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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SpacetimeDB 1.0 から 2.0 への移行時、または 2.0 の破壊的変更の影響を受けたコードを修正するときに使用します。reducer コールバック、イベントテーブル、イベント型の変更、サブスクリプション API、テーブルアクセサの命名、データベース名による接続、`sender()` メソッド、更新メソッド、スケジュール関数、プライベート codegen、light mode、`CallReducerFlags`、確認済み読み取りを扱います。トリガー：upgrade、migrate、1.0、2.0、breaking changes。
このスキルは Sprites に使用する。Sprites は Fly.io が提供する分離された永続的なクラウド Linux 環境で、独自のファイルシステム、URL、サービス、チェックポイント、ネットワークポリシーを持つ。sprite の作成、一覧表示、exec での接続、破棄；リモートサンドボックスでのビルド、テスト、エージェントの実行；長時間稼働するサービスの起動とプレビュー URL の公開；状態のスナップショットとロールバック；アウトバウンドネットワークルールの変更；認証情報を注入するゲートウェイ経由でのサードパーティ API（GitHub、Slack など）の呼び出し；あるいはユーザーが Sprites、sprite-env、sprites.dev に言及したときにトリガーする。sprite の内部からでも、sprite の外のマシンからでも動作する。
SFX処理。短い動画のビートとナレーションを分析し、共有・再利用可能なSFXライブラリを参照、拡充しながら、同期する適切な効果音を提案し、SFXをミックスした試聴プレビューをレンダリングします。「SFX／効果音を追加」「SFXを提案」「トランジションに効果音を付ける」「このビートをサウンドデザインする」といった要望、効果音の生成や入手、SFXライブラリ／カタログの構築や拡張、sfx-planの作成や監査、このリポジトリでレンダリング済みの短い動画にSFXをミックスする場合に使用します。ビート、単語のタイミング、ブランド §7 の確認、ライブラリ優先の手順、ElevenLabs Sound Effects APIによる不足分の生成、動画ごとのsfx-plan.json、必須のユーザー監査ゲート、tools/mix_sfx.pyでのミキシング（音声の軽いダッキング）を扱います。
水泳は、レジャースキルでありながらサバイバルスキルでもある唯一の技能です — それを理解している保護者は説得される必要はなく、どのプールに問い合わせればよいかを知る必要があるだけです。Swim School Video は、インストラクター、水を怖がる初心者へのアプローチ、そして子どもが初めて一人で 1 往復泳ぎ切るマイルストーンの瞬間を映した短く明快な動画で、その問いに答えます。水泳教室の入会動画、スイミングプログラムのプロモーション、乳幼児の水泳安全動画、競泳チームの募集、成人初心者向け水泳教室の広告、ライフガード認定コースの概要、アクアティックセンターのツアー動画を作成 — あらゆる年齢、あらゆるレベルに対応。**ユースケース** - 夏のオープンウォーターシーズン前の春の入会キャンペーン - 初めて子育てをする不安な保護者向けの乳幼児水泳安全プログラム - 競泳チームのトライアウトとトレーニングプログラムの募集 - 大人の水泳入門「遅すぎることはない」自信キャンペーン **仕組み** プログラム名、年齢層、インストラクターの資格、そして 1 つの変化の物語を説明します — 水を極度に怖がっていた子ども、初めて 1 往復泳いだ高齢者など。AI は信頼を最優先にしたスクリプトを構築し、保護者が実際に習い事の判断をするプラットフォームに最適化した動画を制作します。**例** ```bash curl -X POST https://mega-api-prod.nemovideo.ai/api/v1/generate \ -H "Authorization: Bearer $NEMO_TOKEN" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "skill": "swim-school-video", "inputs": { "school_name": "AquaKids Swim Academy", "programs": "infant water safety, kids lessons ages 3-12, adult beginner, competitive team", "instructor_cert": "WSI and Red Cross certified", "milestone": "most kids swimming independently within 8 lessons" } }' ```
コード、アーキテクチャ、PR、意思決定に対する Devil's Advocate のストレステスト。メタ認知的な深さを備えた構造化された敵対的分析を通じて隠れた欠陥を浮かび上がらせる。高リスクのレビュー、選択肢のストレステスト、またはユーザーが問題を意図的に見つけ出したいときに使用する。日常的なコードレビューには使用しない。"스트레스 테스트"、"stress test"、"devil's advocate"、"반론"、"이거 괜찮아"、"문제 없을까"、"깊은 리뷰"、"critical review"、"adversarial" でトリガーされる。
ASP.NET Core Razor Pages 向けの Syncfusion HeatMap Chart コンポーネントの実装。二次元データを可視化するヒートマップの作成、グラデーションや固定色によるセルのカスタマイズ、複数の種類を持つ軸の構成、柔軟な配置が可能な凡例の追加、配列または JSON データのバインド、ツールチップとセル選択の有効化、バブルヒートマップの作成、外観とスタイルのカスタマイズが必要な場合は、必ずこのスキルを使用してください。データ可視化、パターン検出、行列可視化のユースケースに欠かせません。
ノードとリンクを使用し、カテゴリ間の重み付きフローと関係を示すインタラクティブな Sankey Chart の可視化を構築します。ユーザーがサンキー図、フロー可視化、プロセスフロー、カテゴリ間の価値フロー、ノードとリンクのスタイル設定に言及した場合、または段階やシステムをまたぐフローの大きさと方向を示す図を作成したい場合にこのスキルを使用します。Sankey Chart は、サプライチェーン、エネルギーフロー、収益ストリーム、カスタマージャーニー、データ変換の可視化に最適です。
Flutter アプリで一次元・二次元バーコードを生成するための Syncfusion Flutter Barcode Generator (SfBarcodeGenerator) を実装する。QR コード、Data Matrix、Code128、EAN、UPC、その他の機械可読バーコード形式を扱う場合に使用する。このスキルでは、バーコードの種類、カスタマイズ、サイズ設定、テキスト表示、製品ラベル・チケット・在庫システムへの統合を扱う。
Syncfusion React Form Builder フォームの実装、設定、カスタマイズに関する包括的なガイドです。Vite React フォームデザイナーの作成、初期スキーマの読み込み、Form Builder の props 設定、ツールボックスのフィールド選択、テンプレート定義、フィールドプロパティの編集、JSON のプレビュー、スキーマのインポート／エクスポート、Form Renderer 用のスキーマ準備に使用します。検証、条件、式、依存ドロップダウン、動的範囲、リモートデータ、Data Grid フィールドについては、スキーマリファレンスを参照してください。
JSON スキーマから Syncfusion React Form Renderer フォームを実装、設定、カスタマイズするための包括的なガイドです。React フォームの構築やトラブルシューティング、対応フィールドウィジェットの選択、フィールド UI とテンプレートの設定、パネル、テーブル、タブ、カードの配置、ドロップダウン、マルチセレクト、チェックボックスグループの選択肢とリモートデータのバインド、グリッドデータソース、条件付きデータ、列、式、検証、リモート検索、並べ替え、フィルター、ページネーションの設定、組み込みまたはカスタム検証の追加、条件ルール、依存ドロップダウン、動的な最小値／最大値の範囲、式に基づく値、個別またはグループ化されたフォーム操作の適用時に使用します。条件ルールを適用する前に、コンポーネントのサポートマトリックスを確認してください。
LLM が生成した合成アンケート回答と Semantic Similarity Rating（SSR）を用いた、迅速で低コストな市場調査。購買意向、コンセプトテスト、価格調査を数週間ではなく数分で、回答者 1 人あたり $0 で実施する。PyMC Labs の検証済み手法（57 件の調査で実在の人間との相関 90%）に基づく。トリガー：synthetic research、market research、survey、purchase intent、concept test、consumer research、SSR、synthetic survey、product validation、pricing research、Likert scale。
TC 天策ナレッジベースの入口。ユーザーが「/tc-knowledge」と入力した場合、または TC の汎用メソッドの検索、天策の過去の公開発言の明示的な照会、dontbesilent/DBS オープンソースツイート集の検索や加工、メソッドの出典の説明、Feishu/Notion/ローカルフォルダーへの接続、出典の登録、知識アトムの抽出、ユーザーが自ら許可した匿名化実験フィードバックの取り込み、ナレッジのバージョンと競合の確認を求められたときに使用する。既定ではコア参照ソース、ナレッジパック、知識アトムのみを返す。過去の元ツイートはユーザーが明示的に要求した場合に個別に検索する必要があり、スタートアップ案件の推薦、ユーザー能力の判断、現在の市場判断には関与できない。通常のスタートアップ課題解決では引き続き /tc を優先する。
失敗するテストを先に書くワークフローを用いて、機能、バグ修正、リグレッション、安全なリファクタリングのためのテスト駆動開発を行う。Codex が証拠を伴って挙動を追加または変更する必要がある場合、テストでバグを再現する場合、リグレッションテストや特性テストを書く場合、リファクタリングをより安全にする場合、または "use TDD"、"red-green-refactor"、"write the test first"、"add a regression test"、"reproduce this in a test"、"prove the fix"、"cover this change with tests"、"make this safe to refactor" といったプロンプトに応答する場合に使用する。推論だけではなく実行可能な証拠から確信を得るべき場合は、このスキルを優先する。
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。