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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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リリース前にアウトバウンド仮説を採点・順位付けし、実行キューにまとめます。Victor Shulgaによるコールドアウトリーチ仮説のテストガイドに基づくリリース前評価手法で、停止フィルターゲート、番号Nを含む標準仮説形式、チャネル容量チェック、0/1/3/5スケールによる6要素加重スコア、上位3件を実行に回す優先キュー、事実記録用ジャーナルの骨組みを扱います。ユーザーが「оціни гіпотези」「оцінка гіпотез」「пріоритизуй гіпотези」「яку гіпотезу запускати першою」「черга запуску」「відбери 3 гіпотези」「score these hypotheses」「prioritize hypotheses」「which hypothesis do we run first」と言ったとき、またはキャンペーン案の一覧や仮説マトリックスを提示して何を実行するか尋ねたときに使用します。リリース前の仮説マトリックスの再採点や、チームが作成した仮説リストの監査にも使用します。仮説をゼロから生成する用途（hypo-generatorを使用）や、テスト実行後の結果を読む用途には使用しません。
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。
画像に関連する AI 生成または編集タスク全般にこのスキルを使用する。トリガー：生成：「generate image」「create image」「make picture」「draw」「visualize」「image of」「create art」「generate art」／編集：「edit image」「modify image」「change image」「update image」「fix image」「enhance image」／追加・削除：「add to image」「put in image」「remove from image」「delete from image」「add element」／スタイル：「style transfer」「make it look like」「convert style」「apply style」「in the style of」／製品：「product photo」「product placement」「place product」「mockup」「put product on」／コンポジット：「combine images」「merge images」「blend images」「create composite」。テキストからの画像生成、参照画像を使った画像編集、製品の配置、スタイル転送、Google Gemini（Nano Banana Pro）または OpenAI DALL-E を使った複数画像の合成をサポートする。
inference.sh CLI 経由で Real-ESRGAN、Thera、Topaz、FLUX Upscaler を使って画像をアップスケール・高画質化します。モデル：Real-ESRGAN、Thera（任意サイズ）、FLUX Dev Upscaler、Topaz Image Upscaler。用途：低解像度画像の高画質化、AI アートのアップスケール、古い写真の復元、解像度の向上。トリガー：upscale image、image upscaler、enhance image、increase resolution、real esrgan、ai upscale、super resolution、image enhancement、upscaling、enlarge image、higher resolution、4k upscale、hd upscale。
gcloud を使用して GCP VPC ファイアウォールルールを実装および監査する。過度に許可的なルールの監査、制限的な上り/下りルールの作成、階層型ファイアウォールポリシー、VPC Flow Logs によるルールの有効性の監視を扱う。ネットワークアクセス制御を必要とする GCP ワークロードのデプロイ、ファイアウォール設定の監査、Security Command Center の検出結果への対応に使用する；Cloud Armor や DNS ベースのフィルタリングには使用しない。
ユーザーが "improve a skill"、"make this skill better"、"add features to a skill"、"this skill is missing something"、"upgrade my skill"、"what's missing from this skill"、"the skill doesn't do X"、"make this more useful" と依頼したとき、または構造的な正しさではなく skill の有効性を高めたいときに、この skill を使用します。構造の修正には使用しません。その場合は repair-skill を使用してください。agents には使用しません。
ISV 開発者または加盟店に対し、Payroc の Hosted Payment Pages（HPP）の統合を、資格情報の設定から最初の UAT テスト取引の成功までガイドします。Payroc Hosted Pages の統合、HPP の実装、Payroc 支払いフォームの設定、Payroc auth hash の生成、Payroc レシートコールバックの処理、アプリケーションで Payroc 決済を動作させる方法、事前承認の実行、事前承認のキャプチャ、カード上の資金の保留、オーソリとキャプチャのフロー、Payroc Hosted Page 上での顧客カードの保存またはトークン化、Payroc secure token または CARDREFERENCE の取得、あるいは Payroc での定期請求、サブスクリプション、繰り返し支払い、支払いプラン、無料トライアル、分割払い、加盟店主導の取引の設定について誰かが尋ねた場合は常にこのスキルを使用します—たとえ「統合」に明示的に言及していない場合や、段階的なガイダンスを求めていない場合でも。
ユーザーが在庫とルーティングの意思決定を同時に最適化したい、ベンダー管理在庫（VMI）システムを導入したい、または補充と配送のロジスティクスを調整したいときに使用する。ユーザーが "IRP"、"inventory routing"、"vendor-managed inventory"、"VMI optimization"、"integrated inventory and transportation"、"delivery scheduling with inventory"、"maritime inventory routing"、"petrol station replenishment"、"coordinated inventory-distribution" に言及したときにも使用する。純粋なルーティングについては vehicle-routing-problem または route-optimization を参照。純粋な在庫については inventory-optimization または multi-echelon-inventory を参照。
Angular スタンドアロンコンポーネント、遅延読み込みルート、横断的関心事を扱うサービス、i18n のための @ngx-translate/core を使って、本番運用可能な Ionic Capacitor モバイルアプリを構築する。ユーザーが Ionic Angular アプリの作成、ページ（onboarding、paywall、tabs、settings）の雛形生成、あるいは RevenueCat / AdMob / プッシュ通知を Angular Ionic プロジェクトに組み込むことを望むときにトリガーする。
AI 動画制作。テキストからの動画生成（文字記述による動画生成）と画像からの動画生成（画像の動的化）に対応し、解像度、長さ、アスペクト比を指定でき、生成完了を自動で待機して動画をローカルにダウンロードします。使用場面：ユーザーが"帮我生成一段夕阳海浪的视频"、"把这张图片生成动态视频"、"创作一段1080P的城市夜景延时视频"、"生成一个9:16竖版的产品展示短视频"、"做一段10秒的水墨山水动态画面"などと言った場合。聚合数据（juhe.cn）API 経由で非同期タスクを送信し、自動でポーリングして結果を待ち、生成完了後に mp4 動画ファイルを自動でダウンロードしてローカルに保存します。
Kubernetes のコンテナエスケープとクラスター攻撃。対象が K8s 環境で動作している場合、6443/10250/2379 ポートを発見した場合、ServiceAccount Token を取得した場合、またはすでにコンテナ内にいる場合に使用する。対象: コンテナエスケープ、Pod 権限昇格、API Server の未認可アクセス、etcd の漏洩、RBAC の悪用、ノードの乗っ取り。Kubernetes、コンテナオーケストレーション、クラウドネイティブセキュリティに関わるあらゆるシナリオでこのスキルを使用すべきである。
Kubernetes のストレージとファイル共有の悪用。Pod が NFS/EFS/PV/ConfigMap/Secret をマウントしている場合、/efs や /mnt ディレクトリを発見した場合、mount の出力にリモートファイルシステムがある場合に使用する。対象: NFS マウントの悪用、AWS EFS の uid/gid 偽装、nfs-cat によるマウント不要の読み取り、PV からの機密データ抽出。コンテナ内でリモートマウントや共有ストレージを発見した時点で、このスキルを使用すべきである。
`confluent-kafka-python` を使って、本番運用可能な Python の Kafka プロデューサーとコンシューマーを、Schema Registry、グレースフルシャットダウン、冪等プロデューサー、テスト、完全なプロジェクト構成とともにスキャフォールドする。ユーザーに尋ねる前に、接続済みの任意の Kafka MCP サーバー（Lenses MCP、Confluent の MCP、Aiven のもの、カスタム）を通じて、対象 topic、パーティション数、登録済みの JSON Schema をライブクラスタから直接検出する。ユーザーが「Python の Kafka コンシューマーを構築して」、「Python で Kafka クライアントをスキャフォールドして」、「自分の Python サービスに Kafka を追加して」、「Python で `<topic>` から消費して」、「Kafka プロデューサーを書いて」と言うときに使用する。Kafka Connect コネクタ、スキーマ進化のレビュー、非 Python クライアントには使用しない。
ゲーム、Web、AR 向けの 3D アセットを Blender で作成・修正。テキストの概要、参考画像、無料マーケットプレイス（PolyHaven、Sketchfab）、AI 生成から 3D モデル、プロップ、キャラクター、GLB/glTF/FBX/USDZ ファイルを作成する場合、および既存の 3D ファイルの修正（ファイルの肥大化やポリゴン過多の最適化・圧縮・LOD、法線の破損、スケールや原点、glTF エクスポート時のマテリアル消失、GLB・FBX・USDZ 間の変換、テクスチャ作成、アニメーション用リギング、アニメーション制作（歩行・待機サイクル、テキストからのモーション生成、ループクリップ、可動プロップ）、検査）に使用。Blender MCP サーバー（ahujasid のもの、または公式の Blender Lab のもの）経由で Blender を操作する。バッチモードでは、一貫性のあるアセットを多数、無人で生成できる。Kiln Studio（`/kiln studio`）はプロジェクトのモデルをブラウザーで開き、ユーザーがレビューして Claude に対応させるメモをピン留めできる。
マルチモーダル・ナレッジパイプライン・スキル — ドキュメント（PDF/画像/動画/Office）を永続的なナレッジウィキに取り込み、ナレッジ融合、ソース間の矛盾検出、マルチソース集約クエリ、ナレッジグラフ構築をサポートする。ユーザーがドキュメントの取り込み、ナレッジベースの構築、ウィキのクエリ、一貫性のチェック、ナレッジグラフの構築、ドキュメント分析、マルチモーダル理解、データパイプラインなどのニーズに言及したときにこのスキルをトリガーする。ユーザーが pipeline や knowledge-pipline と明示していなくても、ドキュメントを構造化ナレッジに変換する、ドキュメント間の分析・比較を行う、またはナレッジグラフを可視化する作業に関わる場合は、このスキルをトリガーすべきである。
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。