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 99,064 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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実際に機能する、最も手間のかからない解決策、つまり最も単純で短く、最小限の方法を徹底します。経験豊富なシニア開発者の視点で、タスク自体が本当に必要か（YAGNI）を問い、独自コードより標準ライブラリを、依存関係よりプラットフォームのネイティブ機能を、50 行より 1 行を優先します。強度は lite、full（デフォルト）、ultra から選べます。コードの作成、追加、リファクタリング、修正、レビュー、設計、ライブラリや依存関係の選定など、あらゆるコーディングタスクで使用します。ユーザーが「ponytail」「be lazy」「lazy mode」「simplest solution」「minimal solution」「yagni」「do less」「shortest path」と言った場合や、過剰設計、肥大化、ボイラープレート、不要な依存関係を訴えた場合にも使用します。コーディング以外の依頼（一般知識、文章、翻訳、要約、レシピ）には使用しません。
ユーザーが Portaly の email API を通じて自社ドメインからトランザクションメール（注文の領収書、サインインコード、通知）を送信できるよう支援する——API key の設定、送信ドメインの検証、サンドボックス、単発・一括・予約メールの送信、配信ステータス、クォータ、メールボックスシミュレータを使った安全なバウンスのテスト。ユーザーが自分のアプリから Portaly でメールを送りたい場合、Portaly Email、pem_ key、sandbox.portaly.tw に言及した場合、またはバウンス・拒否・未達の Portaly メールをトラブルシューティングしている場合にトリガー。Portaly Email は招待制ベータであり、Portaly が招待したアカウントのみが利用できる。
Etsy のニッチリサーチ。スコアには根拠が付属し、シード検索、誠実な信頼度、繰り返しのリサーチをトレンドに変えるローカルストアを備える。トリガーフレーズ：`research the dad shirt niche on Etsy`、`is this Etsy niche low competition`、`find low-competition Etsy sub-niches under dad`、`what tags do winning Etsy listings use for this niche`、`size up the competitors in this Etsy niche`、`use everbee`、`run everbee`。
ローカルのデスクトップアプリ、ディスク上の録画、クラウドアカウントを一つにまとめる初の Zoom コマンドライン。トリガーフレーズ：`join the zoom meeting`、`start my zoom`、`mute zoom`、`what zoom meetings do i have today`、`find that quote from last week's zoom`、`what's in my documents/zoom folder`、`schedule a zoom meeting`、`search my zoom recordings`、`use zoom`、`run zoom`、`extract todos from my zoom notes`、`search my zoom notes`、`ingest zoom notes pdf`、`open zoom notes`。
Awwwards 品質のプレミアムなウェブサイトデザインを、1 プロジェクトあたり 5 万ドル以上を請求する一流エージェンシーが手がけたような React（.jsx）コンポーネントとして作成する。ユーザーが、高級感・プレミアム・ラグジュアリー・エディトリアル・ハイエンド・エージェンシー品質であるべきウェブサイト、ランディングページ、ポートフォリオ、ウェブコンポーネントを求めたときにこのスキルを使用する。ユーザーが Awwwards、FWA、受賞デザインに言及した場合や、Apple、Aesop、Bottega Veneta、Stripe などのブランド、またはラグジュアリー／ファッション／デザイン重視のブランドを引き合いに出した場合にもトリガーする。ユーザーが「プロフェッショナルに見せて」「高そうに見せて」「本当にかっこよくしたい」「高品質なデザイン」「ありきたりにしないで」などと言った場合や、典型的な AI 生成ウェブサイトの美意識に不満を示した場合にトリガーする。ダッシュボード、管理パネル、内部ツール、または美しさより実用性が優先される機能的な UI にはトリガーしない —— これらは標準の frontend-design スキルが扱う。
AP スタイルと逆ピラミッド構造でプレスリリースを作成。書式、日付欄、引用、会社概要、ファクトチェックを扱う。用途：製品発表、資金調達の発表、提携、企業ニュース、イベント。トリガー：press release、pr writing、media release、news release、announcement、product launch announcement、funding announcement、company news、media advisory、ap style、press statement、news wire
メールで誰かに連絡して返信を受け取る必要があるとき、特に行き詰まりを解消したいときに使用します。積極的に、通常は事前にユーザーへ確認せず使用：ツール、ライブラリ、API、サービスで行き詰まり、そのドキュメント、README、フッター、または llms.txt に help@、support@、dev@、docs@、agent@ のアドレスが記載されている場合、ベンダーに報告すべきバグに遭遇した場合、製品オーナーまたはメンテナーにしか答えられない質問がある場合、ドキュメントを grep するようにベンダーのサポート担当者や開発エージェントへ質問したい場合。受動的に使用：ユーザーが mailto リンクや連絡先を提示した場合、または誰かにメールを送るか「聞いて」結果を報告するよう求めた場合。メッセージを送信し、同じスレッドで返信を待ちます（sales@、billing@、account@ のアドレスは先にユーザーへ提示）。SMTP も API キーも不要です。サービスから届くメールを受信したり、届いたメールに返信したりする場合は primitive-inbox skill を使用します。Primitive CLI の一部です（primitivedotdev、primitive.dev；`primitive` または `prim` コマンド）
メールを受信、閲覧、待機したり、返信したりするためのメールアドレスが必要なときに使用します。積極的に、通常は事前確認なしで使用：サービスから認証コード、OTP、一時コードまたは 2FA コード、確認リンクやマジックリンク、パスワードリセットが送信され、内容を読む必要がある場合、サービスへの登録でメールアドレスの確認が必要な場合、新規の管理された使い捨てアドレスが必要な場合、何かを送信して届いた内容を確認する必要がある場合。受動的に使用：ユーザーが「届いた？」「受信トレイを確認して」「メールを待って」「そのメールに返信して」と尋ねる場合や、返信、コード、領収書、アラート用のアドレスを求める場合。管理された `*.primitive.email` アドレス、メールを読む・待つための `primitive emails latest` と `primitive emails wait`、受信メールのスレッドに返信する `primitive reply`、受信メール用のホスト型 Functions を提供します。会話を開始して返信を待つには primitive-chat skill を使用します。Primitive CLI の一部です（primitivedotdev、primitive.dev；`primitive` または `prim` コマンド）
ユーザーが実際に読む製品の変更履歴とリリースノート。分類、ユーザー向けの言葉遣い、ビジュアル、配布を扱う。用途：リリースノート、変更履歴、製品アップデート、機能のお知らせ、バージョン管理。トリガー：changelog、release notes、product update、version notes、what's new、feature announcement、product changelog、update log、release announcement、version release、product release、ship notes
連絡を取る前に企業をスコア付けします。会話をせずに確認できるデータのみを使い、プロフィールの適合度だけを評価します。コールドリストの適格性評価や順位付け、適合ゲートの設定、アウトリーチに値する相手の判断、リストのアウトリーチキューへの振り分けを依頼された場合に使用します。トリガー：「score this base」「qualify the list」「ICP fit score」「who is worth writing to」「rank these accounts」。スコアリングの連絡前の段階です。すでに話した見込み客の順位付けには `lead-scoring` を使用します。
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。