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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 97,222 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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ユーザーが企業の企業文化の良し悪しを判断する必要があるときに使用する — 目的が投資判断、就職先の選択、協業評価のいずれであっても。典型的なトリガー：ユーザーが「この会社の文化はどうか」「ある会社が信頼できるかどう判断するか」「この会社に加わる/投資する価値があるか」「創業者/CEO はどうか」と言う。中核フレームワーク：本分（正しいことを行う＋誤りに気づいたら即座にやめる）＋平常心（雑音を排除して本質に戻る）＋誠信（integrity をゼロトレランスの底线とする）＋消費者導向（最終ユーザーを優先）。適用外：純粋な財務分析、短期的な投機判断、純粋な技術評価。
Legate の並列分散 HDF5 I/O（legate.io.hdf5：to_file、from_file、from_file_batched）を使って、大規模な cuPyNumeric 配列を HDF5 に読み書きします。cuPyNumeric 配列を .h5/.hdf5 ファイルに保存する、HDF5 データセットを分散 cuPyNumeric 配列に読み込む、大規模な HDF5 データセットをチャンク単位で読み込む、配列を単一ファイルとして HPC パイプラインに渡す、または GPUDirect Storage（GDS）で HDF5 ディスク I/O を高速化する場合に使用します。Parquet/cuDF/生バイナリやその他のシャーディング済み／カスタムレイアウト（cupynumeric-parallel-data-load スキルを参照）、Zarr やオブジェクトストア/S3 への出力、.npz や pickle アーカイブ、cuPyNumeric を使わない h5py、FFT、行列積、リダクションなどの純粋な配列計算には使用しないでください。
NumPy から cuPyNumeric への移植前準備状況を評価します。ユーザーがコードの GPU 上でのスケーリング可否、cuPyNumeric への移行の是非、問題なく移行できる NumPy パターン、移植前に必要なリファクタリングについて質問した場合、または移植前評価、スケーリング分析、リファクタリング計画に言及した場合に、大規模な移植作業を始める前に使用します。ユーザーのソースコードを調べて NumPy の使用箇所を確認し、cuPyNumeric API サポートマニフェストと照合します。分散スケーリングに適したパターンと、未対応 API、スカラー同期、ホストとの往復、Python／オブジェクトに偏った制御フロー、形状／データ依存の分岐、インプレース変更のリスクなどの障害要因を区別します。READY、LIGHT REFACTOR、SIGNIFICANT REFACTOR、NOT RECOMMENDED の判定と具体的なリファクタリング案を提示します。
シャード化されたディスク上のデータセット（シャード化 .npy、Parquet/Arrow、raw binary、シャード化 HDF5、カスタムレイアウト）を、手動パーティションと leaf @task の起動（CPU/OMP/GPU バリアント）によって分散 cuPyNumeric ndarray に読み込みます。単一呼び出しのローダーが適さない場合に使用します。ファイルごとにシャードの行数が異なる場合も含みます。適用できる場合は cupynumeric.load または legate.io.hdf5.from_file を優先してください。
Tailwind CSS 4 向けの CSS コンポーネントライブラリで、セマンティックなクラス名を持つ構築済み UI コンポーネントを提供する。HTML/Tailwind で Web インターフェースを構築する際に、次のようなニーズがある場合に使用する：(1) 一貫したスタイルによる迅速な UI 開発、(2) アクセシブルなコンポーネントパターン（ボタン、フォーム、モーダルなど）、(3) ライト/ダークモードで機能するテーマ対応の配色システム、(4) Tailwind ユーティリティによるレスポンシブレイアウト。daisyUI v5+ で動作し、Tailwind CSS v4+ が必要。
超級恋愛マスター：語用論（Grice）、愛着理論（Bowlby/Gottman）、シグナリングゲーム理論（Spence）に基づく感情洞察とコーチングのシステム。神の視点で男女関係の全体像を見渡し、問題の本質をずばり指摘し、明確な方向性を示す。ユーザーがチャット履歴を貼り付けるか感情のシチュエーションを説明すると、相手の本当の意図、関係ダイナミクスの診断、シグナルの質の評価、行動の指針を出力する。トリガーワード：「情场高手」「帮我看看」「分析一下」「这段感情怎么办」「ta什么意思」「dating decoder」調査時期：2026年4月。
Rider 対応のソリューションやプロジェクトで、デバッガーを使ったランタイムの根本原因分析に使用します。.NET/C#、F#、VB、C++、Unity、Unreal Engine、その他のゲーム開発または混合言語プロジェクトが対象です。実際の値、実行された分岐、呼び出し順序、スレッドコンテキスト、指定行への到達有無など、ソースやログから確実に判断できないランタイム状態や制御フローの証拠が必要な場合に使用します。関連箇所の特定に多数のファイルの確認や深い呼び出しチェーンの追跡が必要な場合、またはデバッグ、ブレークポイント設定、ステップ実行、ランタイム値の確認を明示的に求められた場合にも使用します。コンパイル時または構文エラー、ソースから明白なバグ、ログ／テストですでに特定された障害、名前に debug/Debugger が含まれるだけのコードには使用しません。
些細ではないタスクを始める前に、その作業がどれだけの理解を要するかを算出し、「すでに理解している」と「先に学ぶ」に分ける。ユーザーが /depth-check を呼び出す、"what do I need to understand before touching this?"、"이거 시작하기 전에 뭘 알아야 해?"、"어디까지 파악하고 들어가야 해?" と尋ねる、またはよく知らない領域で作業を始めようとしている場合に使用。タスクの影響範囲を整理し、各領域に必要な深さを評価し、コーディング前に答えるべき短い質問リストを出力する。
Azure CLI、PowerShell、Microsoft Defender for Storage を使って、Azure ストレージアカウントのパブリック BLOB コンテナ、暗号化の欠如、過度に緩い SAS トークン、無効化されたログ記録、ネットワークアクセス違反を監査する。サブスクリプションをまたぐストレージセキュリティ監査、Defender for Storage の匿名アクセスアラートへの対応、コンプライアンス管理策の検証、サブスクリプションのオンボーディング時のセキュリティベースライン設定に使用。
ユーザーが、既知のプロジェクト / ブランチ / マージ先 / タスクトラッカー / 設計リファレンスのワークフローで開発チケットのバックログをエンドツーエンドで処理したいが、特定のプラットフォーム（Jira / Linear / GitHub Issues / Notion / Figma / Zeplin など）には縛られない場合に、このスキルを必ず使用する。「幫我跑任務」、「照我的流程把 backlog 做完」、「review failed 的全部處理掉」、「用我那套開發流程做事」、"work through my task list"、"run my dev loop"、"process my tickets end-to-end" などのリクエストでトリガーする。単一のチケットには使用してはならず、それは他の開発ワークフロースキルに属する。プロジェクトルート、作業ブランチ、マージ先、タスクリストの場所、設計リファレンスの場所、タスク完了のマーク方法を最初にユーザーに確認すること — その後、チケットをループして 実装 → 検証 → コミット → PR 作成 → マージ → 同期 → トラッカー更新 を行う。プラットフォーム固有の API 呼び出しを組み込んではならない；ユーザーの回答から実行時に判断する。
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。