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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 99,448 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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Electric の同期問題をトラブルシューティングする。CDN/プロキシのキャッシュキー設定ミスによるファストループ検出、古いキャッシュの診断（StaleCacheError）、CORS 設定ミスによる MissingHeadersError、409 shape 期限切れの処理、SSE プロキシバッファリング（nginx proxy_buffering off、Caddy flush_interval -1）、ローカル開発での HTTP/1.1 の 6 接続制限（Caddy HTTP/2 プロキシ）、レプリケーションスロットによる WAL 増加（max_slot_wal_keep_size）、Vercel CDN のキャッシュ問題、onError/バックオフの挙動を扱う。shape が更新を受信しない、同期が遅い、コンソールにエラーが表示されるときに読み込む。
Electrobun でデスクトップアプリを構築、スキャフォールド、デバッグ、出荷する — Bun をランタイムとしてネイティブ OS webview を使う超高速の TypeScript デスクトップアプリフレームワーク。このスキルは TypeScript によるクロスプラットフォームデスクトップアプリの構築に関する包括的なガイダンスを提供し、プロジェクトのスキャフォールディング、ウィンドウ管理、メイン↔webview 間の RPC 通信、ネイティブ UI 統合、自動更新、配布を扱う。ユーザーが Electrobun に言及した場合、TypeScript や Bun でデスクトップアプリを構築したい場合、BrowserWindow、BrowserView、メインプロセスと webview プロセス間の RPC、アプリのバンドル、クロスプラットフォームデスクトップ開発について質問した場合、メニュー、トレイアイコン、アップデーター設定、配布用パッケージングの支援が必要な場合にこのスキルを使用する。ユーザーが「デスクトップアプリ」と言い、Bun を使用または検討している場合にもトリガーする。一般的なトリガーには「create Electrobun app」「desktop application TypeScript」「Bun desktop app」「BrowserWindow」「webview RPC」「Electrobun tutorial」「desktop app updater」「cross-platform desktop」「macOS app with Bun」「Windows desktop app TypeScript」、または Web 技術と Bun ランタイムによるネイティブデスクトップアプリの構築に関するあらゆる議論が含まれる。
最新のドキュメントに基づいて Elysia および ElysiaJS アプリを構築、レビュー、デバッグ、テスト、移行、セキュア化、デプロイする。Bun または Node 上の Elysia サーバー、ルート、スキーマとバリデーション、ライフサイクルフック、プラグインとスコープ、ガード、マクロ、コンテキスト拡張、エラーハンドリング、Eden Treaty、OpenAPI、WebSocket、SSE、ランタイムアダプター、セキュリティアドバイザリ、本番準備、Elysia 1.4 から Elysia 2 beta（elysia@next、@elysia/codemod）への移行に使用する。db、Effect ランタイム、その他のアプリシングルトンを引数や decorate で渡すルートファクトリは拒否し、これらのモジュールは直接インポートすること。エンドポイントテストでは @elysia/eden の treaty(app) を使用すること——app.handle(new Request(...)) ヘルパーは禁止。
ユーザーがメールシーケンス、ドリップキャンペーン、自動化されたメールフロー、ライフサイクルメールプログラムを作成または最適化したいときに使用します。「email sequence」「drip campaign」「nurture sequence」「onboarding emails」「welcome sequence」「re-engagement emails」「email automation」「lifecycle emailsIAConomyDIUMaHCAMUaMaKLnaMentionChannel>LCCAanualChannel>HN」の言及でも使用します。アプリ内オンボーディングについては onboarding-cro を参照してください。
ADVPL/TLPP で SQL クエリを記述・レビュー・移行する必要があるときに使用する。生の TCQuery 文字列連結ではなく、BeginSQL/EndSQL ブロックとマクロ式（%table%、%xfilial%、%notDel%、%exp%、%Order%）を用いる -- INNER/LEFT JOIN パターン、集計（SUM/COUNT/GROUP BY/HAVING）、サブクエリ、列型宣言、TCSqlExec による DML、SQL インジェクション防止を扱う。"consulta SQL"、"query embutida"、"migrar TCQuery para BeginSQL"、"escrever SELECT com filial e notDel"、"montar JOIN em ADVPL" のようなポルトガル語の表現でもトリガーされる。
エンドツーエンドテストの作成、レビュー、リファクタリング、実行、または e2e スイートによる変更の検証——実際のユーザーやクライアントのように実行中のビルドを駆動する全システムチェック。snapshot、test ID、selector や locator、ポーリングと待機、フレーキーなテスト、シナリオカバレッジ、テストランナー（Playwright、Cypress、Maestro、Detox、WebdriverIO、Vitest）、失敗した e2e 実行でトリガーされる。依存関係を mock して単一ユニットを分離するテストにはユニットテスト機能を、ランナー自身の設定と reporter にはそのランナー自身の機能を使用する。test-id、次に role、次に copy という locator 階層、sleep ではなくポーリングする待機、サーバーライフサイクルを扱う。
ユーザーが実際の質問に答える前に、ユーザーが書いた英語テキストを校正し改善する。ユーザーのメッセージに英語の文や段落が含まれている場合（韓国語が混ざっていても）、実質的な回答が期待される場合は常にこのスキルを使用する。英語の文章が含まれるあらゆるメッセージで発動する：英語（全体または一部）で書かれた質問、依頼、意見、説明、解説。英語がほぼ正しく見えるという理由だけで校正を省略しない。常にまず修正ブロックを実行する。以下の場合のみ省略する：英単語 1 語、固有名詞、コードスニペット、または英語の文章を含まず完全に韓国語で書かれたメッセージ。
`docs/trd.md`でTRD（Technical Requirements Document）を作成・維持します。技術スタック、アーキテクチャ、非機能要件、外部依存関係、プロジェクト全体の標準と決定事項を記録します。Decision ModeではADR（Architecture Decision Records）も作成し、`docs/adrs/`に技術的決定を記録して「グローバルな決定」セクションを更新します。TRDはsddワークフローのスキル（`sdd-especificar`以降）が参照する技術コンテキストです。TRDの作成、技術スタックの文書化、アーキテクチャ標準の記録、TRDのない新規プロジェクトの開始、スタックの変更、または`docs/trd.md`がないために`sdd-especificar`が技術コンテキストを求める場合に使用します。「TRD」という語がなくても対象です。ユーザーが「決定を記録」「ADRを作成」と求める場合や、「Xを使う／Yに変更すると決めた」と言う場合はDecision Modeを使用します。これはPRDに記録するプロダクト上の決定とは異なる、技術／アーキテクチャ上の決定です。
ユーザーが「execute this blueprint」「run the plan」「execute the plan」「start building from the plan」「implement the blueprint」「implement the plan」「continue the plan」「resume execution」「execute 01_milestone_name.md」「execute step 3」「run steps 3-5」「skip to step 4」を求めるときに、このスキルを使用する。
FinalRun のループ全体をオーケストレーションする — finalrun-generate-test で機能を調査してテストを作成し、finalrun-use-cli で実行し、CLI の成果物から失敗をトリアージして、実行がグリーンになるまでアプリコードまたはテストを修正する。"debug this failing FinalRun test"、"verify and fix the feature with FinalRun" のようなリクエスト、または UI 変更後の Definition-of-Done ループとしてトリガーする。
ユーザーが事業の財務をレビューしたい、損益計算書を理解したい、キャッシュポジションを確認したい、支出を計画したい、ユニットエコノミクスをレビューしたい、または「financial review」「look at my numbers」「P&L review」「cash flow」「can I afford to hire」「pricing review」「unit economics」「how's my business doing financially」などと言うときに使う。ユーザーが持つ財務情報の詳細度に関わらず機能する。
FlagRelease パイプラインの完全なオーケストレーター。マルチチップ GPU バックエンド向けに、LLM のデプロイ、検証、ベンチマークのパイプライン全体を実行する。install-stack → env-verify → model-verify → perf-test を順に実行し、ステップ間で状態を引き継ぎ、最終的な構造化レポートを生成する。gpu-container-setup（ステップ 1）が完了済みであること、すなわち PyTorch と GPU アクセスを備えた実行中のコンテナが存在することを前提とする。
inference.sh コマンドラインで FLUX モデル（Black Forest Labs）による画像生成。モデル：FLUX Dev LoRA、FLUX.2 Klein LoRA（カスタムスタイル適応に対応）。機能：テキストから画像、画像から画像、LoRA ファインチューニング、カスタムスタイル。トリガー：flux、flux.2、flux dev、flux schnell、flux pro、black forest labs、flux image、flux ai、flux model、flux lora
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。