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 99,719 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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Opper CLI（`opper`コマンド、npmパッケージ`@opperai/cli`）を使ったOpperのターミナル操作に使用します。サインイン、関数呼び出し、トレース確認、使用量とコストの追跡、画像や動画の生成、同梱スキルのインストール、AIコードエディターの構成、コーディングエージェント（Claude Code、OpenCode、Codex、Hermes、Pi）の起動を扱い、推論はOpper経由でルーティングします。ユーザーが`opper`コマンド、Opper CLI、opper-ai/cli、`@opperai/cli`、`opper launch`に言及する場合、またはシェルコマンド、エディター構成、非公開のローカルキー配布、エージェント起動ワークフローを明示的に求める場合は必ず使用します。エージェント支援セットアップ、プラットフォーム管理、モデルテストにはopper-mcpを優先します。正確な引数は必ず`opper <subcommand> --help`を実行して確認してください。ヘルプ出力が正式な参照情報です。
Datex Studio パッケージ（ComponentModule）が変更され、その利用側を依存グラフの上流に向けて更新・再公開する必要がある場合に使用します。変更されたパッケージを（直接的または推移的に）参照するすべてのパッケージを再帰的に検出し、それぞれを新しく公開されたバージョンに再ピンして再公開します。ボトムアップかつ対話的に進め、アプリケーションで停止します（アプリケーションは古い状態として報告され、再公開されることはありません）。トリガー："propagate this package change"、"update everything that references package X"、"cascade republish"、"bump and republish all dependents"、"roll out the new version of <package> to its consumers"、"who needs republishing after I published <package>"。
執筆シリーズの最終工程となるコンテンツの見せ方を整えるツールです。内容の確定後に、タイトルのブラッシュアップ、書き出しのフック、レイアウトの最適化、句読点の整理（zan-punct-fix と連携）、画像の提案、プラットフォームへの適合を行います。本文の内容は変更しません。6つのモジュールは個別に起動できます。トリガー：「タイトルを磨いて」「このタイトルはよくない」「書き出しをどうするか」「レイアウトを見て」「段落が詰まりすぎている」「句読点をチェックして」「画像を見て」「この記事はどのプラットフォームに向いているか」「公開前に見せ方を確認して」「見せ方に問題がないか見て」「内容は問題ないが読むのが疲れる」「公開前チェックをして」。EN: “polish the title,” “fix the opening hook,” “check layout,” “fix punctuation,” “review images,” “platform formatting,” “pre-publish checklist”. 対象外：本文の書き換え（→ plainspoken-writing / editor-revisor）、コンテンツ品質診断（→ chinese-write-checker）、声の調整（→ voice-dissolver）。
コードで紙の切り絵／ストップモーション風アニメーション動画（MP4）を制作します。手作りの色紙、厚紙、クラフト紙、フェルト、薄葉紙を使い、ハサミで切るか破った縁と柔らかな落ち影を表現。温かみのあるランプの下、テーブル上で撮影したように描きます。真鍮の割りピンで関節をつないだ紙人形が12 fpsのコマ送りで動きます。Canvas 2Dでフレームごとにレンダリングし、ヘッドレスChrome上でffmpegを使ってエンコードします。参考動画や brief がペーパークラフト、切り絵、紙工作、紙のストップモーション、子ども向け絵本のコラージュ、剪紙／紙片／紙偶／定格動畫風の表現を求める場合、または動画クローンルーターが紙の切り絵スタイルを選んだ場合に使用します
研究アイデアをブレインストーミングし、新しい論文が何を扱うべきかを決める——候補となるフレーミングを生成し、中心となる貢献を選び、スコープ内と保留の境界を引く。ユーザーが漠然とした関心、予備的な結果、または問題を抱え、「この論文は何について書くべきか」「アイデアのブレインストーミングを手伝ってほしい」「何を含める/扱うべきか」「これは 1 本の論文か 2 本か」「スコープを定めるのを手伝ってほしい」「ここでの貢献は何か」「アイデアはあるがどう位置づければいいか分からない」と尋ねるときに使用する。既定では、research-idea-stress-test（選んだ 1 つのアイデアを検証する）と paper-argument-planner（貢献が固まった後に論文を構成する）の上流で実行する。まず入力が十分か（シード、分野、動機）を必ず確認し、不十分な場合は方向性をでっち上げるのではなく、ブレインストーミングの前に不足しているコンテキストを求める。主張ごとの根拠は benchmark-and-baseline-selector に、新規性の裏付けは literature-triangulation に、セクションの論理は paper-argument-planner に引き継ぐ。
製品・ナレッジポイント・コピーを「スマホのシステム UI 風」のシネマティックな Web デモアニメーションにする——視聴者は本物のスマホを丁寧に演出して録画した画面を見ているような感覚になる。ロック画面の通知、チャット、設定画面、コントロールセンター、アプリ画面をカットごとに提示し、HyperOS/MIUI 級の操作感のモーションエフェクト + バーチャル時計プレイヤーを備え、全画面録画して完成動画にできる。ユーザーが、スマホ UI デモ、スマホ録画風アニメーション、アプリデモ Web ページ、製品をスマホ内のデモにする、ロック画面通知アニメーション、システム UI 風デモページ、またはスマホ風デモページの一括改修・アップグレードを求めたら、本 Skill を使用する。内容は完全にオープンで制限なし：あらゆる製品機能、講座のナレッジ、サイエンスの語りを「スマホの中で起きていること」に変換できる。
Play.fun でブラウザゲームを収益化し、ゲームの登録、報酬とリーダーボードの設定、SDK 統合、デプロイを導く。ユーザーが "monetize my game"、"add Play.fun"、"add token rewards"、"add a leaderboard"、"register my game"、"deploy so players earn rewards"、"launch a Playcoin" と言った場合に使用する。一般的なゲームデザイン、無関係な Solana の質問、ゲーム以外の Web アプリには使用しない。
pbi-cli を使用して TMDL/TMSL 形式をインポート・エクスポートし、トランザクションでモデルのライフサイクルを管理し、Power BI セマンティックモデルをバージョン管理する。ユーザーが "deploy"、"export"、"import"、"TMDL"、"TMSL"、"version control"、"git"、"backup"、"migrate"、"transaction"、"commit changes"、"rollback" に言及したとき、またはモデル状態の保存／復元を望むときは常にこのスキルを呼び出す。
pbi-cli を使用して Power BI PBIR レポートのページレベルおよびビジュアルレベルのフィルターを追加・削除・管理する。ユーザーが "filter"、"TopN filter"、"top 10"、"bottom 5"、"relative date filter"、"last 30 days"、"categorical filter"、"include values"、"exclude values"、"clear filters"、"slicer filter"、"page filter"、"visual filter" に言及したとき、またはページ上や特定のビジュアルに表示されるデータを制限したいときに、このスキルを呼び出す。
pbi-cli を使って Power BI PBIR レポートプロジェクトのひな型作成、検証、プレビュー、管理を行います。ユーザーが "create report"、"new report"、"PBIR"、"scaffold"、"validate report"、"report structure"、"preview report"、"report info"、"reload Desktop"、"convert report"、".pbip project"、"report project" に言及した場合、または PBIR フォルダー形式を理解したい、新しいレポートをゼロから作成したい、レポート全体を扱いたい場合にこのスキルを呼び出します。個別のタスクについては、power-bi-visuals（グラフ、バインド）、power-bi-pages（ページ管理）、power-bi-themes（テーマ、書式設定）、power-bi-filters（ページ/ビジュアルフィルター）も参照してください。
pbi-cli を使って Power BI セマンティックモデルの行レベルセキュリティ（RLS）ロール、オブジェクトレベルセキュリティ、パースペクティブを構成します。ユーザーが "security"、"RLS"、"row-level security"、"access control"、"data restrictions"、"who can see"、"filter by user"、"perspectives"、"limit visibility" に言及した場合、またはロールごとにデータアクセスを制限したい場合にこのスキルを呼び出します。
Python/React の pull request 向けの包括的なマージ前検証チェックリスト。PR を承認またはマージする前に使用する。コード品質チェック（linting、フォーマット、型チェック）、テストカバレッジの要件、ドキュメントの更新、マイグレーションの安全性、API 契約の互換性、アクセシビリティ準拠、バンドルサイズへの影響、デプロイ準備状況を扱う。マージ前に何も見落とさないための体系的なチェックリストを提供する。セキュリティレビューの深さは対象外（code-review-security を使用）。
プリンシパル級のアーキテクチャ、システム設計、トレードオフ分析、ADR、Clean Architecture、GoF、本番運用可能なマイクロサービス、Clean Code、アルゴリズム、ドメインモデリング/DDD、分散データ、API 契約、品質属性/ATAM、SRE/レジリエンス、セキュアアーキテクチャ、レガシーの進化、C4/arc42 ドキュメント、エンジニアリングオーナーシップ。アーキテクチャ/コードレビュー、技術戦略、パターン監査、コーディング標準、アルゴリズムやデータ構造の選択、Big O/パフォーマンス、データベース、一貫性、イベント、スケーラビリティ、SLO/信頼性、脅威モデリング、モダナイゼーション/移行、境界づけられたコンテキスト、集約、コンテキストマッピング、API のバージョニング/廃止、チームトポロジー、プラットフォームエンジニアリング、マルチサービス設計、または /principal-software-architect に使用する。証拠に基づく所見と、意思決定に関係する専門的なベースラインのみを生成する。
PRD、機能仕様、計画ドキュメント、RFC、設計ドキュメント、issue 記述の作成・改善・レビュー——そのようなドキュメントが取る標準的でツールに依存しない章立て構造と、各章を支える技巧。あらゆるデリバリーワークフローにおける計画作成や issue 起草のステップを含む。「PRD を書いて」「仕様を起草して」「この issue を改善して」「この計画を構造化して」「受け入れ基準を書いて」「完了をどう検証するか」「この要件はテスト可能か」でトリガーされる。コードを書くためのものではなく、コードを規定するドキュメントのみを対象とする。UI マークアップ、モジュール配置、テストの仕組みはプロジェクト自身の規約に従う。
プロジェクト初期化ツール。グローバルプロトコル ~/.claude/CLAUDE.md を読み込み、プロジェクトの実際の状況を分析し、プロジェクト固有の CLAUDE.md と docs/ コンテキストを生成する。このスキルは、ユーザーが「プロジェクトを初期化」「プロジェクト設定」「Claude Code を構成」「新規プロジェクト構成」と言ったとき、または新しいプロジェクトに入って素早く構成する必要があるときに使用する。次には使用しない：Skill コンテンツの開発や検収（skill-lint を使用）、単発の Skill インストール（skill-manager を使用）、コード生成。
Session Handoff Protocol を用いて、マルチセッションプロジェクトのセッション状態とコンテキストの引き継ぎを管理します。SESSION.md を作成・維持し、コンテキストクリアをまたいでフェーズの進捗、git チェックポイント、次のアクションを追跡します。project-planning スキルと連携し、IMPLEMENTATION_PHASES.md を追跡可能なセッション状態に変換します。計画後に新しいプロジェクトを開始する場合、コンテキストクリア後に作業を再開する場合、または複雑な多段階の実装を管理する場合に使用します。キーワード：セッション管理、SESSION.md、session handoff protocol、コンテキスト引き継ぎ、マルチセッションプロジェクト、フェーズ追跡、git チェックポイント、セッション状態追跡、作業の再開、コンテキストクリア、フェーズ進捗追跡、実装フェーズ、検証段階、デバッグ段階、次のアクション追跡、作業の継続性、セッション復旧、コンテキスト管理、段階的実装の追跡
git チェックポイントと具体的な次のアクションを記した SESSION.md を使って、作業セッションをまたいで進捗を追跡する。IMPLEMENTATION_PHASES.md を、フェーズの状態、進捗マーカー、復元ポイントを備えた追跡可能なセッション状態に変換する。使用タイミング：計画フェーズ後にプロジェクトを開始するとき、コンテキストがクリアされた後に作業を再開するとき、複数フェーズの実装を管理するとき、またはコンテキストの喪失、進捗追跡の欠如、不明確な次のステップをトラブルシューティングするとき。
AI モデル向けのプロンプトエンジニアリングを習得します：LLM、画像生成器、動画モデル。技法：チェーンオブソート、少数ショット、システムプロンプト、ネガティブプロンプト。モデル：Claude、GPT-4、Gemini、FLUX、Veo、Stable Diffusion のプロンプト。用途：より良い AI 出力、一貫した結果、複雑なタスク、最適化。トリガー：prompt engineering、how to prompt、better prompts、prompt tips、prompting guide、llm prompting、image prompt、ai prompting、prompt optimization、prompt template、prompt structure、effective prompts、prompt techniques。
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。