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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ウェブサイト、アプリ、プレゼンテーション、アニメーション、プロトタイプ、インフォグラフィック、ブランディングなど、あらゆるデザイン作業に対応する統合デザインスキルです。プロジェクトのビジュアルアイデンティティを確立または変更する際に、DESIGN.md（Google 形式）を作成または更新します。タスクに応じて cinematic-ui または practical エンジンに振り分けます。すべてのデザインタスクで必ず使用します。次の語句で必ず起動します：設計、design、原型、prototype、PPT、投影片、slides、動畫、animation、簡報、deck、landing page、website、UI、mockup、MP4、GIF、infographic、branding、logo、評審、critique、film-inspired、cinematic。
デスクトップワークフローの markdown を、認証スキャフォールディングと CI ワークフローを備えた自己完結型の Playwright テストプロジェクトに変換する。ユーザーが「convert desktop workflows to playwright」「translate desktop workflows to CI」「generate desktop playwright tests」と言ったとき、またはデスクトップワークフローを自動化された CI テストに昇格させたいときに使用する。
Kubernetes と Docker でモダンな eBPF ドライバを使った Falco をデプロイおよび運用する。ドライバの選択、Helm インストール、出力チャネル、コンテナエスケープ、名前空間の悪用、特権マウント、異常なシステムコールを検知する組み込みルールセットをカバーする。クラスタに Falco を立ち上げるとき、eBPF ドライバとカーネルモジュールドライバのどちらかを選ぶとき、Falco のアラートを SIEM や Falcosidekick にルーティングするとき、既存のデプロイをアップグレードするときに使用。キーワード：Falco、modern_ebpf、カーネルモジュール、Helm、Falcosidekick、ランタイムセキュリティ、システムコール。個々のエスケープルールの作成には使用しない——detecting-container-escape-with-falco-rules を使用。
ユーザーがドックドアの割り当てを最適化したいとき、トラックの到着をスケジュールしたいとき、またはヤードの混雑を最小化したいときに使用する。ユーザーが「dock scheduling」「door assignment」「yard management」「truck scheduling」「cross-dock optimization」「appointment scheduling」に言及したときにも使用する。クロスドッキング作業については cross-docking を参照。ヤード管理については yard-management を参照。
Docker コンテナ化。Dockerfile、イメージ、ベストプラクティスを扱う。アプリケーションをコンテナ化するために使用する。使用場面：ユーザーが "dockerfile"、"docker build"、"docker run"、"containerize"、"docker image"、"multi-stage build" に言及した場合、または "how to dockerize"、"container security"、"docker optimization"、"image size"、"docker layers" について尋ねた場合。使用しない場合：docker-compose のマルチサービス構成 — 代わりに `docker-compose` スキルを使用、Kubernetes オーケストレーション — 代わりに `kubernetes` スキルを使用。
現在のプロジェクト用に haloy でデプロイするための Dockerfile を作成します。ユーザーが "dockerize"、"create a Dockerfile"、"containerize my app"、"make this deployable"、"prepare for haloy" と言ったときに使用します。このスキルは docker-compose を使わずに、最適化された本番向けの Dockerfile を作成します。docker-compose を必要とするマルチコンテナ構成、複数サービスのローカル開発環境、Kubernetes マニフェストには適しません。
コードベースの関数、ルート、型、スキーマ、アーキテクチャを読み取り、README.md と API リファレンスドキュメントを生成・更新する。まず graphify でナレッジグラフを構築し、それに基づいて正確なドキュメントを書く。ドキュメントの作成、README の生成、API の文書化、古いドキュメントの更新、コードからの API リファレンス作成、アーキテクチャ章の追加、任意の言語でのプロジェクトの文書化を求められたときに使用する。ユーザーがドキュメントが存在しない、古いと言ったとき、または手作業で書かずにコードベースを文書化したいときにトリガーする。
TOTVS Protheus 上の ADVPL/TLPP コードの技術ドキュメントを生成したいときに使用 - Protheus.doc ヘッダーブロック（@type、@param、@return、@author、@since、@history）、完全なルーチンドキュメント（読み書きするテーブル、MV_* パラメータ、エントリポイント、実行フロー、依存関係）、REST API エンドポイントのドキュメント（パス/クエリパラメータ、リクエスト/レスポンス JSON、ステータスコード）。"documentar rotina"、"gerar cabecalho Protheus.doc"、"documentar endpoint"、"documentar API REST" などのポルトガル語表現や、レガシー/未ドキュメントのコードにドキュメントを追加する要求でもトリガーされる。
プロバイダーの API（GitHub、GitLab、Bitbucket、Azure DevOps。ローカル git は対象外）から、プロジェクトおよびリポジトリごとの DORA 指標「デプロイ頻度」と「変更リードタイム」を取得します。DORA 指標の実行・更新、プロジェクト（例：「Example Project」）のデプロイ頻度やリードタイムの測定、隔週指標レポートの作成、デプロイ数や変更が本番環境に到達するまでの時間についてユーザーから依頼された場合に使用します。リポジトリがどのプロバイダーにあるかは問いません。「run the DORA metrics」「metrics for Example Project」「deployment frequency for [project]」「lead time for [project]」「biweekly metrics report」「how many deploys did we do this sprint」「add a GitLab/Bitbucket/Azure DevOps project to the DORA metrics」などの表現でも起動します
CI Code Review Runner と同じマルチエージェント・共有台帳の収束ワークフローで、ローカルクローンから Apache Doris の PR をレビューします。ユーザーが `/doris-repo-review` に PR を渡したとき、Doris の PR をローカルでレビューしたいとき、または CI スタイルのレビューフローを求めたときに使用します。現在のワークツリーのみを正確な PR head に安全に合わせ、追跡されているローカル変更には手を付けず、検証済みのパス・行アンカー付きの同等な英語と中国語のレビュー文書を作成し、ソースのビルド、テスト、編集は一切行いません。明示的に選択された適格なレビュアーがサポートされた effort（xhigh または max、Codex はさらに ultra）を使用し、Codex では GPT-6 Astra、Claude Code では Fable 5.1 を優先する場合にのみ、レビューをパイプライン相当とみなします。APPROVE に収束した後、レビュー対象のコミットに紐づく機械可読な PASS コメントを自動的に 1 件投稿します。
Opus レベルの推論を、Haiku 5.5（および Sonnet）向けに最適化された指示へと蒸留します。特定のタスクにおける小型モデルの性能を最大化する、明確で手順化された n-shot 例付きプロンプトを生成します。ユーザーが「down-skill」「distill for Haiku」「optimize for Haiku」「make this work on Haiku」「generate Haiku instructions」と言う場合、または小型モデルに高い信頼性でタスクを委任する必要がある場合に使用します。
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
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。
Java 開発において、璀璨工坊統一フレームワークの機能を優先的に再利用し、車輪の再発明を避けるよう制約する。《璀璨工坊统一框架-使用手册-nightly》に基づき、統一フレームワークの導入、アップグレード、設定、Starter の選定、トラブルシューティングの指針を提供する。フレームワークの機能に該当する場合は、フレームワーク内の Starter と対応する抽象 API を使用する必要があり、Spring 公式 starter へのフォールバックやフレームワークの抽象層を迂回する実装（例：キャッシュの場面で CacheService を迂回して StringRedisTemplate を直接使う）は禁止する。ユーザーが「统一框架」「starter清单」「接入步骤」「升级步骤」「系统要求」「Web MVC/服务间调用/Mybatis-Plus/加解密/缓存/多数据源/代码生成器/资源抽象层」に言及したとき、または「该功能是否应直接使用某个 starter（如 cache-starter）」を判断する必要があるときに使用する。
プロジェクトの本番/エンタープライズ readiness を評価するとき、サプライチェーンセキュリティ（SLSA、cosign、SBOM、pnpm）を実装するとき、CI/CD パイプラインを強化するとき、品質ゲートを設けるとき（TYPO3：CI マトリクス PHP 8.2-8.5 × TYPO3 12.4/13.4/14.3 LTS）、OpenSSF Best Practices Badge（Passing/Silver/Gold）や OSPS Baseline レベルを目指すとき、コード品質をレビューするとき、ADR を書くとき、Git hooks や CI パイプラインを設定するときに使用。
deepagentsjs monorepo 向けの新しい eval スイートを作成します。データセット設計、テストケースの雛形作成、スコアリングロジック、vitest 設定、LangSmith 連携を担当します。ユーザーが次のことを求める場合に使用します：(1) eval の作成、(2) 評価の記述、(3) ベンチマークの追加、(4) eval スイートの構築、(5) エージェントの挙動の評価、(6) ある機能のテストケースの追加、(7) 既存のベンチマーク（例: oolong、AgentBench、SWE-bench）の実装。「create eval」「new eval」「add eval」「benchmark」「evaluate」「eval suite」「write evals for」といったフレーズでトリガーされます。
NERV 風の司令センター、HUD、心理グラフ、シンクモニター、侵入警告、タイトルカードの表現を取り入れた、Evangelion に着想を得たオリジナルのウェブ・モバイルインターフェースをデザインします。鋭い幾何学形状、戦術的なタイポグラフィ、整理された情報密度、危険を優先する配色、ワイヤーフレームの分析フォーム、反復する計器配列、機械的なアニメーションを用います。Evangelion、NERV、アニメの管制室 UI、SF 軍事計器、診断オーバーレイ、心理グラフ表示、シンクモニター、カウントダウン画面、またはプロダクト UI のドラマチックなシステム状態アニメーションを求められた場合に使用します。
6つの Python スクリプトを使い、Exa 3.0 経由でウェブを検索します。カテゴリ、ドメイン、日付フィルター付きの lite／auto／deep 検索、Dynamic Highlights、フィールド単位の引用付き構造化出力、既知の URL からのクリーンな抽出、引用付き回答、リスト作成・情報補完・マルチホップ調査向けの非同期 Agent API に対応します。ウェブ検索、事実確認、時事情報、論文・企業・人物・ニュースの検索、既知の URL の閲覧、引用付き回答が必要な質問、条件に合うエンティティのリスト作成、ウェブデータによるレコード補完に使用します。既定のウェブ検索ツールです（組み込みの WebSearch はブロックされています）。search the web、look up、find pages、research with citations、Exa、list of companies、enrich で起動します。
FastAPI のモダンな Python Web フレームワーク。ルーティング、Pydantic モデル、依存性注入、非同期サポートを扱う。Python API を構築する際に使用。USE WHEN：ユーザーが "fastapi"、"pydantic"、"async python api"、"python rest api" に言及した場合、または "dependency injection python"、"python openapi"、"python swagger"、"async endpoints"、"python api validation"、"fastapi middleware" について質問した場合。DO NOT USE FOR：Django アプリ——代わりに `django` を使用、Flask アプリ——代わりに `flask` を使用、型ヒントのない同期 Python API、GraphQL 専用 API
OpenClaw 経由で高品質な Feishu/Lark Docx を作成する。feishu_docx_write_markdown を使って Markdown を整形された Feishu Docx（見出し、リスト、ネスト、コードブロック）に変換したいときに使用する。安全なワークフロー、テンプレート、トラブルシューティングを含む。Feishu ドキュメント/Docx リンク、「Feishu ドキュメントに書き込む」、「Feishu ドキュメントを生成する」、「docx を追記/置換する」、「Markdown を Feishu ドキュメントに変換する」、またはユーザーが一貫して良好なドキュメント整形を望む場合に発動する。
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。