドキュメントにライブのボードデータを表示して」「ドキュメントの名前を変更して」「自分のドキュメントを見せて」と依頼したときに使用。
ユーザーが Word 文書（.docx ファイル）を作成、読み取り、編集、操作したいときはいつでもこのスキルを使用。トリガーには、"Word doc"、"word document"、".docx" への言及、または目次、見出し、ページ番号、レターヘッドなどの書式を備えたプロフェッショナルな文書の作成依頼が含まれる。.docx ファイルから内容を抽出・再構成する場合、文書内の画像を挿入・置換する場合、Word ファイルで検索と置換を行う場合、変更履歴やコメントを扱う場合、内容を洗練された Word 文書に変換する場合にも使用。ユーザーが "report"、"memo"、"letter"、"template" などの成果物を Word または .docx ファイルとして求める場合もこのスキルを使用。PDF、スプレッドシート、Google Docs、または文書生成と無関係な一般的なコーディングタスクには使用しない。
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。