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 97,905 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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Apple App Store の競合アプリを調査します。アプリのメタデータ（タイトル、サブタイトル、説明、評価、レビュー、カテゴリ、開発者、バージョン、価格）を抽出し、すべてのスクリーンショットをダウンロードします。ユーザーが競合アプリを分析したい、App Store のリスティングを調査したい、競合情報を収集したい、アプリのスクリーンショットをダウンロードしたい場合に使用します。App Store の URL（apps.apple.com）や "research this app"、"analyze competitor"、"get app store info"、"download app screenshots" といったリクエストでトリガーされます。
iox を使ったポートフォワーディングと内部ネットワークのトンネリング。内部のポートを外部ネットワークへ転送する、SOCKS5 トンネルを確立する、またはトラフィックを中継する必要がある場合に使用する。iox は単一バイナリで依存関係のないポートフォワーディング/プロキシツールで、フォワードプロキシ、リバースプロキシ、ポートマッピング、SOCKS5 プロキシをサポートし、内部ネットワーク侵透でのトラフィックトンネル構築に特に適している。frp/nps より軽量で、socat より高機能。ポートフォワーディング、内部ネットワークのトンネリング、SOCKS5 プロキシ、トラフィック中継、トンネル構築に関わるシナリオでこのスキルを使用する
ユーザーが AdonisJS アプリケーションで Japa を使ってテストを書いたり、デバッグしたり、設定したりするときは、このスキルを使用する。あらゆるテストタスクでトリガーする。API テストの作成、ブラウザテスト（Playwright）、コンソール/コマンドテスト、データベース状態のセットアップ、テストダブル（fakes、swaps、time）、ファクトリーの使用、またはテストレイヤーに関するあらゆる質問。「write a test」「how to test」「fake the mailer」「loginAs」「truncate database」「withGlobalTransaction」「emitter.fake」「hash.fake」「drive.fake」「swap container」「freeze time」「timeTravel」「useFake」「raw mode」「record mode」、または Japa 固有の概念でもトリガーする。テスト内で使用する AdonisJS のバックエンドパターン（モデル、ファクトリー、認証）については、このスキルと併せて adonisjs スキルを使用する。
inference.sh 向けの JavaScript/TypeScript SDK — AI アプリの実行、エージェントの構築、すべてのモデルとの統合。パッケージ：@inferencesh/sdk（npm install）。完全な TypeScript サポート、ストリーミング、ファイルアップロード。テンプレートまたはアドホックなパターンでエージェントを構築、ツールビルダー API、スキル、人間による承認。用途：JavaScript 統合、TypeScript、Node.js、React、Next.js、フロントエンドアプリ。トリガー：javascript sdk、typescript sdk、npm install、node.js api、js client、react ai、next.js ai、frontend sdk、@inferencesh/sdk、typescript agent、browser sdk、js integration
beans CLI を基盤とする、作業を完了させるためのセッション規律スキルです。1 セッションにつきアクティブな epic は 1 つに限定し、ドラフト優先でトリアージし、約 10 分のサブタスクをサブエージェントに委任します。bean を閉じる前にテストと Proof of Work を必須とします。複数の bean にまたがる目標に取り組むとき、epic がセッションをまたいで逸脱しそうなとき、サブエージェント向けに委任可能なタスクツリーが必要なとき、または自信ではなく証拠で完了を示したいときに使用します。キーワード：完了、完了規律、epic／タスク／サブタスク、ドラフトトリアージ、作業証明、beans ループ、セッション目標、アジェンダ、台帳。
認証済みユーザーの昨日の Linear イシューと GitHub コミットを読み取り、standup 更新（done / doing / blockers）に整形して Slack に投稿する。standup の作成、standup 更新の生成、standup チャンネルへの投稿、昨日の作業の要約、毎日の standup の自動化を求められたときに使用。ユーザーが「自分の standup を書いて」「standup を投稿して」「standup 更新を生成して」「昨日何をしたか」または「kill the standup」と言ったときに発動。
Klaviyo の webhook を受信して検証する。Klaviyo の webhook ハンドラーを設定するとき、Klaviyo-Signature の検証をデバッグするとき、または event:klaviyo.opened_email、event:klaviyo.clicked_email、event:klaviyo.received_sms、event:klaviyo.unsubscribed_from_email_marketing といった Klaviyo システムの webhook イベントを処理するときに使用する。
1つのテーマを、わかりやすく見やすく、最後まで見たくなる解説動画にします（音楽に画面上のテキストを重ねた、Douyinの #Vibe知识大赏 で人気になったタイプ）。HyperFramesでレンダリングします。実用的な手順（調査 → 原稿 → 画像 → ビジュアルとストーリーボード → レンダリング）と、音楽編集、ビートのタイミング調整、効果音、セルフチェック用の小さなツールを提供します。各テーマのデザインは自由に作成できます。知識、科学、歴史、仕組みを解説する動画を求められたら、たとえこのスキルの名前が出ていなくても使用してください。「Xを解説する動画を作って」「Xの歴史を短い動画にして」「解説動画」「做一条知识视频」「科普视频」「Vibe知识大赏」などが該当します。短いアニメーションを1本だけ作る場合や、見た目を変えるだけの場合は、代わりに code-video を使用してください。
React Native および Expo アプリケーションで KorUI ライブラリ（@korsolutions/ui）を使用するための完全ガイド。KorUI でユーザーインターフェースを構築する、テーマをカスタマイズする、ライブラリをセットアップする、27 以上のコンポーネント（Button、IconButton、Input、Select、Checkbox、RadioGroup、Alert、Card、Separator、Tabs、Menu、Popover、Calendar、Toast など）のいずれかを扱う、スタイリングとテーマ化を行う、複合コンポーネントを実装する、コンポーネントの問題をデバッグする、あるいはユーザーが "@korsolutions/ui"、"KorUI"、"UIProvider" に言及したり、テーマのカスタマイズや React Native の UI コンポーネントについて尋ねたりしたときに、このスキルを使用する。このスキルは、インストール、Provider のセットアップ、コンポーネントの使用パターン、テーマのカスタマイズ、バリアントシステム、hooks、レスポンシブデザイン、トラブルシューティングを扱う。
データのクエリ、追跡、再現を可能にし、FAIR 原則に準拠させる生物学向けオープンソースデータフレームワーク、LaminDB を扱う際に使用します。生物学データセット（scRNA-seq、空間データ、フローサイトメトリーなど）の管理、計算ワークフローの追跡、生物学オントロジーによるデータのキュレーションと検証、データレイクハウスの構築、生物学研究におけるデータ系譜と再現性の確保に適しています。データ管理、アノテーション、オントロジー（遺伝子、細胞種、疾患、組織）、スキーマ検証、ワークフローマネージャー（Nextflow、Snakemake）および MLOps プラットフォーム（W&B、MLflow）との連携、デプロイ戦略を扱います
専門家チームが第一原理に基づいてソフトウェアプロジェクトを評価し、潜在的な可能性、活用しきれていない資産、より明確な北極星となる目標、欠けている高レバレッジな能力、より効果的な位置付けやメッセージを明らかにします。優先順位を付け、根拠に基づくレポートを作成します。低コストの検証案、再定義の候補、やめることのリスト、率直な懐疑的見解を含みます。ユーザーが構築したプロジェクトを新鮮な視点で見てほしい場合に利用します。「自分は何を持っているのか」「これは何になり得るか」「もっと大きな可能性はあるか」「価値や影響力を高めるには」「このプロジェクトを評価して」「戦略レビュー」「次はどこへ進むべきか」「続ける価値はあるか」「どんな可能性があるか」などの依頼や、評価・可能性という言葉がなくても、リポジトリを示して次に何をすべきか尋ねる場合が対象です。定型的なコードレビュー、デバッグ、性能監査には使用しません。
LinkedIn の GDPR データエクスポートを解析、検索、分析し、構造化 JSON または RLAMA に取り込んでセマンティック検索を行います。メッセージ、つながり、プロフィールデータ、Markdown エクスポートを対象とします。LinkedIn の GDPR ZIP ファイルが必要です。'LinkedIn data'、'search messages'、'analyze connections'、'LinkedIn export'、'GDPR download' でトリガーされます。
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。