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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 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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Figma Context MCP（Framelink）を効率的に使用し、429 レート制限エラーを回避するためのエキスパートガイド。次の場合に有効化する：(1) Framelink Figma MCP ツール（get_figma_data、download_figma_images）を使用する場合、(2) コード生成のために Figma デザインを取得する場合、(3) ユーザーが Figma API から 429 レート制限に達する場合、(4) Figma からデザイントークンやコンポーネントデータを抽出する場合、(5) Figma のアセット/画像をダウンロードする場合、(6) Figma URL を含むあらゆるデザインtoコードのワークフロー。メタデータ優先の取得、深さ制限付きノードツリー、画像の一括ダウンロード、レート制限の診断、プラン階層の認識を扱う。
FiveM と RedM のリソースについて、クライアント/サーバーの resmon、Lua/native CPU、Wait(0) ループ、ヒッチ警告、TriggerServerEvent / TriggerClientEvent / TriggerLatent* のスパム、ペイロードサイズ、ブロードキャスト（-1）、state bags、初回 GET キャッシュ、起動時の MySQL 読み込み、neteventlog、profiler、帯域幅を分析・最適化する。FiveM/RedM の Lua パフォーマンスやネットワークトラフィックをレビュー、リファクタリング、デバッグ、最適化するときに使用する。ユーザーが /fivem-redm-performance-network または $fivem-redm-performance-network を実行するときに使用する。
GrowthBook のフィーチャーフラグのデフォルト値、つまりどのルールにも一致しないときに返される値を設定します。ユーザーが "change the default value of flag X"、"what does this flag return when no rules apply"、"set the fallback to false"、"update the default to the new config"、"change what users get by default" と言ったときに使用します。ドラフト改訂を経て公開が必要です。ターゲティングルールを追加・編集する場合は flag-targeting または flag-rules を、管理メタデータを更新する場合は flag-metadata を、新しいフラグを作成する場合は flag-create を使用してください。
GrowthBook のフィーチャーフラグを検索、一覧表示、監査します。ユーザーが "what flags do we have"、"find flags tagged payments"、"list flags in project X"、"which flags are stale"、"find flags owned by [email protected]"、"show me all disabled flags in production"、"audit our flags"、"find flags with no rules"、"what can we clean up" と尋ねたときに使用します。読み取り専用です。フラグを実際に削除する場合は flag-cleanup を使用してください。特定のフラグに依存するものを調べる場合は flag-graph を、ルールを追加・変更する場合は flag-targeting または flag-rules を使用してください。
明確な階層、具体的な例、目に見える進捗によって、密度が高く複雑な情報を理解、ナビゲート、記憶、行動しやすくする。ユーザーが Focus Friendly を明示的に呼び出したとき；集中志向の簡略化、チャンク化、ペーシング、マッピング、方向転換を求めたとき；圧倒されている、読む・集中するのが難しい、タスクの開始が困難、現在のタスクで位置を見失うと報告したとき；そうした困難が ADHD の証明になるか尋ねたとき；または本当に地図を必要とする長く構造的に複雑な資料のナビゲーションを求めたときに使用する。リクエストが ADHD に言及しただけ、あるいは要約、教育、計画、調査、日常的なコーディングを求めただけでは呼び出さない；それらのタスクには明示的な集中またはナビゲーションのシグナルが必要である。
React、Next.js App Router、TypeScript、Tailwind CSS、shadcn/ui、TanStack Query、およびフロントエンド UI コードをレビューします。PR、ブランチ、差分、ページ、コンポーネント、フック、Server Action、ルートハンドラー、API クライアントのレビュー、フロントエンドの動作のデバッグ、本番運用への準備状況の評価、実行時バグ、クライアント／サーバー境界、データ取得、セキュリティ、アクセシビリティ、UX 状態、レスポンシブレイアウト、パフォーマンス、SEO メタデータ、i18n、保守性の確認に使用します。
ゲームデザインの課題、機能、システム、UX フロー、ライブ運営のアイデア、コンテンツ案、行き詰まったチームの議論に、確立されたブレインストーミングやアイデア創出の手法を適用します。一般的なアイデア出しではなく特定の手法を求めている場合や、SCAMPER、How Might We、Crazy 8s、Six Thinking Hats、Brainwriting 6-3-5、Worst Possible Idea、強制連想、Lotus Blossom、形態分析マトリクスなどを選んで実施する場合に使用します。
あらゆるタスクを開始する前に必須。ツール呼び出しの乱発を防ぐ GPA 実行ループを徹底する。G：GATHER フェーズで discover クエリ + メモリ読み取り + ファイル読み取りを 1 つのフェーズに統合する。P：ツール呼び出しを一切行わずテキストで計画する。A：すべての書き込み／編集／検証を 1 つのフェーズで適用する。1 フェーズにつきツール種別ごとに 1 回だけ呼び出す——同じ種別の操作はまとめてバッチ処理する。依存関係の分析、バッチ化の機会、スコープの見積もり、ループバックのトリガーを扱う。
GCPからGoogle Workspaceへ横展開する攻撃手法です。GCP Service AccountまたはProjectの権限を取得し、対象組織がGoogle Workspaceを使用している場合、クラウドプラットフォームから企業のメール、ドキュメント、管理コンソールへ移行する必要がある場合、またはDomain-Wide Delegationの設定が見つかった場合に使用します。Domain-Wide Delegationの悪用、OAuthスコープの利用、Workspace APIを介したデータ窃取（Gmail/Drive/Calendar/Admin Directory）、Workspaceでの永続化手法を扱います。
AI 画像生成を Google Gemini 2.5 Flash から BytePlus SeeDream v4.5 に移行する。使用場面：(1) 画像生成のために Gemini から SeeDream/BytePlus へ切り替えたい、(2) 画像生成 API の移行や Gemini を BytePlus に置き換えることについて質問がある、(3) AI 生成画像のコスト最適化や画質向上が必要、(4) SeeDream、BytePlus に言及している、または画像生成の SDK から REST API への移行を希望している
毎日 X に投稿すべきだと分かっているのに、ツイートを書くと夜がつぶれる——AI に任せて書いてもらうと、まるであなたらしくない文章になる。このスキルは、どんな AI エージェントも本当にあなたらしい文章を書くゴーストライターに変える。実アカウントを 45 日間で +60% 成長させた、実戦で鍛えられた SOP を備え、すべてエージェントが運用する。収録内容：• ペルソナ調整システム——ボイスガイド、表現ルール、つまらない書き出しの禁止リスト • ファクトソースデータベース（SOURCE-INDEX）——捏造した数字はゼロ、すべての統計が追跡可能 • 重複チェックとゴールデンタイム枠を備えた週次スケジューリングシステム • 6 つの厳格な安全ルール + 公開前 QC（三重翻訳テスト + 5 項目チェックリスト）• ツイートログと週次レポートの分析ループ • 3,861 件のツイートデータセット分析に基づくコンテンツ方法論（4 つのアーキタイプ、ゴールデンな文字数、可視性の原則）• 実例：45 日間で 1,150 → 1,837 フォロワー（+60%）、1 日 1 ツイート。トリガー："twitter automation" | "x account growth" | "ai agent twitter" | "ai ghostwriter" | "social media agent" | "tweet writing" | "twitter sop" | "grow twitter followers" | "推特运营" | "AI代写推文" | "X 增长" | "Twitter自動運営" | "AIゴーストライター" | "트위터 자동화" | "AI 고스트라이터"
あらゆる規模のチーム向けの Git ワークフローパターンとバージョン管理のベストプラクティス。ユーザーがブランチ戦略（trunk-based、GitHub Flow、Git Flow、GitLab Flow）の選択、コミット規約の定義、PR ワークフローの設定、リリース管理の計画、monorepo の構成、チームの git 標準の策定を求める場合に使用。ブランチ命名、merge と rebase、conventional commits、セマンティックバージョニング、changelog 生成、保護ブランチポリシーを扱う。
現在のブランチで直近に失敗した GitHub Actions の CI 実行を診断して修正する。GitHub CLI で失敗した実行のログを取得し、根本原因（失敗したテスト、コンパイルエラー、lint 違反など）を特定し、ローカルの作業ツリーに的を絞った修正を適用し、ユーザーの確認を得たうえでのみコミットしてプッシュする。'fix the CI'、'fix the failing action'、'the build is red'、'javítsd a CI hibát'、'piros a build' と言われた場合や、現在のブランチで失敗した Actions 実行の URL を貼り付けた場合に使用する。保護されたブランチ（main、master、develop）では実行を拒否する。
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。