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
Express.js/Node.js 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への準拠を向上させる。コールバック地獄、肥大化したルートハンドラ、時代遅れのパターンをクリーンでモダンな JavaScript/TypeScript コードへと変換する。async/await、controller-service-repository アーキテクチャ、適切なミドルウェアパターン、ESM モジュールを適用する。イベントループのブロック、不適切なエラーハンドリング、非同期コールバックを伴う forEach、メモリリークなどのアンチパターンを特定して修正する。
価格倍率（PE、PBV、EV/EBITDA、EV/Sales）を用いて、比較可能な企業に対する企業価値評価を行う。4 ステップのフレームワーク（定義、記述、分析、適用）を、単純な同業他社比較とセクター回帰の両アプローチで実装する。同業他社に対する企業評価、倍率の分析、比較可能企業の選定、またはユーザーが PE ratio、EV/EBITDA、relative valuation、comparable companies、trading multiples、price-to-book に言及した場合に使用する。
Repomix を使ってコードリポジトリ全体を、AI が扱いやすい単一ファイルにパッケージ化します。カスタマイズ可能な包含／除外パターンによるコードベースのパッケージ化、複数形式（XML、Markdown、プレーンテキスト）での出力、ファイル構造とコンテキストの保持、トークン数のカウントによる AI 利用の最適化、ファイル形式やディレクトリによるフィルタリング、カスタムヘッダーと要約の追加が可能です。AI 分析用のコードベースのパッケージ化、LLM コンテキスト用のリポジトリスナップショット作成、サードパーティライブラリの分析、セキュリティ監査の準備、ドキュメント用コンテキストの生成、不慣れなコードベースの評価に使用します。
DDDにおけるリポジトリの設計ルールとアンチパターンを提供する。集約単位の命名規則、CQS（Command Query Separation）に基づくメソッド設計、入出力の型制約をチェックする。コードレビュー、新規実装、リファクタリング時にリポジトリ設計の問題を検出する場合に使用。対象言語: 言語非依存（Java, Kotlin, Scala, TypeScript, Go, Rust, Python等すべて）。トリガー：「リポジトリの設計をレビュー」「Repository名がおかしい」「findByIdの戻り値」「リポジトリがDTOを返している」「テーブル名でリポジトリを作ってしまった」「集約単位のリポジトリ」「リポジトリのアンチパターン」「リポジトリのCQS」といったリポジトリ設計関連リクエストで起動。
要件設計ワークフロー——あらゆる創造的な開発作業（新機能、新コンポーネント、動作変更、API/DB 設計）を始める前に必須。要件のトリアージ、並行探索、一問ずつの明確化、敵対的検証、2〜3 案の比較によって、アイデアを完全な設計に磨き上げ、spec を書き出して writing-plans に引き継ぐ。ユーザーが特定の機能や変更の納品を明確にしている場合（機能開発、API/DB 設計、動作変更、技術選定の実装）に発動する。純粋な Q&A、テスト実行、設計の余地がない小さなバグ修正・小調整には適さない（quick-fix を使用）。アイデアが固まっておらず、やるかどうかも決まっていない場合は先に exploring を使う。
ソロ起業のビジネス向けに収益モデルを設計する — 資金がどのように、誰から、どのサイクルで流入するか。製品やサービスのマネタイズ方法を決めるとき、複数の収益源から選ぶとき、継続収入と単発収入の構成を組むとき、収益を多様化するときに使用する。主要な収益モデルの種類、選択基準、収益源の積み上げ、収益モデルと製品設計の関係を扱う。"how will I make money"、"revenue model"、"monetization strategy"、"revenue streams"、"recurring revenue"、"how to monetize"、"business revenue model"、"diversify income" でトリガーする。
ユーザーが方向性の意思決定で迷っているときに使用 — まず方向が正しいかを判断し、次にどううまくやるかを考える。典型的なトリガー：ユーザーが「XX をやるべきか迷っている」「長く取り組んでも成果が出ない」「方向は正しいか」「続ける価値があるか」「方向の問題か実行の問題か」と言う。中核となるフレームワーク：「正しいことをする」（方向の判断、道）vs「ことを正しく行う」（実行の効率、術）で、両者は逆にしてはならない。適用外：純粋に実行レベルの問題（正しい方向がすでにあり方法だけが必要）、日常の些細なこと。
ある議論の前提が実際にその結論を支持しているかどうかを確認し、論理的誤謬を特定する。設計の意思決定、技術提案、製品の主張、または結論が精査に耐える必要があるあらゆる推論をレビューするときに使用する。トリガー：'validate this argument'、'does this logic hold'、'check my reasoning'、'is this a fallacy'、'find the flaw in this'、推論の連鎖が重要となるあらゆる提案や意思決定。文書全体を精査する必要がある場合は logic-consistency-check と組み合わせるとよい。
適切な影響力のアプローチを特定し、その文脈に合わせて構築する。実際に考えを変え、行動を促すもの。Triggers:「how do I persuade」「how do I change their mind」「what would convince them」「how do I get buy-in」「how do I influence」「influence strategy」「how do I pitch this」「what makes a persuasive case」「how do I get them to say yes」。
Mailgun（Sinch）プラットフォームのヘルプ — 開発者向けのトランザクションメール API と SMTP リレーで、インバウンドルーティング、Webhook、Mailgun Optimize の到達率ツールを備える。Mailgun のメールが届かない、DNS レコード（DKIM/SPF）の検証が失敗する、インバウンドルーティングがメッセージを拾わない、Webhook が発火しない、テンプレートが正しくレンダリングされない、Mailgun Optimize で受信トレイ到達率が低いと表示される、API 呼び出しがエラーを返す場合に使用する。一般的なメール到達率戦略（/sales-deliverability を使用）、クロスプラットフォームのメールマーケティング（/sales-email-marketing を使用）、メール開封/クリック追跡戦略（/sales-email-tracking を使用）には使用しない。
ZoomInfo プラットフォームのヘルプ —— SalesOS、MarketingOS、OperationsOS、Copilot、API、連携。ZoomInfo の検索で適切な見込み客が返らない、エンリッチメントデータが不完全または古い、インテントシグナルが対象アカウントを検出しない、Engage シーケンスの返信率が低い、広告オーディエンスが ICP と一致しない、FormComplete がリードを自動入力しない、データオーケストレーションのルールが発火しない、Copilot のレコメンドがずれていると感じる場合に使用する。一般的なエンリッチメント戦略（/sales-enrich を使用）、一般的なインテント戦略（/sales-intent を使用）、一般的なケイデンス設計（/sales-cadence を使用）、一般的なデータ衛生戦略（/sales-data-hygiene を使用）、一般的な B2B 広告戦略（/sales-b2b-advertising を使用）には使用しない。
SAP API Policy（v.4.2026a）に、SAP API／インターフェースの利用シナリオが準拠しているかを、根拠に基づいて評価します。SAPの呼び出し方法が許可されるか、準拠しているかを尋ねられた場合は常に使用します。例：Published APIと内部／非公開／「confidential」APIの区分、「Documented Use」、サードパーティツール／iPaaS／ミドルウェア／RPAボット／AIエージェント／MCPサーバーによるSAP API呼び出しの可否、エージェント型または生成AIによるSAPアクセス、データの一括抽出やデータレイク／ウェアハウスへの複製、カスタムZ/Y ODataまたはRFC/BAPIラッパーとClean Core、ADT／開発ツールの境界、ODP-RFCなどの「許可されない」インターフェース、パートナーIntegration Certification、RISE統合の是正など。ポリシー名が出ていない場合も、「許可されていますか」「準拠していますか」「XをSAPに接続できますか」「新しいAPIポリシーで問題になりますか」といった質問で起動します。信頼度を示した出典付きの技術評価を作成します。法律上の助言でも、SAPによる最終的なコンプライアンス判断でもありません。
Semgrep を使用した静的アプリケーションセキュリティテスト（SAST）です。脆弱性の検出、セキュリティコードレビュー、OWASP および CWE フレームワークとの対応付けに基づくセキュアコーディングのガイダンスを提供します。次の場合に使用します。(1) 複数言語のコードをスキャンして脆弱性を検出する、(2) パターンベースの検出によるセキュリティコードレビューを行う、(3) SAST チェックを CI/CD パイプラインに統合する、(4) OWASP Top 10 および CWE の対応付けを含む修正ガイダンスを提供する、(5) 組織固有のパターン向けにカスタムセキュリティルールを作成する、(6) 既知の脆弱性について依存関係を分析する。
Google schema-dts の TypeScript 型を使って Schema.org JSON-LD を構築、レビュー、デバッグ、移行、計画する。schema-dts、schema-dts-gen、schema-dts-lib、WithContext、Graph、IdReference、MergeLeafTypes、ProductLeaf などの *Leaf 型、WithActionConstraints、PersonLeaf を implements するクラス、JSON-LD スクリプト注入、構造化データ、Organization、WebSite、Product、Offer、FAQPage、Article、BreadcrumbList、react-schemaorg、schema-dts-gen 2.0.1 のセキュリティ修正、Schema.org v30 の型定義に使用する。
ユーザーが文献レビュー、学術的な深掘り調査、リサーチレポート、最新動向のサーベイ、テーマのスコープ設定、手法や論文の比較分析、助成金申請の背景、または引用付きの複数ソースの学術的根拠を必要とするあらゆるリクエストを求めた場合に使用する。ユーザーの質問が明らかに学術的裏付けを必要とする場合（例：「X について何が知られているか」「文献で手法 A と B を比較して」「Y 分野を要約して」）にも積極的に発動する。7 つの連携ソース（OpenAlex、arXiv、Crossref、PubMed、DBLP、bioRxiv、Exa）にまたがる 8 段階（Phase 0..7）のスクリプト駆動リサーチワークフローを実行し、任意で Semantic Scholar / Brave MCP による拡充、重複排除、透明なランキング、デュアルバックエンドの引用追跡（OpenAlex + Semantic Scholar）、自己批判、検証可能な引用付きの構造化レポート出力を行う。
ユーザーが科学データ（または科学データに言及するプロンプト）を持ち、それから出版品質の図を作成したいときに使用。生成器が凍結された伝達目標を達成する図を起草してレンダリングし、対立的な批評家がそれを厳しく批評して固定ルーブリックに基づき各軸（メッセージ、美的、明瞭さ、誠実性、および条件付きの領域完全性軸）で 1〜5 点に採点し、0〜100 に集約して合否を判定する；生成器は評価がしきい値を超えるか予算に達するまで批評家の指摘に対して改訂する。両方の役割は領域内容（例：パスウェイ図の遺伝子セットやベンチマークの報告数値）を検証するために文献（Semantic Scholar + arXiv）を参照でき、ウェブ検索で取得した特定ジャーナルの図の仕様に準拠し、それに照らして採点する。論文の執筆やデータセットの分析には向かず、既存の完成画像の編集にも向かない — これはデータ/ブリーフから図をレンダリングして反復するものである。
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。