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 97,222 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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TypeScript および Angular アプリケーション向けの包括的な命名規則ガイド。大文字小文字の規則（camelCase、PascalCase、UPPER_CASE）、接頭辞の慣例（インターフェースは I、プライベートは _、ジェネリクスは T）、ブール値の命名、S-I-D 原則（Short、Intuitive、Descriptive）、コンテキストの重複、構造化された命名パターン（変数は P/HC/LC、関数は A/HC/LC）を扱う。TypeScript コードの作成、レビュー、リファクタリング時に使用。命名、変数、関数、インターフェース、コードスタイルに関するタスクでトリガーされる。
ユーザーが「build a Three.js scene」「set up React Three Fiber」「animate a mesh with useFrame」「load a GLTF or GLB model」「add physics with react-three/rapier」を求めたときにこの skill を使用する。Three.js および React Three Fiber プロジェクトのシーン構築、Drei ヘルパー、アセットパイプライン、レスポンシブキャンバス、パフォーマンスバジェットを扱う。
ローカル成果物を再生成してコミットすることで TinaCMS スキーマの変更を同期する。Tina スキーマ（tina/config.ts）が変更されたとき、新しいブロック型やコレクションフィールドを追加するとき、または tinacms build が "Unable to seed" エラーで失敗するときに使用。トリガーは "sync tina"、"rebuild tina"、"tina schema changed"、"regenerate tina artifacts"、"tina lock file"、または tina/config.ts の編集後。
TinaCMS 2.9 と @tinacms/cli 1.11 による Git ベースのヘッドレス CMS セットアップ。tina/config.ts でのスキーマとコレクションのモデリング、自動生成される GraphQL API、ビジュアル編集とコンテキスト編集、TinaCloud によるデプロイまたは Cloudflare Workers、Vercel Functions、Netlify Functions でのセルフホストを扱う。Next.js App Router と Pages Router、Vite + React、Astro、フレームワーク非依存の構成をサポート。非技術系の編集者がリポジトリ内の Markdown、MDX、JSON コンテンツを管理できるようブログ、ドキュメントサイト、マーケティングサイト、ポートフォリオに CMS を追加する場合、または TinaCMS の ESbuild コンパイル失敗、モジュール解決エラー、スキーマ設定の誤り、Docker バインドの問題、デプロイの問題をデバッグする場合に使用。
ユーザーが、計算資源を費やす前に競合するアイデアを圧力テストする自律的な ML リサーチループを求めたときに使用する。複数のリサーチサブエージェントがそれぞれ 1 つのアーキテクチャ変更を提案し、自己校准する Judge がルーブリックに照らして批評し、提案者が洗練させ、Judge が実行する単一の変更を選ぶ。Judge は自らの予測を実現した指標の変化と突き合わせて採点し、予測と実績を校准台帳に記録して作業中のルーブリックを改善することで、時間とともに良い選択ができるようになる。結果として、各イテレーションの変更が偏りのないトーナメントを勝ち抜いた実験台帳が得られる。単一の事前に決められた実験の実行や、分析のみの探索には適さない。競争なしでイテレーションごとに 1 つの仮説を提案して実行する場合は、兄弟ループの ml-autoresearch を使用する。
可観測性プラットフォーム Traceway の完全ガイドです。問題と例外のグループ化、エンドポイントと影響スコア、タスク、スパンとトレース、ログ、メトリクスとダッシュボード、セッション、AI トレース、プロファイル、モニター、インシデント、ステータスページ、事後分析、アラートルールとチャネル、オンコールチーム、スケジュール、オーバーライド、エスカレーションポリシーとページ、連絡方法、ロール、組織ビュー、設定、エージェントアクセスなど、製品の各機能と使い方を説明します。Traceway のページや機能の仕組み、項目の場所、用語の意味、ページングやステータスページなどのワークフローの設定方法を尋ねられた場合に使用します。
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。