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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サービスまたはシステムの災害復旧計画を作成します。RPO/RTO 目標、障害シナリオのランブック、バックアップとリストアの手順、DR テストの頻度、コミュニケーションテンプレートを網羅します。DR 計画の作成、フェイルオーバー手順の文書化、復旧ランブックの作成、RTO/RPO 目標の定義、災害復旧ゲームデーの準備を依頼されたときに使用します。シナリオ別の復旧ランブック、バックアップ検証手順、テストスケジュール、コミュニケーションテンプレートを含む完全な DR ドキュメントを作成します。
ユーザーが Word 文書（.docx ファイル）を作成、閲覧、編集、操作したい場合はいつでもこのスキルを使用。「Word doc」「word document」「.docx」への言及や、目次、見出し、ページ番号、レターヘッドなどの書式を備えた業務文書の作成依頼が対象。.docx からの内容抽出や再構成、文書内の画像の挿入・置換、Word ファイルでの検索と置換、変更履歴やコメントの処理、内容を整った Word 文書に変換する場合にも使用。report、memo、letter、template などを Word または .docx 形式で求められた場合も対象。PDF、スプレッドシート、Google Docs、文書生成と無関係な一般的なコーディングには使用しない。
SVG 画像を Word .docx ファイルに挿入する。ユーザーまたはコーディングエージェントが .docx ドキュメント内に SVG グラフィックを追加、埋め込み、更新する必要があるときに使用する。トリガーには "insert SVG into docx"、"embed SVG in Word document"、"add vector graphic to docx"、"SVG image in template"、"requests to convert SVG to PNG for docx"、または .docx ファイルへの SVG グラフィックの埋め込みや挿入を明示的に言及するあらゆるリクエストが含まれる。
ユーザーが Word 文書（.docx ファイル）を作成、閲覧、編集、操作したい場合はいつでもこのスキルを使用。「Word doc」「word document」「.docx」への言及や、目次、見出し、ページ番号、レターヘッドなどの書式を備えた業務文書の作成依頼が対象。.docx からの内容抽出や再構成、文書内の画像の挿入・置換、Word ファイルでの検索と置換、変更履歴やコメントの処理、内容を整った Word 文書に変換する場合にも使用。report、memo、letter、template などを Word または .docx 形式で求められた場合も対象。PDF、スプレッドシート、Google Docs、文書生成と無関係な一般的なコーディングには使用しない。
Domscribe を扱う — ピクセルからコードへの橋渡し。プロジェクトで Domscribe のセットアップ、初期化、設定を行うとき、または UI コンポーネント（React、Vue、Next.js、Nuxt）を編集・変更するとき、取得した UI アノテーションから機能を実装するとき、実行時コンテキストからソース位置を照会するとき、コンポーネント構造を探索するとき、あるいはユーザーがアノテーション、キューに入ったタスク、UI 変更、props、state、DOM に言及したり、要素が実行時にどうレンダリングされるかを尋ねたりするときに使う。
.NET のコード品質を Roslyn アナライザー、StyleCop、dotnet format で担保する。C#/.NET の linting、フォーマット、ベストプラクティスを扱う。使用場面：ユーザーが「C#」「.NET」「ASP.NET Core」を扱い、「Roslyn analyzers」「StyleCop」「dotnet format」「.NET linting」「C# best practices」について尋ねるとき。使用しない：SonarQube —— `sonarqube` スキルを使用；テスト —— .NET テストスキルを使用；セキュリティ —— `dotnet-security` スキルを使用。
NSubstitute でテストダブル（モック、スタブ、スパイ）を作成するための專門スキル。外部依存の分離、インターフェースの動作のシミュレート、メソッド呼び出しの検証が必要なときに使用する。Substitute.For、Returns、Received、Throws などの完全なガイダンスを扱う。ユーザーが mock、stub、spy、NSubstitute、test double、測試替身、Substitute.For、Returns、Received、dependency isolation に言及した場合は、たとえ明示的にモックのガイダンスを求めていなくても、必ずこのスキルを使用すること。キーワード：mock、stub、spy、nsubstitute、模擬、test double、測試替身、IRepository、IService、Substitute.For、Returns、Received、Throws、Arg.Any、Arg.Is、隔離依賴、模擬外部服務、dependency injection testing
組織の DPIA 登記簿を管理し、企業全体のすべてのデータ保護影響評価を追跡する。DPIA のライフサイクル管理、ステータス追跡、レビューのスケジューリング、第 35 条(11) の定期的な再評価、監督機関への報告を扱う。DPIA を RoPA エントリ、リスク登記簿、軽減計画に紐づける集中登記簿を実装する。キーワード：DPIA 登記簿、DPIA 追跡、Art. 35(11)、レビュースケジュール、DPIA ライフサイクル、集中登記簿、DPIA ポートフォリオ管理。
@innosage/draft-cli を使って InnoSage Draft ページとホスト型 Secret Shares を管理する。`draft`、`draft page ...`、`draft secret ...`、`draft auth ...` にはこのスキルを使用。ワークスペースのステータス/パスメタデータを基準とする JSON Workspace ページ操作を優先する。「draft」が単なる動詞である場合や、Draft CLI と無関係な一般的なローカルファイル書き込みタスクの場合は、このスキルを使用しない。
テキスト専用の推論モデルに視覚能力を追加する。ユーザーが画像、スクリーンショット、写真、グラフ、UI スクリーンショット、コードのスクリーンショット、数学問題の画像、スキャン、PDF、ドキュメントを提供し、説明、理解、推論、読み取り、OCR、文字抽出、グラフ解析、内容分析を求めたときに使用。デフォルトでは scripts/vision-router.ps1 を呼び出して自動ルーティングする。画像理解はまず無料のレーシングプール GLM/Agnes を経由し、次に custom-1/custom-2/custom-3/local、ドキュメント解析は MinerU、プレーンテキスト認識は Baidu OCR または Windows OCR を使用する。すべてのツールは標準 JSON を出力し、それを主モデルに渡して推論と要約を行う。
ストア向けのランディングページのアイデア、コンセプト、訴求軸を求められた場合に使用します。「ランディングページのコンセプトを出して」「LP のアイデア」「ランディングページの訴求軸」、キャンペーンや広告用のランディングページ、新しいオーディエンスやセグメント向けのページ、季節・イベント・プロモーション用ページ、地域ページなどが対象です。選ばれたコンセプトを実際のページに展開する場合（セクションごとの設計図）、または既存のランディングページをベストプラクティスに照らして監査する場合も使用します。重要な考え方は、製品ではなく訴求軸を変えることで、1 つの製品から数十のページを作れることです。サイト全体の情報設計、製品詳細ページ、コレクションページ、ブログ/SEO コンテンツには使用しません（ランディングページの目標は 1 つで、サイトの共通ナビゲーションはありません）。SEO/コンテンツスキルを使用してください。広告やメールのクリエイティブ自体には使用しませんが、ページとのメッセージの一貫性は重要です。
TypeScript 向けの Effect v4（4.0.0-beta.x）のパターンとアーキテクチャ判断。Effect のサービス、レイヤー、スキーマ、型付きエラー、境界、設定、CLI、ランタイム、テストを書いたりレビューしたりするとき、Effect プロジェクトの構造を設計・レビューするとき、サービスや境界を提案するとき、ラッパーが不要だと論じるとき —— またはプロジェクトが `effect@4` に依存するときに使用する。Effect v4 は v3 や素の TypeScript とは大きく異なる。API は記憶に頼らず、プロジェクトが固定したソースに対して検証すること。
JavaScript、HTML、CSS でクロスプラットフォームのデスクトップアプリを構築する Electron フレームワーク。アーキテクチャ、IPC、セキュリティ、パッケージング、自動更新、バックエンド統合パターンをカバー。使用場面：ユーザーが "Electron"、"desktop app"、"cross-platform application" に言及した場合、または "IPC"、"main process"、"renderer process"、"Electron packaging"、"auto-updates"、"code signing"、"Electron security" について質問した場合。使用しない：Tauri アプリ — 代わりに `tauri` スキルを使用
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。