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 97,501 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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awesome-ai-ppt リポジトリを使って、AI プレゼンテーション生成、PowerPoint 自動化、PPTX 編集、スライドワークフローのツールを探し、比較し、貢献します。AI PPT ツールの選定、HTML 優先・画像優先・PPTX ネイティブ・インフラの各アプローチの比較、GitHub プロジェクトが awesome-ai-ppt に適しているかの評価、リストの更新、貢献案の作成、リストの問題報告、またはリポジトリへの issue や PR の提出支援をユーザーが求めた場合に使用します。
Stripe、Linear、Vercel、Notion、Apple、Coinbase、Airbnb、Figma など、74 の有名ブランドや製品について、分析済みの実際のデザイントークン参照(DESIGN.md ファイル)を提供します。カラーパレット、タイポグラフィの階層、コンポーネントの状態、余白とグリッド、シャドウ、ブレークポイントを網羅しています。特定の既存ブランドや製品に UI の見た目を合わせたい場合(「Stripe のように」「Linear の雰囲気で」「Notion 風のダッシュボード」「Vercel のような SaaS の美学」など)、または利用可能なブランド参照について尋ねられた場合に使用します。初回使用前に一度ローカルへクローンする必要があります。セットアップのセクションを参照してください。
GitHub Actions と AWS IAM の OIDC 信頼のための OpenTofu/Terraform パターン。直感的でない `job_workflow_ref` 条件(リポジトリ+ブランチの `sub` のみとの違い)、Bedrock 推論プロファイルの ARN パターン、Bedrock と併せて必要な `aws-marketplace` 権限、AI エージェントロール向けの ReadOnlyAccess + 明示的 Deny パターンをカバーする。OIDC 経由で GitHub Actions を AWS に接続するときに使用する。
.NET for Android プロジェクト(`net*-android` ターゲットフレームワーク、`Scandit.DataCapture.Barcode` NuGet、MAUI 以外 — MAUI アプリには barcode-capture-net-maui を使用)向けの Scandit BarcodeCapture — 事前構築された SparkScan UI を使わない、低レベルで完全に制御できるバーコードスキャンモード。統合、スキャン設定、リスナーとイベントの接続、オーバーレイのカスタマイズ、カメラライフサイクル、SDK バージョン移行(v6→v7→v8)、ZXing.Net や ML Kit バインディングの置き換え、トラブルシューティングに使用する。
.NET for iOS プロジェクト(`net*-ios` ターゲットフレームワーク、`Scandit.DataCapture.Barcode` NuGet、MAUI 以外 — MAUI アプリには barcode-capture-net-maui を使用)向けの Scandit BarcodeCapture — 事前構築された SparkScan UI を使わない、低レベルで完全に制御できるバーコードスキャンモード。統合、スキャン設定、リスナーとイベントの接続、オーバーレイのカスタマイズ、カメラライフサイクル、SDK バージョン移行(v6→v7→v8)、ZXing.Net.Mobile や AVFoundation スキャナーの置き換え、トラブルシューティングに使用する。
React アプリケーション向けの包括的なコードレビュールール(フレームワーク非依存)。セキュリティのアンチパターン、パフォーマンスの落とし穴、アーキテクチャの誤り、コード品質の問題を扱う。React コードのレビュー、作成、リファクタリングのとき——特にプルリクエストをマージする前に——このスキルを使用する。React/TypeScript プロジェクトのコードレビュー、PR レビュー、セキュリティ監査、パフォーマンスレビュー、品質チェックを含むタスクをトリガーとする。Next.js 固有のパターンは扱わない(それについては nextjs-review を参照)。
JWKS による JWT トークン検証を用いて、Better Auth(Next.js フロントエンド)と FastAPI(Python バックエンド)の間の安全な認証ブリッジを実装する。ユーザーが次のいずれかを必要とするときにこのスキルを使用する:(1) Better Auth と FastAPI バックエンドの統合、(2) JWKS 検証による JWT 認証の実装、(3) FastAPI エンドポイントでのユーザー分離と認可の設定、(4) 認証済み API リクエストを送信するフロントエンドの設定、(5) Better Auth + FastAPI の認証問題のトラブルシューティング。
Brain Imaging Data Structure(BIDS)標準を使用して、神経科学・生物医学データセットを整理、検索、検証、変換します。MRI、PET、EEG、MEG、iEEG、EMG、NIRS、顕微鏡、モーションキャプチャ、行動データに対応します。PyBIDS(BIDSLayout)、bids-validator、HeuDiConv、dcm2bids、BIDScoin、JSON sidecars、dataset_description.json、events.tsv、participants.tsv、.bidsignore、derivatives を扱います。生データを BIDS ディレクトリとファイル名に整理する場合、DICOM スキャンを BIDS に変換する場合、OpenNeuro または DANDI への提出前にデータセットを検証する場合、PyBIDS でファイルや sidecar メタデータを検索する場合、BIDS derivatives を作成する場合に使用します。細胞外 Neuropixels 解析には neuropixels-analysis を使用してください。
サーバー、WebAssembly、Web アプリ、ハイブリッドの各シナリオで Blazor アプリケーションを構築・レビューし、コンポーネント設計、状態フロー、レンダリング、ホスティングの選択を適切に行う。使用対象:JavaScript ではなく C# でインタラクティブな Web UI を構築する;Server、WebAssembly、Auto の各レンダーモードを選ぶ;コンポーネント階層と状態を設計する。使用対象外:無関係なスタック;この特定のガイダンスを必要としない一般的なタスク。呼び出し:リポジトリのコンテキストを調査し、対象ファイルを編集し、変更時に該当するビルド、テスト、lint、検証コマンドを実行する。
ユーザーが Bootstrap のフォーム、Bootstrap のフォームコントロール、Bootstrap の入力フィールド、Bootstrap の select、Bootstrap のチェックボックス、Bootstrap のラジオボタン、Bootstrap のスイッチ、Bootstrap の範囲入力、Bootstrap の input group、Bootstrap のフローティングラベル、Bootstrap のフォーム検証、Bootstrap のフォームレイアウト、Bootstrap のトグルボタンについて質問する場合、Bootstrap でフォームを作成する方法、Bootstrap でのフォームのスタイル設定と検証について支援が必要な場合、フォームを作成したい、フォーム検証を追加したい、フォーム入力をスタイリングしたい、インラインフォームを作りたい、入力にフローティングラベルを追加したい、ログインフォームを作成したい、登録フォームを構築したい、ユーザー入力を検証したい場合に、このスキルを使用します。
ユーザーが Bootstrap ユーティリティ、Bootstrap の余白ユーティリティ、Bootstrap のマージンユーティリティ、Bootstrap のパディングユーティリティ、Bootstrap の表示ユーティリティ、Bootstrap の flex ユーティリティ、Bootstrap のテキストユーティリティ、Bootstrap の色ユーティリティ、Bootstrap の背景ユーティリティ、Bootstrap のボーダーユーティリティ、Bootstrap のシャドウユーティリティ、Bootstrap のサイズユーティリティ、Bootstrap の位置ユーティリティ、Bootstrap の可視性ユーティリティ、Bootstrap のオーバーフローユーティリティ、Bootstrap の不透明度ユーティリティ、Bootstrap のフロートユーティリティ、Bootstrap の垂直方向の配置ユーティリティ、Bootstrap のリンクユーティリティについて質問する場合、または Bootstrap のユーティリティクラスについて支援が必要な場合に、このスキルを使用します。
ユーザーのまとまりのない思考の吐き出し(入力文または音声の文字起こし)を、プロジェクト、タスク、既存の作業との関連からなる構造化された内容に整理します。ユーザーが「brain dump」「考えを吐き出したい」「頭の中から出したい」「いくつか抱えていることを下ろしたい」「整理してほしい」と言う場合や、明確な依頼なしに話がまとまらない場合に使用します。思考、アイデア、ToDo、懸念が混在する長文が貼り付けられた場合も使用します。出力は構造化された Markdown ファイルと、次にできることを示す「どのように手伝えるか」メニューです
ガイド付きインタビューを通じて、ユーザーのビジネス向けに Lark Base を設計します。事業で繰り返される作業単位を特定し、各種レコードの発生元(Base 自体、または会計ソフト、CRM、人事システム、オンラインショップなど既存のソフトウェア)とデータの流れを決め、所有者が確認したい数値からテーブル、リンク、数式を導きます。最終成果物は Base Blueprint、受け入れテスト、そして新しいセッションが Base を構築するための Plan Sheet です。データベースやデータハブの設計(「design my Lark Base」「what tables do I need」「帮我设计多维表格」「我的业务要怎么建表」「data hub」「把会计软件的资料打通进 Base」「哪个系统为准」)、巨大なテーブルの再構成、項目をフィールド、選択肢、独立したテーブルのどれにするか迷う場合に使用します。構築自体には使用しません(新しいセッションが Plan Sheet に従います)。入力済みデータベースからのレポートやダッシュボードには使用しません(breakthrough-database-to-dashboard)。第二の脳の保管庫にも使用しません(my-second-brain)。
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。
