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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EDR/Sysmon のプロセス作成およびファイルシステムテレメトリ（Event ID 4688、Sysmon 1/11）を分析して、7-Zip/RAR/tar アーカイブの作成、異常な一時フォルダや隠しフォルダへのアクセス、複数ディレクトリからのファイルの異常な統合により、データステージング活動（MITRE ATT&CK T1074）を検出する。持ち出し前のステージング行動のハンティング、アーカイバ悪用の検出ルールの構築、T1074 の監視カバレッジの検証に使用する。
Windows タスクスケジューラ（T1053.005）による攻撃者の永続化と実行を、セキュリティイベント ID 4698 のタスク作成イベント、疑わしいタスクプロパティ、schtasks.exe/at.exe の異常な実行パターンを分析してハントする。プロセス作成ログで schtasks や at.exe を検出した後、インシデント対応中に侵害ホストの永続化を列挙するとき、または異常なタスクでイベント ID 4698 が発火したときに使用する。
Terraform と Terragrunt による Infrastructure as Code。ユーザーが Terraform、Terragrunt、HCL、または Infrastructure as Code に言及したら常にこのスキルを使用する。トリガーには、.tf ファイルの作成やレビュー、再利用可能なモジュールの作成、terraform plan/apply エラーのデバッグ、リモートステートとロックの管理、ステートドリフトの修正、Terraform 用 CI/CD の構築、新規モジュールのスキャフォールド、モジュール構造の検証、環境をまたいだ Terragrunt の DRY パターンの実装が含まれる。
厳格な ICT/SMC フレームワークを用いて流動性の高い市場を分析します。複数時間足のバイアス、流動性スイープ、ディスプレースメント、終値で確認された MSS/BOS、FVG/OB/Breaker/OTE のリトレースメント、プレミアム・ディスカウントの位置、セッション時間、無効化条件、目標、リスク対リワードを組み合わせます。ICT チャートのレビュー、リアルタイム市場分析、OHLCV スキャン、ユーザーのトレード仮説の検証に使用します。監査可能なセットアップ状態と条件付きプランを返します。一般的なインジケーター分析、注文執行、機関投資家の意図が実証済みだとする主張には使用しません。
プロダクトアイデアの発見、検証、MVP の構築。Product Hunt、GitHub、Indie Hackers、XiaoHongShu、V2EX、SSPAI などのトレンドツールを検索する。市場調査と競合分析で実現可能性を検証する。MVP を構築する。メールでレポートを送信する。トリガー：'find ideas'、'search products'、'trending tools'、'product ideas'、'validate my idea'、'build MVP'、'market research'、'competitive analysis'、'indie hacker'、'send email'、'找想法'、'搜产品'、'找灵感'、'产品调研'、'验证想法'、'构建MVP'、'发邮件'、'发送报告'。
2 つのローカルヘッドレスバックエンドのいずれかを使い、テキストプロンプトから画像を生成します——GPT（Codex CLI、あなたの ChatGPT ログイン下）または Gemini（Antigravity agy CLI、あなたの Google ログイン下）。どちらも API キー不要で、画像ごとの課金はありません。ユーザーが説明から画像、イラスト、アイコン、サムネイル、ロゴ、ポスター、アートワーク、背景を作成・生成・描画・制作・レンダリングしたいときに使用します——"generate an image of a mountain at sunset"、"make me a flat-vector server icon"、"draw a cat in watercolor"。決定的な特徴はモデル選択です：ユーザーがバックエンド（GPT、OpenAI、codex または Gemini、Google、agy、antigravity、nano banana）を指定した場合はそれを直接使用し、指定しない場合は生成前にどちらを使うか尋ねます。バックエンドが指定されていない場合もトリガーします——別のツール（Midjourney、Stable Diffusion、DALL-E API、OpenAI Images API）を指していない自由形式の画像生成リクエストはすべてここに該当します。既存画像の編集、背景の削除、HTML/CSS でレンダリングされたグラフィックには使用しないでください。
あらゆるツール（Reve、Midjourney、Flux、GPT-image、Imagen、Nano Banana、Stable Diffusion）で、写実的でアーティファクトのない AI 静止画を作るためのプロンプトエンジニアリングのマスター。ナショナルジオグラフィック級のリアリズム（本物の肌/毛の質感（プラスチック感なし）、正確な解剖学的構造/手/顔、物理的に矛盾のない光/影/反射、クリーンで読みやすいテキスト）を実現するプロンプトを構築しつつ、意図的な視覚的インパクト（色のコントラスト、構図、畏敬/アドレナリン、印象的な視点）を設計する。ゲート付きのプロセスを実行する：生成する前に視点を固定して 8 ブロックの Capture Stack を構築し、その後、既知のアーティファクト一覧に対して提出前のフォレンジック検査を行う。単一の静止画が本物に見え、精査に耐える必要があるとき（コンテスト応募作品、ヒーローショット、製品/キャラクター/野生動物/建築/コンセプトアート、あるいは AI 画像がプラスチック的・歪んだ・偽物に見えるとき）に使用する。nano-banana-2（実行）と director（モーション）と組み合わせる。ヘブライ語トリガー：תמונה, תמונות, פוטוריאליזם, ריאליזם, לייצר תמונה, פרומפט לתמונה, בלי עיוותים, עור פלסטיק, ידיים מעוותות, פרצוף מעוות, חדות, נשיונל ג'יאוגרפיק。
ユーザーが画像、挿絵、イラスト、ロゴ、マスコット、表紙、ポスター、OG画像、favicon用の元画像、実写シーン画像の生成を求める場合、またはサイト構築時にページの画像が不足していたりプレースホルダーが残っていたりする場合に使用します。「1枚描いて」「画像を一式作って」「サイトに画像が必要」「image gen」などが対象です。この Skill はプロンプト作成、生成、3段階の検収、圧縮、ファイル保存を担当します。Codex CLI にコーディングエージェントのタスクを依頼する場合は codex、通常のタスク割り当てには agent-fleet、ページの SEO と公開ゲートには rankup を使用します。
Helm 経由で OPA Gatekeeper を Kubernetes アドミッションコントローラーとしてデプロイし、Rego を含む ConstraintTemplates とインスタンス化した Constraints を作成して、アドミッション時にリソースリクエストを検証・変更・拒否する。Kubernetes v1.24+ のアドミッションでカスタムのポリシー・アズ・コードを適用する場合、スケジューリング前に非準拠のワークロードをブロックする場合、または組み込みの制御では表現できないルールを記述する場合に使用する。キーワード：Gatekeeper、ConstraintTemplate、Constraint、Rego、アドミッション webhook、監査、変更。Pod Security Admission がすでにカバーする標準の Pod セキュリティプロファイルには使用しない — implementing-pod-security-admission-controller を使用すること。
inference.sh CLI で 150+ の AI アプリを実行する — 画像生成、動画作成、LLMs、検索、3D、Twitter 自動化。モデル：FLUX、Veo、Gemini、Grok、Claude、Seedance、OmniHuman、Tavily、Exa、OpenRouter など多数。AI アプリの実行、画像/動画の生成、LLMs の呼び出し、ウェブ検索、Twitter の自動化に使用する。トリガー：inference.sh、infsh、ai model、run ai、serverless ai、ai api、flux、veo、claude api、image generation、video generation、openrouter、tavily、exa search、twitter api、grok
ターミナルを使わず、チャットからユーザーの GitHub リポジトリに PostHog をセットアップします。PostHog のセットアップエージェント Wizard がクラウドで実行され、SDK と最初のイベントを追加してプルリクエストを作成します。ユーザーのコードを読み取ったり編集したりできない場合に限り使用します。ChatGPT や Claude のウェブ版などのウェブチャットアプリでは、この状況がよくあります。典型的な依頼は、アプリやリポジトリへの PostHog のインストール、追加、セットアップ、または PostHog を追加するプルリクエストの作成です。ユーザーのリポジトリ内で作業する場合は、代わりに installing-posthog-in-a-codebase を使用します。GitHub への接続、リポジトリの選択、実行の開始と状態確認、プルリクエストの共有を扱います。
Microsoft Azure（リソースおよびサブスクリプションのコントロールプレーン）のセキュリティインシデントを調査します。Azure Activity Log とリソース／データプレーンの診断ログから攻撃者の活動を再構成し、呼び出しを行った ID（ユーザー、サービスプリンシパル、マネージド ID）を起点に調査します。ロール割り当てを通じた権限昇格を追跡し、マネージド ID トークンの悪用や VM run-command によるコード実行を捜索し、Entra サインインログと照合しながらストレージや Key Vault からのデータ窃取を検出します。Azure リソース侵害の疑い、異常な Azure Activity Log エントリ、Microsoft Defender for Cloud のアラート、マネージド ID やサービスプリンシパルの悪用、暗号資産マイニング VM、ストレージアカウントからのデータ流出への対応に使用します。
Google Cloud のセキュリティインシデントを調査します。ログの欠落を判断する前に監査ログの記録状況を確認し、Cloud Audit Logs から活動を再構成し、サービスアカウントや OAuth の不正利用をトリアージし、Security Command Center の検出結果を追跡し、IAM とリソースの変更範囲を特定します。GCP 侵害の疑いへの対応、漏えいしたサービスアカウントキーの調査、Security Command Center または Event Threat Detection のアラート対応、GCP 組織内で主体が行った操作の再構成に使用します。
JimuReport ジェネレーター — 自然言語でレポート要件を記述するかスクリーンショットを提供すると、JimuReport を自動生成する（データレポート、印刷レポート、グループレポート、ループレポート、データ入力など全タイプに対応）。ユーザーが「积木报表」「jmreport」「Excel レポート」「データ入力」「可視化レポート」「印刷レポート」「グループレポート」「ループレポート」「スクリーンショットからレポートを生成」「JimuReport を作成」「可視化レポートを作る」「积木设计器」「create jimureport」「visual report」と言う場合に使用する。ユーザーが Excel 風のレイアウト、#{} によるデータバインディング、複数シートのレポートを含むレポート要件を記述した場合、またはレポート生成のためにスクリーンショットを提供した場合にもトリガーされる。
JavaScript と TypeScript で Gang of Four および関連するデザインパターンを適用します。生成、構造、振る舞いのパターンを実装するとき、またはユーザーがファクトリー、ビルダー、プロトタイプ、フライウェイト、シングルトン、オブジェクトプール、アダプター、ラッパー、デコレーター、プロキシ、ブリッジ、コンポジット、ファサード、責任の連鎖、コマンド、インタープリター、イテレーター、メディエーター、メメント、EventEmitter、EventTarget、ステート、ストラテジー、テンプレートメソッド、ビジター、revealing constructor、actor、サービスロケーター、その他のパターンに言及したときに使用します。
Kling 3.0（可灵 3.0、快手）のルールに沿った動画プロンプトを生成する。3 種類の形式を使い分ける：4 部構成の基本式（短編動画）／5 層構成の応用式（ストーリー＋音声）／画像から動画を生成する形式（動きのみを記述）。Kling は 2026 年時点で中国語理解に優れ、ネイティブの音声・映像同期、最長 2 分の動画、キャラクターの指向性発話、Motion Brush に対応するシネマティックモデル。「Kling で動画を生成」「可灵 AI プロンプト」「中国語動画生成」「ネイティブ音声付きストーリー動画」「画像から動画」「キャラクター対話動画」などで使用。
知識作業プロジェクトをエージェントにとって自己記述的でセッションをまたいで継続可能にし、プロジェクト内のルールと作業規律を統治する。2 つの場面で使用：（1）プロジェクトの組織化 — プロジェクトの新規作成や初期化、プロジェクト構造の整理やヘルスチェック、ディレクトリとナビゲーションの設計、frontmatter/index/log/意思決定記録の作成、探索段階の一時ファイルの定着、ルールファイルがまだないプロジェクトのコンテキストの復元；（2）作業方法論 — 同じ問題が繰り返し起きたらルールとして固化する、ルールが多すぎたり矛盾したりする場合の整理、プロジェクトルールの追加や削除、プロジェクトにチェックスクリプトやゲートを設けて有効かどうかを判断する、教訓の定着、方法論そのものの振り返りや改善。トリガー語：新規プロジェクト、ドキュメント構造の初期化、このプロジェクトを整理して、プロジェクトの組織化、ヘルスチェック、また失敗した、ルールとして固化、ルールが多すぎる、ルールの整理、ゲート、チェックスクリプト、定着、蒸留、教訓、意思決定記録、方法論の振り返り、setup project、project health check。
Krea 2 専用のプロンプトを作成、逆解析、拡張、修復、変換、評価、一括生成する。KREA2/Krea 2 のテキストから画像、画像から画像、画像の逆プロンプト、複数画像の参照融合、スタイルやムードボードの計画、タイポグラフィとポスターのプロンプト、RAW/Turbo プリセット、プロンプトのスコアリング、A/B バリアント、プロンプト変換、ComfyUI や RunningHub/Qwen3-VL のシステムプロンプトに使用する。Krea2提示词、反推、扩写、改写、融合参考图、节点系统提示词 といった中国語のリクエストでも発動する。無関係なモデルには、そのプロンプトを Krea 2 形式に変換する場合を除いて使用しない。
小型ローカルブリッジを介して Python スクリプトで実行中の Krita（オープンソースのデジタルペイントアプリ）をリモート操作します。ドキュメントの作成、現在のプリセットによる実際のブラシストロークの描画や QPainter ピクセルの送信、レイヤーの積み重ねと合成、ベクター／SVG テキストの追加、フィルターとマスクの実行、フレームのアニメーション化、PNG/JPEG/TIFF/.kra の書き出し、フォルダー全体の一括変換ができます。ユーザーが Krita ドキュメント（.kra）の作成・編集、ラスター画像の合成・レタッチ、レイヤーやファイルの一括書き出し、Krita のスクリプト作成や自動化、アニメーションのフレームシーケンスのレンダリングを希望する場合、またはスクリプトに触れていなくても「Krita」「paint layer」「krita script」「batch export from Krita」「open this .kra」と言う場合に使用します。自然媒体の描画シミュレーション（rebelle を使用）、ベクター／レイアウトデザイン（affinity を使用）、キーフレーム式モーショングラフィックス（cavalry を使用）には使用しません。
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。