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
キャッシュ、サーバーサイドセッション、レート制限、その他のキーバリュー状態のために Litestar の stores と store registry を設定する。明示的なバックエンド選択、バイト安全なデータ処理、TTL と更新ポリシー、名前空間、registry の接続、ライフサイクルのクリーンアップを含む。Litestar アプリが `MemoryStore`、`FileStore`、`RedisStore`、`ValkeyStore`、`StoreRegistry` に依存する場合に使用。リレーショナルな永続化、ドメインリポジトリ、データベースやキャッシュ系の skill に属するレスポンスキャッシュポリシーの詳細には使用しない。
Markdown ベースのローカルチケット管理システムをプロジェクトにセットアップする。.local/ticket/ ディレクトリにタスク・バグ・チャプターチケットを作成し、チェックリスト形式で進捗を追跡する。Git 管理対象外のため気軽に使える。言語・フレームワーク不問。 次の要求時に使用する:「チケットシステムを導入」「タスク管理を Markdown で」「ローカルチケット管理をセットアップ」「チケットを作成」「バグチケットを作成」「チャプターを作成」「epic を作成」「local ticket system」「setup ticket management」。
lyt シリーズの競合および Top 店舗のメイン画像サンプルをまとめるスキル。ユーザーが複数の競合メイン画像、Top 店舗のメイン画像、高売上商品のカードのスクリーンショット、画像フォルダのパス、リンク、サンプル表を提供した際に使用します。サンプルの範囲を整理し、メイン画像の表現ラベルを付与し、頻出する表現パターンをまとめ、検証可能なメイン画像の公式と画像修正 brief を導き出します。行うのはサンプル表現の整理と検証仮説の提示のみです。売上、ランキング、Top という地位を、メイン画像がクリックや購入を生んだ根拠として直接解釈しません。トリガー:/lyt-image-patterns、/主图样本归纳、/Top主图分析、/竞品主图分析、「总结这些主图打法」「提炼主图公式」
lyt シリーズの商品メイン画像と商品詳細ページを診断するスキル。ユーザーが自社商品のメイン画像、サブ画像、詳細ページの長い画像、商品ページのファーストビュー、商品カードのスクリーンショット、競合ページ、変更前後の版、関連する事業データをアップロードした際に使用します。ページが商品をすばやく理解させ、クリックや購入の理由を提示し、信頼を築き、不安を解消できるかを評価します。証拠が十分な場合に限り、ページの要因分析、修正の優先順位、単一変数の検証計画を提示します。TikTok Shop と越境 EC の商品ページが対象です。詳細ページのゼロからの作成、ゼロからの商品選定、既存商品の実現可能性検証、Top/競合メイン画像の一括パターン整理、店舗全体のデータ分析には使用しません。トリガー:/lyt-page-diagnosis、/商品页诊断、/主图诊断、/详情页诊断、「帮我看看这张主图」「详情页哪里有问题」
PMM が自社のプロダクトメッセージングを監査、テスト、改善したいときに使用する。トリガー: 'test our messaging'、'audit our copy'、'is our messaging working'、'message-market fit'、'messaging too generic'、'stakeholders keep changing the messaging'、'message testing sprint'、'does our messaging resonate'、'check our website copy'、'score our messaging'、'messaging by committee'、'which message angle should we use'、'are we talking to the right persona'。
MFS のデータソースを登録・更新・再同期して検索可能にする — postgres / mysql / mongo / snowflake / bigquery、github / jira / linear / notion / hubspot / zendesk、slack / discord / gmail / feishu、s3 / gdrive / web / file。MFS に新しいデータソースを追加したい、既存のコネクタの設定を変更したい、ソースを再取り込み/再インデックスしたい、登録済みのコネクタを一覧表示したい、データを取り込まない同期をトラブルシュートしたいときに使用する。トリガーフレーズには "add X to MFS"、"ingest my [postgres/slack/github/etc]"、"register this repo / database / workspace"、"make X searchable"、"re-sync Y"、"update the slack token"、"what connectors do I have" が含まれる。使用しない場合:コンテンツの検索/発見/閲覧(`mfs-find` を使用);ソース自体の生の変更(MFS は読み取りのみ)。
インタラクティブな教育用 MicroSim を作成し、最適なジェネレーターにルーティングする —— p5.js、Chart.js、Plotly、Mermaid、vis-network、タイムライン、地図、Venn、因果ループ/フィードバックループ図(CLD)、概念分類ソートクイズ、コールアウトラベル付きのインフォグラフィックオーバーレイ、Docker Python ラボ(実行可能なコードブロック)、事実確認済みの統計ポスター(レンダリング前にすべての数値的主張を引用元と照合)。HTML、JavaScript、CSS、ドキュメント、メタデータを含む完全な MicroSim パッケージを生成する。
Google Ads、Meta Ads、LINE LAP にわたるデジタル広告キャンペーンを最適化する。入札戦略、オーディエンスターゲティング、クリエイティブテスト、ROAS 最適化を含む。ユーザーが広告パフォーマンスを改善したり、CPA を削減したり、入札戦略を選択したり、プラットフォーム間で予算を配分したりする必要がある場合にこのスキルを使用する——「広告が機能していない」「獲得単価を下げたい」「Google 対 Facebook の広告」「ROAS を改善したい」と言った場合でも。
CRDT ネットワーキング(syncEntity)、MessageBus、fetch、signedFetch、WebSocket を使って Decentraland のプレイヤー間で状態を同期する。マルチプレイヤー、同期されたエンティティ、共有ワールド状態、リアルタイムネットワーキング、プレイヤー間通信をユーザーが求める場合に使用。アンチチートを備えたサーバー権威型マルチプレイヤーには使用しない(authoritative-server を参照)。画面 UI には使用しない(build-ui を参照)。
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。
