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。
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ブランド／UI および法務テキスト向けのスイスドイツ語翻訳ツール — 12 社以上のトップブランド（Swisscom、UBS、On Running、Logitech、IKEA、Stripe、Notion、Slack、Apple、Shopify、BMW、Vercel）の実際の翻訳パターンで訓練。i18n JSON またはプレーンテキストを英語からスイス正式ドイツ語（Hochdeutsch CH）へ翻訳し、検証する。翻訳調の排除：英語をそのまま写すのではなく、ドイツ語としての思考を再構築する。テキストはブランド／UI と法務の 2 種類。操作は TRANSLATE と VALIDATE の 2 つ。ブランドで確認済みの 100 組以上の翻訳ペア、保持／翻訳の判断を伴う 40 以上の用語集、DSGVO/DSG の法務用語、完全性チェック、法務文書向けの 4 エージェントパイプラインを含む。
Gin Go Web フレームワーク。ルーティング、ミドルウェア、バインディング、検証、レンダリングを扱う。高速でミニマルな Go API に使用する。使用場面：ユーザーが "gin"、"gin-gonic"、"go web framework"、"go rest api" に言及した場合、または "gin middleware"、"gin binding"、"gin validation"、"gin router"、"fast go api"、"gin context" について質問した場合。使用しない場合：Echo プロジェクト - 代わりに `echo` を使用、Fiber プロジェクト - 代わりに `fiber` を使用、Chi プロジェクト - 代わりに `chi` を使用、Go 以外のバックエンド
joelclawgithub[bot] アプリとして GitHub API を操作する。PR の作成、コミットの push、issue の管理、CI ステータスの確認、リポジトリの一覧表示、その他あらゆる GitHub API 操作に使用する。トリガー："PR を作成"、"GitHub に push"、"issue を起票"、"CI を確認"、"リポジトリ一覧"、"PR をマージ"、"GitHub API"、またはプログラムから GitHub にアクセスする必要があるあらゆるタスク。すべての操作は @joelhooks ではなく joelclawgithub[bot] として表示される。
新しいマシンから開始し、「SSHパスワードなしログイン → Dockerのインストール → GitLab Runnerのインストール／登録 → 最小構成のCI/CDを稼働」までを一貫して案内します。半自動化方式で、SKILL.mdに手順とコマンドテンプレート、scripts/に検出・設定・検証スクリプトを用意します。ユーザーが提供するのはマシンのアドレスとGitLab tokenだけです。「runnerを設定」「新しいマシンにgitlab runnerをインストール」「gitlabにrunnerを追加」「CICDを動かす」などの依頼時に使用します。
Google Patents データベースで特許を検索し、特許調査、侵害リスクの確認、競合 IP 分析に用いる。ユーザーが次に言及した場合に使用する：专利、patent、侵权、infringement、知识产权、IP、外观设计、design patent、专利检索、patent search、专利风险、patent risk、专利分析、patent analysis、专利布局、patent portfolio、有没有专利、会不会侵权、能不能卖、FTO、freedom to operate、规避设计、专利壁垒、技术壁垒、权利要求、claims、专利详情、发明人、inventor、受让人、assignee、专利号、patent number、说明书、description、技术领域、背景技术、发明内容、具体实施方式、PDF
GPC の TypeScript SDK パッケージを使用して Google Play Developer API とプログラムで連携するアプリケーションを構築する場合に使用します。ユーザーが「SDK」と明言しなくても、@gpc-cli/api、@gpc-cli/auth、PlayApiClient、createApiClient、resolveAuth、listReports、downloadStatsReport、downloadFinancialReport、STORAGE_READ_ONLY_SCOPE、Google Play API クライアント、TypeScript SDK、プログラムアクセス、API クライアント、HTTP クライアント、レートリミッター、ページネーション、コード内の編集ライフサイクル、Node.js Google Play、サーバーサイド Play Store、バックエンド統合に言及した場合は必ず使用します。バックエンドサービス、カスタムダッシュボード、自動化スクリプト、または CLI ではなくプログラム経由で Google Play と連携する TypeScript/JavaScript アプリケーションの構築を希望する場合も対象です。CLI の使用方法は他の gpc-* スキル、プラグイン構築は gpc-plugin-development を参照します。
Google Play デベロッパーアカウントのユーザー、権限、付与設定、テスターを管理する場合に使用します。ユーザーが「ユーザー管理」と明言しなくても、gpc users、gpc testers、gpc grants、デベロッパーアカウントの権限、ユーザーロール、ユーザーの招待・削除、権限付与、アプリごとの権限や付与、単独の付与、テスターグループ、ベータテスター、内部テスター、アルファテスター、Google Group テスター、テスター CSV インポート、チーム管理、アクセス制御、ユーザー監査に言及した場合は必ず使用します。Play Console へのチームメンバー招待、既存ユーザーの権限更新、ユーザーとは独立したアプリごとの付与管理、アプリのテスト担当者管理、CSV からのテスターインポート、デベロッパーアカウントへのアクセス権監査を希望する場合も対象です。認証設定については gpc-setup、リリーストラック管理については gpc-release-flow を参照します。
RunComfyでOpenAI GPT Image 2（ChatGPT Images 2.0の`/edit`エンドポイント）を使って画像を編集します。モデルのドキュメントに記載されたプロンプトパターンをまとめ、同じモデルに単純なプロンプトを入力するよりも優れた出力を得られるようにします。GPT Image Editの強み（保持を指示する表現、画像内テキストの多言語編集、最大10枚の参照画像、レイアウト／タイポグラフィの精度）、スキーマ、Nano Banana Edit／Flux Kontext／GPT Image 2 t2iに切り替えるタイミングを説明します。ローカルのRunComfy CLI経由で `runcomfy run openai/gpt-image-2/edit` を呼び出します。「gpt image edit」「gpt-image-edit」「chatgpt image edit」「edit with gpt image 2」などの語句や、このモデルでの画像編集を明示的に求める指示で起動します
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。
ハードウェアインザループ（HIL）テストベンチ上での組み込みシステムおよびサイバーフィジカルシステムのセキュリティ評価をガイドする——ベンチ構築、ECU/ECM または PLC ターゲット、バスインターフェース（CAN/CAN-FD、LIN、車載イーサネット、高レイヤの Modbus）、故障注入と刺激設計、シミュレーションによるプラント/環境統合、実ハードウェア上の攻撃面監視、再現可能なテストケース、ラボの安全インターロック、ファームウェアおよび車両セキュリティチーム向けの証跡取得。HIL セキュリティテスト、ECU セキュリティ評価、CAN バスセキュリティ、PLC HIL テスト、故障注入ラボ、組み込みハードウェアセキュリティに使用——Web/API ペネトレーションテスト（web-pentester）、ネットワークのみのペネトレーションテスト（network-pentester）、マルウェア/バイナリ RE のみ（reverse-engineer）、SOC 運用（soc-analyst）、AI レッドチーム（ai-redteam）、機密区分 ISSO の書類業務（information-systems-security-officer-classified-specialist）、ハードウェアを含まない純粋なソフトウェア CI（build-validator）には使用しない。
Honey を Superpowers スタイルのワークフロー（subagent-driven-development、dispatching-parallel-agents、executing-plans）や、新しい subagent をディスパッチするあらゆるオーケストレーションに重ねて使う。ディスパッチされた subagent は隔離されたコンテキストで実行され、セッションの Honey hook を継承しないため、完全なコードと冗長なレポートを出力する。implementer/reviewer/fixer/parallel subagent をディスパッチする直前に使う。各ディスパッチのプロンプトに貼り付けるべき正確な Honey ディレクティブを worker 版と reviewer 版で提供し、subagent の内部でもレバーが効くようにする。コストが倍増するのは実際にそこだからである。
材料（メモ・記事・調査資料・議事録・URL・口頭の依頼）から HTML のスライド資料を作り、図や SVG・draw.io のダイアグラムも含めて 1600x900 固定キャンバスで実測検査し、評価サブエージェントの差し戻しループで読みやすさまで仕上げる。「スライド作って」「プレゼン資料」「登壇資料」「提案資料」「deck」「slides」「presentation」「この資料をスライドに」「発表用にまとめて」と言われたら、形式が指定されていなくてもまずこのスキルを使う。文字が小さい・詰まりすぎ・はみ出す・見づらいといったスライドの品質改善や、既存 HTML デッキの手直しにも使う。生成したデッキ上でユーザーが要素を指して直しを出す「レビューモード」もこのスキルが持つ。「レビューさせて」「直したいところがある」「デッキを開いて」「指摘を読んで」「送った指摘を直して」「ここ直して」と言われたときも、既存のデッキがあるならこのスキルで受ける。編集可能な .pptx ファイルそのものが納品要件のときだけ pptx スキルに回す。
生物学、化学、物理学、天文学、気候、ゲノミクス、材料科学、医学、生態学、工学、数学、創薬、タンパク質設計、気象モデリング、単一細胞解析、PDE 求解、および関連する研究領域における科学的 AI/ML の発見と実装に使用する。厳選された Hugging Science と Hugging Face のリソースを見つけて利用するのに役立つ。`datasets` によるデータセット、`transformers` または HF Inference API によるモデル、`gradio_client` による Spaces、方法論に関するブログ記事を含む。ユーザーが科学データセット/モデル、ファインチューニングデータ、科学的 ML ベンチマーク、領域別 ML ツール、研究用 AI ツールを求めたときにトリガーする。
ステージ済みまたは未ステージの変更に基づいて、人間らしい git コミットメッセージを生成する。git diff を読み取り、何が変更されたかを分析し、開発者が書いたように聞こえる（AI ではない）自然なコミットメッセージの候補を 3 つ出力する。ユーザーがコミットメッセージを求めている場合、「what should I write for commit」「generate commit message」「human like commit」と尋ねた場合、または単にコミットの支援を求めた場合にこのスキルを使用する。変更履歴、リリースノート、PR の説明には使用しない — コミットの件名のみを書く。
Hotwire のフォームワークフロー（フォーム送信のライフサイクル、インライン編集、検証エラー、入力補完／オートコンプリート、モーダルフォーム、外部フォームコントロール）を扱います。中心的な課題がフォーム操作の正確性と UX の場合に、このスキルを優先してください。ページネーション／タブ／フィルターナビゲーションには hwc-navigation-content、WebSocket/Turbo Stream のブロードキャストには hwc-realtime-streaming、画像／動画／音声の動作には hwc-media-content、一般的な読み込み／トランジションの調整には hwc-ux-feedback、フォームに関連しないフレームワークレベルの Stimulus API には hwc-stimulus-fundamentals を使用してください。
画像・動画・音声のアップロード、プレビュー、再生コントロール、進行状況の追跡、サードパーティ製メディアとの連携（WaveSurfer、Swiper、Picture-in-Picture、Blurhash など）、メディアを多用する Hotwire 機能を扱います。主な課題がメディアのレンダリング、再生状態、またはメディアライブラリとの連携である場合は、このスキルを優先してください。サーバープッシュによる Turbo Stream の更新には hwc-realtime-streaming、メディア以外のページネーション／タブ／遅延ナビゲーションのフローには hwc-navigation-content、フォーム検証とインライン編集の動作には hwc-forms-validation、一般的な読み込み／遷移パターンには hwc-ux-feedback、メディア固有ではない Stimulus のプリミティブには hwc-stimulus-fundamentals を使用します。
Hotwire のナビゲーションとコンテンツ探索フローを構築します。Turbo Frame のページネーション、タブナビゲーション、遅延読み込み、ファセット検索/フィルタリング、キャッシュのライフサイクル、スクロール位置の復元、遷移/レンダリング制御を扱います。中心的な課題がリクエスト/レスポンスのナビゲーション状態やブラウザー履歴の動作である場合に、このスキルを優先してください。フォーム検証とインライン編集には hwc-forms-validation、WebSocket/Turbo Stream のプッシュ更新には hwc-realtime-streaming、画像/動画/音声機能には hwc-media-content、一般的な読み込み/進捗/遷移の調整には hwc-ux-feedback、ナビゲーション中心ではない Stimulus API には hwc-stimulus-fundamentals を使用してください。
「小黑 + 実物 + 物理的な動作 + 余白の物語」による中国語の挿絵を生成する。既定では 16:9 の本文挿絵を出力し、インターネットで働く人の共感図、AI 時代の職場不安、プログラマー/プロダクト担当/クリエイターの状況、本文の主張のメタファー図に用いる。「彩蛋模式 / 长卷故事图 / 超横版 / 个人经历 / 项目复盘 / 产品演化 / 成长路径」の場合は、小黑の長巻ストーリー図を出力する。標準モードの既定は #FFFFFF の純白背景、彩蛋長巻モードは上質なほぼ白の背景と 1 本の実物の人生線を用いる。サンプルは高品質なテンプレートの母版であり出力品質の基準である。その比率、余白、動作の明瞭さ、物語の関係に揃えなければならないが、その物件の組み合わせ、空間トポロジー、小黑のポーズ、ラベルの位置を複製してはならない。
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。