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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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Mobile Use Agent（MUA）は、Volcengine Cloud Phone と Doubao ビジョンモデルを基盤とするモバイル向け AI エージェントソリューションである。モバイル／スマートフォンの自動化リクエスト（アプリの起動、UI 操作、クリック／スクロール、フォーム入力など）には、既定でこの Skill を使用する。この Skill は OpenAPI RunAgentTaskOneStep（ipaas / 2023-08-01）で実行を開始し、進捗を JSONL でストリーミングし、追跡用の RunId を返す。
ユーザーが Volcengine の商用製品について取引を希望する場合に使います。購入／プロビジョニング、価格の問い合わせ、または解約を扱います。対象は3種類です。購入（purchase、subscribe、provision、open、place an order、中国語の「开通 / 购买 / 下单 / 买 / 售卖 / 订购」）、価格（料金、見積もり、請求ルール、予想費用、中国語の「多少钱 / 价格 / 报价 / 费用 / 怎么收费 / 如何计费 / 预估费用」）、解約（サブスクリプションの解約、前払いインスタンスの返金、中国語の「退订 / 退款 / 取消订阅」）。「sale」と言及していなくても、Volcengine 製品の購入、価格確認、解約の明確な意図があれば対象です。この3種類の取引操作のみを扱い、それ以外は対象外です。
セキュリティ研究のメタ思考方法論 - 先知コミュニティの 5,600 以上のセキュリティ文書から抽出した脆弱性探索の方法論フレームワーク。このスキルを使用する場面：- 脆弱性探索やセキュリティ研究で体系的な思考フレームワークが必要なとき - 特定の種類の脆弱性（Web インジェクション、デシリアライゼーション、バイナリ、ドメイン侵害など）の攻撃パスを分析するとき - 防御機構（WAF、EDR、サンドボックス）を回避する思考モデルが必要なとき - コード監査で Source-Sink 分析の方法論が必要なとき - レッドチーム演習で完全な攻撃チェーンの計画が必要なとき - CTF で素早い解法の着想が必要なとき - マルウェアのリバースエンジニアリングに方法論の指針が必要なとき トリガー：脆弱性探索、セキュリティ研究、ペネトレーションテスト、コード監査、レッドチーム演習、CTF、リバースエンジニアリング、WAF 回避、アンチウイルス回避、権限昇格、横展開、ドメイン侵害、デシリアライゼーション、バイナリセキュリティ、ファジング
Web アプリケーション開発をガイドする——UI、HTTP API、セッションと Cookie、ルーティング（SPA と SSR）、フォーム、ファイルアップロード、Web 固有のセキュリティ（CSRF、CORS、CSP、XSS 防止）に及ぶブラウザベースのプロダクトで、React/Next.js、Vue などのスタックと Node/Python/Ruby バックエンドを用いる。Web アプリの構築や保守、ログインフローの実装、サーバーレンダリングまたはハイブリッドページ、REST/GraphQL の利用、ブラウザ–サーバー間の問題のデバッグに使用——モバイルネイティブアプリ、コマンドラインツール、データパイプラインには使用しない。汎用的なフルスタック機能の提供には fullstack-software-engineer、フロントエンドのみの作業には senior-frontend-software-engineer、デプロイ/CI には devops を使用。認証/CORS に重点を置かないデザインからコードへの UI 実装（トークン、状態、Storybook）には ui-software-engineer を使用。
モバイルユーザー向けのエンタープライズ WLAN — RF/サイト調査、AP 配置、802.11（Wi-Fi 5/6/6E/7）、チャネル/電力計画、SSID/VLAN セグメンテーション、WPA3/802.1X/RADIUS、ゲスト/キャプティブポータル、ローミング（802.11k/r/v、バンドステアリング）、高密度および mesh/屋外、LAN/SD-WAN エッジ統合、トラブルシューティング（SNR、DFS、CCI）。ユーザーが Wi-Fi、ワイヤレスモビリティ、WLAN 設計、ワイヤレス調査、AP 配置、802.11、Wi-Fi 6、Wi-Fi 6E、ローミング、802.11k、802.11r、バンドステアリング、WPA3、802.1X、エンタープライズ無線、高密度 Wi-Fi、チャネル計画、RF 干渉、ワイヤレストラブルシューティング、Aruba、Meraki 無線、Cisco 無線について尋ねたときにこの skill を使用する — セルラー RAN/5G コア、MPLS/BGP バックボーン（network-backbone-architect）、SD-WAN オーバーレイ（sd-wan-engineer）、クラウド VPC のみ（cloud-architect）、MDM のみ、OT ISA 無線（scada-ics-cyber-security-specialist）には使用しない。
プロジェクトのREADME.mdを作成または全面的に改訂します。GitHubでスター数の多いreadme-templateリポジトリやガイド（othneildrew/Best-README-Template、standard-readme仕様、makeareadme.com、awesome-readme）のパターンを参考にします。READMEの作成、改善、再構成、「より見栄えよく／プロらしく」する依頼、ライブラリ／CLI／API／アプリのREADME、バッジ、目次、「入門」や「インストール」セクション、「サポート」や「プロジェクトの状態」セクションについての質問、GitHubプロフィールREADME（特殊なusername/usernameリポジトリ）のブラッシュアップに使用します。適切なテンプレート（ライブラリ、CLIツール、アプリ、モノレポ、プロフィールREADME）の選択、セクションの順序、バッジの選定、READMEがテンプレート然としたり読者に読み飛ばされたりするよくある原因を扱います。
統一された継承設定のもと、光に満ちた映画的な東洋仙侠の環境向けに、構造化された AI 画像プロンプトを生成、展開、最適化、診断します。測定可能な神性のスケール、固定された五層空間、内容を伴う40～60％の余白、壮大な東洋建築、手すりのない縁、整合性のある仙人と衣装を含みます。単一ロケーションの景勝地、住人のいる広大な天界、雲上の宮殿都市、ハイキーな東洋の天空巨大建築のイメージ、明示的な `仙界大境原典` の創作ルートを扱います。中国ファンタジーの風景、仙人の住処、天上の都、巨大な天門、雲海上の建築断片、測定可能な神性のスケール、独特な構図、色彩や照明の指定、スタイルを保ったバリエーション、プロンプトの書き換えや診断、画像の直接生成に使用します。16:9、21:9、4:3、3:2、4:5、9:16 に対応します。単一のプロンプトでは 16:9 をデフォルトとし、縦横比が縦長だからといって9枚組を推測することはありません。
Zettaranc（z 兄）の投資認知オペレーティング システム。元サンシャイン私募ファンド優勝者（2010 年世通基金）、2015 年の株式市場暴落で口座を吹き飛ばされながらも再起した、B 站の硬派な金融 UP 主。実際のトレード経験、ライブ配信の内容、公開された共有に基づき、6 つの核心的なメンタルモデル、8 つのトレード ヒューリスティック、完全な表現 DNA を抽出しています。用途: 投資思考のアドバイザーとして、z 兄の視点で市場のメインラインを分析し、トレード判断を検証し、認知のアップグレードを提供します。ユーザーが「z 兄の視点で」「z 兄ならどう見るか」「z 兄に切り替えて」「ztalk モード」と言及したときに使用します。
台湾の看護師が実証看護レポート（実証読書レポート、実証事例分析）を作成するための完全なコーチングスキル。看護臨床ラダー制度 N1〜N4 の昇格、台湾看護師協会と台湾実証看護学会の審査形式向けに設計されている。ユーザーが「実證護理報告」「實證案例分析」「實證讀書報告」「N2 報告」「N3 報告」「N4 報告」「護理進階報告」「護理升等」「PICO」「5A 步驟」「CASP 評讀」「護理 EBP」「EBN」「evidence-based nursing」「實證照護」「證據等級」「文獻評讀」に言及したとき、または看護師が昇格のための執筆、臨床疑問の実証テーマ化、実証文献の検索戦略、CASP 評読表、Oxford のエビデンスレベル、APA 第 7 版形式、実証介入の事例への適用、看護ルーチンへの異議、看護神話の払拭などについて尋ねたときは、**必ずこのスキルを起動すること**。ユーザーが「我要寫報告」「我要升 N3」「幫我找主題」「幫我設 PICO」「這篇文獻要怎麼評讀」と軽く尋ねるだけでも、完全な構成、文型、審査通過率が最も高い執筆戦略を提供するために、積極的に起動すべきである。
ChatGPT、Perplexity、Claude などの AI エンジンが記事を抽出・引用・出典表示できるよう、Answer Engine Optimization（AEO）向けに記事を最適化する。AEO 最適化、コンテンツを AI が読み取れるようにする、AI に引用される可能性の向上、記事をアンサーエンジン向けに調整することを求められたときに使用する。疑問文の見出し、50〜80 語の回答カプセル、段落単位の監査、フラグ付けされた信頼シグナルを含む AEO 最適化済みの書き直しを出力する。
エージェント型ワークフローを Coolify 上の社内 FastAPI マイクロサービスとしてデプロイし、Docker 内部ネットワーク経由で n8n からのみアクセス可能にします（公開 URL なし）。GitHub にプライベートリポジトリを自動作成し、コードをアップロードし、Coolify でアプリを作成してヘルスチェックが有効であることを確認します。ユーザーが「デプロイ」「本番へ投入」「エージェントを公開」「n8n からマイクロサービスを呼び出す」「リポジトリを作成」を望む場合、またはローカルコードを稼働中のサービスに変えるあらゆるバリエーションでこの skill を使用します。「エージェントは完成したが次はどうする」「n8n とどう統合する」といった場合にも適用されます。
リポジトリ構造を分析し、AI エージェント向けのコントリビューターガイドとして機能する標準化された AGENTS.md ファイルを生成または更新します。単一リポジトリと monorepo の両方の構造に対応します。コード行数を計測して文字数制限を決定し、概要、フォルダー構造、パターン、規約、作業合意を網羅した構造化ドキュメントを生成します。更新モードでは標準セクションのみを更新し、ユーザー定義のカスタムセクションは保持します。新しいリポジトリの立ち上げ、既存コードベースへの AI エージェントのオンボーディング、既存の AGENTS.md の更新、またはユーザーが AGENTS.md に言及した場合に使用します。
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。