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 98,067 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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ユーザーが指標を解釈しているとき、システムの動作をデバッグしているとき、A/B テストの結果を読んでいるとき、または観測された変化がアクションによるものか別の要因によるものかを理解しようとしているときはいつでも因果推論を適用します。"X が Y を引き起こした"、"これをデプロイしてから指標が変わった"、"A/B テストでリフトが見られた"、"なぜこの指標が動いたのか?"、"これは相関か因果か?"、"X を変えたら Y が改善した"、"これが効いたとどう判断するのか?"、"データが示すのは…" といったフレーズ、または観測データから結論を導くあらゆる状況で発動します。指標の解釈に基づくあらゆる意思決定の前にも発動します。相関と因果を混同すると効果のない介入や誤った功績の帰属を招くためです。このスキルを適用せずに因果関係を仮定しないでください。
CC10X への唯一のエントリーポイント。ビルド、デバッグ、レビュー、計画のリクエストでこのスキルを有効化する。ユーザーがコード作業の実装、修正、レビュー、計画、テスト、リファクタリング、継続を求めたときに使用。トリガーキーワード:build、implement、create、write、add、review、audit、debug、fix、error、bug、broken、plan、design、architect、spec、brainstorm、test、refactor、optimize、update、change、research、cc10x、c10x。重要:直ちにルーティングして実行する。能力の説明で止まらないこと。
ccupp を使ってソーシャルエンジニアリング情報から弱いパスワードの辞書を生成する。ccupp は中国語圏のシナリオで最も充実したパスワードプロファイリングツール——対象者の氏名、生年月日、電話番号、身分証番号などの情報を入力すると、ピンインの変種、日付の変種、文化的な数字(520/1314/888)を組み合わせたパスワード辞書を自動生成する。対象者に対する標的型の弱いパスワード総当たり、ソーシャルエンジニアリングによるパスワード推測、または汎用の弱いパスワード辞書では足りずカスタマイズした辞書が必要な場合にこのスキルを使用する
CDK を使ったコンテナ環境のペネトレーションとエスケープ。コンテナ環境(Docker/K8s Pod)に侵入済みで、エスケープの可能性を評価する、コンテナの脆弱性を悪用する、またはコンテナ内で情報収集を行う必要がある場合に使用する。CDK はコンテナ環境の評価、複数のエスケープ手法(privileged/mount/cgroup/lxcfs/runc/カーネル脆弱性)、コンテナ内の横展開を統合している。コンテナのシェルを取得したら最初のステップで CDK の評価を実行すべき。コンテナエスケープ、Docker ペネトレーション、K8s セキュリティ、コンテナの特権昇格に関わるシナリオでこのスキルを使用する
レポート作成時に、Feishu Docs で編集可能なチャートカードを作成、編集、納品します。棒グラフ/縦棒グラフ(積み上げ、グループ化、割合、重ね合わせ比較)、折れ線、面、散布図/バブル、二軸、円/ドーナツ、ローズ、レーダー、ファネル、ワードクラウド、サンキー、ヒートマップ、Treemap/Sunburst に加え、ウォーターフォール/ブリッジ、Mekko、ブレット、ダンベル、バタフライ、小規模多重パネルなど、30 種類以上の組み込みチャートに対応します。チャートの種類、注釈、編集機能は ThinkCell におおむね準拠します。標準で MBB(McKinsey/BCG/Bain)のコンサルティングスタイルの作図規範に従い、差分注釈(合計差、階層差、複合成長率)、トレンドライン、基準線/基準領域、強調色など、レポート向けの分析注釈を提供します。Feishu Sheet/Base/Fengshen のデータソースへの接続と同期、参考画像からのチャート再現、新しい Feishu Docx の作成や既存ドキュメントへの Chart Assistant カードの挿入/置換、透明背景の PNG の書き出しとユーザーの選択に応じた Feishu Docs への挿入、Chart Assistant の設定説明と検証に対応します。ユーザーが Chart Assistant、編集可能なチャートや設定、組み込みテンプレートやカード、データソース同期、Fengshen または Feishu Sheet/Base のリンクから編集可能なチャートへの変換、MBB/コンサルティングスタイル、参考画像からの再現を明示した場合は、スキル名が言及されていなくても使用します。「チャートを作って」「トレンドグラフを描いて」などの一般的な依頼は、上記の製品機能が必要でない限り対応を引き継ぎません。図を作成せず文章での説明だけを求められた場合は、チャート作成フローを開始しません。
ユーザーが Simulink モデルの標準(MISRA、MAB、JMAAB、ISO、DO、IEC、EN、CERT C/CWE、AUTOSAR、Simulink Code Inspector(SLCI))への準拠チェックを依頼した場合、Model Advisor チェックを実行したい場合、または修正提案付きの準拠レポートを必要とする場合にこのスキルを使用する。JMAAB/MAB では、チェックできないガイドラインに対するエージェントによるレビューで決定論的チェックを補完する。
CI/CD パイプラインとサプライチェーン攻撃の手法。対象が GitHub Actions/Jenkins/GitLab CI/CircleCI/Terraform Cloud/Atlantis などの CI/CD システムを使用している場合、パイプラインの安全性をテストする必要がある場合、または .github/workflows/Jenkinsfile/.gitlab-ci.yml などの設定ファイルを発見した場合に使用する。PPE(Poisoned Pipeline Execution)の 3 つの攻撃パターン(D-PPE/I-PPE/3PE)、VCS リポジトリの攻撃対象領域(コード漏えい/Webhook の悪用/ブランチ保護のバイパス)、Pipeline Secrets の窃取と横展開、CI/CD からクラウド環境への侵入経路をカバー。
ユーザーが結果の草稿やデータに裏付けられた主張のセットを持ち、公開前にそれぞれを基盤データセットに対して敵対的に検証したいときに使用 — 調査結果の公開前レッドチーム。草稿から個別に検証可能な主張を抽出し、各主張の数値をデータに対して再現し、それを覆す可能性が最も高い脅威(外れ値、交絡因子、シンプソンの逆転、極小のサブグループ、代替の仕様)に対してストレステストし、検証済み、脆弱、反証済みのいずれかに分類する。脆弱および反証済みの主張は修正され — 留保をつける、範囲を限定する、撤回する — すべての主張が検証されるか適切に限定されるまで続ける。結果は、生き残ったすべての主張が再現されストレステストを通過した草稿となる。データセット上の新たな発見の自由な探索(それはデータ分析タスク)には適さず、単一の既知の異常やパイプライン障害の診断にも適さない — これは既存の草稿に対するゲートである。
TypeScript 向けの class-validator デコレータベースのバリデーション。NestJS の標準。NestJS で API を構築する場合やクラスベースのバリデーションが必要な場合に使用。使用場面:ユーザーが「class-validator」「NestJS バリデーション」「DTO バリデーション」「デコレータバリデーション」に言及した場合、「NestJS DTO」「ValidationPipe」について尋ねた場合。使用しない場合:Zod/Yup プロジェクト(zod/yup スキルを使用)、非デコレータパターン、クライアントサイドフォーム(Zod を推奨)、NestJS 以外のバックエンド
AI Engineering from Scratch における 4 つの独立した Claude 認定トラックの AI ネイティブなメンターとオンボーディングフロー。学習者が Claude 認定の選択、CCAO-F、CCDV-F、CCAR-F、CCAR-P の受験準備、認定パスの継続、次のレッスンの対話的な学習、ハンズオンラボの実行と検証、成果物の作成と採点、診断または模擬評価の受験、あるいは GitHub 上の Claude Code、Codex、ChatGPT、Cursor などのエージェントを通じた弱点分野の補強を希望する場合に適する。
Claude Code のセッションを管理します — トピックまたは ID で検索し、完全なメタデータ(タグ、要約、タイトル、コスト)付きで最近のセッションを閲覧し、タイトル/ニックネームの履歴タイムラインを表示し、Ghostty のタブで再開し、インタラクティブまたはヘッドレスのセッションを起動し、ライブセッションを監視し、新しいセットアップを初期化します。resume session、find session、list sessions、recent sessions、spawn session、session history、what was I working on、open in ghostty、title history、session nicknames でトリガーされます。
FFmpeg を使って動画ファイルの音声を処理します。ストリーミング基準(LUFS)へのラウドネス正規化、ノイズ低減、ミキシング、抽出、置換、無音の検出と除去、イコライザー、圧縮、フェード効果、形式変換、オーディオダッキングに対応します。ユーザーが「audio」、「normalize」、「volume」、「loudness」、「LUFS」、「noise」、「silence」、「extract audio」、「replace audio」、「mix audio」、「equalizer」、「compress audio」、「ducking」、「sidechain」と言った場合に使用します。
固定のチェックリストに従って、GitHub ユーザー ruan-cat の常用リポジトリ(および tocque/h5mota-web)を取り決めたディレクトリ名へ素早くクローンする。浅いクローンや複数ブランチの取得などのパラメータの組み合わせをサポートする。ユーザーが「克隆 ruan-cat 仓库」「拉常用仓库」「clone-ruan-cat」「初始化本地多仓」「同步阮喵喵 GitHub 仓库」に言及したとき、またはローカルのリポジトリ構成をワンクリックで再現したいときに使用する。コマンドリストは references/clone-commands.md を唯一の信頼できる情報源とする。
コード変更のレビュー——pull request、ブランチまたはコミット範囲の diff、あるいは完了とする前の自分の作業の実装後セルフレビュー。すでに書かれた変更が安全にマージできるかを判断し、その理由を報告するための方法論。変更を書くためのものではなく、すでに存在する変更を評価するためのもの。レビュアーモードへのリセット、diff の範囲設定、下限を固定した 4 段階の重大度スケール、修正スニペットを伴うファイル行の根拠、高リスク変更のエスカレーション、そして正確性、保守性、セキュリティ、テスト、性能の観点を扱う。自己完結しているため、単体でインストールしても機能する。
OpenAI Codex 製品ドキュメント(learn.chatgpt.com/docs)のローカルミラー:CLI、Cloud、Web アプリ、IDE 拡張機能、hooks、skills、plugins、MCP、サブエージェント、AGENTS.md、プロンプト、ルール、サンドボックス、モデル、料金、セキュリティ、設定。ユーザーが Codex の動作、Codex のインストールや設定方法、または Codex のフラグ、スラッシュコマンド、機能の役割を尋ねるときはいつでも使用する("hooks"、"--resume"、"sandbox modes"、"cloud environments" といった非公式な言い方を含む)。Codex 製品に関する質問では、一般的な Web 検索の前に本 skill の references/ を読むこと。Claude Code、Cursor、その他のエージェントには使用しない —— 特に "Claude Code hooks" や一般的な OpenAI API、ChatGPT、Realtime、Codex 以外のコーディング支援には使用しない。
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。
