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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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アプリケーションのコマンドを Microsoft Office のようにタブとグループに整理するための Syncfusion WinUI Ribbon コントロール (SfRibbon) の実装ガイド。リボンベースのナビゲーション、クイックアクセスツールバー (QAT)、バックステージメニューを扱う場合に使用します。本スキルでは、リボンのセットアップ、タブとグループの構成、キーボードナビゲーション (KeyTip)、ScreenTip ツールチップについて説明します。
FixMyBerlin/FMC 向けの TanStack Start 規約：app フォルダのレイアウト、薄いルート、クライアント/サーバーのファイル接尾辞、createServerFn、選択的 SSR、実験的 RSC、API ルートのパラメータ/検索バリデーション。validateSearch、検索のシリアライズ、loader + Query パターンには tanstack-router-conventions が必要。Start アプリ、サーバー関数、SSR、renderServerComponent、または routes/api/ 配下の API ルートを雛形作成またはリファクタリングするときに使用する。
Python および React プロジェクト向けのテスト駆動開発ワークフローの徹底。ユーザーが TDD、テストファースト開発、レッド・グリーン・リファクタリング手法を求めたときに使用。厳格なサイクルを強制：失敗するテストを 1 つ書く -> 通る最小限のコードを実装 -> グリーンのままリファクタリング -> 繰り返し。バックエンド（pytest）とフロントエンド（Testing Library）の両方に適用。コードより先にテストを書くようエージェントの動作を変更。テストのパターンは提供しない（テストの書き方は pytest-patterns または react-testing-patterns を使用）。
ローカルの ADVPL/TLPP リファレンス資料に答えがない場合のエスカレーション戦略として使用 - 段階的アプローチ（まずローカルキャッシュ、次に WebFetch 経由の TDN Confluence REST API、次に API に対する Playwright、次に WebSearch、最後にサイトのビジュアル検索）で、TDN（tdn.totvs.com）上のネイティブ関数、エントリポイント、未知のエラー、ビジネスプロセスを調べる。"buscar documentacao no TDN"、"nao encontrei na referencia local"、"pesquisar funcao no TDN"、"documentacao oficial TOTVS"、"erro desconhecido nao listado" などのポルトガル語表現でもトリガーされる。
inference.sh CLI 経由で Inworld TTS、ElevenLabs、DIA TTS、Kokoro、Chatterbox などによるテキストの自然な音声への変換を行う。モデル：Inworld TTS-2（100+ 言語、感情の操作）、Inworld TTS 1.5（超低遅延）、ElevenLabs（プレミアム、22+ ボイス、32 言語）、DIA TTS（会話向け）、Kokoro TTS、Chatterbox、Higgs Audio、VibeVoice（ポッドキャスト）。機能：テキスト読み上げ、ボイスクローニング、複数話者の対話、ポッドキャスト生成、表現豊かな音声、感情/話し方の操作、キャラクターボイス。用途：ナレーション、オーディオブック、ポッドキャスト、アクセシビリティ、動画ナレーション、IVR、音声アシスタント、ゲームキャラクター、アバター音声。トリガー：text to speech、tts、voice generation、ai voice、speech synthesis、voice over、generate speech、ai narrator、voice cloning、text to audio、elevenlabs、eleven labs、voice ai、ai voiceover、speech generator、natural voice、inworld、inworld tts、character voice、game voice、npc voice
予想を崩したり定理を弱めたりするエッジケース、病的な構成、破られている前提を探す。主張が広すぎると感じるとき、前提が疑わしいほど弱いとき、証明のステップをストレステストする必要があるときに使用する。「これは常に成り立つか」「一般に成り立つか」「この主張を確認して」「これを崩してみて」「この定理をストレステストして」「反例を探して」「この前提は必要か」といった表現でトリガーする。また、ユーザーがある結果を述べて信頼できるかを尋ねたときにもトリガーする。証明をレビューしていて、あるステップが曖昧に感じられたり、量化子が間違っているように感じられたりするときにもトリガーする。
ユーザーが「チケットを作成」"create a ticket"、「Linear チケットを作成」"create a Linear ticket"、「チケットを作る」"make a ticket"、「チケットを書く」"write a ticket"、「issue を作成」"create an issue"、「バグを報告」"file a bug"、「機能チケットを作成」"create a feature ticket"、「バグレポートを書く」"write a bug report"、「〜のチケットが必要」"I need a ticket for..."、「〜にバグがある」"there's a bug in..."、「これをチケットにする」"turn this into a ticket"、「これをチケットとして書き出す」"write this up as a ticket" と依頼した場合、または実装用の Linear issue を作成したい場合に、このスキルを使用します。
取引の品質管理スコアカードとポストモーテム分析。決定論的で、トークン消費ゼロ、外部依存ゼロ。エクイティカーブと取引ログから 3 軸の週次評価（Result 40%、Growth 30%、Process 30%）を算出する。16 のリスク調整後パフォーマンス指標（Sharpe、Sortino、Calmar、MAR、Ulcer Index、Profit Factor、Expectancy）、遊休資金ペナルティの検出、8 タグの決定論的な取引ポストモーテム（仮説検証、レジーム違反、サイジングエラー、早すぎるエントリー、完璧なエグジット）を含む。純粋な Python 標準ライブラリ——プラガブルなデータアダプターにより、あらゆるブローカー、あらゆる台帳フォーマットで動作する。使用場面：取引の品質管理システムの構築、トレーディングポッド向けの停滞防止ガードレールの設定、週次のトレーダースコアカードの実装、取引後分析の実行、システマティックな取引運用における「足踏み」（遊休資金の蓄積）の検出、または自己申告の損益をブローカー検証済みの約定照合に置き換えること。使用しないこと：ライブの注文執行、ブローカー連携、リアルタイムのリスク管理、ポートフォリオ最適化。
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。