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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1 つのターミナルで使える 2 つのエージェント対応度スキャナー：isitagentready.com と is-agentic.com が実行するすべてのチェックに加え、コピー&ペーストできる修正、CI ゲート、スキャン履歴、どちらの Web UI も答えられないローカルストアを提供する。トリガーフレーズ：`scan my site for agent readiness`、`is my site agent-ready`、`what's my agent readiness level`、`what does is-agentic say about my site`、`cross-check my agent readiness score`、`compare both agent readiness scanners`、`how do I make my site ready for AI agents`、`fix my site for AI agents`、`check llms.txt and MCP discovery on this site`、`use isitagentready`、`run isitagentready`。
LoopNet は今日の状況を示すが、このコマンドラインはそれを記憶し、値下げ、市場滞留日数、供給トレンドを構築する…… トリガーフレーズ：`search loopnet for commercial real estate`、`find industrial properties for sale in`、`track price cuts on loopnet`、`what is the cap rate distribution in`、`screen for distressed commercial properties`、`use loopnet`、`run loopnet-pp-cli`。
今どの既存アカウントに取り組むべきか、根拠のあるリストやパイプラインでどのリードが最も熱いか、テリトリー、ブック、パイプライン、ICP リスト、アカウントリストをどう順位付けするか、今週どこに注力すべきか、担当者がすぐ使える次のアクションは何かをユーザーが尋ねる場合に使用します。現在の証拠を用いてアカウントを優先順位付けし、進行中の動きを抑制または考慮し、対応可能な場合は到達可能な連絡先を特定します。新規企業の発見や欠損データの補完には代わりに enrichment を使用してください。
Microsoft Purview AI Hub（現在は AI 向けデータセキュリティ態勢管理の一部）のガイダンス——AI アプリ（Microsoft 365 Copilot、Copilot Studio エージェント、ChatGPT、Gemini、サードパーティの生成 AI）に流入する機密データを検出、統制、保護します。Defender for Cloud Apps とエンドポイントシグナルによる AI アプリの検出、機密データのリスク面、Copilot の過剰共有とリスクのある AI 利用に対する既成ポリシー、生成 AI エンドポイント向けの DLP（ブラウザーによるブロック）、プロンプト／応答の監査、IRM との統合（リスクのある AI 利用）、Sentinel レポート、Defender for Cloud の AI ワークロード保護との違いを扱います。WHEN：Purview AI Hub、AI 向け DSPM、AI アプリの検出、ChatGPT のデータ漏えい、Gemini DLP、生成 AI リスク、プロンプト監査、Copilot Studio エージェントの統制、AI への機密データ、シャドー AI、エージェントのデータリスク。DO NOT USE：Defender for Cloud の AI ワークロード保護（defender-for-cloud-ai を使用）、Azure AI Content Safety（azure-ai-content-safety を使用）、Microsoft 365 Copilot の展開（copilot-for-m365-readiness を使用）。
Microsoft Purview Customer Key と Double Key Encryption (DKE) のガイダンス — サービス側データの顧客管理暗号化（Exchange/SharePoint/OneDrive/Teams/Purview 向け Customer Key）と、機密性の高いドキュメント向けのクライアント側二重暗号化（感度ラベルと顧客ホスト型キーサービスによる DKE）。Azure Key Vault の設定（HSM 対応、復旧可能、論理削除、消去保護、冗長リージョン）、M365 サービス向けデータ暗号化ポリシー (DEP)、キーのローテーションと失効、DKE サービスの展開（コンテナ化されたキーリリースサービス）、DKE ラベルの作成、エンドユーザー体験のトレードオフ（DKE コンテンツに対する eDiscovery は不可）、Microsoft 管理の暗号化との判断基準を扱う。WHEN: Customer Key M365、BYOK Exchange、DKE Microsoft、double key encryption、顧客管理キー SharePoint OneDrive Teams、Customer Key のキーローテーション、HYOK の代替、主権暗号化、規制当局が管理する暗号化、感度ラベル DKE。Azure リソースの CMK（azure-key-vault を使用）、一般的な感度ラベル（purview-information-governance を使用）、暗号化以外のコンプライアンス（compliance-manager を使用）には使用しない。
Microsoft Purview Insider Risk Management (IRM) のガイダンス — M365、Entra、Defender、Windows エンドポイント、HR システム、Adaptive Protection からのシグナルを用いて、リスクのあるユーザー活動（退職者によるデータ窃取、知的財産の漏洩、セキュリティポリシー違反）を検出・調査・対応する。ポリシーテンプレート（退職ユーザーによるデータ窃取、データ漏洩、セキュリティポリシー違反）、HRIS コネクタの設定、インジケーターの選択、シーケンス検出、異常検出、アラートのトリアージ、コンテンツエクスプローラーによるケース調査、eDiscovery および Communication Compliance との統合、Adaptive Protection による DLP ポリシーの自動調整、プライバシー管理（仮名化）、ロール分離、テナント許可リストを扱う。WHEN: insider risk management、IRM policy、退職ユーザーのデータ窃取、IP 漏洩検出、HRIS connector Purview、Adaptive Protection、インサイダーリスクのインジケーター、シーケンス検出 Purview、IRM ケース調査、IRM プライバシー管理、IRM 仮名化、insider risk Sentinel。DLP ポリシーの作成（purview-dlp-policy / purview-advanced-dlp を使用）、eDiscovery のみ（purview-ediscovery を使用）、一般的なインサイダーリスク戦略（insider-risk-baseline を使用）には使用しない。
プログレッシブ Web アプリの開発。Service Worker、Web App Manifest、オフラインファースト戦略、Workbox によるキャッシュ、プッシュ通知、インストール可能にする方法を扱う。使用場面：ユーザーが "PWA"、"Progressive Web App"、"service worker"、"offline-first"、"Web App Manifest"、"Workbox"、"installable web app"、"cache-first"、"add to home screen" に言及した場合。使用しない場合：ネイティブモバイルアプリ - `react-native`、`flutter`、`expo` を使用；サーバー側のプッシュ通知 - `push-notifications` を使用
一貫したデザインシステム（DESIGN.md トークン）を用いて、現代的でプロフェッショナルなデスクトップインターフェースを生成・洗練する PyQt6 UI デザインアシスタント。ユーザーが次のことを望むときはいつでもこのスキルを使用：PyQt6 GUI の構築や改善、QSS スタイルシートの作成、ライト／ダークテーマ対応の追加、サイドバーナビゲーション、データテーブル、フォーム、カード、モーダルなどの各種 PyQt6 コンポーネントの生成。「刷新」「再設計」「モダンな外観」「プロフェッショナルな UI」が必要な既存の PyQt6 コードをユーザーがアップロードまたは言及したときにもこのスキルを起動する。「ボタンにスタイルを当てて」「ダークなサイドバーを作って」といった部分的な UI タスクでも使用 — あらゆる PyQt6 のスタイリング作業はこのスキルの恩恵を受ける。
Nature Portfolio と高インパクトジャーナル向けのエビデンス駆動の科学図作成スキル。生データまたは集計データから単一図およびマルチパネル figure を設計し、適切なグラフィックス文法を選び、Python/R の作図コードを書き、既存の図を再描画し、メカニズム図のドラフトを生成し、図注を書き、編集可能な SVG/PDF と高解像度 TIFF/PNG を書き出すために使用する。あわせてデータの完全性、色のアクセシビリティ、統計注釈、最終サイズでの可読性をチェックする。トリガーとなる場面には、Nature 作図、科学図、論文用図、scientific figure、publication plot、multi-panel figure、graphical abstract、メカニズム図、グラフィカルアブストラクト、figure audit が含まれる。
React のフォーム処理パターンとベストプラクティス。制御コンポーネントと非制御コンポーネントのフォーム、React Hook Form、フォームバリデーション、複雑なフォームパターン、Server Actions フォームを扱う。使用場面：ユーザーが "React forms"、"controlled inputs"、"uncontrolled inputs"、"form validation"、"multi-step form" に言及したとき、"form handling"、"form state"、"React Hook Form basics" について質問したとき。使用しない場面：Zod を使う React Hook Form - 代わりに `react-hook-form` skill を使用、React 19 Server Actions - 代わりに `react-19` skill を使用、基本的な入力処理 - 代わりに `react` skill を使用
React アプリケーション向けの WebSocket 統合パターン。カスタムフック、context プロバイダー、Socket.IO、TanStack Query によるリアルタイム状態同期を扱う。USE WHEN：ユーザーが "WebSocket in React"、"real-time React"、"Socket.IO React"、"useWebSocket hook"、"live updates"、"chat application"、"real-time notifications" に言及したとき、"how to connect WebSocket in React" について尋ねたとき DO NOT USE FOR：NestJS WebSocket ゲートウェイ — 代わりに `nestjs-websocket` を使用、Spring WebSocket — 代わりに `spring-websocket` を使用
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。