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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

R
repair-agent
repair-agent
gupsammy / claudest

ユーザーが「エージェントを修復して」「エージェントを監査して」「自分のエージェントを直して」「エージェントの品質をレビューして」「エージェントの記述が適切か確認して」「エージェントの問題を診断して」「このエージェントの問題点は?」「このエージェントを改善して」「このエージェントファイルの問題点は?」と依頼した場合に使用します。スキルには使用せず、repair-skill を使用してください。

エージェントワークフロー37
R
repomix
repomix
samhvw8 / dotfiles

AI/LLM 分析向けのリポジトリパッケージング。機能:リポジトリを単一ファイルにパッケージ化、AI フレンドリーなコンテキストの生成、コードベースのスナップショット、セキュリティ監査の準備、フィルター/除外パターン、トークン数のカウント、複数の出力形式。アクション:パッケージ、生成、エクスポート、LLM 向けにリポジトリを分析。キーワード:Repomix、リポジトリパッケージング、LLM コンテキスト、AI 分析、コードベーススナップショット、Claude コンテキスト、ChatGPT コンテキスト、Gemini コンテキスト、コードパッケージング、トークン数、ファイルフィルタリング、セキュリティ監査、サードパーティライブラリの分析、コンテキストウィンドウ、単一ファイル出力。使用時:AI 向けにコードベースをパッケージ化するとき、LLM コンテキストを生成するとき、コードベースのスナップショットを作成するとき、サードパーティライブラリを分析するとき、セキュリティ監査を準備するとき、リポジトリを Claude/ChatGPT/Gemini に渡すとき。

エージェントワークフロー37
R
representation-probe-designer
representation-probe-designer
jurgendn / agent-skills

モデル表現が何を学習したかを調べるためのプローブと診断を設計する。埋め込み、中間特徴、崩壊チェック、検索挙動、クラスタ構造、軽量なメカニズム解釈、または集計精度が内部挙動を説明できない場合に使用する。

データ・データベース37
R
request-analyzer
request-analyzer
smallnest / langgraphgo

会話の開始時にユーザーのリクエストを能動的に分析し、タスクの種類を判定し、プロンプトの品質を評価し、有効化すべきスキルをインテリジェントに推薦する。最適なワークフローを確保するため、すべてのユーザーリクエストに対して発動すべきである。明確さ、具体性、完全性を評価し、必要に応じて prompt-optimizer の使用を提案する。UI デザインタスクを識別して ui-analyzer に、コンポーネントのリクエストを識別して react-component-generator に引き継ぐ。インテリジェントなスキルコーディネーターとして機能する。

エージェントワークフロー37
R
requirements-ai
requirements-ai
grupoyacck / gy-agent-skills

ユーザーがソフトウェア要件の定義、明確化、文書化を求めたときに使用する。アイデアを開発可能な文書一式(PRD、TRD、App Flow、Design Brief、Backend Schema、Implementation Plan)に変換する。

開発37
R
rerender-memo
rerender-memo
theorcdev / 8bitcn-ui

React.memo を使って高コストな処理をメモ化コンポーネントに抽出する。props が変更されていないときにスキップできる高コストな計算をコンポーネントが行う場合に適用。

開発37
R
resume-writer
resume-writer
yennanliu / ai_experiment

プロフェッショナルな履歴書の作成、レビュー、最適化を支援する専門的な履歴書作成アシスタント。業界別のガイダンス、書式の推奨、ATS に優しい内容を提供します。履歴書を作成・改善するときに使用します。

ドキュメント37
R
retail-jvm-code-review

説明はまだありません

テスト・品質37
R
retweet
retweet
tryshift-sh / skills-store

Shift の Skill Router を通じて X でリポストとリポストの取り消しを行います。

その他37
R
revenue-recognition-policy-review
revenue-recognition-policy-review
sylphxai / skills

SaaS、サブスクリプション、従量課金、クレジット、割引、バンドル、アップグレード、ダウングレード、更新、解約、返金、導入費用、マーケットプレイス、繰延収益、契約変更、財務への引き継ぎに対する収益認識ポリシーの影響をレビューする。製品、価格、請求、営業の変更が収益を認識すべき時点に影響しうる場合に使用する。

その他37
R
review-implementation
review-implementation
grove / promise-to-proof

確定した実装を、その受け入れ契約、範囲、エンジニアリング上の義務と照らしてレビューする。ただし編集したり、受け入れを宣言したりはしない。

テスト・品質37
R
review
review
johnlindquist / claude

ペルソナ駆動のコードレビュー(Fowler、Torvalds、Carmack、React コアなど)を一元化し、ユーザーがコードレビューや特定の視点からの批評を求めたときに、Claude が専門家の視点を選んだり組み合わせたりできるようにする。

テスト・品質37
R
revision-coordinator
revision-coordinator
nealcaren / social-data-analysis

フィードバックを専門のライティングスキルに振り分けて、原稿の改訂をオーケストレートする

生産性37
R
rich
rich
jamie-bitflight / claude_skills

Rich ライブラリで Python コードを書くときに使用する — マークアップによるコンソール出力、テーブル、プログレスバー、シンタックスハイライト、整形出力、ログ、トレースバック。Console、マークアップ構文、レンダラブル(Panel/Table/Tree)、Progress、Live、RichHandler、__rich_console__ プロトコルを扱う。

開発37
R
ring:dev-refactor

バックエンドのコードベース(Go/TypeScript)を標準に照らして分析し、ring:dev-cycle 用のリファクタリングタスクを生成する。フロントエンドプロジェクトでは、代わりに ring:dev-refactor-frontend を使用する。

開発37
R
ring:pre-dev-api-design

ゲート 4:API 契約ドキュメント——プロトコル/技術の選定前にコンポーネントインターフェースとデータ契約を定義する。Large Track のみ。

開発37
R
ring:pre-dev-dependency-map

ゲート 6:技術選定ドキュメント——明確で、バージョン管理され、検証済みの技術選定とその根拠。Large Track のみ。ハードブロック:続行する前に Ring Standards と PROJECT_RULES.md をロードすること。

開発37
R
ring:pre-dev-research

pre-dev ワークフローの Gate 0 リサーチフェーズ。PRD/TRD を作成する前に、4 つの並列リサーチエージェントを派遣し、コードベースのパターン、外部のベストプラクティス、フレームワークのドキュメント、UX/プロダクトリサーチを収集する。file:line 参照とユーザーリサーチの結果を含む research.md を出力する。

開発37
R
ring:pre-dev-task-breakdown

Gate 7:実装タスク — 測定可能なユーザー価値を提供する動作するインクリメントへの、価値駆動型の分解。

開発37
R
risk-adjusted-return-optimizer
risk-adjusted-return-optimizer
yuping322 / finskills

中国の投資家向けに、リスク調整後リターンが最適な A 株ポートフォリオを構築し、資金規模、リスク許容度、投資期間に応じて資産配分を行う。ユーザーがポートフォリオの構築、資産配分、A 株ポートフォリオの最適化、ポジション管理、リバランス戦略について尋ねたとき、または特定の金額とリスク許容度に基づくポートフォリオ構築の助言を求めたときにこのスキルを使用する。

その他37
R
roadmap
roadmap
iuliandita / skills

機能アイデアと競合の調査結果を非公開の ROADMAP.md バックログに記録し、優先順位を付ける。

開発37
R
roadmap-prioritization-planning
roadmap-prioritization-planning
pluginagentmarketplace / custom-plugin-product-manager

優先順位付けのフレームワーク、ロードマップ計画、タイムライン見積もり、リソース配分を習得する。集中と整合を促す実行可能なロードマップを作成する。

生産性37
R
rock-cli
rock-cli
xdlkc / rock-marketplace

rockcli(rc)で ROCK プラットフォームを操作するためのコマンドガイド:サンドボックスの管理、Agent 評価の実行と確認、実験の管理、イメージのダンプ、データセットの管理などに対応します。rc コマンドの使い方を調べる場合や、rockcli でサンドボックスの起動・停止、サンドボックス内でのコマンド実行、ファイル転送、Agent 評価の実行、実験の管理、イメージの移動、データセットの管理を行う場合に使用します。

クラウド・DevOps37
R
rock-debug
rock-debug
xdlkc / rock-marketplace

rockcli(rc)を使用して ROCK サンドボックスを読み取り専用でトラブルシューティングします。ログ、操作履歴、ステータス、リプレイから問題を特定し、サンドボックスは変更しません。ユーザーのサンドボックスが起動しない、応答しない、エラーが出る、またはステータスが異常で、原因の診断が必要な場合に使用します。

クラウド・DevOps37
R
rocketsim
rocketsim
avdlee / rocketsim-agent-skill

RocketSim を使用して可視 UI を検査し、iOS Simulator のアプリと対話する。インストールされている RocketSim のバージョンを検出し、対応する同梱の RocketSim CLI ガイダンスを読み込み、エージェントが可視のアクセシビリティ要素を読み取ったり、画面を移動したり、タップ、長押し、スワイプ、テキスト入力、シミュレータのハードウェアボタンの押下を行ったり、シミュレータのフローを確実に自動化したりするのを支援する。使用タイミング:(1) ユーザーが RocketSim、rocketsim コマンド、または RocketSim CLI に言及したとき、(2) iOS Simulator 内のアプリと対話するとき、(3) AI を使ってシミュレータアプリを移動またはテストするとき、(4) 可視の UI 状態やアクセシビリティ要素を読み取るとき、(5) タップ、長押し、スワイプ、入力、またはシミュレータのボタンの押下を行うとき、(6) 場当たり的なシミュレータ自動化の代わりに RocketSim を使用するとき。

テスト・品質37
R
roier-seo
roier-seo
kemenystudio / roier-seo

テクニカル SEO の監査および修正ツール。ユーザーが次を望むときに使用:- ウェブサイトまたはローカルの開発サーバーで Lighthouse/PageSpeed 監査を実行する - SEO、パフォーマンス、アクセシビリティ、ベストプラクティスのスコアを分析する - コードベースのテクニカル SEO 問題を修正する - meta タグ、構造化データ、Core Web Vitals を最適化する - ページ速度、アクセシビリティ、PWA 準拠を改善する。トリガー:"audit my site"、"check SEO"、"fix SEO"、"lighthouse"、"pagespeed"、"improve performance"、"meta tags"、"structured data"、"core web vitals"

マーケティング・グロース37
R
roughcut
roughcut
barefootford / buttercut

ライブラリからラフカット、シーケンス、シーンを計画・構築する。まず概念、ビート、長さ、素材といった計画の形成をユーザーと進め、次にタイムラインを YAML として構築し、Final Cut、Premiere、Resolve 向けの XML を書き出す。ユーザーが「roughcut」「sequence」「scene」を求めたときに使用。

クリエイティブ・メディア37
R
rpg-migration-analyzer
rpg-migration-analyzer
dauquangthanh / hanoi-rainbow

AS/400 および IBM i システムのレガシー RPG(Report Program Generator)プログラムを、モダンな Java アプリケーションへの移行のために分析する。RPG III/IV/ILE のソースコードからビジネスロジックを抽出し、データ構造(D-specs)、ファイル操作(F-specs)、プログラム依存関係(CALLB/CALLP)を識別し、RPG の構成要素を Java の等価な実装に変換する。移行レポート、複雑度の見積もり、POJO クラス、JPA エンティティ、サービスクラスメソッドを含む Java 実装戦略を生成する。AS/400 または IBM i のレガシーシステムをモダナイズする場合、RPG ソースファイル(.rpg、.rpgle、.RPGLE)を分析する場合、RPG を Java に変換する場合、データ仕様を Java クラスにマッピングする場合、レガシーシステムの移行を計画する場合、またはユーザーが RPG 分析、Report Program Generator、RPG III/IV/ILE、AS/400 モダナイゼーション、IBM i 移行、packed decimal 変換、メインフレームアプリケーションの書き換えに言及した場合に使用。

開発37
R
rs-audit

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テスト・品質37
R
rs-biz-object

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開発37
R
rs-brainstorming

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エージェントワークフロー37
R
rs-browser

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生産性37
R
rs-code-review

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テスト・品質37
R
rs-debug

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開発37
R
rs-engineering

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開発37
R
rs-enum

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開発37
R
rs-executing

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エージェントワークフロー37
R
rs-git

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開発37
R
rs-gitlab-code-finder

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開発37
R
rs-i18n

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開発37
R
rs-iteration

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エージェントワークフロー37
R
rs-lark

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生産性37
R
rs-menu

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その他37
R
rs-nocodb

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データ・データベース37
R
rs-planning

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エージェントワークフロー37
R
rs-review
rs-review
rootspec / rootspec

厳選された小規模なスクリーンショットセットを使って、レンダリング後のアプリの助言的な視覚評価を提供する。静的レビューが権威ある所見をすでに書き出した後に実行する。あなたは助言的な所見を追記するだけで、静的結果を上書きすることはない。

テスト・品質37
R
rs-role

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エージェントワークフロー37
R
rs-skill-creator

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エージェントワークフロー37
R
rs-skill-feedback

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エージェントワークフロー37
R
rs-skill-retro

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エージェントワークフロー37
R
rs-storybook

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開発37
R
rs-test

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テスト・品質37
R
rs-token

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その他37
R
rs-verification

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テスト・品質37
R
rs-web-core

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開発37
R
rs-web-patterns

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開発37
R
run-tests

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テスト・品質37
R
running-offsites
running-offsites
oldwinter / skills

情報密度の高いチーム offsite/retreat を計画・実施し、Offsite Pack(offsite ブリーフ、アジェンダ + 進行表、事前準備、ファシリテーションガイド、物流チェックリスト、offsite 後の決定 + アクションプラン + コミュニケーション)を作成する。offsite の計画、チーム retreat、戦略 offsite、計画 offsite、四半期バースト、onsite に使用する。カテゴリ:コミュニケーション。

生産性37
R
rust-error-handling

Result、Option、カスタムエラー、thiserror、anyhow を用いた Rust のエラー処理を扱うときに使用。Rust アプリケーションでエラーを処理するときに使用。

開発37
R
rust-fullstack
rust-fullstack
daiki48 / dotfiles

Rust フルスタックのパターン。Leptos + Axum + PostgreSQL の Web アプリ、認証、マルチテナント、API 設計。

開発37
96,981 件中 94681–94740 件

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。