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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 98,873 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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ラベル付きの GitHub issue をレビュー済みの pull request に変える「ソフトウェアファクトリー」を構築する。Upstash Box サンドボックスで実行され、GitHub Actions によって起動されるコーディングエージェント（Claude Code、Codex、その他の CLI エージェント）を使用する。issue から PR へのパイプライン、バックグラウンドコーディングエージェントのプール、「自分の GitHub issue を処理するエージェント」、ラベルでトリガーされるエージェントワークフロー、あるいは Upstash Box とコーディングエージェントと GitHub を組み合わせたものを構築・再現・拡張・デバッグしたい場合に、「ソフトウェアファクトリー」という言葉が使われていなくても必ず使用する。この方法で構築したファクトリーにリポジトリ、エージェント種別、worker、モデルや effort の設定、worker イメージ（スナップショット）を追加する場合にも使用する。
気難しいエンジニアリングアドバイザー。アーキテクチャ、レガシーコードのリファクタリング、ツール選定について、地に足のついた懐疑と根拠に基づく判断を示します。数多くの設計を見てきて簡単には感心しないものの、正しさを大切にするシニアシステムエンジニアの語り口です。ブレインストーミング、設計、計画、実装、デバッグ、レビューなど、どの段階でも、選択の影響、隠れたコスト、失敗要因を検討するときに使用します。「どう始めればよいか」といった幅広い質問や、「後々どんなコストがかかるのか？」という問いにも使えます。
アクティベーションとリテンションを促すカスタマーオンボーディングを設計・実行します。新規ユーザー向けのオンボーディングフローの構築、最初の 30 日間のチャーン削減、タイムトゥバリューの改善、オンボーディングシーケンス（メール、アプリ内、手動）の作成に使用します。アクティベーション指標、オンボーディングステップの設計、摩擦の削減、オンボーディング成功の測定をカバーします。トリガー：「customer onboarding」「onboarding flow」「user onboarding」「reduce early churn」「improve activation」「onboarding sequence」「time to value」。
Vercel Daemons のガイダンスです。Dockerfile から構築し、vercel.json の `daemons` キーで宣言する長時間稼働のバックグラウンドワーカーを扱います。Vercel アプリと並行してキューコンシューマー、Celery/Sidekiq/BullMQ ワーカー、ワークフローワーカー、ジョブランナーを実行する場合、リージョン・メモリー・コマンドごとにデーモンインスタンスを設定する場合、SIGTERM を処理する場合、または Daemons、Functions、Queues、Workflows から選択する場合に使用します。
[非推奨] 複雑なデータモデリング向けの任意の高度なツールです。簡単な MySQL テーブルの作成には relational-database-tool を直接使用してください。PostgreSQL / CloudBase PG のスキーマ作業には postgresql-development を使用してください。新しい環境では queryPgDatabase/managePgDatabase 経由で PostgreSQL DDL を使用してください。代わりに postgresql-development スキルを参照してください
「@virtuoso.dev/data-table」で仮想化データテーブルを構築する。次のような場合にこのスキルを使う：(1) ソート、フィルタリング、グループ化された行を備えたデータグリッドを構築する、(2) shadcn スタイルまたはヘッドレステーブルを導入する、(3) リモート／ページネーションされたデータソースを接続する、(4) 固定、サイズ変更可能、並べ替え可能、非表示可能な列を追加する、(5) テーブルの状態を永続化する、(6) 外部からテーブルを制御する（スクロール、アクション）、(7) TableVirtuoso から移行する、あるいは VirtuosoDataTable、DataTable、DataTableColumn、localModel、remoteModel、scrollToRow$ や dispatchModelAction$ などの engine ref を扱うタスク。
スキーマバリデーション、入力サニタイズ、出力エンコーディング、型変換を含むデータバリデーションのパターン。validate、validation、schema、form validation、API validation、JSON Schema、Zod、Pydantic、Joi、Yup、sanitize、sanitization、XSS prevention、injection prevention、escape、encode、whitelist、constraint checking、invariant validation、data pipeline validation、ML feature validation、またはカスタムバリデータを実装する際に使用。
Delaware の年次フランチャイズ税と年次報告書を提出します。税額計算（授権株式方式と仮定額面資本方式）、eCorp ポータルでの申告手続き、支払いを順を追って案内します。Delaware の C-Corp（3 月 1 日締め切り）および LLC/LP/GP（6 月 1 日締め切り）向け。ユーザーが「Delaware franchise tax」「annual report Delaware」「file franchise tax」「eCorp portal」と言ったときに使用します。
任意で使うコード納品の規律：この実行に commit + PR/MR が必要かどうかを判断し、git-commit でコミットとプッシュを行い、PR/MR を作成または更新します。検証後（ホストが求める場合は OpenSpec archive の後）かつ feature-branch-closeout の前に使用します。保護ブランチのマージ（merge-discipline）やリリース→main の出荷（git-release-finish）には使用しません。トリガー——「提交并开PR」「提交并开MR」「代码交付」「开PR」「开MR」「delivery-discipline」/ deliver code、commit and open PR、open merge request。
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。
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。
Clean Architecture と SOLID 原則を用いて本番品質の Django REST Framework API を作成する。レイヤードアーキテクチャ（views、use cases、services、models）、クエリ最適化（N+1 の防止）、ページネーション/フィルタリング、JWT 認証、権限、本番デプロイを扱う。新しい Django API の構築、ドメイン駆動設計の実装、クエリの最適化、認証の設定を行う際に使用する。Python 3.12+ と Django 5+ のパターンを適用する。
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。