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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 99,064 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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ユーザーが Word 文書（.docx ファイル）または Word テンプレート（.dotx ファイル）の作成、閲覧、編集、操作を希望する場合は、必ずこのスキルを使用します。「Word doc」「word document」「.docx」「.dotx」への言及や、目次、見出し、ページ番号、レターヘッドなどの書式を備えた専門的な文書の作成依頼が対象です。.docx または .dotx ファイルからの内容の抽出・再構成、文書内の画像の挿入・置換、Word ファイルでの検索・置換、変更履歴やコメントの操作、内容を整った Word 文書に仕上げる場合にも使用します。「レポート」「メモ」「手紙」「テンプレート」などの成果物を Word または .docx ファイルとして求められた場合も使用します。PDF、スプレッドシート、Google Docs、文書作成に関係しない一般的なコーディング作業には使用しないでください。
GitHub Actions、GitHub Container Registry (GHCR)、Dokploy MCP を使って、Docker 化したリポジトリをセルフホストの Dokploy インスタンスへ自動ビルド + デプロイする設定を行う。ユーザーがリポジトリを Dokploy へ自動デプロイしたい、Dokploy を対象とした CI/CD を構築したい、自分の Dokploy サーバーへコンテナを配信したい、既存リポジトリから Dokploy 上に新しいアプリを構成したい、GitHub Actions を接続してイメージをプッシュし Dokploy の再デプロイをトリガーしたい場合に使用する——「GHCR」や「GitHub Actions」を明示していなくてもよい。「deploy this to dokploy」「set up dokploy for this repo」「auto-build and deploy on my server」「ship this app to my dokploy」「I want CI/CD to my self-hosted Dokploy」のような表現でトリガーする。
Doom ドキュメントリポジトリでの作業時に使用し、要件をリポジトリに沿ったドキュメント診断、計画、下書き、AI ユーザビリティレビューに変換する。権威ある既存ページの修正、シナリオに焦点を当てたドキュメントの追加、ユーザー向けドキュメントとエンジニアリング上の事実を扱うドキュメントの分離、ドキュメントツリーの再構成の計画、読み取り専用の規約レビューまたは AI ユーザビリティレビュー、明示的に要求された `yarn build` や `yarn translate` タスクをサポートする。明示的な対象リポジトリのルールはスキルのデフォルトより優先される。リポジトリに規定がない場合、新しい製品ドキュメントには組み込みの製品ドキュメント標準が適用される。
ユーザーが e コマースのフルフィルメント、オンライン注文処理、D2C 物流の最適化を望むときに使用します。ユーザーが "e-commerce fulfillment"、"online orders"、"DTC fulfillment"、"pick-pack-ship"、"3PL"、"fulfillment center"、"order accuracy"、"shipping optimization"、"returns processing" に言及したときにも使用します。オムニチャネル（店舗 + オンライン）については omnichannel-fulfillment を参照してください。ラストマイル配送については last-mile-delivery を参照してください。
TikTok Shop の e コマースデータアシスタント。ecomseer.com 経由で商品を検索し、トレンド商品を見つけ、インフルエンサーを分析し、ショップを探索し、動画パフォーマンスを追跡し、広告インサイトを取得する。トリガー: 找商品, 搜商品, 爆品, 带货, TikTok电商, 达人分析, 视频带货, 店铺分析, 广告素材, 销量榜, 跨境电商, search products, find trending, TikTok Shop, influencer analysis, shop data, ad creatives, sales ranking, e-commerce analytics, product research.
ShapeStream と Shape を構成して Postgres テーブルをクライアントに同期する。ShapeStreamOptions（url、table、where、columns、replica、offset、handle）、カスタム型パーサー（timestamptz、jsonb、int8）、カラムマッパー（snakeCamelMapper、createColumnMapper）、onError の再試行セマンティクス、backoff オプション、ログモード（full、changes_only）、requestSnapshot、fetchSnapshot、subscribe/unsubscribe、Shape マテリアライズドビューを扱う。同期の設定、shape の構成、型の解析、同期エラーの処理を行うときに読み込む。
ElevenLabs のマルチスピーカー対話生成 - inference.sh コマンドラインで、1 つの音声ファイルに異なる声の会話を作成します。機能：複数声の対話、スクリプトベースの生成、声の演出、会話音声。用途：ポッドキャスト、オーディオブック、解説、チュートリアル、キャラクターの対話、動画スクリプト。トリガー：elevenlabs dialogue、eleven labs dialogue、multi speaker、conversation audio、dialogue generation、text to dialogue、multi voice、voice acting、podcast dialogue、character voices、script to audio、elevenlabs conversation、two speakers
ElevenLabs の自動吹き替え - inference.sh コマンドラインで音声/動画を 29 言語に翻訳して吹き替え、話者の声を保持します。機能：話者の自動検出、声を保持した翻訳、動画の吹き替え、音声のローカライズ。用途：コンテンツのローカライズ、動画翻訳、多言語コンテンツ、国際配信。トリガー：dubbing、dub video、translate audio、video translation、audio translation、localize content、elevenlabs dubbing、eleven labs dub、multilingual dub、voice translation、auto dub、language dub、content localization
ElevenLabs の AI 音楽生成 — inference.sh CLI 経由でテキストプロンプトからオリジナル楽曲を作成する。機能: テキストtoミュージック、最大 10 分のカスタム長、ジャンル/ムード/楽器の制御、ロイヤリティフリーの商用利用。用途: BGM、サウンドトラック、ジングル、ポッドキャスト、映像スコア、ゲームオーディオ。トリガー: elevenlabs music、eleven labs music、ai music、generate music、music generation、compose music、ai composer、create song、soundtrack、background music、jingle、elevenlabs compose、music ai。
inference.sh CLI 経由で ElevenLabs を使い、テキストの説明から AI 効果音を生成します。機能：テキストから効果音への変換、カスタム長、ロイヤリティフリーの音声。用途：動画制作、ゲーム音声、ポッドキャスト、映画、プレゼンテーション、ソーシャルメディア。トリガー：sound effects、sfx、sound generation、ai sound effects、generate sound、foley、audio effects、sound design、text to sound、elevenlabs sound、eleven labs sfx、ambient sound、cinematic sound、game sound effects。
inference.sh CLI 経由で ElevenLabs の音声テキスト化を利用。Scribe モデルと強制アラインメントに対応。モデル：Scribe v1/v2（98%+ の精度、90+ 言語）。機能：文字起こし、話者分離、音声イベントのタグ付け、単語レベルのタイムスタンプ、強制アラインメント、字幕生成。用途：会議の文字起こし、字幕、ポッドキャストの文字起こし、リップシンクのタイミング、カラオケ。トリガー：elevenlabs stt、elevenlabs transcription、scribe、elevenlabs speech to text、forced alignment、word alignment、subtitle timing、diarization、speaker identification、audio event detection、eleven labs transcribe
inference.sh CLI 経由で ElevenLabs のテキスト読み上げを利用。22+ のプレミアムボイス、多言語対応、音声チューニングを備える。モデル：eleven_multilingual_v2（最高品質）、eleven_turbo_v2_5（低遅延）、eleven_flash_v2_5（超高速）。機能：テキスト読み上げ、ボイス選択、安定性/スタイル制御、32 言語。用途：ナレーション、オーディオブック、動画ナレーション、ポッドキャスト、アクセシビリティ、IVR。トリガー：elevenlabs、eleven labs、elevenlabs tts、premium tts、professional voice、ai voice、high quality tts、multilingual tts、eleven labs voice、voice generation、natural speech、realistic voice、voice over、speech synthesis
ElevenLabs ボイスチェンジャー - inference.sh CLI 経由で、音声内容と感情を保ったまま任意の声を別の声に変換する。モデル：eleven_multilingual_sts_v2（70+ 言語）、eleven_english_sts_v2。機能：音声変換（speech-to-speech）、声の変換、訛りの変更、声の偽装。用途：コンテンツ制作、声優演技、プライバシー、吹き替え、キャラクターボイス。トリガー：voice changer、speech to speech、voice transformation、change voice、voice swap、voice conversion、voice disguise、eleven labs voice changer、elevenlabs sts、transform voice、ai voice changer、voice modifier
ElevenLabs ボイスアイソレーター — inference.sh CLI で音声から背景ノイズを除去しボーカルを分離する。機能: ノイズ除去、音声抽出、オーディオクリーンアップ、背景除去。用途: ポッドキャストのクリーンアップ、インタビュー音声、音楽のボーカル、ノイズの多い録音、音声修復。トリガー: voice isolator、noise removal、background removal、isolate voice、clean audio、remove background noise、audio cleanup、voice extraction、elevenlabs isolator、eleven labs noise、vocal isolation、denoise、audio restoration、voice separation
ElysiaJS Web フレームワーク開発のための専門的なガイダンス。Bun 上で Elysia を使って REST API、GraphQL サービス、WebSocket アプリケーションを構築する際に使用。ルーティング、ライフサイクルフック、TypeBox 検証、Eden の型安全クライアント、JWT/Bearer による認証、すべての公式プラグイン（OpenAPI、CORS、JWT、static、cron、GraphQL、tRPC）、テストパターン、本番デプロイを網羅する。Bun ランタイムの専門知識のために bun-expert スキルが有効であることを前提とする。
レイアウトパターン、件名の公式、配信到達性のルールを備えたメールマーケティングのデザイン。ウェルカムシーケンス、プロモーションメール、トランザクションメールのテンプレート、モバイル最適化を扱います。用途：メールマーケティング、ニュースレターのデザイン、ドリップキャンペーン、メールテンプレート、トランザクションメール。トリガー：email design、email template、email marketing、newsletter design、email layout、email campaign、drip campaign、welcome email、promotional email、transactional email、email subject line、email header image、email banner。
[Beta] gh-aw（GitHub Agentic Workflows）を使用した CI 専用の eval 回帰ランナー。.evals/ 内のすべての eval ケースをスケジュールまたは PR ごとに実行し、合否結果を報告し、回帰時にマージをブロックできます。learning-aggregator-ci がフラグを立てた昇格パターンから新しい eval ケースも作成します。使用する場面：昇格したルールを CI／ヘッドレスパイプラインで自動回帰テストしたいとき。対話的な eval の作成と実行には eval-creator を使用してください。
何かを設計したり実行したりする前に、研究者と研究アイデアをじっくり話し合う。研究者が漠然としたアイデア、仮説、方向性（「我在想……」「你觉得这个方向……」）を持ち込み、実行するのではなく一緒に考えることを望むときに使用する。証拠に基づく複数ラウンドのフロンティア質問を通じて探求し、見落とされている細部を浮かび上がらせ、研究者が実際に観察したいものを明確にする。次にどの実行スキルを使うかを双方が把握したとき——段階的なマルチブランチ計画なら exp-campaign、1 つの有界なブランチなら exp-batch、1 つの欠けた事実なら exp-probe——、またはアイデアが意識的に保留されたときに停止する。ここで実験マトリクスを設計したり、何かを実行したりすることは決してない。
現実世界のたとえ、視覚的な図、段階的な開示を通じて複雑な概念を説明する、アニメーション付きのインタラクティブな HTML ページを生成する。ユーザーが「explainer infographic」「X の仕組みを説明して」「〜の解説図を作って」「この概念を可視化して」「これをビジュアルにして」「X をビジュアルで理解したい」と言ったとき、またはトピックを簡潔なビジュアル形式で分解するよう求めたときに使用する。出力は単一の自己完結型 HTML ファイルで、ユーザーはブラウザで開いたり、スクロールして閲覧したり、リンクとして共有したりできる。トピックは何でもよい——金融の概念、技術システム、科学的プロセス、ビジネスフレームワーク。
解説動画の制作ガイド：スクリプト作成、ナレーション、ビジュアル、編集・組み立て。スクリプトの公式、テンポのルール、シーン設計、複数ツールのパイプラインを扱います。用途：製品デモ、仕組み解説動画、オンボーディング動画、ソーシャル向け解説。トリガー：explainer video、how to make explainer、product video、demo video、video production、video script、animated explainer、product demo video、tutorial video、onboarding video、walkthrough video、video pipeline。
キャンペーン H5 における「キャンペーン積み木コンポーネント」の生成と保守をガイドします。page-center から配信される uiMeta に基づいて、設定可能な玩法ブロック（ギフトボックス、ブラインドボックス、ランキングルール、ランキングギフト、単一ランキング Top3 など）をレンダリングします。コーディング規約は ui2 コンポーネントと同一で、ui2-upgrade-guide に従います。適用場面：積み木コンポーネントの新規作成、既存の積み木からのコピー改修、確立された規約に沿った types/config/composables の補完。
コンテンツ、参考資料、既存の SVG、またはライブボードから、意図的に設計された編集可能な Feishu / Lark ホワイトボードを構築、修正、再スタイル設定、批評する。事実の忠実性、強い階層構造、意図的な構図、そして均等なカードの汎用グリッドではなく証拠に基づくレビューを必要とするホワイトボード、インフォグラフィック、図、システムマップ、タイムライン、意思決定ボード、ポスター、ビジュアル解説に使用。作成、修正、批評を別々のプレイブックに振り分ける。描画前にコンテンツとデザインの契約を確定する。確定的な SVG の欠陥を検証する。実際の成果物をレンダリングして検査する。重要な納品物には独立した最終レビュアーを使用する。
Express にインスパイアされた Fiber Go Web フレームワーク。ルーティング、ミドルウェア、コンテキスト、WebSocket、prefork を扱う。Express ライクな Go 開発に使用する。使用する場面：ユーザーが「fiber」「gofiber」「express-like go」「fasthttp go」に言及したとき、「fiber ミドルウェア」「fiber コンテキスト」「fiber prefork」「fiber websocket」「go express」「高速 Go フレームワーク」について尋ねたとき。使用しない場合：Gin プロジェクト - 代わりに `gin` を使用、Echo プロジェクト - 代わりに `echo` を使用、Chi プロジェクト - 代わりに `chi` を使用、標準 net/http の互換性が必要な場合
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。