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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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クラスターへのアクセス、kubectl の実行、Flux のステータス理解、homelab の Kubernetes 環境の把握のための Kubernetes 運用知識。使用する場面：(1) クラスターへのアクセスや接続確認、(2) kubectl コマンドの実行やリソース状態の確認、(3) Flux のリコンサイル状態の確認やリコンサイルの起動、(4) 内部サービス URL の検索、(5) クラスター構成やリソース種別の理解、(6) 不慣れな Helm chart やサービスの調査。トリガー："kubectl"、"kubeconfig"、"flux get"、"flux reconcile"、"flux status"、"cluster access"、"internal URL"、"service URL"、"prometheus URL"、"grafana URL"、"helm release status"、"check flux"、"which cluster"、"how to access"、"port-forward"。
Keep a Changelog 1.1.0 の慣例に従い、バージョン番号は Semantic Versioning に従って、プロジェクトの CHANGELOG.md を書く、更新する、またはレビューする。チェンジログのエントリを追加するとき、変更を記録するとき、コミットや自由形式の変更リストをチェンジログに変換するとき、リリースが major/minor/patch のどれかを判断するとき、リリースを yanked としてマークするとき、既存の CHANGELOG.md が仕様に準拠しているか監査するときに使用する。「log this change」「what changed this release」「bump the version」といった表現や貼り付けられたコミットリストで発火する——「changelog」という語を待たない。ここでのリリース作成とは CHANGELOG.md を編集すること（およびバージョンアップの提案）を意味し、ユーザーが明示的に求めない限り git タグや GitHub リリースを作成することではない。
OpenRouter 上の Pi CLI を通じて Kimi の席としてプロンプトを実行し、呼び出しごとに Moonshot のフラッグシップモデル Kimi K3（moonshotai/kimi-k3）を固定します — 強力な長期ホライズンのコーディング、大規模コードベースの理解、1M トークンのコンテキスト、常時オンの思考。ユーザーが明示的に Kimi の実行を求めた場合、ワークフローが Kimi をバックエンドとする席を必要とする場合、またはクロスランナーのワークフローが現在のワークスペースを離れずに Moonshot Kimi の視点を求める場合に使用します。
あなたの領域のキーオピニオンリーダー（KOL）が LinkedIn と Twitter/X で投稿している内容を追跡する。トレンドのナラティブ、高エンゲージメントのトピック、そして新たな会話がピークに達する前の初期シグナルを可視化する。linkedin-profile-post-scraper と twitter-mention-tracker を連結する。マーケティングチームがゼロからトレンドを作るのではなく乗りたい場合や、創業者がどのトピックがオーディエンスに響いているかを知りたい場合に使用。
Python または TypeScript で LanceDB パイプラインを記述、レビュー、デバッグ、ドキュメント化する際に使用します。特にローカルの LanceDB OSS テーブルとリモートの LanceDB Enterprise/Cloud テーブルの両方で動作すべきコードに適しています。移植性のない全表マテリアライズを避け、慣用的なクエリ/検索パターンを選び、取り込み、インデックス作成、フィルタリング、診断に LanceDB のパフォーマンス既定値を適用し、jobs など Enterprise 専用の操作のためにリモートサーバーへの接続を解決するのに役立ちます。
LeadGenius Pro プラットフォームを通じて B2B リード、エンリッチメント、AI スコアリング、セールス自動化を管理します。ユーザーがリードの検索、連絡先のエンリッチ、見込み客のスコアリング、キャンペーンの管理、CSV リードのインポート、ユーザーのプロビジョニング、FSD パイプラインの実行、EpsimoAI クレジットの確認、territory companies の管理、または LeadGenius API との連携を求めたときに使用します。ユーザーが "lgp"、"LeadGenius"、"lead enrichment"、"lead scoring"、"ICP"、"FSD pipeline"、"territory companies"、"EpsimoAI" に言及したときにも使用します。
最新のドキュメントを用いて Legend-State v3 アプリケーションを構築、レビュー、デバッグ、移行、または計画する。@legendapp/state v3 beta（3.0.0-beta.48）、observable、useValue、observer、Memo、$React、useObservable、computed または linked observables、observe、when、batch、React の細粒度レンダリング、React Native、ローカル永続化、syncObservable、synced、syncedCrud、syncedFetch、syncedQuery、Supabase、Firebase、Keel、オフラインファースト同期、transforms、syncState、テスト、パフォーマンス、v2 から v3 への移行に使用。
フックの公式、フォーマット規則、エンゲージメントのパターンを踏まえた LinkedIn 投稿の作成。投稿タイプ、アルゴリズムのシグナル、文字数制限、コンテンツの柱を扱う。用途：LinkedIn 投稿、プロフェッショナル向けコンテンツ、ソートリーダーシップ、B2B コンテンツ、個人ブランディング。トリガー：linkedin post、linkedin content、linkedin writing、linkedin strategy、linkedin engagement、linkedin algorithm、linkedin hook、linkedin formatting、thought leadership、professional content、b2b content、linkedin growth
エージェントが管理する個人ナレッジベースの SOP：ナレッジ資産の取り込み、クエリ、lint、グラフ、更新、削除。トリガー：wiki コマンド（/wiki-ingest、/wiki-query、/wiki-synthesize、/wiki-lint、/wiki-graph、/wiki-sources、/wiki-update、/wiki-delete、/wiki-ontology-*）または自然言語の意図："ingest this"、"search/query wiki"、"lint health check"、"rebuild graph"、"manage ontology"。
ユーザーがロードビルディングを最適化したい、効率的なトラック積載を作成したい、またはトレーラー積載率を最大化したい場合。また、ユーザーが「load planning」「truck loading」「cargo optimization」「shipment consolidation」「cube utilization」「weight distribution」に言及した場合にも使用。パレット積載については pallet-loading を参照。コンテナ積載については container-loading-optimization を参照。
ユーザーがプロジェクトをエンドツーエンドで構築したい、数時間から数日にわたる自律的な開発を実行したい、または人の介入なしに複数のマイルストーンをまたぐ作業をオーケストレーションしたいときに使用する。トリガーフレーズには "build this whole project"、"implement this end-to-end"、"do this autonomously"、"run a long task"、"long-running agent"、"build it from scratch and don't ask"、"/long-task"、"$long-task" が含まれる。また、`/long-task status`、`/long-task pause`、`/long-task resume`、`/long-task clear`、`/long-task complete` などのライフサイクルサブコマンドにも使用する。
ユーザーが複数期間にわたる生産または発注ロットサイズを最適化したい、多期間在庫計画問題を解きたい、または需要が時間変動するなかでいつ・どれだけ発注／生産するかを決めたいときに使用する。ユーザーが "lot sizing"、"lot-for-lot"、"fixed order quantity"、"POQ"（periodic order quantity）、"part-period balancing"、"Silver-Meal heuristic"、"Wagner-Whitin algorithm"、"least unit cost"、"lot sizing with capacity constraints"、"multi-item lot sizing" に言及したときにも使用する。単一期間の問題については newsvendor-problem を参照。時間変動するロットサイズについては dynamic-lot-sizing を参照。
製品説明、カテゴリキーワード、競合名（任意の組み合わせ）を入力として、Reddit、Hacker News、GitHub Issues、G2、Google Trends で市場が実際に抱える痛点を検索し、すべてをポジショニングフレームワークに統合して、ICP が誰か、彼らが公言していること、彼らにどう語りかけるべきかを示す。市場を理解する、ICP の痛点を見つける、競合を整理する、ポジショニング文書を作成する、メッセージングの切り口を見つける、あるいは誰が顧客で彼らが本当に何を気にしているかを答えるよう求められたときに使用。ユーザーが map my market、who is my ICP、what pains does my market have、understand my market、find my target customer、what are the top complaints in X space、help me position my product、who should I be selling to と言ったときにトリガーする。
ユーザーが Claude プロジェクト内の任意の markdown ファイルを単一ファイルの軽量インタラクティブ HTML に変換したい場合に使用します — 長文ドキュメント（仕様書、計画、RFC、レポート、解説）、diff と重大度タグ付き注釈を含むコードレビュー、スライドデッキ。トリガー："convert this markdown to HTML"、"make this an HTML file"、"turn this into an interactive document"、"render this report as HTML"、"PR writeup as HTML"、"slides from this markdown"。ユーザーが設計システムのオンボーディングを一度実行した後、決定論的な doctype 分類器に基づいて 3 つの変換サブスキル（md-document、md-review、md-slides）のいずれかにコンテキストをフォークしてルーティングします。入力が 100 行未満の場合（Shihipar による — その閾値未満では markdown が依然として優位）、または設計システムがオンボーディングされていない場合は拒否します。Anthropic 公式の Playground プラグイン（スライダー/ノブ/プロンプトのコピーバックを備えたインタラクティブなプロンプト調整コントロール）や marketing/landing/（ランディングページ生成器）とは別物です。
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。