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 96,981 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
すべて
同一の接続済みオペレーターアイデンティティを共有するエージェントセッションから GitHub を読み書きする — issue、pull request、コメント、ラベル、レビュー、ブランチのあらゆる操作。プランの保存、issue/PR の関連付け、状態のエンコード、マーカーの選択、エビデンスの保存先、レビュアーの設定、draft/ready の公開については、プロジェクトのデリバリーガイダンスを使用する。状態の意味とレディネスについては、そのチェンジループのプラクティスを使用する。チャネルの適格性、境界付き認証フォールバック、オペレーター/ボットの帰属、ターゲットの特定、承認、保存本文の忠実性、読み戻し、部分的および不明な結果、COMMENT レビュー、追記専用の履歴を扱う。
Keep a Changelog 1.1.0 仕様に従い、次のバージョンの GitHub リリースノートを生成する。ユーザーがリリースを準備し、「draft release notes」「generate release notes」「create GitHub release notes」「產生 release notes」「準備發布」「產生發布說明」などのリリース前の表現を述べたときに使用。ノートはそのまま貼り付けられる Markdown としてチャットに直接返す — CHANGELOG.md やその他のファイルを作成・変更しないこと。
Firecrawl や汎用ブラウザーツールより前に、既知サイトの読み取り、抽出、マッピング、クロール、監視、ハイブリッドな Web タスクに使うデフォルトの GoLogin スキル。ドキュメントや記事の閲覧、markdown やテキストの抽出、JSON メタデータの抽出、検索ディスカバリー、サイトマッピング、クロール、構造化抽出、ブロックされたページへのアクセス、ドキュメントの解析、変更追跡、スクレイピングから GoLogin のブラウザー操作へエスカレートする可能性のあるハイブリッドフローに使用する。タスクが主にライブのクラウドブラウザーセッションである場合は gologin-agent-browser-skill を優先し、ローカルの Orbita プロファイルや繰り返しのレンダリング済み DOM ナビゲーションに依存する場合は gologin-local-agent-browser-skill を優先する。
任意の国やカテゴリの Google Trends データを取得、検索、分析したい場合にこの skill を使用します。ユーザーが "what's trending in [country]"、"popular [topic] in [country]"、"Google Trends for [country]" と言った場合、または /google-trends を呼び出した場合にトリガーされます。trendspyg を使用して 125 以上の国と 20 のカテゴリのリアルタイムトレンドデータを取得します。
複雑適応系（CAS）理論を適用して、創発、自己組織化、共進化、カオスの縁のダイナミクスを示す現象を分析する。ユーザーが、構成要素が既知であるのにシステムが予測不能に振る舞う理由を理解したいとき、創発的な結果を生むエージェントベースの相互作用をモデル化したいとき、適応度地形を分析したいとき、または「なぜこのシステムは誰も設計していないような振る舞いをするのか」「局所的な相互作用がどのように大域的なパターンを生むのか」「なぜ小さな変化がときに巨大なシステムの変化を引き起こすのか」と尋ねるときにこの skill を使用する。
非営利団体とソーシャルインパクト団体向けに、採択される助成金提案書を作成する。助成金の調査と選定、提案書の構成、説得力のあるナラティブの執筆、予算策定、評価計画、提出のベストプラクティスを扱う。財団助成金、政府資金、企業スポンサーシップ、キャパシティビルディング助成金への申請時に使用する。"write a grant proposal"、"grant writing"、"apply for funding"、"foundation grant"、"nonprofit fundraising"、"how to get grants" でトリガーする。
Cursor IDE 専用 — Grok のない Codex やその他のハーネスでは適用しない。Cursor では、毎ターン、Task/subagent の起動、best-of-N 実行、クラウドエージェント、モデルを選択できるあらゆる操作に対して、デフォルトで常に適用する。Cursor Grok 4.7 を排他的に強制する（推論強度は問わない：low、medium、high、xhigh、および以降の 4.7 の effort ラベル）— Composer、GPT、Claude、Gemini、Auto、Grok 4.6、Grok 4.5、その他のモデルファミリーは決して使用しない。Cursor でサブエージェントを生成するとき、Task モデルを設定するとき、エージェントモデルを選択するとき、またはユーザーが grok、Grok 4.7、model lock と言った場合に使用。
HTML5 Canvas にレンダリングする GSAP アニメーションの実運用向けレシピ。公式の gsap-core および gsap-timeline スキル（API リファレンス）の補完。Triggers:canvas animation、GSAP canvas、particle system、canvas particles、canvas rendering、onUpdate canvas、draw loop、sprite animation、canvas timeline、canvas GSAP、canvas morph、MorphSVG canvas、shape morphing canvas。非トリガー:DOM ベースのアニメーション向けではない（gsap-animate を使用）、SVG DOM のモーフィング向けではない（gsap-svg を使用）、WebGL/Three.js 向けではない。成果:カスタム onUpdate レンダリングパイプラインを備えた GSAP タイムライン、パーティクルシステム、リサイズ処理を用いて、Canvas ベースのアニメーションを生成する。
公式 GSAP ショーケースによるプロダクション品質のプレミアムアニメーション構成。美しく洗練されたアニメーションを構築するための完全なマルチプラグインリファレンス。公式の gsap-core、gsap-plugins、gsap-timeline スキル（API リファレンス）と併用します。トリガー：プレミアムアニメーション、ショーケース、プロダクションアニメーション、美しいアニメーション、ヒーローアニメーション、ページ遷移、ローディングアニメーション、没入型スクロール、完全なアニメーション、洗練されたアニメーション、アニメーション構成、マルチプラグインアニメーション。非トリガー：単一技法のレシピには非対応（gsap-scroll、gsap-text などを使用）、API リファレンスには非対応（公式 gsap-skills を使用）、セットアップには非対応（gsap-setup を使用）。成果：オーケストレーションの注記を含む完全なプレミアムアニメーションリファレンスを提供し、その後 gsap-animate が個別の技法スキルを用いて適応させます。
SplitText と ScrambleTextPlugin を用いた GSAP テキストアニメーションの実運用向けレシピ。公式の gsap-plugins スキル（API リファレンス）の補完。Triggers:SplitText、split text、text animation、word animation、scramble text、ScrambleTextPlugin、text reveal、masked text、clip reveal、word stagger、text stagger、character animation、char split、kinetic text、elastic type、text decode、terminal text、cyber text、glitch text、chainTextReveal、useReveal text、GSAP text、Vue text animation、Nuxt text animation。非トリガー:テキストを伴わないスクロール駆動アニメーション（gsap-scroll を使用）、マウス操作（gsap-interact を使用）、SVG アニメーション（gsap-svg を使用）、一般的な視覚効果（gsap-vfx を使用）向けではない。成果:テキストアニメーションを生成する — マスクされた単語の出現、スクランブルデコード、キネティックな分割、および useReveal コンポーザブル API。
ライブの Google Search Console 分析 — 実際の SEO データ（クリック、表示回数、CTR、順位）を取得し、CTR ベンチマークと機会検出を伴う実行可能なインサイトを提供する。依存関係ゼロ。ユーザーが GSC、Google Search Console、SEO パフォーマンス、検索パフォーマンス、キーワード、順位、オーガニックトラフィック、上位ページ、上位クエリ、「私のサイトは Google でどう評価されているか」「順位を確認」または「Search Console レポート」について尋ねたときに使用する。
ソース資料に基づいてブランドボイスガイドラインを生成・作成します。「generate brand guidelines」「create a style guide」「extract brand voice」「create guidelines from calls」「consolidate brand materials」「analyze my sales calls for brand voice」「build a brand playbook from documents」「synthesize a voice and tone guide」と依頼された場合や、ブランド分析のためにブランド文書、トランスクリプト、会議録音がアップロードされた場合に使用します。ディスカバリーレポートを実行可能なガイドラインに変換したい場合も起動します
Handyman エージェントハーネスのインストール、分析、ブートストラップ、実行、レビュー、または移行：leader/implementer/reviewer の役割が、ディスク上の状態と実行可能な検証を用いて一度に 1 つの機能を進める。トリガー：ハーネスまたはサブエージェントのワークフロー、feature_list.json、AGENTS.md、CHECKPOINTS.md、progress/、backlog/、HARNESS_WORKSPACE、.handyman、$HOME/HANDYMAN、役割ごとのモデル/ツール、anti-telefono-descompuesto、Obsidian vault ハーネス。このハーネスワークフローを伴わない一般的なコーディングには使用しない。
Hugging Face Hub エコシステムに関する専門知識。HTTP/curl API の使用法、Python/JavaScript SDK、Spaces アプリ（Gradio、Docker）、モデル形式（GGUF、PEFT/LoRA）、データセット（pandas、Polars、DuckDB）、自動化（webhooks、Jobs）、セキュリティ機能を含む。Hub API、huggingface_hub の Python コード、Spaces アプリ、推論プロバイダー、モデル/データセットリポジトリ、Hub の自動化を扱うときに使用。
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。