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 99,448 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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市場データとアバター生成を伴う、リサーチに基づく顧客ペルソナの作成。デモグラフィック、サイコグラフィック、ジョブ・トゥ・ビー・ダン、ジャーニーマッピング、アンチペルソナを扱う。用途: マーケティング戦略、製品開発、UX リサーチ、セールスイネーブルメント、コンテンツ戦略。トリガー: customer persona、buyer persona、user persona、target audience、ideal customer、customer profile、audience research、user research、icp、ideal customer profile、target market、customer avatar、audience persona
ユーザーが所有する Final Fantasy XIV のビジュアルエフェクト、アニメーション、サウンド、物理、UI、テクスチャ、マテリアル、モデル、シェーダーファイル向けに 0ceal0t/Dalamud-VFXEditor をインストール、操作、トラブルシューティングする。ユーザーが `/vfxedit`、AVFX、PAP、TMB、SCD、Dalamud プラグインのセットアップ、エフェクトの置き換え、エクスポートの受け渡し、beta リポジトリ、VFXEditor のソースビルドについて尋ねた場合に使用する。トリガー: Dalamud VFXEditor、/vfxedit、.avfx、.pap、.tmb、.scd、FFXIV VFX mod、VFXEditor beta。
DSP（Data Structure Protocol）の構築とナビゲーション — LLM エージェント向けの、コードベースのグラフベースの長期的な構造記憶。エンティティ（モジュール、関数）、その依存関係（インポート）、公開 API（共有/エクスポート）、およびすべての接続の理由を保存する。使用場面：(1) プロジェクトに .dsp/ ディレクトリがある、(2) ユーザーが DSP のセットアップやプロジェクト構造の初期化を求める、(3) DSP で追跡されたプロジェクトでコードファイルを作成/変更/削除する、(4) プロジェクト構造のナビゲーション、依存関係の理解、モジュールの検索、(5) ユーザーが DSP、dsp-cli、.dsp、構造マッピングに言及する。
チャート選択、色彩理論、注釈のベストプラクティスを扱うデータ可視化。チャートタイプ（棒、折れ線、散布図、ヒートマップ）、軸のルール、データによるストーリーテリングを網羅します。用途：チャート、グラフ、ダッシュボード、レポート、プレゼンテーション、インフォグラフィック、データストーリー。トリガー: data visualization、chart、graph、data chart、bar chart、line chart、scatter plot、data viz、visualization、dashboard chart、infographic data、data presentation、chart design、plot、heatmap、pie chart alternative
タスクがデータベース設計、スキーマ、データアクセスに関わる場合に積極的にロードします。ユーザーが "set up the database"、"create a schema"、"add a migration"、"write a query"、"set up Prisma" と言った場合に使用します。スキーマ設計と正規化、ORM のセットアップ（Prisma、Drizzle）、マイグレーションワークフロー、コネクションプーリング、クエリ最適化、インデックス戦略、シーディング、および PostgreSQL、MySQL、SQLite、MongoDB のトランザクションパターンを扱います。
DDD4J MyBatis-Plus 永続層規約スキル。ActiveRecord パターン（Entity は BaseEntity→Model<T> を extends する必要がある）、@TableLogic 論理削除、監査フィールドの自動設定（createBy/createTime/updateBy/updateTime）、@Param("model") XML パラメータ規約、PaginationEntity ページングラッパー（15 件/ページ/Oracle スタイル offset）、型ハンドラー体系（BooleanEnum/JSON 二系統/ListSetArray 分割）、BaseMapper 組み込みの getPagedList/setStatus/getCountBy* などのメソッドを扱います。DDD4J プロジェクトで Entity/Repository を定義する、Mapper XML を書く、ページングクエリを使う、型ハンドラーを構成する場合にこのスキルが必要です。ddd4j-core スキルと併用します。
道筋がまだ曇っているときの厳格な規律：目的地を明示し、決定チケットを維持し、解決策の探索や OpenSpec 提案の前に霧を晴らす；clarifying-question-discipline を通じて人間に一度に 1 枚のチケットで問いかける。トリガー——「决策雾」「决策票」「清雾再方案」「目的地未清」「decision fog」 / decision fog discipline、decision tickets。wayfinder の名称エイリアスとして使用しない。
研究提案または研究報告のための、そのままコンパイルできる LaTeX Beamer スライドを構築する——助成金/博士/プロジェクト提案の答弁、論文提案の発表、進捗/マイルストーンレビュー、中間/最終プロジェクト報告、委員会や資金提供者への報告。ユーザーが、単一論文の貢献ではなく、目標、ワークパッケージ、タイムライン/ガントチャート、マイルストーン、成果物、予算、リスク、計画に対する進捗を中心に Beamer スライドを構成したい場合に使用：「Beamer slides for my proposal defense」「progress report deck in LaTeX」「milestone review slides」「PhD proposal presentation」「project final report in Beamer」。2 つのフェーズ：slide-spec、次に .tex。単一論文の成果発表には deck-beamer-academic、PowerPoint/Canva の経営層向け報告には deck-business-report、講演のナラティブ/ペース配分には research-talk-planner を使用。
実際に発生する攻撃に備えて Kubernetes クラスターを強化・監視します。RBAC の最小権限と権限昇格経路、Pod Security Admission の適用、ネットワークポリシーのデフォルト拒否、シークレットやサービスアカウントトークンの露出、コントロールプレーンと kubelet の露出、監査ログに基づく検知を扱います。クラスターのセキュリティ態勢の確認、侵害が疑われるクラスターへの対応、適用・検知する内容の決定、または attacking-eks-gke-aks の攻撃経路を防御策に変換する際に使用します。
ユーザーが自分がボトルネックだと感じている、責任を引き渡す必要がある、時間を空けたい、または「I'm the bottleneck」「I need to delegate」「I'm doing too much」「what should I stop doing」「how do I hand this off」「I can't scale myself」「team can't operate without me」などと言うときに使う。CEO 進化の 5 段階に対応する：Doer → Delegator → Director → Designer → Decider。
SASE ベースのゼロトラストネットワークアクセスを実現するために Palo Alto Networks Prisma Access をデプロイし、GlobalProtect エージェント、ZTNA Connector、セキュリティポリシーの適用、統合管理のための Strata Cloud Manager 連携を構成する。ZTNA/SWG/CASB/FWaaS を統合したエンタープライズグレードの SASE の実装、VPN と拠点ファイアウォールの両方をクラウド提供型セキュリティに置き換える場合、または ZTNA を既存の Palo Alto NGFW 環境と統合する場合に使用する。
タスクがデプロイ、ホスティング、CI/CD パイプラインに関わる場合に積極的にロードします。ユーザーが "deploy this"、"set up CI/CD"、"add Docker"、"configure Vercel"、"set up monitoring" と言った場合に使用します。プラットフォーム固有のデプロイ（Vercel、Railway、Fly.io、AWS）、Dockerfile の作成、環境変数の管理、CI/CD パイプラインの設定（GitHub Actions）、プレビューデプロイ、ヘルスチェック、ロールバック戦略、本番環境の監視設定を扱います。
UI/UX skills、サブプロセス、デザインの方向性、進行画面のゲート、Stitch/Pencil/Figma の出力、実装ステップに関するユーザーとエージェントのフィードバックを収集、構造化、重複排除して解決する。コメントに open、accepted、partially accepted、applied、rejected などのステータスが必要な場合、またはレビューボード/進行ページのフィールドを実行可能な意思決定に変える必要がある場合に使用する。
文章から AI らしい表現パターンを取り除きます。文章の執筆、下書き、編集、レビュー、改稿時に、予測可能な AI 特有の表現、冗長な内容、定型的なパターンを排除するために使用します。ユーザーが「deslop」「de-AI」「人間らしく」「AI のパターンを除去」「AI らしい言い回しを除去」「AI 文章を整える」「slop を直す」「文章の slop を取り除く」と依頼する場合や、文章の自然さを確認する場合に起動します。AI 生成ではなく自然な文章を求めて執筆や下書きを依頼する場合にも使用します。主な用途は、科学論文（原稿、要旨、カバーレター、助成金申請書、考察、査読への回答）、ブログ記事、ニュースレター、メモ、レポートなど、まとまった文章です。
完全な 9 フェーズの開発パイプラインガイド — schema からデプロイまで。パイプラインのフェーズ（1-schema → 9-deployment）は、PDCA の機能ごとの 9 フェーズサイクルや Sprint の 8 フェーズコンテナとは直交する。各パイプライン フェーズは個別機能の PDCA サイクルを内包でき、複数機能のパイプライン施策は /sprint でラップできる（v2.1.13）。トリガー：development pipeline、where to start、phase
ElevenLabs と Dia TTS によるマルチスピーカー対話音声の作成。話者タグ、感情制御、ペース、会話の流れ、ポストプロダクションを扱う。用途：ポッドキャスト、オーディオブック、解説動画、キャラクター対話、会話型コンテンツ。トリガー：dialogue audio、multi speaker、conversation audio、dia tts、two speakers、podcast audio、character voices、voice acting、dialogue generation、conversation tts、multi voice、speaker tags、dialogue recording、elevenlabs dialogue、eleven labs conversation
discord-cli ツールを使って金融リサーチのために Discord を読み取る（読み取り専用）。ユーザーが Discord チャンネルの読み取り、トレーディングサーバー内のメッセージ検索、ギルド/チャンネル情報の表示、暗号資産や市場のディスカッショングループの監視、Discord からの金融センチメントの収集を望むときはいつでも本スキルを使用する。トリガーには以下が含まれる："check my Discord"、"search Discord for"、"read Discord messages"、"what's happening in the trading Discord"、"show Discord channels"、"list my servers"、"Discord sentiment on BTC"、"what are people saying in Discord about AAPL"、"monitor crypto Discord"、"export Discord messages"、および金融ニュースの閲覧、市場調査、トレーディングコミュニティの議論の文脈で Discord に言及するあらゆる場合。本スキルは読み取り専用 — メッセージの送信、リアクション、その他の書き込み操作には対応しない。
プロジェクトのドメイン言語に対する厳格な規律：CONTEXT.md に純粋な用語集を維持し（実装の詳細は含めない）、セッション中にあいまいまたは矛盾する用語に異議を唱え、ファイルは遅延して作成し、OpenSpec の振る舞い契約とは直交させる。ドメイン用語が重要なとき、clarify/analyze の際に PDCA ホストから参照される。トリガー——「领域语言」「CONTEXT.md」「术语表」「统一语言」「领域词汇」 / domain language discipline、project glossary、CONTEXT.md。OpenSpec の仕様の代わりには使用しない。
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。