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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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React NativeとExpoのUIを、明確なビジュアル方針でデザイン・再スタイリングします。テーマとカラー トークン、ブランドカラーからのパレット作成、画面レイアウト、既存画面のデザイン監査に対応します。同梱スクリプトでWCAGコントラストを測定し、Webの慣習では誤りやすいプラットフォームのルール（シャドウ、グラデーション、エッジ・トゥ・エッジ、セーフエリア、ぼかし）を適用します。新しいテーマや画面、違和感のあるUI、WebまたはFigmaデザインの変換など、画面やコンポーネントの見た目・レイアウトに関するタスクで使用します。データ取得、状態管理、ナビゲーションの接続、非視覚的なバグには使用しません。
アウトバウンド向けの返信単位のエンジンです。受信した返信、異議、音信不通、失注した提案、またはきっかけ（LinkedIn 投稿、勤続記念日、会社ニュース）のうち1件と背景情報を受け取り、返信分類体系に沿って分類し、適切な対応に振り分け、見込み客の言語でそのまま送れる返信またはフォローアップを1件作成します。ホットリードの商談設定と回復、「興味がない」、既存業者／社内対応、チャネル振り分け（「A/E または CM 経由で購入する」）、担当者／地域／ICP の不一致、無効データ、明確な拒否／配信停止、タイミング、関心を探る質問、音信不通後の再連絡、価値を先に示す再接触、きっかけに基づくアウトリーチ、失注提案へのフォローアップ、投稿者へのコールドメッセージに対応します。また、商談の意向（返信の速さ、関心が本物か）を判断し、CRM／送信プラットフォームでの対応を設定します。単一の返信、メール、スレッドのスクリーンショット、投稿に対して、「何と返信すればいい？」「異議対応」「フォローアップ」「この見込み客を取り戻して」「この返信を評価して」「この見込み客は本物？」などの依頼で使用します。複数の返信の一括分析（reply-audit）や、完全なコールドシーケンス（sequence-writer）には使用しません。
自社製品と競合の G2、Capterra、Trustpilot のレビューをスクレイピングし、繰り返し現れるテーマ、反論、裏付けとなる根拠、正確な顧客の言葉を抽出してメッセージングに活用する。review-site-scraper と LLM 分析を連鎖させる。週次または月次のダイジェストを生成し、コピーライティング、ポジショニング、セールスイネーブルメントに直接役立てる。マーケティングチームが実際の顧客の言葉に基づいてメッセージングを構築する必要がある場合に使用。
終了した、または終了間近の RHDH スプリントを Jira の RHIDP、RHDHPLAN、RHDHBUGS、RHDHSUPP から要約する：コミット済みと完了済みのストーリーポイント、スプリント途中で追加されたスコープ、メンバー別の内訳、epic の進捗、RHDH のファイル名とスライド名の命名を含むデモチェックリスト、ベロシティの推移。「スプリントレポート」「このスプリントで何を完了したか」「スプリントレビューの準備」「スプリントはどう進んだか」「どのデモが残っているか」に使用する。すでに完了した作業を振り返るものであり、まだ開始していないスプリントの準備は別の仕事であり、RHIDP-1234 のような単一の issue はスプリントではない。
rhdh-plugin-export-overlays リポジトリと拡張カタログを管理する：プラグインのオンボーディング、上流バージョンの更新、エクスポートまたは公開の失敗の修復、ワークスペースの健全性の確認、ラベル・陳腐化・マージ準備度による overlay PR バックログのトリアージ、/publish のトリガー。source.json、plugins-list.yaml、backstage.json、カタログメタデータ、overlay CI、プラグインの取り込み、overlay PR、マージ前の正確な PR 成果物のテストに使用する。プルリクエストのコードレベルのレビューには /rhdh-pr-review を使用する。rhdh-plugins のリリースを overlay 経由で rhdh-plugin-catalog へ昇格させるには /rhdh-plugin-midstream-propagate を使用する。
JSON のポーズ仕様から Blender で Roblox キャラクターアニメーション（R15 または R6）をヘッドレスで作成し、コンタクトシートと GIF をレンダリングして検証し、参照ポーズに合わせます。パンチ、スイング、エモート、待機、歩行、死亡、ツール動作などの Roblox アニメーションの作成・生成・自動化、参照ポーズに合わせたアニメーションの作成、または Blender の UI を開かずに .blend リグをアニメーション化する場合に使用します。Roblox アニメーションが「崩れる」、手足が外れる、スクリプト上では正しいポーズなのにレンダリングが誤る、フレーム間で手足が飛んだり反転したりする、ポーズが参照とまったく異なる場合にも使用します。
MikroTik デバイス上で OCI コンテナを実行するための RouterOS /container サブシステム。使用場面: RouterOS でコンテナを有効化する、コンテナ用に VETH/bridge ネットワークを設定する、CLI または REST API でコンテナのライフサイクルを管理する、RouterOS 用の OCI イメージをビルドする、コンテナの環境変数を構成する、コンテナの問題をトラブルシューティングする、またはユーザーが RouterOS container、/container、VETH、device-mode container、MikroTik Docker に言及したとき。
プロトコルデバッグのための RouterOS パケットキャプチャと TZSP ストリーミング。使用タイミング：RouterOS でパケットをキャプチャするとき、/tool/sniffer をセットアップするとき、TZSP 経由でライブトラフィックをストリーミングするとき、firewall mangle action=sniff-tzsp を使用するとき、MikroTik でネットワークプロトコルをデバッグするとき、Wireshark や tshark で TZSP を受信するとき、RouterOS から pcap ファイルを保存するとき、またはユーザーが RouterOS の packet sniffer、TZSP、sniff-tzsp、/tool/sniffer、パケットキャプチャに言及したとき。
4 つのステップで理性的かつ客観的な意思決定を行う：目標に集中して些事をふるい落とす→第三の選択肢を見つけて二択の制約を突破する→認知バイアスを回避する→定量スコアで最終選択を行う。重大な選択で悩み続けているとき、選択肢が二択に見えるとき、直感に誤導される不安があるときに適する。日常的な低リスクの小さな決定には適用しない（過度な定量化はむしろ時間の無駄）。主なトリガーシグナル：「A か B かで悩んでいる」、「どう選べばよいかわからない」、「どちらも不満だが一つ選ばなければならない」、「決断を手伝ってほしい」。
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。