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 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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ユーザーが Word 文書（.docx ファイル）を作成、閲覧、編集、操作したい場合はいつでもこのスキルを使用。「Word doc」「word document」「.docx」への言及や、目次、見出し、ページ番号、レターヘッドなどの書式を備えた業務文書の作成依頼が対象。.docx からの内容抽出や再構成、文書内の画像の挿入・置換、Word ファイルでの検索と置換、変更履歴やコメントの処理、内容を整った Word 文書に変換する場合にも使用。report、memo、letter、template などを Word または .docx 形式で求められた場合も対象。PDF、スプレッドシート、Google Docs、文書生成と無関係な一般的なコーディングには使用しない。
ユーザーが "create a diagram"、"make a flowchart"、"generate a .drawio file"、"draw.io diagram"、"diagrams.net"、"architecture diagram"、"sequence diagram"、"ER diagram"、"class diagram"、"network diagram"、"org chart"、"workflow diagram"、"UML diagram"、"ArchiMate diagram"、"C4 diagram"、"C4 model"、"enterprise architecture" を求めたり、"drawio"、"mxGraph"、図の可視化に言及したときに、このスキルを使用する。実運用に耐える DrawIO XML ファイルを作成するための包括的な知識を提供する。
DDEV 環境で Drupal モジュールの更新を自動化する。安全スナップショット、composer update、drush updb、設定エクスポート、変更履歴の生成を含む。セキュリティ更新、パッチバージョン、マイナーバージョン、メジャーバージョンアップグレードを互換性チェック付きで処理する。Drupal モジュールの更新、モジュール更新の確認、composer update の実行、依存関係のアップグレード、古いパッケージの確認、あるいはユーザーが DDEV、drush、composer outdated、モジュールのセキュリティ更新に言及したときに使用する。
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。
固定のテンプレートセットと、入力フィールドが入力済みの連絡先 CSV から、コールドアウトリーチのメールシーケンスをレンダリングする。決定的 — バリアントのルーティング + プレースホルダーの置換であり、行ごとの LLM 呼び出しは行わない。レンダリング契約（改行モデル、ターゲットごとのエスケープ、操作順序）がこのスキルの中核である。トリガー: "generate emails"、"email generation"、"run emails"、"render emails"、"create emails"、"email pipeline"、"generate outreach"。
トピックまたはコンテンツブリーフから完全な HTML メールニュースレターを起草・設計する。Loops、Mailchimp、Beehiiv、Resend、その他の標準的なメールプラットフォーム向けに、そのまま貼り付けられる HTML を出力する。件名の候補とプレーンテキストのフォールバックを含む。ユーザーが「write a newsletter」「draft an email newsletter」「create an HTML email」「design an email for my subscribers」「write a newsletter about [topic]」と言ったときにトリガーする。
EmDash プラグイン向けに GitHub Actions CI/CD ワークフローを設定する——TypeScript の型チェック、ESLint の lint、Vitest のテスト、npm 公開、自動リリース。ユーザーが EmDash プラグイン向けに GitHub Actions、CI/CD、自動チェック、デプロイワークフローを作成、追加、設定、構成したい場合には必ずこの skill を使用する——"GitHub Actions" という正確な表現を使っていなくてもよい。これには以下が含まれる：EmDash プラグインリポジトリへの自動型チェックまたは lint の追加、プラグインの CI でのテスト設定、GitHub から npm へのプラグインの自動公開、プラグインパイプラインへのセキュリティスキャンや依存関係監査の追加、または一般的に EmDash プラグインの GitHub リポジトリに関連する "add CI"、"add automated checks"、"set up workflows"、"automate"。PR の品質ゲートを設定したい場合や、新しい EmDash プラグインリポジトリを設定して自動化のベストプラクティスを求める場合にもトリガーする。ユーザーが EmDash プラグインリポジトリ内にいて、自動テスト、コード品質、デプロイ、GitHub ワークフローについて言及した場合は、この skill を使用する。
調査仮説とリストのエンリッチメントをつなぐエンリッチメント列を設計する。2 つのモード：セグメンテーション（企業ごとに仮説への適合度をスコアリングする列）とパーソナライゼーション（企業固有のフック用の列）。ユーザーと対話しながら列を設計する。list-enrichment でそのまま実行できる column_configs を出力する。トリガー："data points"、"enrichment columns"、"column design"、"what to research"、"data point builder"、"build columns"、"segmentation columns"、"personalization columns"。
Firecrawl CLI（firecrawl）による Web スクレイピング、クロール、検索、ブラウザ自動化。URL を markdown/HTML としてスクレイピングする、Web サイト全体をクロールする、サイト上のすべての URL を検出する、任意のスクレイピング付きで Web 検索を実行する、自動化用のクラウドブラウザセッションを起動する、AI エージェントで自然言語の Web クエリを実行する場合に使用します。firecrawl-cli のインストール（npm install -g firecrawl-cli）と認証（firecrawl login または FIRECRAWL_API_KEY 環境変数）が必要です。トリガー：scrape URL、crawl site、map website URLs、firecrawl search、browser automation with firecrawl、web agent query。
Flutter の単一パッケージプロジェクトにおけるレイヤー構造、ディレクトリ規約、依存の方向をまとめたスキルです。新機能をどこに置くか、新しい画面・リポジトリ・ユースケースをどのディレクトリに作るか、「폴더 구조를 어떻게 잡을까」「feature를 어디에 둘까」「core에 넣을까 말까」といった疑問が出たときは必ず使用してください。「프로젝트 구조」「디렉터리 구조」「레이어 분리」「clean architecture」「where does X live」「새 기능 추가」といった表現で発火します。
Flutter プロジェクトのテスト作成パターン — `flutter_test` ベースの単体テストとウィジェットテスト、`ChangeNotifier` ViewModel の検証、Fake Repository、`pumpWidget` + `ListenableBuilder`、ストリームの検証。"테스트 작성"、"ViewModel 테스트"、"widget test"、"pumpWidget"、"Fake Repository"、"Mock"、"단위 테스트" といった表現でトリガーされる。
13 リーグにわたるサッカーデータ — 順位表、日程、試合統計、xG、移籍、選手プロフィール。設定不要、API キー不要。Premier League、La Liga、Bundesliga、Serie A、Ligue 1、MLS、Champions League、World Cup、Championship、Eredivisie、Primeira Liga、Serie A Brazil、European Championship をカバー。使用場面：ユーザーがサッカーの順位表、日程、試合統計、xG、スタメン、選手の市場価値、移籍、負傷ニュース、リーグ表、日々の日程、選手プロフィールについて尋ねたとき。使用しない場面：ユーザーがアメリカンフットボール/NFL（nfl-data を使用）、カレッジフットボール（cfb-data を使用）、NBA（nba-data を使用）、WNBA（wnba-data を使用）、カレッジバスケットボール（cbb-data を使用）、NHL（nhl-data を使用）、MLB（mlb-data を使用）、テニス（tennis-data を使用）、ゴルフ（golf-data を使用）、Formula 1（fastf1 を使用）、ベッティングオッズ（polymarket または kalshi を使用）について尋ねたとき。ライブ/リアルタイムのスコアには使用しないでください — データは試合後に更新されます。Premier League 以外のリーグでは get_season_leaders や get_missing_players を使用しないでください（空を返します）。上位 5 リーグ（EPL、La Liga、Bundesliga、Serie A、Ligue 1）以外のリーグでは get_event_xg を使用しないでください。
v14+ 向けの Foundry VTT モジュールの構築、拡張、デバッグ、保守を扱う。新しいモジュールの雛形作成、TypeDataModel を使ったカスタム Actor/Item 型の作成、ApplicationV2 シート、ダイアログ、独立ウィンドウの構築、フックや設定の登録、socket 通信の実装、PIXI.js による canvas の拡張、Scene Levels や Regions の操作、compendium パックの管理、ActiveEffect V2 変更の使用、fvtt-types による TypeScript のセットアップ、Vite/Rollup ビルドの設定、文字列のローカライズ、モジュールの v13 から v14 への移行に適用される。トリガー："Foundry module"、"FVTT"、"FoundryVTT"、"foundryvtt module"、"ApplicationV2"、"TypeDataModel"、"actor sheet"、"module.json"、"fvtt-types"、"libWrapper"、"socketlib"、"Scene Levels"、"Regions"、"ActiveEffect V2"、"messageMode"、"detached windows"、または Foundry VTT モジュール開発を含むあらゆるタスク。
Android、iOS、macOS、Web、Windows、Linux で ACDD Flutter プロジェクトを作成または適応させる；アプリケーション識別情報、Android/iOS アイコン、開発者署名の証跡、最小プラットフォームバージョン、プッシュ設定を監査する；FlowR コントラクト、型付き Page、ページ間モジュール、ナビゲーションシェル、エンドポイント Behavior、フロントエンドインタラクション Flow を作成・検証・進化させる；実行時テキスト、書式、データバインディング、レイアウトを含む、プロジェクトで構成された Figma 連携画面を監査または修復する；BFF コントラクトを生成・照会・パッケージング・同期する；明示的に要求された場合は Flutter のパッケージング最適化を評価する。acdd_scaffold、既存プロジェクトの適応、アプリケーション情報やリリース準備の確認、コントラクトファーストの FlowR 作業、型付きルートやボトムナビゲーションのリファクタリング、BFF のフロントエンドインタラクションロジック、コントラクトが Figma を宣言する View の変更、Figma 再現度の修復、BFF の棚卸しやデリバリー、明示的な Flutter ビルド最適化の依頼に使用。
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。