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 96,770 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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「全体像の把握 → 最小の例 → 要素ごとの拡張 → 全体の可視化」という方法で、分解可能な知識やシステムを学べるよう支援します。フレームワーク、ライブラリ、アルゴリズム、プロトコル、業務フロー、概念などを、最小限の実行可能または体験可能なデモから始めて各要素を段階的に理解し、最後に全体像を把握したい場合に使用します。トリガー：「XXX を教えて」「最小デモで XXX を学びたい」「XXX をゼロから教えて」「XXX を段階的に学びたい」「最小例で XXX を学ぶ」「learn-by-minimal XXX」。React/Vue/TCP/クイックソート／注文フローなどがどのように組み立てられているか理解したい、という依頼にも適しています。単純な事実確認、コードのデバッグ、単発の質問、構造化された段階的学習を必要としない簡単な質問には適しません。
B2B SaaS 向けの LinkedIn Ads 運用に使用するスキル — フルファネルの campaign 設計、メディアプランと予算配分、オーディエンス規模の見積もりとターゲティング、campaign 構造、入札、ベンチマークに対するパフォーマンス分析、アカウント監査、クリエイティブとコピー（Thought Leader Ads、conversation ads、document ads）、スケーリングの判断。トリガー: LinkedIn Ads、LinkedIn campaign、LinkedIn advertising、B2B ads、paid social、LinkedIn paid、ad account、campaign manager、LinkedIn lead gen、LinkedIn retargeting、ad audit、ad performance、ad optimization、campaign plan、media plan、LinkedIn budget。
OpenRouter と LiteLLM を用いた LLM ゲートウェイとルーティングの構成。次の場合に呼び出します：- マルチモデルアクセスの設定（OpenRouter、LiteLLM）- モデルのフォールバックと信頼性の構成 - コストベースまたはレイテンシベースのルーティングの実装 - 異なるモデルの A/B テスト - LLM プロキシのセルフホスト キーワード：openrouter、litellm、llm gateway、model routing、fallback、A/B testing
サービスまたはプロジェクトのローカル開発環境セットアップガイドを作成する — 前提条件、リポジトリのセットアップ、環境変数、ローカルサービスの依存関係、データベースのシード、サービスの実行、テストの実行、よくある落とし穴、IDE の推奨、初回コントリビューションのチェックリストを網羅する。開発セットアップガイドの作成、エンジニア向けオンボーディングドキュメントの作成、ローカル環境セットアップの文書化、コードベースの入門ガイドの作成を求められたときに使用。新しいエンジニアがゼロから 30 分以内にテスト実行まで到達できる完全なセットアップガイドを、最も一般的なセットアップ失敗のトラブルシューティング章付きで生成する。
Lucia Auth と The Copenhagen Book のパターンを使用して、本番環境に対応した Web 認証を構築する。ユーザーが "add auth"、"implement authentication"、"setup login"、"add sessions"、"password reset"、"verify email"、"implement OAuth"、"add 2FA/MFA"、"add passkeys"、"password hashing" を求めたり、"lucia auth" や "the copenhagen book" に言及したときに使用。ブラウザベースの Web アプリ向けの本番ベースラインを既定とし、デモ専用のログインフローにはしない。
ユーザーが（他者の、あるいは自分自身の過去の）成功した方法論を新しい場面に当てはめようとしているときに起動する skill。典型的なトリガーシグナル："ある企業は X という方法で成功したから、我々も試すべきだ""以前これが有効だったので続ける""業界のベストプラクティスは Y だ"。起動しない場面：ユーザーが同じ種類の問題の再発に直面しており、方法論の選択ではなく実行力が必要な場合。"矛盾分析法"との違い：本 skill は"問題ごとに性質が異なり異なる方法が必要"を強調し、後者は"最も重要な問題を見つける"を強調する。
深い調査と積極的な提案を通じて 6 フェーズの SOSTAC 計画フレームワーク（Situation、Objectives、Strategy、Tactics、Action、Control）を実行する。ユーザーにインタビューするだけでなく、まず調査し、インサイトと戦略的提案を提示し、その後に対象を絞った質問で検証する。トリガーは「SOSTAC」「marketing plan」「situation analysis」「marketing strategy」「marketing objectives」、または marketing-agency からルーティングされたとき。
カール・マルクスの人格と思考のオペレーティングシステム。「資本論」「共産党宣言」「ドイツ・イデオロギー」などの一次古典、歴史的文脈、エンゲルスとの協働の記録、現代における応用を深く抽出したもの。5 つの核心的なメンタルモデル、8 つの意思決定ヒューリスティック、完全な表現 DNA、Agentic 研究プロトコル（あらゆる議題について、まず物質的条件、階級力学、経済データを調査し、その後に対立的批判を行う）を含む。用途：現代資本主義批判、階級分析、理論コンサルティング、学術文書の作成（docx とシームレスに統合）。トリガーワードには「用Marx视角」「马克思会怎么分析」「切换到Marx.skill」「辩证批判」「历史唯物主义视角」が含まれる。
.NET for Android プロジェクト（`net*-android` TFM、`Scandit.DataCapture.Barcode` NuGet、非 MAUI——MAUI アプリは matrixscan-ar-net-maui を使用）での MatrixScan AR（Barcode AR、BarcodeAr）——AR ハイライトと注釈付きで複数のバーコードを一度にスキャンする。統合、設定、リスナー/イベント、ハイライトと注釈プロバイダー、ライフサイクル、SDK バージョン移行、トラブルシューティングに使用。
.NET for iOS プロジェクト（`net*-ios` TFM、`Scandit.DataCapture.Barcode` NuGet、非 MAUI——MAUI アプリは matrixscan-ar-net-maui を使用）での MatrixScan AR（Barcode AR、BarcodeAr）——C# で複数のバーコードを一度にスキャンし、AR ハイライトと注釈（情報注釈、ポップオーバー、ステータスアイコン）を表示する。統合、設定、リスナー/イベント、ハイライトと注釈プロバイダー、トーチ/ズーム/マクロのコントロール、ライフサイクル、SDK バージョン移行、トラブルシューティングに使用。
ターミナルからローカルの Maven/Gradle アーティファクトインデックスを照会する。import はあるのにワークスペースでクラス定義が見つからない場合（コンパイル済みの社内ライブラリ由来の可能性が高い）、社内ライブラリやあまり知られていないライブラリの実際の実装を読みたい場合、あるクラスがどのアーティファクトに含まれるかを特定したい場合、インターフェースの実装を探したい場合、JAR 内の proto/リソースファイルを確認したい場合に使用する。AI がすでに知っているよく知られた標準ライブラリ（java.util、Spring core など）には使用しない。
RP2350 (Raspberry Pi Pico 2 W) および ESP32-S3 (Heltec) マイクロコントローラー向けの組み込み Rust ファームウェアを、Embassy 非同期ランタイム、メモリ制約、LED 制御、CAN アタッチメントプロトコル、SLCAN ブリッジを中心にレビューします。MCU ファームウェアの変更レビュー、LED コントローラーの問題のデバッグ、Embassy 非同期パターンの評価、静的メモリ割り当ての確認、SLCAN 実装の検証、WS2812 LED・CAN ペリフェラル・ツールアタッチメント向けのハードウェア固有コードの評価に使用します。no_std 環境、PIO ステートマシン、RMT ペリフェラル、USB CDC シリアル通信を扱います。
mdzilla CLI を使って、あらゆるソースのドキュメントを閲覧、検索、エクスポートします。Claude が次を行う必要があるときに使用します：(1) ライブラリ、フレームワーク、プロジェクトのドキュメントを読むまたは閲覧する、(2) GitHub リポジトリ、npm パッケージ、ウェブサイトからドキュメントを取得する、(3) ドキュメントをフラットな markdown ファイルにエクスポートする、(4) ドキュメントサイトから API リファレンス、ガイド、使用例を調べる。トリガー：ユーザーが「ドキュメントを読んで」「ドキュメントを確認して」「X のドキュメントを閲覧して」「〜からドキュメントを取得して」「ドキュメントをエクスポートして」と依頼したとき、またはドキュメントサイトの URL、npm パッケージのドキュメント、GitHub リポジトリのドキュメントを参照したとき。
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。