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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 96,981 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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Martin Kleppmann による Designing Data-Intensive Applications（DDIA）の要点リファレンスガイド。以下の場合に必ず読み込むこと: データベーススキーマの設計、ストレージエンジンの選択、レプリケーションやパーティショニングの実装、分散トランザクションの処理、バッチ/ストリーム処理パイプラインの構築、一貫性モデルの選択、コンセンサスの実装、データフローアーキテクチャの設計、可用性と一貫性のトレードオフの評価、エンコーディング/シリアライゼーションの決定、データモデリング（リレーショナル vs ドキュメント vs グラフ）、フォールトトレラントシステムの構築、またはデータ集約型アプリケーションに関するあらゆるシステム設計とアーキテクチャの議論。トリガー: データベース設計、レプリケーション、パーティショニング、シャーディング、トランザクション、分離レベル、一貫性、コンセンサス、CAP 定理、バッチ処理、ストリーム処理、MapReduce、Kafka、イベントソーシング、CDC、OLTP、OLAP、B-tree、LSM-tree、データウェアハウス、スキーマ進化、エンコーディング形式、分散システム、フォールトトレランス、リーダー選出、クォーラム。
ディールオペレーションの管理を支援します—見積から入金までの調整、ディールデスクの受付とルーティング、CRM 商談のデータ衛生、注文書と SOW の組み立て、承認ワークフロー、署名の追跡、顧客署名後の法務・財務・プロビジョニングへの引き継ぎ。商談の処理、注文書類の準備、ディールデスクのチェックリストの実行、CRM のステージ/フィールドの修正、署名の調整、署名後のクローズに使用します。契約の法務レッドライン（commercial-counsel）、取締役会や株式の承認（corporate-counsel）、ASC 606 会計（senior-revenue-accountant）、本番稼働後のサポートチケット（customer-ops-specialist）、M&A/資金調達のクロージング（transaction-manager）には使用しません。
React Native の問題を体系的にデバッグする。"Native module cannot be null" のようなネイティブモジュールエラー、ポート競合やキャッシュ破損を含む Metro バンドラーの問題、iOS CocoaPods や Android Gradle のプラットフォーム固有のビルド失敗、ブリッジ通信の問題、Hermes エンジンのバイトコードコンパイル失敗、レッドスクリーンの致命的エラー、TurboModules と Fabric レンダラーによる新アーキテクチャ移行の問題に直面した場合に使用する。
TensorFlow と Keras の問題を体系的にデバッグする。このスキルは、テンソル形状の不一致、GPU/CUDA 検出の失敗、メモリ不足エラー、損失関数の NaN/Inf 値、勾配消失／爆発、SavedModel の読み込みエラー、データパイプラインのボトルネックなど、機械学習の問題の診断と解決を支援する。tf.debugging のアサーション、TensorBoard プロファイリング、eager execution のデバッグ、バージョン互換性のガイダンスを提供する。
アプリ、機能、修正などの明確な目標を完了まで推進します。goals/ 配下に、ユーザーが確認した順序付きフェーズのリストとして更新可能な goal.md を作成し、各フェーズで phase-deliverer サブエージェントを順に実行します。必要なスキルを読み込み、phase.md と最大 7 件のタスクファイル（情報源、手順、検証）を作成し、各タスクを実装してコミットし、その結果に基づいて残りのフェーズを調整します。タスクがブロックされた場合、または目標のチェックに合格した場合に停止します。ユーザーがこのスキル（`/delivering-goal`、`$delivering-goal`、または "delivering-goal"）を明示した場合、またはマークされた goals ルート配下のファイル（`@goals/01-mvp/goal.md`、フェーズファイル、タスクファイル）を参照した場合にのみ使用します。
あらゆる言語のサードパーティ依存関係に適用する、導入前の必須ゲートです。js、go、python、kotlin、rust、ruby、java などで新しいパッケージを追加する場合、またはメジャーバージョンを更新する場合は、まず正確な識別情報を確認し、既知の CVE をスキャンし、socket.dev と snyk でサプライチェーンの挙動を確認します。次に、ホストマウントなしの使い捨てネットワーク隔離 Docker コンテナ内にインストールし、依存関係ツリー全体とインストール時の実行内容を調査します。審査に合格するまで、プロジェクトに導入してはいけません。
R/Bioconductor の DESeq2 によるバルク RNA-seq の差異発現解析。負の二項 GLM、経験ベイズ収縮、Wald/LRT 検定、多因子デザイン、Salmon からの tximeta インポート、apeglm による LFC 収縮、MA/ボルケーノ/ヒートマップの可視化。R におけるゴールドスタンダード。Python には pydeseq2-differential-expression、TMM 正規化には edgeR を使用する。
要件から検証済みの OpenAPI 仕様まで、API をエンドツーエンドで設計します。レビュー用のストーリーを生成し、その後 lint 済みの仕様を作成します。Emmanuel Paraskakis による LLM を使った API 設計手法です。ユーザーが「/design-api」と入力するか、要件やストーリーから API を設計するよう依頼した場合に使用します。単一のステップだけを行う場合は、`design-api-stories`、`design-api-spec`、または `design-api-review` を使用してください。
既存コード（DDDを前提としていない）を分析し、ドメインモデル（集約、ローカルエンティティ、 値オブジェクト、ドメインサービス）を擬似コード付きで提案するスキル。プロパティ・メソッド・ 不変条件・集約境界を含む設計を提案する。対象言語: 言語非依存。 トリガー：「既存コードからドメインモデルを抽出して」「このコードをDDDで再設計したい」 「ドメインモデルを提案して」「集約を見つけたい」「DDDに移行したい」 「既存コードを分析してドメインモデルを作って」「レガシーコードをDDDに」 といった既存コード分析・ドメインモデル抽出リクエストで起動。
FluentValidation のバリデータをテストするための専門スキル。Validator クラスのテスト作成、ビジネスルールの検証、エラーメッセージのテストが必要なときに使用する。FluentValidation.TestHelper の完全な使用、ShouldHaveValidationErrorFor、非同期検証、クロスフィールドのロジックなどを扱う。ユーザーが FluentValidation testing、Validator testing、ShouldHaveValidationErrorFor、TestHelper、またはビジネス検証ルールのテストに言及したときは、検証テストのガイダンスを明示的に求めていなくても、必ずこのスキルを使用すること。Keywords: validator, 驗證器, fluentvalidation, validation testing, UserValidator, CreateOrderValidator, TestHelper, ShouldHaveValidationErrorFor, ShouldNotHaveValidationErrorFor, TestValidate, TestValidateAsync, 測試驗證器, 驗證業務規則
Douyin アカウント検索ツール。キーワードを入力するだけで Douyin 上のクリエイターアカウントを検索でき、アカウント名、フォロワー数、総いいね数、フォロー数、投稿数が一目で分かり、リンクをクリックするとプロフィールページに移動して詳細を確認できる。ユーザーが Douyin アカウントの検索、Douyin インフルエンサーの探索、Douyin クリエイターについての把握を必要とするときに使用。トリガーワード：抖音账号搜索、抖音达人、抖音博主、搜抖音账号、抖音KOL、抖音网红。
すでにカバレッジ対象となっている企業の四半期業績を分析する、専門的な株式リサーチ業績アップデートレポート（8～12ページ、3,000～5,000語）を作成します。ビート／ミス分析、主要指標、予想の更新、投資テーゼの修正に焦点を当てた迅速対応形式です。サマリー表1～3点、チャート8～12点を含みます。"earnings update"、"quarterly update"、"earnings analysis"、"Q1/Q2/Q3/Q4 results"、または決算後レポートを依頼された場合に使用します。
小説でモデルを学習し、その小説の世界で書き続ける——登場人物、場所、最近の出来事の記憶を保持する。ユーザーが小説や .txt のスタイルを学習／ファインチューニング／習得したいと依頼したとき、Echo-Quill / Alchemist / 炼金 / 双塔 に言及したとき、学習ダッシュボードを開くよう依頼したとき、システムの仕組みを尋ねたとき、学習サービスを停止または再起動するよう依頼したとき、テキストの執筆／続きの生成（記憶あり・なしを問わず）を依頼したとき、追加で書いた章や続きを学習するよう依頼したとき、または元の小説の状態にロールバックするよう依頼したときに、このスキルを読み込む。このスキルはローカルの FastAPI バックエンド + Vite/React ダッシュボード、依存関係のインストール、.env の雛形作成、学習、記憶モードでの続き生成、純スタイルでの続き生成、ロールバックを管理する——ユーザーは小説のパスまたは一節を提供し、スキルがその下のすべてを処理する。
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。