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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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Chrome ブラウザ自動化による LinkedIn コンテンツ管理。ユーザーが LinkedIn のコメント確認、LinkedIn コメントへの返信、LinkedIn への投稿、LinkedIn 投稿の予約、LinkedIn エンゲージメントの確認、LinkedIn 投稿の下書き、LinkedIn 通知の確認、LinkedIn コンテンツの管理を依頼したときに使用。トリガー：'LinkedIn'、'check my posts'、'reply to comments'、'schedule a post'、'LinkedIn engagement'、'post to LinkedIn'、'draft a LinkedIn post'、'LinkedIn comments'、'LinkedIn strategy'。Chrome ブラウザ自動化ツール（claude-in-chrome または chrome-devtools-mcp）が必要。
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
llama.cpp を使って GGUF モデルを直接実行し、LoRA アダプターを読み込み、推論速度をベンチマークし、llama-server でモデルを提供する。Qwen 3.5 の提供スクリプト（9B 稠密 + F16、35B MoE）を、非対称 KV キャッシュと思考モード付きで含む。Ollama に次ぐ位置づけで、モデルを直接制御したい場合や LoRA のホットロードが必要な場合に使用する。「llama.cpp」「GGUF」「LoRA adapter」「benchmark inference」「llama-server」でトリガーされる。
負荷テストとパフォーマンステスト。k6（Grafana）、Artillery、Apache JMeter、Locust（Python）。シナリオ設計、しきい値、ランプアップパターン、CI/CD 統合。使用する場面：ユーザーが "load test"、"performance test"、"stress test"、"k6"、"Artillery"、"JMeter"、"Locust"、"throughput"、"benchmarking" に言及したとき。使用しない場面：単体/統合テスト — testing 系の skill を使用。本番環境の監視 — `opentelemetry` を使用。
長尺動画（YouTube リンク、ポッドキャスト、ウェビナー、ライブ配信、ローカルファイル）を完成済みの縦型ショート動画にします。「長尺からショートへ」「再利用」「動画からクリップを作る」「ポッドキャストのクリップ」「YouTube 動画をショートに切り抜く」などの依頼や、長尺動画のリンクが提示された場合に使用します。単独で成り立つクリップ（1 つのアイデア、20〜60 秒）を見つけて評価・カットし、video-edit で字幕、カット、フックカード、コールアウト、1080x1920 を含む編集を行います。切り抜くにはアイデアが散らばりすぎている場合は、video-script 形式で新しいスクリプトも作成します。yt-dlp で YouTube の字幕とチャプターを読み取るか、video-edit studio でローカルファイルを文字起こしします。
一流のコンサルティングファーム（McKinsey、BCG、Gartner）のスタイルで、包括的な市場調査レポート（50 ページ以上）を生成します。プロフェッショナルな LaTeX 組版、scientific-schematics と generate-image による豊富なビジュアル生成、データ収集のための research-lookup との深い連携、Porter Five Forces、PESTLE、SWOT、TAM/SAM/SOM、BCG Matrix を含む複数フレームワークの戦略分析を備えています。
世界水準のマーケティング専門知識。Seth Godin のパーミッションマーケティングの哲学、Neil Patel のデータ駆動型成長戦術、Apple、Nike、Dollar Shave Club などのブランドの戦略フレームワークを組み合わせる。マーケティングは顧客を生み出す技術と科学である。優れたマーケティングは、より大声で叫ぶことではなく、より適切であることだ。最高のマーケターは、注意は買うものではなく獲得するものだと理解している。彼らは複利で効くシステムを構築し、口コミを生み、顧客を支持者に変える。マーケティングは、あなたが構築したものとそれを必要とする人々の間の橋である。「marketing, campaign, go-to-market, gtm, launch, promotion, advertising, ads, acquisition, demand gen, lead gen, channel, funnel, conversion, cac, customer acquisition, reach, awareness, consideration, marketing, advertising, acquisition, campaigns, gtm, demand-generation, analytics, channels」に言及されたときに使用。
さまざまなファイル形式（PDF、Office ドキュメント、画像、音声、Web コンテンツ、構造化データ）を LLM 処理に最適化した Markdown に変換する。ドキュメントを markdown に変換するとき、PDF/Office ファイルからテキストを抽出するとき、音声を文字起こしするとき、画像に OCR を実行するとき、YouTube のトランスクリプトを抽出するとき、またはファイルを一括処理するときに使用。DOCX、XLSX、PPTX、PDF、HTML、EPUB、CSV、JSON、OCR 付き画像、文字起こし付き音声を含む 20 以上の形式をサポート。
Curve Fitter アプリで曲線や曲面を対話的にフィッティングし、完全なノーコードのフィッティングワークフローを実現する。Curve Fitter アプリ、cftool、curveFitter、または「カーブフィッティングツール/アプリ」が何らかの形で言及された場合に本スキルを呼び出す。フィットタイプ（回帰、補間、平滑化、スプライン、カスタム方程式）の探索や比較、外れ値の対話的な除外、フィッティングワークフローの反復、フィットタイプ選択の支援、および図へのエクスポート、MATLAB コードの生成、ワークスペースへのフィット、Simulink Lookup Tables へのエクスポートにも使用する。
.NET MAUI アプリにおけるファイル ピッカー、ファイル システム ヘルパー、同梱アセット、アプリ データ ストレージのガイダンス。FilePicker API、FileResult の処理、プラットフォームの権限、Android、iOS、macOS、Windows における一般的な落とし穴を扱う。使用対象: "file picker"、"FilePicker"、"pick file"、"open file"、"save file"、"bundled assets"、"FileSystem helpers"、"AppDataDirectory"、"CacheDirectory"、"FileResult"、"read file MAUI"。使用対象外: メディア撮影や写真の選択（maui-media-picker を使用）、安全な資格情報の保存（maui-secure-storage を使用）、SQLite データベース ファイル（maui-sqlite-database を使用）。
.NET MAUI Hot Reload の問題（C# Hot Reload、XAML Hot Reload、Blazor Hybrid）を診断・トラブルシューティングする。すべての UI アプローチ（XAML、MauiReactor、C# Markup、Blazor Hybrid）、Visual Studio、VS Code、環境変数、エンコーディング要件、MetadataUpdateHandler を扱う。使用場面："hot reload not working"、"XAML hot reload"、"C# hot reload"、"UI not updating"、"hot reload troubleshooting"、"MetadataUpdateHandler"、"hot reload Blazor Hybrid"、"hot reload VS Code"、"DOTNET_WATCH"。使用しない場面：一般的なビルドエラー（hot reload と無関係）、アプリのライフサイクルイベント（maui-app-lifecycle を使用）、またはパフォーマンスプロファイリング（maui-performance を使用）。
予約済みのミーティング（ディスカバリーまたはデモ）向けに、通話担当者が準備を整えて臨める引き継ぎ資料を最大500語で作成します。引き継ぎコンテキスト（スレッド＋シグナル＋仮説）、prospect-profilerカード、スコアリングデータを基に、エグゼクティブサマリー、企業概要、見込み客プロフィール、会話のきっかけ、BANTを使わないディスカバリー質問、根拠に基づく異議対応、時間配分付きアジェンダ（30/60分）、成功指標を作成します。B2Bサービスエージェンシー（BIM/MEP、GIS、カスタム開発、AI/SaaSエンジニアリングのアウトソーシング）向けで、米国SaaS向けではありません。「підготуй до зустрічі」「pre-call brief」「бриф на дзвінок」「meeting prep」「prep me for [meeting]」「досьє на зустріч」「handoff brief」と依頼されたとき、または予約済みの通話が提示されたときに使用します。コールドコールスクリプト（cold-call-script）、ミーティング意向のスコアリング（reply-objection-handler）、詳細な顧客調査（account-dossier）には使用しません。
@virtuoso.dev/message-list でチャット、メッセージング、AI 会話の UI を構築します。(1) チャットまたはメッセージング インターフェイスの構築、(2) AI アシスタントの応答を会話にストリーミング、(3) 上にスクロールしたときの古いメッセージの読み込み、(4) 最下部へスクロールするボタンや未読メッセージ インジケーターの追加、(5) チャンネル/会話間の切り替え、(6) VirtuosoMessageList、VirtuosoMessageListLicense、useVirtuosoMethods、useVirtuosoLocation、scrollModifier、notifyItemsChanged、scrollToBottomIfAtBottom、scrollToBottomAlways、スムーズスクロールの再ターゲット、置換アンカー、data.append/prepend/map/replace を含むタスクでこのスキルを使用します。このパッケージは商用であり、ライセンスキーが必要です。
ホームチーム、アウェイチーム、日付を入力として、ファンタジー観点から 1 試合の MLB ゲームを分析する。構造化されたマッチアップシグナル（opp_sp_quality、park_hitter_factor、park_pitcher_factor、weather_risk、bullpen_state）と、左右の打席対位（打者から見た投手の利き腕の相性）の短い解説を出力する。毎日のスタメン/ベンチ判断の準備、スポット先発投手の環境評価、天候リスクの見積もり、またはユーザーがマッチアップ分析、パークファクター、相手先発投手、天候リスク、プラトーンに言及したときに使用する。
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。