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。
すべて
パフォーマンステスト、Core Web Vitals の測定（INP、LCP、CLS）、ネットワーク監視、アクセシビリティ検証、レスポンシブテスト、ブラウザ自動化のための包括的な Chrome DevTools 自動化。MCP 経由で Chrome DevTools Protocol を使用し、パフォーマンストレース、HAR エクスポート、デバイスエミュレーション、マルチページワークフローなど、プロフェッショナルグレードの Web アプリケーションテスト、デバッグ、分析機能を提供する。
AI 画像生成技術を使って見栄えのする図表を描く。10 種類の図表タイプに対応：フローチャート、アーキテクチャ図、ER 図、ビジネスモデルキャンバス、ユーザージャーニーマップ、マインドマップ、競合分析図、SWOT 分析、プロダクトロードマップ、組織図。6 種類の内蔵ビジュアルスタイル。トリガーワード：「XX の図を描いて」「ビジネスモデルキャンバスを生成」「アーキテクチャ図を作って」「ER 図を描いて」「フローチャートを描いて」「ユーザージャーニーマップを生成」「マインドマップを作って」「競合分析図」「SWOT 分析図」「プロダクトロードマップ」「組織図」「図表を可視化して」。chart-craft との違い：本 Skill は GPT-image-2 モデルで画像を直接生成し、HTML は生成しない。
Docker Compose で Chat Question-and-Answer Core をデプロイします（OpenVINO CPU、OpenVINO GPU、または Ollama CPU）。環境設定、プロファイル選択、起動検証、ヘルスチェック、終了処理を含みます。ユーザーが「deploy chatqna core」「start chatqna container」「run compose」「openvino gpu deploy」「ollama deploy」と言ったときにこのスキルを使用します。
Helm を使用して Chat Question-and-Answer Core を Kubernetes にデプロイします（OpenVINO CPU、OpenVINO GPU、または Ollama）。values.yaml の設定、helm install/upgrade、デプロイ検証、アンインストール、Docker Compose の setup_env.sh 変数を Helm オーバーライド値へ変換する方法を含みます。ユーザーが「deploy chatqna core to kubernetes」「helm install chatqna-core」「configure values.yaml」「convert compose config to helm」「translate setup_env.sh to chart values」と言ったときにこのスキルを使用します。
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。
Claudeception は、作業セッションから再利用可能な知識を抽出する継続学習システム。トリガー：(1) /claudeception コマンドでセッションの学びを振り返る、(2) 「save this as a skill」または「extract a skill from this」、(3) 「what did we learn?」、(4) 自明でないデバッグ、回避策、試行錯誤による発見を含むあらゆるタスクの後。価値があり再利用可能な知識が見つかった場合、新しい Claude Code skill を作成する。
AI エージェント向けのセキュリティスキャナーと入力サニタイザー。プロンプトインジェクション、コマンドインジェクション、SSRF、認証情報の窃取、パストラバーサル攻撃を検出します。次の場合に使用します：(1) ClawHub から新しいスキルをインストールするとき、(2) メール、カレンダーイベント、Trello カード、API レスポンスなどの外部入力を処理するとき、(3) 取得前に URL を検証するとき、(4) ワークスペースでセキュリティ監査を実行するとき。信頼できないデータソースの悪意あるコンテンツからエージェントを保護します。
6つの健全性基準に基づき、すべてのアクティブ顧客アカウントを緑／黄／赤で評価し、健全性の一覧表と赤判定向けのアクションプランを出力します。1社の顧客を失う影響が大きいB2Bサービス企業（代理店、アウトソーシング、コンサルティング）向けです。ユーザーが「оцінка здоров'я клієнтів」「client health check」「health scoring」「хто з клієнтів у зоні ризику」「churn risk review」「проскор акаунти」と言う場合、またはアクティブ顧客のリストを提示してリスクのある顧客を尋ねる場合に使用します。新規リードの評価には使用せず（lead scoringを使用）、アップセル機会のマッピングにも使用しません（upsell-mapperを使用）。
Cloudflare Hyperdrive を扱う。これはグローバルなコネクションプールとクエリキャッシュで Cloudflare Workers を既存の PostgreSQL および MySQL データベースに接続する：wrangler hyperdrive create での設定作成、wrangler.jsonc のバインディング、必須の nodejs_compat フラグ、node-postgres (pg)、postgres.js、mysql2 のドライバ設定、Drizzle ORM と Prisma の統合、ローカル開発、キャッシュと TLS のオプション。Workers に RDS、Aurora、Neon、Supabase のデータベースへのアクセスを付与する場合、コネクションプールやハイブリッドアーキテクチャを設定する場合、または Failed to acquire a connection from the pool、TLS not supported by the database、connection refused、missing nodejs_compat、Code generation from strings disallowed といったエラーをデバッグする場合に使用する。
Cloudflare Turnstile の実装を扱う。ボット対策向けの不可視 CAPTCHA 代替手段であり、widget と sitekey/secret ペアの作成、cf-turnstile widget または @marsidev/react-turnstile の埋め込み、siteverify API によるサーバー側の token 検証、widget のライフサイクルとリセット処理、SPA 向けの事前クリアランス、カスタムアクションと cData、必須の CSP ディレクティブ、dummy key を使った E2E テストを網羅する。フォーム、ログイン・サインアップフロー、API エンドポイントをスパムやボットから保護する場合、reCAPTCHA や hCaptcha からの移行、Turnstile と React、Next.js、Hono、Workers の統合、あるいはエラー 110200 unknown domain、300030 widget crash、600010 configuration error、200500 CSP iframe blocking、token の期限切れや単回使用の再利用失敗、Safari 18 Hide IP の問題をデバッグする場合に使用する。
Codia Design Skills と Codia Open API を使って、画像、デザイン リソース、ビジュアル素材の作成、編集、強化、変換、管理を行う。画像、ポスター、キャンペーン クリエイティブ、商品リスティング画像、EC 素材、バナー、サムネイル、ソーシャル用バリエーションの生成を求められた場合、背景の削除、背景の置換、オブジェクトの消去、許可されたウォーターマークの削除、アップスケール、リフレーム、リミックス、参照画像の使用による画像編集、スクリーンショット、UI モックアップ、画像、PDF、レポート、ドキュメントを編集可能なデザイン データ、レイヤー、PPTX スライド、SVG/ベクター素材に変換する場合、画像を検査または説明する場合、あるいは Codia CLI のセットアップ、認証、クレジット、使用量、制限、自動チャージを管理する場合に使用する。
人間のような符号化、統合、減衰、想起を備えたインテリジェントなマルチストアメモリシステム。エージェントのメモリ設定、記憶／忘却トリガーの構成、スリープ中の振り返りの有効化、ナレッジグラフの構築、監査証跡の追加に使用します。基本的なフラットファイルメモリを、エピソード記憶、意味記憶、手続き記憶、コア記憶ストアを備えた認知アーキテクチャに置き換えます。共有読み取り・制限付き書き込みのアクセスモデルで、マルチエージェントシステムをサポートします。時間とともに理解を深める哲学的なメタリフレクションを含みます。MEMORY.md、エピソードの記録、エンティティグラフ、減衰スコア、振り返りサイクル、進化の追跡、システム全体の監査を扱います。
ユーザーが「スラッシュコマンドを作成」「コマンドを追加」「カスタムコマンドを記述」「コマンド引数を定義」「コマンドの frontmatter を使用」「コマンドを整理」「ファイル参照付きコマンドを作成」「インタラクティブコマンド」「コマンドで AskUserQuestion を使用」と依頼した場合、またはスラッシュコマンドの構造、YAML frontmatter フィールド、動的引数、コマンド内での bash 実行、ユーザーとの対話パターン、Claude Code のコマンド開発に関するベストプラクティスについて案内が必要な場合に使用します。
競合のシグナルを監視し、ロードマップに対する戦略的示唆を明らかにする。競合の監視、競争環境の追跡、競合ブリーフィングの作成、今週または今月市場で何が変わったかの把握を求められたときに使用する。高/中/低優先度のシグナル、ロードマップへの影響、戦略的ランドスケープの要約を含む構造化されたインテリジェンスブリーフを出力する。単一の競合発表には competitor-signal-tracker、一度きりの深掘りには competitor-teardown を使用する。
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。