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 97,725 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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昨日と今日の ShiftCare のシフトを確認し、コーディネーターの対応が必要な項目を緊急度別に報告します。打刻漏れ、空きシフト、スタッフの二重予約、短い休憩、期限切れが近いスタッフのコンプライアンス要件、請求書発行を妨げる料金の差異を対象とします。各項目にはシフト、クライアント、スタッフ、具体的な次の対応を記載します。「今日対応が必要なことは？」「日次報告」「朝の報告」「今日はどうだった？」「昨日のシフトに問題はあった？」「打刻漏れはあった？」「請求書発行を妨げるものはある？」と尋ねられた場合に使用します。読み取り専用です。アカウント設定の確認には使用しません。その場合は onboarding-check を使用してください。
UI の変更をリリースする前にこのスキルを読み込み、diff を静的にレビューします。デザイン品質の後退（アクセシビリティ、モーション、レスポンシブ対応、ビジュアルや UX のずれ）、正確性とセキュリティの問題、露出したシークレットや認証情報、残されたコメントアウトコードを確認します。その後、リポジトリの規約に沿ったコミットメッセージとプルリクエストの説明を作成し、コミットとプッシュを提案します。「ship this」「review this」「ready to ship」で起動します。design → build → ship パイプラインの最後にあるリリースゲートです。
Shopify の商品カタログ監査で見つかった残存物を修正する場合に使用します。販売終了・廃番・在庫切れ商品の一括アーカイブ、カタログ内の残存物の整理、幽霊レビュー星評価（レビューアプリのアンインストール後もテーマに表示される空の星評価）の削除、アンインストール済みアプリが残した孤立 metafield の削除、商品説明の HTML の残骸（太字の二重入れ子、全体が太字の段落、空タグ）の除去、または乱れた商品説明の一括修正に対応します。変更を伴うクリーンアップ作業：アーカイブと削除の選択、metafieldsDelete、説明文の書き換え。問題の発見には使わず（shopify-catalog-audit を使用）、SEO タイトルや alt テキストなどの不足メタデータの補完にも使いません（shopify-seo-metadata を使用）。
スキルの設計とフォーマット審査を一体化したツールで、公式の skill-creator のワークフロー、旧 skill-lint のコンプライアンスチェック、リリース規範の同期を統合する。このスキルは、新しいスキルの作成、既存スキルの編集、スキルのパッケージ化、skill フォーマットの準拠審査、Frontmatter/バージョン/ドキュメントの一貫性チェック、スキル監査レポートの生成が必要な場合に使用する。以下には使用しない：Claude Code 以外のスキルの作成、コードレビュー、機能テスト、一般的なプログラミングタスク。
Slang シェーダー、シェーダーモジュール、HLSL 互換の GPU コード、グラフィックスパイプライン、コンピュートシェーダー、テッセレーション、レイトレーシング、パラメーターブロック、ジェネリクス、インターフェース、capabilities、クロスコンパイル、シェーダー最適化、シェーダーレビュー、または Slang の C++ エンジン統合を扱うときに使用。Slang、.slang ファイル、slangc、Slang からの SPIR-V、Slang モジュール、[shader("compute")]、[shader("vertex")] への言及、または現代的な言語機能でシェーダーコードを書く/レビューする/リファクタリングする依頼でトリガーする。Slang から HLSL/GLSL/Metal/CUDA へのクロスコンパイルの質問、またはユーザーが "shader" とともに "generics"、"interfaces"、"parameter blocks"、"autodiff"、"capabilities" に言及した場合にもトリガーする。
Honeycomb の SLO 準拠状況、予算のバーンレート、トリガーステータスを解釈するための意思決定ヒューリスティック——数値の意味と取るべき行動。設定ミスのある SLI の検出、デプロイの凍結とオンコールへのページングの判断、バーンアラートのしきい値の設計を含む。get_slos や get_triggers を呼び出す前にこのスキルをロードする。トリガーフレーズ：「check our SLOs」「are we meeting our SLOs」「which SLOs are healthy」「is the error budget OK」「are any alerts firing」「what's the burn rate」「set up an SLO」「create a trigger」「configure alerts」「set up burn alerts」「check trigger status」「starting on-call」「reliability picture」「should we freeze deploys」「is this SLO misconfigured」「are we within budget」「SLO is broken」「budget is negative」、または Honeycomb におけるサービスレベル目標、エラーバジェット、バーンレート、アラートに関するあらゆるリクエスト。
ソーシャル投稿の下書きを、公開前にターゲットプラットフォームの実際の制約と慣習に照らして検証する。対象は LinkedIn、X、Instagram、Facebook、Threads、Bluesky、Mastodon。ユーザーが「check this post」と言ったとき、「will this work on Instagram」と尋ねたとき、「validate this draft」と言ったとき、または「is this too long for X」と尋ねたときに使用する。文字数の上限と可視の切り捨て位置、リンク配置の慣習、ハッシュタグの数と位置、アスペクト比や代替テキストを含むメディアの想定、最初のコメント戦略、エンゲージメント稼ぎのパターン、崩れて表示される書式、アクセシビリティをチェックする。social-context.md を読み込むため、トーンレベルのチェックとハウスルールがユーザーのブランドボイスとプラットフォーム設定に合致する。すべてのチェックは pass、warn、fix を返し、各 fix には修正済みテキストがその場で貼り付け可能な形で付属する。
学術研究統合を伴うマルチインターフェース Python アプリケーション向けの包括的なソフトウェア開発計画・実装 skill。トリガー条件：CLI/GUI/Web インターフェースを備えた新しい Python ソフトウェアの作成、ソフトウェアアーキテクチャとモジュールの計画、科学・工学アプリケーションの設計、バイリンガルドキュメントと PyPI 公開のセットアップ、学術研究に基づく機能設計が必要な場合。コマンド： - /planner research <topic> - ドメイン調査を実施 - /planner design <project> - システムアーキテクチャを設計 - /planner modules - モジュール仕様を生成 - /planner docs - バイリンガルドキュメントを作成 - /planner verify - 検証チェックリストを実行 機能：開発前の計画と調査、マルチインターフェース設計（CLI + PySide6 GUI + Flask Web）、pyqtgraph による科学可視化、学術文献に基づく機能設計、サンプルデータとテストドキュメントの生成、構造化セクション付きバイリンガル README、GPLv3 ライセンスと PyPI 公開のセットアップ
動画のナレーションと音楽を扱います。3つの機能があります。（1）ナレーション：TTSで原稿から音声を生成。（2）音楽：動画の内容やテンポに合うBGMを選び、ロイヤリティフリー音楽ライブラリから探してダウンロード。（3）ミキシング：ffmpegでBGM、ナレーション、動画を合成し、話し声に合わせてBGMを自動的に下げ、ラウドネスを正規化し、フェードを加えて動画の長さに合わせます。「ナレーション」「音楽」「BGMを追加」「背景音楽」「音楽を探して」「動画にナレーションを追加」「TTSナレーション」「ミキシング」「audio」などの依頼時に使用します。
モーションデザインディレクター兼B-roll生成ツールです。テキスト、スクリプト、動画から30秒以上のモーションデザインB-roll動画を一度に生成します（HTML→決定論的なMP4）。スライドショーのような切り替えではなく、「視覚的なメタファー＋動き」を起点にします。暗色のSaaSマジック、白黒タイプライター、暖色エディトリアル、ミニマルな白、設計図グリッドなど複数のデザインスタイルを内蔵しています。出力に絵文字は使わず、タイポグラフィ、幾何学、線形SVGアイコンを使います。「B-rollを作って」「モーション動画を作って」「モーションのオープニング」「テキストアニメーション」「コンセプトアニメーション」「HTMLを動画に」「この部分に映像をつけて」「30秒のB-roll」などの依頼時に使用します。
動画のカバー／サムネイルをデザインします。トーク動画、Bilibili、WeChat Channels、小紅書、YouTube向けにクリック率の高いカバーを作成し、アカウントの一貫したビジュアルイメージを保ちます（レイアウトの特徴は統一しつつ、固定テンプレートに当てはめず毎回デザインします）。「カバーを作って」「動画サムネイル」「タイトル画像」「Bilibiliのカバー」「小紅書のカバー」「cover」などの依頼時に使用します。入力はタイトル、テーマ、またはスクリーンショットで、選択したプラットフォームの比率に合う画像を出力します。
トーク動画を2段階で編集します。（1）トーク部分の編集：文字起こし→言い間違い、フィラー、無音、繰り返し、つかえ、文の断片を検出→確認ページを生成→ユーザーの確認後に不要部分をカットして動画を整え、再度文字起こししてAIで字幕を校正。（2）完成動画の制作：編集済み動画、字幕、素材をストーリーボードにまとめ、タイムラインをプレビューして最終MP4を書き出します。「このトーク動画を編集」「言い間違いを削除」「画面録画素材を処理」「トーク動画を完成」「タイムラインを作成」「縦型動画を書き出し」「videocut」などの依頼時に使用します。
Capacitor — Scandit Capacitor プラグイン（`ScanditCaptureCorePlugin`）を使い、Capacitor (Ionic) ハイブリッドモバイルアプリで組み込みのスキャン UI による単一バーコードスキャンを行います。ブラウザー専用の Web SDK は対象外です。統合、スキャン設定、結果処理、UI カスタマイズ、SDK バージョン移行、サードパーティースキャナー（@capacitor-mlkit/barcode-scanning）からの置き換え、トラブルシューティングに使用します。
spray を使った高性能なディレクトリブルートフォースとフィンガープリンティング。Web ターゲットのディレクトリ/ファイル列挙、バックアップファイルの発見、フィンガープリンティングが必要な場合に使用する。spray は chainreactors 製の次世代ディレクトリブルートフォースツールで、性能は ffuf より 50% 以上高く、スマートフィルタリング、マスク辞書、レジューム、一括ターゲットに対応する。ディレクトリブルートフォース、パス列挙、バックアップファイルスキャン、Web フィンガープリンティングを含むあらゆるシナリオでこのスキルを検討する
RabbitTemplate と @RabbitListener による RabbitMQ 統合のための Spring AMQP。エクスチェンジ、キュー、バインディング、DLQ、メッセージ変換を扱う。使用する場合：ユーザーが "spring amqp"、"RabbitTemplate"、"@RabbitListener"、"RabbitMQ Spring"、"AMQP"、"message queue Spring Boot" に言及した場合 使用しない場合：素の RabbitMQ — 代わりに `rabbitmq` スキルを使用、Kafka — 代わりに `spring-kafka` スキルを使用、汎用的なメッセージングパターン — 代わりに `messaging-expert` を使用
ScriptRunner Connect（SR Connect、SRC）は Adaptavist のコードファースト iPaaS です。サービスを集約できるか、またその方法、ワークスペース、コネクター、マネージド API、イベントリスナー、スケジュールトリガー、レコードストレージ、実行時制限、プランとホスティング、@sr-connect/cli による操作を扱います。SRC、ScriptRunner Connect、Atlassian 連携に関する質問に使用し、CLI の実行前に references/ を読み込んでください。
株式・企業分析と戦略バックテストのための単一の金融スキル。当期および前期の取引所現地カレンダー日付の直近価格にはダイレクトな価格 API を使用し、履歴価格、ニュース、ファンダメンタルズ、配当・分割、スクリーニング、バックテストには Rebyte の金融データレイクを使用して、米国株と中国 A 株をカバーする。SEC EDGAR のインサイダー・提出書類調査や複数銘柄の比較も扱う。銘柄ティッカー、現在・最新価格、価格履歴、テクニカルまたは企業分析、投資リサーチ、金融データ、戦略バックテストに使用する。トリガーには AAPL、TSLA、000001.SZ、「株価」、「今日」、「最新価格」、「銘柄分析」、「銘柄比較」、「企業財務」、「インサイダー取引」、「SEC 提出書類」、「X は買いか」、「バックテスト」、「回測」が含まれる。
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。