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
Next.js 14+ の App Router。Server Components、ルーティング、データ取得、キャッシュ、デプロイを扱う。App Router で Next.js アプリを構築するときに使用する。使用する場合：ユーザーが "Next.js"、"App Router"、"Server Components"、"RSC" に言及したとき、"server actions"、"Next.js routing"、"Next.js caching"、"Next.js deployment"、"streaming"、"Suspense in Next.js" について尋ねたとき。使用しない場合：React（Next.js 以外）——代わりに `frontend-react` を使用。Nuxt——代わりに `nuxt3` を使用。Remix——代わりに `remix` を使用。Pages Router（旧 Next.js）——移行についてはナレッジベースを参照。
DAYU200（RK3568）で OpenHarmony マルチモーダル入力（MMI）サブシステムの変更による RAM/ROM への影響を測定する際に使用します。readelf のセクション分析とファイルサイズ比較による ROM 測定、/proc/PID/smaps、smaps_rollup、hidumper --mem、ベースライン版と現行版の .so を入れ替える方法による RAM 測定を扱います。ヒープ割り当てデータ構造のコードレベルの理論分析も含みます。
プレゼンテーションを作成、編集、複製、読み取り、エクスポートする。すべての PPT タスクで、既定の成果物は両方:(1) .pptd マニフェストとページ/メディアの依存関係を含む自己完結型の PPTD プロジェクトフォルダ、(2) フォントを埋め込み、フェードのスライド切り替えを設定したローカル生成の .pptx。プレゼンテーション、PowerPoint、PPT/PPTX、スライドデッキ、PPTD、インフォグラフィック、ポスターのタスクに使用する（ユーザーが明示的に別の形式を要求した場合を除く）。絶対パスを使用した通常のローカルファイル/フォルダリンクで納品する。
貢獻者がメンテナンスしていないオープンソースプロジェクトにコードを贡献するためのガイド。フォークとフィーチャーブランチのワークフロー、上流との同期、効果的なプルリクエストの説明とコミットメッセージの書き方、プロジェクトの規約の遵守、メンテナーとの専門的なコミュニケーションを扱う。決して省略しない 3 つのルールを徹底する: フィーチャーブランチで作業する、PR を開く前に証拠を伴って徹底的にテストする、各 PR を単一の機能に集中させる。16 のよくある間違い、特に個人的な開発成果物（SESSION.md、NOTES.md、TODO.md、計画ドキュメント、デバッグのスクリーンショット、一時的なテストファイル）の混入や、無関係な変更の混在を記録する。検証スクリプト、PR とコミットメッセージのテンプレート、提出前チェックリストを含む。公開リポジトリのプルリクエストを作成するとき、またはコミュニティプロジェクトに贡献するときに使用する。
フロントエンドとバックエンド間の OpenAPI コントラクト検証。型の同期、エンドポイントの検証、コントラクトファースト開発を扱う。使用場面：ユーザーが "OpenAPI validation"、"API contract"、"swagger sync"、"frontend backend types"、"API mismatch"、"contract testing" について質問した場合。使用しない場合：GraphQL - `graphql-contract` skill を使用、認証 - `auth-flow-validation` skill を使用
「search for papers」「find citations」「look up a DOI」「get BibTeX」「download PDF」「convert PDF to markdown」「find canonical papers」「convert identifiers」「batch download papers」「configure opencite」「literature review」「find related papers」「what papers cite this」「export references」「read this paper」といった用途や、opencite、Semantic Scholar、OpenAlex、PubMed、学術文献検索、引用管理、論文取得への言及がある場合にこのスキルを使用する。
`orca` CLI を通じて、Orca 管理の worktree、フォルダーコンテキスト、ターミナル、リポジトリ、自動化、成果物、スキル共有、worktree コメント、Orca 内蔵ブラウザーを操作します。ユーザーが「$orca-cli」「Orca worktree」「child worktree」「spawn codex/claude in a worktree」「read/wait/send Orca terminal」「handoff」／「handover」／「give this to another agent」「Orca browser」「orca artifacts」「share skills」と言った場合に使用します。Orca の状態が関係する場合は、通常の git worktree、臨時の PTY、Computer Use より優先します。CLI、ファイルシステム、API では操作できない可視ウィンドウの GUI 操作が必要な場合に限り、Computer Use を使用します。
公開の `orca` CLI を使用して、Orca が管理する worktree、フォルダーコンテキスト、ターミナル、リポジトリ、自動化、アーティファクト、worktree コメント、および Orca アプリに埋め込まれたブラウザを操作する。ユーザーが「$orca-cli」「use orca cli」「Orca worktree」「child worktree」「cardStatus」「spawn codex/claude in a worktree」「read/wait/send Orca terminal」「terminal send」「full handoff」「handover」「give this to another agent」「another worktree」「Orca browser」「orca artifacts」「share HTML/Markdown」「public artifact link」「control the browser inside Orcaoclassroom」と言ったときに使用する。Orca が管理する状態に wortt Involving タスクでは、生の `git worktree`、場しの PTY、Playwright、Computer Use よりこの方法を優先する。Orca の埋め込みブラウザ以外のブラウザウィンドウ、webview、デスクトップ UI には Computer Use を使用してきた。
現在のブランチの作業を、クリーンでレビュアーに優しい二分探索可能なコミット列に再編成する。ユーザーがコミットの整理、乱雑な WIP の論理的なコミットへの分割、レビュー/PR に向けたブランチの準備、変更の二分探索可能な履歴への整理、各コミットが単独でビルドとテストを通過するように履歴を書き換えることを求める場合に使用。"organize commits"、"bisectable commits"、"clean up history"、"split this commit"、"커밋 정리해줘"、"커밋 쪼개줘"、"리뷰어 친화적으로" といったフレーズでトリガー。
TypeScript 向けの oRPC (v1.12+) 型安全 API レイヤー。コントラクトファースト開発、プロシージャ定義、ミドルウェア、ルーター、コンテキスト、エラーハンドリング、Hono 統合、TanStack Query、イベントイテレーター、プラグイン、ファイルアップロード、WebSocket アダプター、ベストプラクティスを扱う。API プロシージャ、データ取得フック、サーバーハンドラー、リアルタイム機能の構築や変更時に使用する。oRPC、型安全 API、RPC プロシージャ、サーバールートハンドラーに関するタスクで発動する。
API のページネーションパターン。オフセットベース、カーソルベース、キーセットページネーション。フィルタリング、ソート、ページメタデータ。REST と GraphQL のページネーション実装。使用場面：ユーザーが "pagination"、"paginate"、"cursor"、"offset"、"page size"、"next page"、"infinite scroll API"、"list endpoint" に言及した場合。使用しない場合：フロントエンドの無限スクロール UI - フロントエンドフレームワーク skill を使用；データベースクエリの最適化 - データベース skill を使用
ユーザーがコーディングまたはエンジニアリングのプロンプトを持ち、コードを書く前に詳細で実行可能な計画に洗練したいときに使用 — prompt → plan → execute → debug パイプラインの計画段階。プロンプトを第一原理から分解し（目的、最終状態、環境、構成要素、ツール、パッケージ）、作業を PR サイズのタスクに分割してそれぞれをコンポーネントに紐づけ、そのファイル、テスト、依存関係を明示し、トポロジカルに順序付け、各タスクを原子的なサブタスクに分割し、その後、別のプリンシパルエンジニアエージェントが計画を整合性、網羅性、サイズ、実行可能性の観点で批評する；批評が通るまで改訂し、plan.md のレイアウトと、ジュニアエンジニアや小規模モデルでも正しく実行できる構造化された tasks.json を出力する。計画の実行、スキャフォールディング、デバッグには向かず（それらは下流のループ）、研究提案や実験計画にも向かない。
提出前に、Android アプリプロジェクトを Google Play Developer Program Policies に照らしてチェックします。ネイティブ（Kotlin/Java）、Flutter、React Native、Expo、Kotlin Multiplatform、.NET MAUI、Cordova、Ionic、Capacitor、Unity のプロジェクトに対応します。アプリが Google Play のルールに準拠しているか確認したい場合や、「play store review」「google play policy」「play console rejection」「app removal」といった語句が出てき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。