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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 98,067 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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チームが QA 標準ドキュメントを作成または改善したいときに使用するスキル。例: "create the QA steering doc"、"document our test strategy"、"write the QA standards"、"document our definition of done"、"set up the QA guidelines"、"update the QA doc"。テスト戦略、カバレッジ閾値、テストパターン、完成の定義、環境を記録した生きたドキュメントとして docs/steering/QA.md を生成する。一度生成したら改善していくもので、ゼロから再生成はしない。
チームがプロジェクトのビジョンドキュメントを作成または洗練したいときに、この skill を使用する——例えば「create the vision document」「write our product constitution」「define the product principles」「document our bounded contexts」「what is our product vision」「set up the steering docs」「update our vision」「revise the product strategy」「align on product goals」「what are we building and why」「who are our users」「capture our product purpose」「the vision doc is outdated」など。docs/steering/VISION.md をリビングドキュメントとして生成し、製品の目的、対象ユーザー、原則、戦略目標、境界づけられたコンテキストを記録する。一度生成して洗練する——ゼロから再生成しない。
プロダクトマネージャー向け Yunxiao(Projex)自動化:要件の記録(圧縮選択 1a2b3a4d:種別は新規/最適化のみ、プロジェクト、優先度、タグ)、Yunxiao プロジェクトのリアルタイム選択、待处理→已确认→分析中→设计中→设计完成→待开发 の進行、開発後の制御された要件キャンセル、デリバリーツリー【交付】ASSOCIATED /【分析】【设计】TASK_SUB、単一ファストトラックなし・番号直推しの場合は既に明確で公式読み戻しで一意に確認されたデリバリー責任者へ引き継ぐ、イテレーションを作成して【交付】を紐付ける(要件は紐付けない)。ユーザーが YunxiaoPM、需求任务、记录需求、受理确认、开始分析、开始设计、设计完成、交棒开发、快轨待开发、编号直推、创建迭代、关闭迭代、取消需求、拉取待验收需求、验收通过、验收不通过、验收续跑 と言ったときに使用する。Yunxiao の読み取りと書き込みはすべて公式の aliyun devops CLI/PAT を優先する;「关闭迭代」のみ、検証済みの CLI に対応するステータスアクションがない場合に限り、ブラウザ Cookie に依存せず制御された視覚フローでフォールバックできる。 【开发】/【测试】は作成しない。新規作成または範囲拡大の書き込みは先に Plan、その後 apply;明確な番号を持つ同一バッチの冪等リフレッシュ、続行、読み戻しの補完は重複確認しない;yunxiao-requirement-lifecycle には合わせない。引き継ぎ後の開発 Skill:【优化】種別のみ要件 MD から精緻化して「変更前ルール」を書く;PM が PRD/プロトタイプを変更した後にプロダクト引き継ぎスナップショットを生成して読み戻す。
12 エージェントによる学術論文執筆パイプライン。11 のモード (full/plan/outline/revision/revision-coach/abstract/lit-review/format-convert/citation-check/disclosure/rebuttal-audit)。6 種類の論文タイプ、5 種類の引用形式、二言語の抄録、LaTeX/DOCX-via-Pandoc/PDF 出力。スタイル校正 + 執筆品質チェック + IRON RULE マーカー付きのアンチパターン。トリガー: write paper、academic paper、guide my paper、parse reviews、audit my rebuttal、check my response draft、AI disclosure、寫論文、學術論文、引導我寫論文、審查意見、評估回覆。
相手方が自ら提案したという条件のもとで、提示された取引が受け手にとって +EV であるベイズ事前確率を算出する。Akerlof のレモン市場の論理を適用する。すなわち、相手が提案した以上、相手は自分にとって +EV だと考えているため、こちらにとって +EV である事前確率は 50% を大きく下回る。トレード評価、ウェイバーでの選手獲得(他チームが選手を放出するのも逆向選択)、オファー分析、M&A、その他「誰かが自分にこれを提案してきた」あらゆる状況で再利用できる。未承諾のトレード/オファー/提案を受け取ったとき、受信したトレードの事前確率を分析するとき、相手方がなぜ取引を提案したのかを評価するとき、またはユーザーが逆向選択、レモン市場、なぜこれを提案したのか、受信トレードの事前確率、相手が提案した、受け取ったオファーへのベイズ調整に言及したときに使用する。
AG2 の `Agent`(およびプロンプトとリソース)を Claude Desktop、Cursor、MCP Inspector などの MCP クライアントに公開する MCP サーバーをホストする。エージェントを `MCPServer(agent)` でラップすると、`Agent.ask()` が単一の会話ツールとして公開され、stdio(`run_stdio()`)またはストリーミング可能な HTTP で提供される(それ自体が uvicorn 用の ASGI アプリである)。`MCPServer`、`SessionConfig`(マルチターン履歴)、`Prompt`/`PromptArgument`/`PromptMessage`、`Resource`/`ResourceTemplate`、`AskContext`/`ContextProvider`(リクエスト単位の注入)、`build_ask_tool`、OAuth2 `security=`、およびインプロセスの `testing.connect`/`testing.serve` ヘルパーを扱う。他の MCP クライアントから自分のエージェントを呼び出したいときに使用。これはサーバー側である——エージェントから外部 MCP サーバーを利用する(クライアント側)場合は `ag2-use-builtin-tools`(`MCPServerTool`)を参照。
B2Bサービスエージェンシー(BIM/MEP、カスタム開発、GIS、AI/SaaSエンジニアリングのアウトソーシング)向けの、購買シグナル運用エンジンです。シグナルベースのアウトバウンドの運用面を扱います。シグナルの検出方法(使用ツール、Clayクレジット費用)、有効期限(鮮度と減衰期間)、アカウントのスコアリングと優先順位付け(新しさの乗数、複数シグナルの重ね合わせ、SLA付きの熱度階層)、検出後の対応(シグナルからアクションへの施策)を説明します。購買シグナルの検出、シグナルごとの検出ツール、シグナルごとのClay費用、鮮度・減衰・タイミング、シグナルスコアリング、熱度階層のSLA、シグナルからアクションへの施策、訪問者追跡やインテントツール(RB2B、Trigify、Common Room、Bombora、Koala、Warmly、6sense。EU/GDPRとエージェンシー予算の注意点を含む)、または「シグナルXをどう運用するか」に使用します。戦略レイヤー(テストするシグナル×ICP×オファー)と組み合わせます。シグナル一覧の考案(hypo-generatorのsignals-catalogを使用)やアウトリーチ文面の作成(sequence-writer)には使用しないでください。
Agent の重大なアクション(デプロイ、削除、支払い、アクセス権付与、モデル判断)に対して、改ざん検知可能なポスト量子署名付きレシートを発行し、後から証明書だけで検証できるようにします。自律エージェントが後に証明を要する副作用のあるアクションを実行する場合、または EU AI Act 第 12 条の記録保持を満たす場合に使用します。3 つの判断:アクションにレシートが必要か、レシートの発行、その検証。署名はオープンソースの OpenAgentOntology パッケージに委譲されます。事後のログ分析ではありません。ホスト型公証サービスではありません。法的意見ではありません。
AI エージェントと非人間 ID (NHI) の ID を、そのライフサイクル全体にわたってガバナンスするためのガイダンス — Microsoft 365 Copilot Studio エージェント、Microsoft Foundry エージェント、カスタム AI エージェント、および従来のサービスプリンシパル/マネージド ID を対象とします。所有権とタグ付け、スコープ付きアクセス許可と同意(委任とアプリケーション、Sites.Selected、メールボックス スコープの Graph)、資格情報の衛生管理(フェデレーション資格情報、証明書、シークレットなし)、ワークロード向けの条件付きアクセス、Entra ID Governance によるエージェント単位のアクセスレビュー、エージェント廃止のためのライフサイクルワークフロー、監査(エージェントのプロンプト、エージェントのアクション、エージェント ID のサインイン)、エージェントが侵害された場合のインシデント対応、利用状況シグナルのための Purview AI Hub との統合を扱います。WHEN: AI エージェント ID ガバナンス、非人間 ID ガバナンス、NHI ライフサイクル、Copilot Studio エージェント ID、Foundry エージェント ガバナンス、エージェント サービスプリンシパル、スコープ付き Graph アクセス許可 エージェント、エージェント アクセスレビュー、AI エージェントの廃止、エージェント資格情報のローテーション、侵害されたエージェントの対応。DO NOT USE for ワークロード ID フェデレーション パターンのみ(entra-workload-identity を使用)、人間向けの Entra ID Governance(entra-id-governance を使用)、セキュリティに関係しない Copilot Studio エージェント構築ガイダンス。
AI コーディングエージェントに、セッションをまたいで保持されるファイルベース、ベクトルベース、セマンティック検索による永続メモリを追加します。「これを覚えて」「エージェントにメモリを追加して」「セッション間でコンテキストを保持して」「エージェント用のナレッジベースを作って」「エージェントのメモリを設定して」「AIに覚えさせて」などの依頼で使用します。ファイルベースのメモリ(MEMORY.md)、埋め込みを使う SQLite、ベクトルデータベース(ChromaDB、Pinecone)、セマンティック検索、メモリ統合、自動コンテキスト注入を扱います。
新しい Claude Code skill を素早く作成する、または ChatGPT プロジェクトを Claude Code skill に変換する。skill のスキャフォールディング、frontmatter、ディレクトリ構造、ChatGPT から Claude への移行を扱う。ユーザーが「skill を作成」「新しいスラッシュ コマンドを作成」「ChatGPT プロジェクトを変換」「GPT を Claude に変換」「プロンプトを Claude Code に移行」したい場合に使用。評価/テスト/ベンチマークの一連のワークフローには代わりに skill-creator を使用する。
inpainting、outpainting、ControlNet、image-to-image や、Replicate、Stability AI、Fal との API 連携など、AI による画像編集のエキスパートパターン。"ai image editing, inpainting, outpainting, controlnet, image to image, remove object from image, extend image, flux inpaint, sdxl editing, image-editing, inpainting, outpainting, controlnet, stable-diffusion, flux, replicate, stability-ai, comfyui" と言及された場合に使用する。
inference.sh CLI を使い、GPT-Image-2、FLUX、Gemini、Grok、Seedream、Reve など50以上のモデルで AI 画像を生成します。モデル:GPT-Image-2、FLUX Dev LoRA、FLUX.2 Klein LoRA、Gemini 3 Pro Image、Grok Imagine、Seedream 4.5、Reve、ImagineArt。機能:テキストから画像、画像から画像、インペインティング、LoRA、画像編集、アップスケーリング、テキスト描画。用途:AI アート、製品モックアップ、コンセプトアート、ソーシャルメディア用グラフィック、マーケティングビジュアル、イラスト。トリガー:flux、image generation、ai image、text to image、stable diffusion、generate image、ai art、midjourney alternative、dall-e alternative、text2img、t2i、image generator、ai picture、create image with ai、generative ai、ai illustration、grok image、gemini image、gpt image、openai image、chatgpt image
ブラウザー/Webアプリ(React、Vue、Next、Nuxt、静的サイト、SPA、ダッシュボード、AIチャットUI、页面、前端、网页)で @cloudbase/js-sdk 経由のAIモデルが必要な場合に使用します。Web/フロントエンドAIのデフォルトルーティングです。ブラウザーから直接呼び出し、Node.jsプロキシは提案しないでください。generateTextとstreamTextに対応。ai.createModelを使い、cloudbase、hunyuan-exp、またはcustom-*グループのモデルを指定します。モデルIDは`model`フィールドに記述します。コード作成前に必ず2段階の事前確認を実行してください(本文を参照)。Node.jsバックエンド(ai-model-nodejsを使用)、ミニプログラム(ai-model-wechatを使用)、画像生成(Node SDKのみ)には使用しないでください。
プロフェッショナルな AI 製品写真と商用画像を生成する。モデル: 製品撮影、ライフスタイル画像、モックアップ向けの FLUX、Imagen 3、Grok、Seedream。機能: スタジオライティング、ライフスタイルシーン、パッケージ、E コマース写真。用途: E コマース、Amazon リスティング、Shopify、マーケティング、広告、モックアップ。トリガー: product photography、product shot、commercial photography、e-commerce images、amazon product photo、shopify images、product mockup、studio product shot、lifestyle product image、advertising photo、packshot、product render、product image ai。
TikTok、Instagram、YouTube、Twitter/X 向けの AI 活用ソーシャルメディアコンテンツを作成。生成:画像、動画、reels、shorts、サムネイル、キャプション、ハッシュタグ。ツール:FLUX、Veo、Seedance、Wan、Kokoro TTS、コピーライティングに Claude。用途:コンテンツクリエイター、ソーシャルメディア担当者、インフルエンサー、ブランド。トリガー:social media content、tiktok、instagram reels、youtube shorts、twitter post、content creator、ai influencer、social content、reels、shorts、viral content、thumbnail generator、caption generator、hashtag generator、ugc content
ユーザーが航空貨物業務の最適化、航空貨物の管理、貨物収益の改善を求めたときに使用します。また、ユーザーが「air cargo optimization」「cargo capacity management」「freight yield management」「ULD optimization」「cargo routing」「air freight network」「belly cargo management」に言及したときにも使用します。旅客業務については hotel-inventory-management(イールドマネジメントの概念)を参照してください。ツアー業務については tour-operations を参照してください。
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。
