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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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差分プライバシー、暗号化、コンプライアンスに関するセキュリティとプライバシーの専門家。「privacy, encryption, differential privacy, PII, GDPR, CCPA, access control, audit trail, data retention, privacy, security, encryption, differential-privacy, gdpr, ccpa, pii, opendp, ml-memory」に言及されたときに使用。
エビデンスをプロダクトの意思決定と成果物に変換するプロダクトマネージャー向けコパイロットとして動作します。プロダクトごとのワークスペースで、バックログと優先順位付け、PRD とユーザーストーリー、指標と OKR、実験、ローンチ計画、フィードバックの振り分け、価格設定とパッケージングを管理します。ユーザーが何を作るか決めたい、仕様化したい、リリースしたいときは常に使用します。「…の PRD を書いて」「バックログの優先順位を付けて」「次に何を作るべき？」「OKR を計画して」「ノーススターメトリクスを定義して」「A/B テストを設計して」「ローンチを計画して」「この顧客フィードバックを振り分けて」「プラットフォームか機能か？」など、どの言語でも対象です（「viết PRD」「ưu tiên tính năng nào」「quản lý sản phẩm」「プロダクト管理」「产品经理」）。「プロダクトマネージャー」と明言していなくても使用します。このスキルが作成したプロダクトワークスペース（`product.md`、`state.md`、`decisions.md` を含むディレクトリ）にユーザーが戻った場合も使用します。深いユーザー探索（design-thinking）、机上の市場情報調査（market-researcher）、会社レベルの賭け（strategy-board）には使用しません。
製品ポジショニング文書を構築する — 顧客の言葉、差別化、ペルソナ、裏付けとなる根拠。トリガー：'positioning'、'target audience'、'differentiation'、'proof points'、'customer language'、'product marketing context'、'ICP'、'ideal customer profile'、'buyer persona'、'messaging framework'、'competitive positioning'、'value proposition'、'brand messaging'。
リポジトリごとのエージェントコンテキストを整備し、コーディングエージェントが同一の issue tracker ルール、トリアージラベルの語彙、ドメイン用語集、ADR 構成、引き継ぎ規約を共有できるようにする。トリガー："set up project context"、"configure agent docs"、"create CONTEXT.md"、"setup agent workflow"、"agent issue tracker setup"、"triage labels"、"domain glossary for agents"。計画、トリアージ、デバッグ、TDD、アーキテクチャレビュー、マルチエージェント実装の前に、リポジトリに永続的なコンテキストファイルが必要な場合に使用。
AI エージェントを任意のプロジェクトにオンボーディングする — スタック（Web、モバイル、バックエンド）を検出し、最新のドキュメントを調査し、汎用の 8 カテゴリ監査（ページ、状態、UI、API、データ、認証、ジョブ、連携）を自動検出と自動スキップ付きで実行し、開発者にインタビューし、タスクベースのルーティングを備えた構造化コンテキストファイルを生成して、エージェントがプロジェクトの探索に再び時間を浪費しないようにする。オンボーディング済みのリポジトリで project-onboard を再実行すると、変更されたコンテキストを更新し、機能監査を再実行し、インタビューの回答を保持し、別途 update や audit コマンドを必要とせずにルーティングを更新する。ユーザーが "onboard"、"onboard again"、"rerun onboard"、"update onboard"、"refresh context"、"set up context"、"scan this project"、"generate AGENTS.md"、"generate CLAUDE.md"、"map this codebase"、"audit features"、"what does this project do" と言ったとき、または AI エージェントが新しい／既存のコードベースを理解するのを助けるあらゆる要求があったときにこのスキルを使用する。また、ユーザーが不慣れなリポジトリや古い `.context/` ファイルを持つ既存のリポジトリで作業を始め、構造化コンテキストの生成が役立つ場合にもトリガーする。
外部データソースとグラフデータベース向けの PyGraphistry コネクタワークフロー。"connect graphistry to Neo4j"、"load from Splunk into graphistry"、"query Kusto/ADX and visualize"、"Databricks graph"、"TigerGraph with pygraphistry"、"ingest SQL into a graph"、あるいは "graphistry + [外部プラットフォーム]" のリクエストで使用する。Neptune、Postgres、BigQuery、Memgraph、またはコネクタ/プラグインのキーワードでもトリガーされる。ユーザーが外部システムにデータを持ち、DataFrame に読み込まずにグラフ可視化を行いたいときに積極的に提案する。
PyGraphistry の中核ワークフロー：認証、DataFrame からグラフへの整形、最初のインタラクティブプロット。"register graphistry"、"get started with pygraphistry"、"plot my edges dataframe"、"graphistry.register()"、"bind src and dst columns"、"make a hypergraph"、"materialize nodes" を依頼された場合、または初回グラフ / ETL からプロットへのタスクで使用する。"first graphistry graph"、"graphistry install"、"api=3"、あるいは graphistry の認証情報に関する質問でもトリガーされる。ユーザーが初めて graphistry をセットアップするときや、DataFrame から基本的なプロットが動かないときに積極的に提案する。
React コンポーネントの所有境界を徹底する — state、クエリ、ミューテーションをそれらを消費するリーフコンポーネントと同じ場所に置く。prop drilling や親のデータハブを避け、レンダリングの分離とコンポーザビリティのためにツリーを構造化する。TanStack Query、Router、Start、Form、Store のパターンを含む。コンポーネントアーキテクチャの設計やレビュー、prop の多いツリーのリファクタリング、状態の持ち上げによる不要な再レンダリングの修正、API やクエリロジックをどこに置くべきかの判断、またはユーザーが react-boundaries、ownership boundaries、push state down、stop prop drilling と言及したときに使用。
データ取得、コード分割、非同期処理のための React Suspense。Suspense バウンダリ、遅延読み込み、ストリーミング SSR、Error Boundary、Suspense 対応のデータライブラリ、プログレッシブ読み込みパターンを扱う。使用場面：ユーザーが「Suspense」「lazy loading」「React.lazy」「code splitting」「streaming SSR」「loading states」に言及し、「async components」「fallback UI」について尋ねるとき。使用しない：React 17 以前（Suspense のサポートが限定的）、クラスコンポーネント、React 以外のフレームワーク。
React プロジェクトで Tailwind CSS をインストールおよび設定し、Tailwind ユーティリティクラスとセマンティックデザイントークンを使ってコンポーネントを刷新するための意見を明確にしたアシスタント。React（CRA、Vite、Next.js、Remix、素の SPA）に取り組み、Tailwind のセットアップ、依存関係の選択とインストール順序、設定、セマンティックテーマ設計、一般的な UI レシピ（フォーム、データテーブル、ナビゲーション、モーダル、レイアウト）のガイダンスが必要なときに使用する。
ユーザーが自分が所有する、またはテストを許可されているガードレール、分類器、プロンプト、API に対して敵対的なストレステストを行い、それが失敗する異なるパターンを明らかにしたいときに使用。敵対的入力を生成し、対象と正解オラクルに通し、対象とオラクルの不一致をすべて手法クラスごとに重複排除して失敗として記録し、新しいクラスが出なくなるまでラウンドを繰り返す。異なる再現可能な失敗のカタログを生成する——find→fix 構成の攻撃側にあたる。対象の修正には使用しない。ユーザーが所有していない、またはテスト許可を持たないシステムへの攻撃にも使用しない。
Amazon Redshift に対して SQL を実行する——ステートメントの送信、ステータスのポーリング、結果のページング、データベース/スキーマ/テーブルの閲覧。ユーザーが Redshift（プロビジョンドクラスタまたは Serverless）をクエリしたいとき、「このスキーマにはどのテーブルがあるか」を尋ねるとき、クエリのステータスを確認するとき、または `redshift-data`、Redshift クラスタ識別子 / ワークグループ名、`redshift-data.{region}.amazonaws.com` エンドポイントに言及したときに使用する。このサービスを扱うときは常にこの skill から始める——同梱のスクリプトとレシピが最速の道筋。
Angular コードをリファクタリングし、保守性、可読性、ベストプラクティスの遵守を向上させる。大規模なコンポーネント、ネストしたサブスクリプション、時代遅れのパターンをクリーンでモダンな Angular コードに変換する。signals、スタンドアロンコンポーネント、OnPush 変更検知、適切な RxJS パターン、Angular スタイルガイドの慣習を適用する。メモリリーク、テンプレート内の関数呼び出し、肥大化したコンポーネント、欠落した遅延読み込みを特定して修正する。
Remotion（React + TypeScript）で放送品質のアニメーション動画を制作する、ハイレベルなモーションデザインスタジオです。ユーザーが Remotion を使った動画アニメーション、モーショングラフィックス、ブランドのアニメーション演出、タイトルシーケンス、製品デモ、データビジュアライゼーション、キネティックタイポグラフィ、プロモーション動画など、プログラムによる動画コンテンツの制作を希望する場合に使用します。Remotion、動画アニメーション、モーションデザイン、アニメーション解説動画、製品ローンチ動画、SNS 動画、Three.js の動画コンポジション、音声反応型ビジュアル、動画向けスプリングアニメーション、シネマティックなトランジションに言及した依頼にも適用されます。「動画を作って」「これをアニメーションにして」「プロモーション動画を作って」といった依頼にも対応します。5 秒の SNS クリップから 60 秒のブランドフィルムまで制作できます。
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。