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 98,639 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
すべて
大規模な技術的方向性を決める前に、アーキテクチャの選択肢を探索・比較する。異なるアーキテクチャを評価する、アプローチを比較する、競合する設計から選ぶ、サブシステムを見直す、大規模なリファクタリングや移行の前にトレードオフを理解する場合に使用する。また、「アーキテクチャを探索して」「どのような選択肢があるか」「アプローチを比較して」「どの設計を選ぶべきか」「アーキテクチャを監査して改善案を提案して」「大きなアーキテクチャ変更を一緒に考えてほしい」といったプロンプトにも使用する。ユーザーが正式なアーキテクチャレビューに言及していなくてもよい。
本番環境の `/query` エンドポイントで Newton の C 2.6 融合モデル（`Newton::c2_6_8b_fp8_260424d7a55d5e`）を呼び出し、テキスト、画像、動画を 1 回のステートレスなリクエストで入力します。セッション、バッチジョブ、SSE の接続処理は不要です。セッションのライフサイクルを管理せずに、呼び出しごとのマルチモーダル推論（画像の説明、動画クリップの要約、センサーと視覚情報に基づく状態分類）を行いたい場合や、`/query` で動画フレームを推論する Newton C チェックポイントが必要な場合に使用します。モダリティごとのリクエスト形式、画像添付の 2 つの方法（file_ids と base64）、複数画像モード、動画の 2 つの方法（`.mp4` + `max_frames`、クライアント側でサンプリングしたフレーム + `query_metadata`）、生成パラメーター、JSON 出力を促すプロンプト、レイテンシ予算、C 2.6 識別子の注意点を扱います。ストリーミング／セッションベースの活動監視、大規模な複数ファイルのバッチジョブ、時系列埋め込み（KNN／異常）分類には使用しないでください。
本番 `/query` エンドポイントでArchetype AIのOmegaエンコーダー（`OmegaEncoder::omega_embeddings_1_4`）から時系列埋め込みを取得します。センサー読み取り値のウィンドウを送信すると、バッチジョブやセッションなしで、チャネルごとに固定サイズのベクトルが返されます。振動、流量、圧力、ネットワークなどの多変量センサーウィンドウを埋め込み、クライアント側でKNN分類、異常スコアリング、類似性検索、2D投影などの軽量な下流MLを行いたい場合に使用します。リクエスト形式（`data.numeric_array`、チャネル優先ウィンドウ）、チャネルごとの768次元出力、対応するウィンドウ長16～1024、`normalize_input`、「joint multi-channel state」+ KNNパターンを扱います。生のセンサーCSVを先にクリーニング、分割、ウィンドウ化する場合は、`atai-newton-omega-model-data-prep`を参照してください。テキスト・画像・動画の推論には使用しないでください（それには `/query` のNewton融合モデルを使用します）。
落札そのものが入札者の価値の過大評価を示す証拠となる共通価値オークションにおいて、入札評価額にベイズ的なヘアカットを適用する。元の評価額、価値タイプの分類（common_value / private_value / mixed）、情報を持つ入札者の数 N、シグナル分散の推定値を入力とし、調整後の評価額を返す。領域にとらわれず、ファンタジーの FAAB、予測市場、M&A 入札、広告オークションの予算、あらゆる一般的な入札状況で再利用できる。ユーザーが「勝者の呪い」「共通価値オークション」「評価額ヘアカット」「逆向評価」「ベイズ入札調整」「オークションでの過払い」に言及したときに使用する。
ユーザーが明示的に「transcribe a meeting」「transcribe audio」「transcribe a meeting recording」「convert audio to text」「generate meeting minutes from audio」「do speech-to-text」「transcribe with speaker diarization」「identify speakers in audio」「transcribe Chinese audio」「transcribe English audio」「transcribe Japanese audio」「multi-speaker transcription」「transcribe a podcast」「transcribe podcast episode」「transcribe an interview」「convert podcast to text」「podcast to transcript」を求めた場合、または FunASR、Paraformer、SenseVoice、Whisper、MiMo、MiMo-V2.5-ASR、meeting transcription、podcast transcription、speaker diarization に言及した場合にこのスキルを使用します。中国語、英語、日本語、韓国語、広東語、および 99 言語（Whisper 経由）の複数話者の会議・ポッドキャスト文字起こしに対応し、小米 MiMo-V2.5-ASR（8B、ローカル GPU）による固有名詞とコードスイッチングの精度向上も可能。CAM++ による自動話者分離、ホットワードバイアス（FunASR パス）、LLM クリーンアップに対応。FunASR は GPU と CPU で動作し、MiMo には VRAM 20GB 以上のローカル CUDA GPU が必要です。
Next.js と Cloudflare Workers 向けの本番運用可能な Auth.js v5 セットアップ。使用場面：認証の設定、OAuth/credentials/magic links の実装、D1 または PostgreSQL アダプターの構成、セッション問題のデバッグ、v4 から v5 への移行、エッジ互換性の修正、JWT/データベースセッションのトラブルシューティング、AUTH_SECRET エラーの解決、CallbackRouteError の修正、RBAC の実装。扱う内容：Next.js App Router と Pages Router、Cloudflare Workers + D1、OAuth プロバイダー（GitHub、Google など）、credentials 認証、magic links、JWT とデータベースセッション、ミドルウェアパターン、ロールベースのアクセス制御、トークンリフレッシュ、エッジランタイム互換性、よくあるエラーの防止。キーワード：Auth.js、NextAuth.js、authentication、OAuth、credentials、magic links、D1 adapter、Cloudflare Workers、Next.js middleware、JWT session、database session、refresh tokens、RBAC、edge compatibility、AUTH_SECRET、CallbackRouteError、CredentialsSignin、JWEDecryptionFailed、session not updating、route protection
完全なデリバリーパイプライン：計画、構築、出荷、収束。対象：shape/spec/design、TDD ビルド、コミット、PR 作成、PR 修正（CI/レビュー/コンフリクト）、PR の仕上げ、簡素化、テストカバレッジ、AC の検証、ウォークスルー、issue 管理。用途：機能の出荷、PR の修正、PR の作成、issue の構築、コードの簡素化、品質チェック、コミットメッセージの作成、issue 管理。トリガー：/autopilot、/build、/shape、/commit、/issue、/check-quality、/test-coverage、/verify-ac、/pr-walkthrough。
開発者向けの実在するウェブサイト（Vercel、Stripe、Linear、Notion、Figma など）から抽出した 54 個の DESIGN.md ファイルを厳選して収録しています。特定ブランドのデザインシステムに合った UI を作りたい場合、DESIGN.md テンプレートが必要な場合、有名な製品のデザイントークン、カラーパレット、タイポグラフィについて尋ねられた場合、または「[ブランド]風にして」と言われた場合に使用します。一致する参照ファイルを読み込み、デザイン仕様として使用します。
OpenSearch 検索アプリケーションを Amazon OpenSearch Service または Amazon OpenSearch Serverless にデプロイする。ユーザーが AWS 上で OpenSearch ドメインやサーバーレスコレクションをプロビジョニングしたい、検索設定を AWS にデプロイしたい、Bedrock コネクタを設定したい、OpenSearch 用の IAM ロールを構成したい、ローカルの検索環境を AWS に移行したい、または Amazon OpenSearch インフラストラクチャを管理したい場合にこのスキルを使用する。ユーザーが AOS、AOSS、OpenSearch Service、serverless collection、Bedrock connector、SigV4、AWS デプロイと言及し、検索に触れていない場合でも有効化する。
Banana Pro、Soul Cinema、GPT-2 向けの Higgsfield 画像プロンプトディレクター。モード：(0) 新規キャラクターのフェイスロック — Banana Pro シングルパス（デフォルト）、GPT-2 シングルパス（より高忠実、より多くのクレジット）、または Soul Cinema ツーパス。いずれも mid-gray seamless（デフォルトでロック、要望に応じて白）で、黒の camisole/tank をベースラインとする、(1) 単一画像のキャラクター衣装 — Banana Pro または Soul Cinema の 2 ステップ、(2) 6 パネルのキャラクターシート、(3) キャラクターあり／なしのシネマティックなシーンプレート、(4) GPT-2 のディテール顔／胸上、(5) 衣装の置き換え — 2 つの参照画像を使って衣装に顔を合わせる。髪、メイク、ワードローブ、ジュエリー、アイデンティティの参照を読み込む。フォトリアルなプロンプトを 1 つのクリーンな cinema stack で出力 — 毛穴、サブサーフェススキャタリング、ストランドヘア、生地の織り、空気遠近、anamorphic character、theatrical grain。新規キャラクター構築、キャラクター／衣装の参照、キャラクターシート、シーンプレート、環境プレート、ディテールショット、衣装の置き換え、その他のフォトリアルなスチルに使用。
Better Auth（TypeScript 認証フレームワーク）v1.7 リファレンス。認証・認可、サインアップ・サインイン、セッション管理、OAuth、パスキー、二要素認証（2FA / TOTP）、SSO / SAML、SCIM、OAuth Provider（OAuth 2.1 / OIDC）、MCP 認可（@better-auth/mcp）、インフラ（dash / sentinel）、プラグイン（organization、admin、magic-link、anonymous など）。betterAuth、createAuthClient、signUp、signIn、getSession。Next.js、Nuxt、SvelteKit、Hono、Express、Expo、TanStack、Effect と統合。
TypeScript 向けの本番運用可能な認証フレームワークで、Cloudflare D1 をファーストクラスでサポート。Clerk や Auth.js のセルフホスト可能な代替として認証システムを構築するときに使うスキルで、特に Cloudflare Workers プロジェクトに適している。ソーシャルプロバイダー（Google、GitHub、Microsoft、Apple）、メール/パスワード、マジックリンク、2FA、パスキー、組織、RBAC をサポート。セッションのシリアライズ問題、CORS の設定ミス、D1 アダプターの設定、ソーシャルプロバイダーの OAuth フロー、JWT トークンの処理など、10 以上よくある認証エラーを防ぐ。キーワード：better-auth、authentication、cloudflare d1 auth、self-hosted auth、typescript auth、clerk alternative、auth.js alternative、social login、oauth providers、session management、jwt tokens、2fa、two-factor、passkeys、webauthn、multi-tenant auth、organizations、teams、rbac、role-based access、google auth、github auth、microsoft auth、apple auth、magic links、email password、better-auth setup、session serialization error、cors auth、d1 adapter
ユーザーが Bmob MCP サーバー（http://mcp.bmobapp.com/mcp）を設定済みで、IDE から自分の Bmob バックエンドクラウドプロジェクトに対してライブ操作を行いたい場合に使用する。トリガー：'list bmob tables'、'show bmob schema'、'create bmob table'、'add a row to bmob'、'update bmob record'、'delete bmob data'、'生成 bmob curl'、'design bmob schema'、'上传云函数'、'部署云函数'、'发布云函数'、'同步云函数'、'同步函数'、'拉取云函数'、'下载云函数'、'调用云函数'、'执行云函数'、'invoke cloud function'、'run cloud function'、'一键部署网站'、'静态托管'、'部署静态站点'、'deploy static site'、'deploy website'。12 個のツールを提供する：get_project_tables（書き込みの前に必ず最初に呼び出して schema を確認する）、create_table、add_single_data、update_single_data、delete_single_data、generate_code、deploy_cloud_function、invoke_cloud_function、list_cloud_functions、get_cloud_function、deploy_static_site、mcp_endpoint_mcp_post。ユーザーのアプリに同梱するクライアント/SDK コードの作成には使用しない — その場合は bmob-database-{javascript,android,ios,swift,flutter,restful} を使用する。ACL/ロール設計（bmob-acl-and-roles を使用）やクラウド関数開発（bmob-cloud-function-development を使用）には使用しない。
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。