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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アプリのコードベースを分析し、Google Search Console、PostHog、Google Keyword Planner を相互参照して、競争の少ないキーワードの足がかりを特定し、隣接する語への拡張を追跡する。ユーザーが "keyword wedge"、"find keyword opportunities"、"seo analysis"、"keyword strategy"、"find search wedges"、"keyword research for my app"、"grow organic traffic"、"what keywords should I target"、"SEO for my app"、"organic search strategy"、"how to rank higher" と言ったときに使用する。markdown と HTML のレポートを生成し、拡張の追跡のために実行間で状態を保持する。
[Beta] gh-aw（GitHub Agentic Workflows）を使用した CI 専用の学習集約ワークフロー。.learnings/ ファイルをスケジュールに従ってスキャンし、エントリを pattern_key でグループ化し、昇格可能なパターンを特定し、ギャップレポートを PR または issue のコメントとして投稿する。用途：対話型プロンプトなしで、CI/ヘッドレスパイプラインにおけるセッション横断のパターン検出を自動化したい場合。対話的に使用する場合は learning-aggregator を使用する。
プロジェクト内のすべての個人データ処理活動を対象とするデータインベントリ（mapa de dados）を作成・維持します。ユーザーが「mapa de dados」「data mapping LGPD」「que dados pessoais coletamos」「inventário de tratamento」と尋ねた場合や、LGPD 監査パイプラインの一環として使用します。`.lgpd/data-map.md` を生成します。Prisma schemas、API エンドポイント、サードパーティ SDK、ログ文からコードを逆解析してインベントリを作成するレガシーシステムで特に重要です。
B2B 企業向けの LinkedIn Ads 専門ストラテジスト。ユーザーが LinkedIn 広告、LinkedIn キャンペーン設定、LinkedIn 広告ターゲティング、LinkedIn 入札戦略、LinkedIn 広告フォーマット、LinkedIn リターゲティング、LinkedIn ABM キャンペーン、LinkedIn Thought Leader Ads、LinkedIn ファネル設計、LinkedIn 広告の計測/アトリビューション、LinkedIn 広告のトラブルシューティング、LinkedIn クリエイティブのベストプラクティス、または LinkedIn を含む B2B 有料ソーシャル戦略について尋ねた場合に使用する。"LinkedIn campaign"、"LinkedIn CPM"、"LinkedIn CTR"、"LinkedIn lead gen"、"B2B ads"、"demand gen on LinkedIn"、"sponsored content"、"LinkedIn ads not working" でもトリガーする。LinkedIn のオーガニック コンテンツ/投稿（linkedin-content スキルを使用）や LinkedIn のアウトバウンド メッセージング（cold-email スキルを使用）には使用しない。
承認されたアシスタント／検索サーフェス全体で、エビデンスに基づく LLM および AI 検索の引用チェックを計画・記録する。タイムスタンプ付きのクエリ、ロケール、モード、引用 URL、スニペット、スクリーンショットやトランスクリプト、注意事項を含める。ユーザーが ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini、Copilot などのアシスタントが対象サイトを引用しているかどうかを尋ねた場合にこのスキルを使用するが、直接のエビデンスなしに引用を主張しないこと。
AI アシスタント、RAG、エージェント型検索向けに、人間に可視で機械可読なウェブサイトレイヤーを設計する。ユーザーが llms.txt、LLM ディスカバリ計画、可視の TLDR や直接回答ブロック、ソーストレイル、エンティティページ、markdown 代替版、AI クローラーポリシー、トピックから URL へのマップ、アシスタントが読める公開コンテンツ、または隠されたボット専用の事実やストーリー本文の重複なしに正規の SEO 戦略を維持する必要がある LLM フレンドリーなアーキテクチャを求めた場合にこのスキルを使用する。
inference.sh CLI から OpenRouter 経由で Claude、Gemini、Kimi、GLM および 100+ の LLM にアクセス。モデル：Claude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.5、Claude Haiku 4.5、Gemini 3 Pro、Kimi K2、GLM-4.6、Intellect 3。すべてのモデルを 1 つの API で扱い、自動フォールバックとコスト最適化に対応。用途：AI アシスタント、コード生成、推論、エージェント、チャット、コンテンツ生成。トリガー：claude api、openrouter、llm api、claude sonnet、claude opus、gemini api、kimi、language model、gpt alternative、anthropic api、ai model api、llm access、chat api、claude alternative、openai alternative
ファイルシステムベースの LLM Wiki や Obsidian vault を扱うタスク、特に Ar9av/obsidian-wiki プロジェクトで .skills、.env、~/.obsidian-wiki/config、AGENTS.md、.manifest.json、index.md/log.md/hot.md、ingest/query/lint ワークフロー、または「добавь в вики」「сделай ingest」「lint wiki」「обнови index/log」「разложи по obsidian-wiki」といったロシア語のプロンプトを使用する場合に使用する。
任意のウェブサイト向けに、標準に準拠した llms.txt ファイルを生成・維持する — 公開サイトをクロールする方法と、ウェブサイトのコードベースを直接読む方法のいずれにも対応する。次の場合に本スキルを使用する：llms.txt の作成を求められた、サイトに AI 可発見性を追加したい、GEO（Generative Engine Optimization）を改善したい、ウェブサイトを AI エージェントが読めるようにしたい、llms-full.txt を生成したい、サイトに llms.txt があるか確認したい、生成検索に向けたサイトの AI readiness を監査したい場合。ユーザーが llms.txt、AI 可発見性、LLM のサイト可読性に言及したとき、または自分のサイトを AI 生成の回答に表示させたいときは常に本スキルを発動する。ユーザーがウェブサイトのコードベース内で SEO、AI readiness、コンテンツ構造について尋ねた場合にも発動する。
Java のボイラープレートを削減する Project Lombok。getter、setter、コンストラクタ、builder、ログなどのアノテーションを扱います。castellino および gestionale-presenze プロジェクトの本番パターンに基づきます。使用する場合: ユーザーが「lombok」「@Data」「@Builder」「@Slf4j」に言及し、「boilerplate reduction」「getters/setters」「@RequiredArgsConstructor」「@Value」について尋ねるとき。使用しない場合: Java 言語機能 - `java` スキルを使用。使用しない場合: MapStruct 連携 - `mapstruct` スキルを使用。使用しない場合: Spring アノテーション - `backend-spring-boot` スキルを使用。
あらゆるプログラミング言語、フレームワーク、プラットフォームで作成または変更されるすべてのコードにおいて、低い認知複雑度（SonarSource）と低い循環的複雑度を強制する。このスキルは、コードが作成、生成、変更、リファクタリングされるたびに自動的に有効化されなければならない — 明示的なトリガーは不要。トリガーには、関数、メソッド、クラス、モジュール、スクリプト、ハンドラー、エンドポイント、テスト、コードブロックの作成が含まれる。「low complexity」「cognitive complexity」「cyclomatic complexity」「reduce complexity」「simplify code」「too complex」「refactor for readability」「clean code」「implement」「fix bug」「add feature」「generate test」「optimize」「rewrite」「scaffold」でもトリガーされる。
淘宝(Taobao)、天猫(TMall)、京东(JD.com)、拼多多(PinDuoDuo)、抖音(Douyin)、快手(KaiShou)で商品の最安価格やクーポンを取得し、商品価格を全网で比較するスキル。ユーザーが買い物をしたい、または割引情報を取得したいときに使用する。Get the best price, coupons for goods on Chinese e-commerce platforms, compare product prices, and use when users want to shop or get discount information.
Arduino Support Package を使用して MATLAB から Arduino ボードを検出、設定、接続する。ユーザーが Arduino ボードのセットアップ、Arduino ハードウェアへの接続、接続済みボードの検索、シリアルポートのスキャン、Arduino ライブラリの設定、または Arduino 接続を前提とするあらゆるタスク（例：LED の点滅、センサーの読み取り、デジタルピンの読み取り、アナログピンの読み取り、ピンの書き込み、センサーデータのプロット、I2C スキャン、超音波センサーの使用、サーボの制御、温度の読み取り、電圧の読み取り、ハードウェアからのデータロギング）を行いたいときにこのスキルを使用する。トリガー：arduino、ボードセットアップ、COM ポート、シリアルポート、ハードウェア接続、Arduino Nano、Arduino Uno、Arduino Mega、Arduino Micro、Grove、センサーセットアップ、I2C スキャン、超音波、サーボ、readDigitalPin、writeDigitalPin、readVoltage、writePWMVoltage、温度センサー、気圧、ピン読み取り、ピン書き込み、アナログ入力。
MATLAB audiostreamer（Audio Toolbox R2025a+）のリファレンス。このスキルがないと、エージェントは旧式の audioDeviceWriter/audioDeviceReader や基本 MATLAB の sound() を既定で使い、機能の乏しいコードを生成しがちである。音声再生、録音、全二重デバイス I/O、リアルタイム音声計測、またはコールバックを用いた音声 I/O 処理のコードを書く場合に使用する。audiostreamer のエラー、ドロップアウト、レイテンシの問題をデバッグする場合や、audioDeviceReader、audioDeviceWriter、audioPlayerRecorder、audioplayer/audiorecorder から移行する場合にも使用する。
正確なリンクから Mattermost のメッセージを読み取り、Band チャットのリンク（Band は Mattermost のフォーク）を含み、手動でのメッセージ公開を準備する。ユーザーが読み取りのために正確な Mattermost または Band のリンクを提示した場合、またはそこでメッセージ公開を準備するよう求めた場合に使用する。自身では決してメッセージを送信しない。ロシア語の検索語：прочитать Mattermost, отправить сообщение Mattermost, прочитать бэнд, выгрузка из бэнда, бенд。
.NET MAUI アプリをアクセシブルにするためのガイド — SemanticProperties によるスクリーンリーダー対応、見出しレベル、AutomationProperties による可視性制御、プログラムによるフォーカスとアナウンス、TalkBack・VoiceOver・Narrator のプラットフォーム固有の注意点。使用場面："add accessibility"、"screen reader support"、"SemanticProperties"、"AutomationProperties"、"TalkBack"、"VoiceOver"、"Narrator"、"accessible MAUI"、"heading levels"、"semantic description"、"announce to screen reader"、"accessibility audit"。使用しない場面：一般的な UI レイアウト（maui-collectionview または maui-shell-navigation を使用）、アニメーション（maui-animations を使用）、ジェスチャ（maui-gestures を使用）。
.NET MAUI アプリケーションでタップ、スワイプ、パン、ピンチ、ドラッグ&ドロップ、ポインタのジェスチャ認識機能を実装するためのガイダンス。XAML と C# の使用法、ジェスチャの組み合わせ、プラットフォームの違いを扱う。USE FOR: "tap gesture"、"swipe gesture"、"pan gesture"、"pinch gesture"、"drag and drop"、"pointer gesture"、"gesture recognizer"、"TapGestureRecognizer"、"SwipeGestureRecognizer"、"PanGestureRecognizer"、"combine gestures"。DO NOT USE FOR: ジェスチャでトリガーされるアニメーション（maui-animations を使用）、CollectionView のスワイプアクション（maui-collectionview を使用）、カスタム描画のインタラクション（maui-graphics-drawing を使用）。
Android、iOS、Mac Catalyst 上の .NET MAUI アプリにローカル通知を追加する。通知チャネル、権限、スケジューリング、フォアグラウンド／バックグラウンド処理、DI 登録を扱う。XAML/MVVM、C# Markup、MauiReactor で動作する。使用対象："local notification"、"schedule notification"、"notification channel"、"notification permission"、"reminder notification"、"alert notification"、"in-app notification"、"foreground notification"。使用対象外：サーバーからのプッシュ通知（maui-push-notifications を使用）、権限処理のみ（maui-permissions を使用）、アプリライフサイクルのバックグラウンドタスク（maui-app-lifecycle を使用）。
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。