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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`pb` コマンドラインで Android クラウドフォンを操作する。ユーザーがアプリへのログイン、アプリのインストール、スマートフォンでの閲覧、アプリ（Twitter、Google Play、WeChat、Instagram、TikTok、WhatsApp、Telegram など）の起動、スマートフォンでの検索、画面内容の確認、スクリーンショットの撮影、ボタンのタップ、テキスト入力、スワイプ、または Android デバイスが関わるあらゆるタスクに言及したときは、必ずこのスキルを使用する。ユーザーが "phone" や "pb" と言わなくてもこのスキルは適用される——"help me log in to Twitter"、"install WeChat"、"open Google Play"、"search for something"、"check the screen" といった表現はいずれもスマートフォン操作を意味する。モバイルおよびアプリのタスクでは、デスクトップブラウザや Playwright よりも常に pb を優先する。
ピッキング経路の最適化、倉庫内の移動距離の最小化、ピッキング効率の向上を行いたい場合に使用。ユーザーが "pick path optimization"、"warehouse routing"、"travel distance minimization"、"TSP in warehouses"、"S-shape routing"、"optimal pick sequence" に言及した場合にも使用。注文バッチングについては order-batching-optimization を参照。倉庫のスロッティングについては warehouse-slotting-optimization を参照。
ポップアップ、モーダル、オーバーレイ、スライドイン、バナーを目的とされた変換のために作成・最適化したいときに使います。「exit intent」「popup conversions」「modal optimization」「lead capture popup」「email popup」「announcement banner」「overlay」への言及ABOUTfirmwhen 発動します。ポップアップ以外のフォームについては form-cro を、ページ全体の変換最適化については page-cro を参照してください。
Portaly のオープン API でできること——サブスクリプション決済、デジタル製品、割引コード、購入者のプロモーション、購読者のセルフサービス、注文・請求書の照会、メール——の概観とナビゲーション、さらに API カタログと Portaly の API ドキュメントの場所。ユーザーが「Portaly で何ができるか」「Portaly にはどんな API があるか」と尋ねる、Portaly の API／エンドポイントの一覧やカタログを求める、統合を決める前に Portaly の決済または製品 API を評価する、Portaly の API ドキュメントを探す、またはどの Portaly スキルをインストールするか決めるときに発動します。
ポテンシャル差（効率／規模／認知／引力）を識別し活用して、高いポテンシャル位置に立つことで個人や組織の競争力を増幅する。キャリア選択、起業方向の判断、業界トレンド分析の場面に適用される。「どのプラットフォーム／企業／業界を選ぶか」という意思決定に直面しているとき、または同じ努力でも結果に大きな差が出る理由を理解したいときにこの skill を使う。すでにレーンが固定され苦しく働くしかない実行段階（そのときは具体的な能力の向上に戻るべき）には適用されず、純粋な社内マネジメント最適化にも適用されない（ポテンシャルは外部のレバーである）。主要なトリガーシグナル：「なぜこんなに努力してもうまくいかないのか」「業界 A か業界 B か」「この業界にまだ未来はあるか」「どうやって勢いに乗るか」。
二軸（標準∥仕様）の多角的な PR レビュー。信頼度 ≥80 のフィルタリング、重大度のキャリブレーション、計画との整合、任意の GitHub/GitLab レビューコメントに対応。ベスト・オブ：Claude /code-review パイプライン + mattpocock 二軸 + Superpowers の計画/重大度の習慣。トリガー——「PR 代码审查」「审查这个 PR」「code-review」「/code-review」「审 PR」「pull request review」「双轴审查 PR」/ pr code review、review this PR。mattpocock code-review や Superpowers requesting-code-review の名称エイリアスとして使用しないこと。
ProBat（tlppCore のネイティブテストエンジン）を使って TLPP コードの単体、機能、統合テストを書いたり実行したりする必要があるときに使用 - @TestFixture、@Test、@Setup/@TearDown、@OneTimeSetUp/@OneTimeTearDown、@Skip、@ErrorLog アノテーション、完全なアサーションライブラリ（assertEquals、assertTrue、assertVector、assertJson、assertIsRegExFull など）、SKIPASSERT、TDD/CI ワークフローを扱う。"testes unitarios"、"criar teste ProBat"、"testar rotina TLPP"、"cobertura de testes" などのポルトガル語表現や、TLPP クラスに @Test メソッドを追加する要求でもトリガーされる。
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
不確実性への対応、フィードバックの評価、調査・計画・設計の成果物の独立レビューを行います。読み取り専用の作業も含め、質問や変更における行動基準となります。草案や選択肢の作成依頼、レビューでの指摘、修正案、事実や意図の不確実性、行動や責任の帰属に関する重要な解釈、「本当に確かですか」「推測しないで」「最新情報は？」「正確なバージョンや API の主張」、結果報告で使用します。変更サイクルを担うスキルではなく、進行中の作業における判断を規定します。3 つの情報源によるトリアージ、識別力のある確認、明確化のための聞き取り、正確性、範囲を限定した成果物レビュー、フィードバックの判断、人間の言語での報告を扱います。
Продающие страницы и представительские тексты на русском языке: лендинги, промостраницы, страницы продукта, услуги, тексты о себе, профили, отклики, страницы компании, миссии и пресс-релизы. Use this skill whenever the user asks to write, audit, structure, or improve a Russian landing page, promo page, sales page, product page, service page, about-me text, job application, company page, mission, press release, homepage copy, or text describing services. Триггеры: «лендинг», «промостраница», «продающий текст», «страница продукта», «текст о себе», «отклик на вакансию», «о компании», «миссия», «пресс-релиз», «опиши мои услуги», «текст для главной». Для коротких постов см. skill post; для статей и лонгридов — statya; для текстов интерфейса — ux-copy.
inference.sh の Python SDK — AI アプリの実行、エージェントの構築、すべてのモデルとの統合。パッケージ：inferencesh（pip install inferencesh）。同期/非同期、ストリーミング、ファイルアップロードに対応。テンプレートまたはアドホックなパターンでエージェントを構築でき、ツールビルダー API、スキル、人間による承認を備えます。用途：Python 統合、AI アプリ、エージェント開発、RAG パイプライン、自動化。トリガー：python sdk、inferencesh、pip install、python api、python client、async inference、python agent、tool builder python、programmatic ai、python integration、sdk python。
Django、FastAPI、Flask 向けの Python セキュリティパターン。Bandit、Safety、セキュアコーディングの実践、Python エコシステムの OWASP を扱います。使用場面：ユーザーが "Python"、"Django"、"FastAPI"、"Flask" を扱う場合、"Python vulnerabilities"、"pip security"、"Bandit"、"Python injection"、"Python authentication" について尋ねる場合。使用しない場面：一般的な OWASP の概念 — 代わりに `owasp` または `owasp-top-10` を使用。Node.js/Java のセキュリティ — 言語別のスキルを使用。
QA プロセスの最後から 2 番目の独立レビュー工程。qa-test-runner の実行完了後に、独立した視点でコード自体をレビューする——アーキテクチャ、セキュリティ、並行処理の正確性、データ整合性、リグレッションリスク、テストカバレッジのギャップを確認し、実行者側の結論に影響されない。code-review.json（severity で分類した指摘と readiness 制約を含む）を出力し、assert-code-review ゲートとともにコードレビューの証跡を構成して、qa-report-generator に渡して最終レポートに統合する。P0/P1 のセキュリティ問題、資金ロジックの欠陥、権限の脆弱性、データ不整合リスクは blocking としてマークする。適用外：テストケースの生成、テストの実行、プロダクトコードの変更（ユーザーが明示的に求めた場合を除く）、レポート生成。
QA の上流工程——リポジトリの事実プロファイルと環境エビデンスを構築する。モジュールのコードコンテキストを収集する、既存のテストケースとテストを索引付けする、フロントエンド / バックエンドサービスの到達性を確認する、環境スナップショットを準備する必要があるときにトリガーする。事実の収集のみを行い、リスク分析、テストケースの作成、品質の判定は行わない。通常は quality-assurance-agent のオーケストレーションのもと、第一段階として実行する。適用外：リスク分析、テストケース設計、テスト実行、品質判定（下流工程が担当）。
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。