Skills

D

debug-log-analysis

oimiragieo / agent-studio

Claude Code セッション向けの構造化デバッグログ分析 — 最新のログを自動検出し、reducer を実行し、エラーパターンを抽出し、完全なログと関連付け、可観測性レポートを生成する。特定された 5 つのギャップを埋める：hook エラー本文の取得、エージェントの識別、ファイルパスの追跡、停滞の相関、成功の可視化。

バグの発見と修正のための体系的なデバッグフレームワーク。根本原因分析、多層防御のバリデーション、検証プロトコルを含む

D

deepgram-python-management-api

deepgram / deepgram-python-sdk

このリポジトリで Deepgram Management API を呼び出す Python コードを書いたりレビューしたりするときに使用 —— projects、API keys、members、invites、usage、billing、models、および再利用可能な Voice Agent 設定を扱う。`client.manage.v1.projects`、`client.manage.v1.projects.*` 配下のプロジェクトスコープのリソース（keys、members、members.invites、usage、billing、models、requests）、グローバルの `client.manage.v1.models`、`client.agent.v1.settings.think.models` での think-model の検出、`client.voice_agent.configurations.*` をカバーする。エージェントを対話的に実行したいときは `deepgram-python-voice-agent` を使用し、本 skill はエージェント設定の永続化/一覧表示に使用する。トリガーには "management API"、"list projects"、"API keys"、"members"、"usage stats"、"billing"、"list models"、"agent configurations"、"manage.v1" が含まれる。

D

deeptools

crazymsn / academic-skills

NGS解析ツールキット。ChIP-seq、RNA-seq、ATAC-seqの可視化向けに、BAMからbigWigへの変換、品質管理（相関、PCA、フィンガープリント）、ヒートマップ/プロファイル（TSS、ピーク）を提供します。

D

defense-in-depth

jackspace / claudeskillz

無効なデータが実行の深い段階で障害を引き起こし、複数のシステム層での検証が必要なときに使用する——データが通過するすべての層で検証し、バグを構造的に起こりえないものにする

Helm、Terraform、ArgoCD を使用して環境間のデプロイを自動化します。ブルーグリーンデプロイ、カナリアリリース、ロールバック戦略を実装します。

D

depmap

crazymsn / academic-skills

Cancer Dependency Map（DepMap）から、がん細胞株の遺伝子依存性スコア（CRISPR Chronos）、薬剤感受性データ、遺伝子効果プロファイルを照会します。がん特異的な脆弱性、合成致死相互作用の特定、腫瘍学の創薬標的の検証に使用します。

D

deps

johnlindquist / claude

npm/yarn/pnpm で依存関係を管理する。脆弱性の監査、古いパッケージの確認、依存関係ツリーの把握、パッケージの安全なアップグレードに使用する。

D

dev-browser

numman-ali / n-skills

dev-browser CLI による名前付き永続ページを用いたブラウザ自動化。サイトの遷移、フォーム入力、スクリーンショット、Web データの抽出、Web アプリのテスト、サイトへのログイン、ブラウザワークフローの自動化を求める場合に使用する。トリガー：「go to [url]」「click on」「fill out the form」「take a screenshot」「scrape」「automate」「test the website」「log into」「open the browser」など、ブラウザ操作に関するリクエスト。

D

devdocs-requirements

ab300819 / keel-workflow

説明はまだありません

D

diffdock

crazymsn / academic-skills

拡散モデルに基づく分子ドッキング。PDB/SMILES からタンパク質とリガンドの結合ポーズや信頼度スコアを予測し、バーチャルスクリーニングを行う。構造ベースの創薬向け。親和性の予測には使用しない。

D

distill-design

ake77-code / distill-design

ウェブサイトから DESIGN.md を抽出する — サイトのレンダリングされたデザイン（色、タイポグラフィ、余白、コンポーネント、象徴的なモチーフ）をクロールして分析し、ブランドに忠実な DESIGN.md のデザインシステム仕様を作成する。依頼に応じて、トークンプレビューページ（preview.html）やリアルなウェブサイトのデモ（demo.html）も生成する。ユーザーが URL を提示して「DESIGN.md を作成／生成して」「このサイトのデザインシステムを抽出して」「ブランドのビジュアル言語を捉えて」「このウェブサイトをデザイントークンにして」と求めたときに使用。

D

dnanexus-integration

crazymsn / academic-skills

DNAnexus クラウドゲノミクスプラットフォーム。アプリ／アプレットの構築、データ管理（アップロード／ダウンロード）、dxpy Python SDK、ワークフローの実行、FASTQ/BAM/VCF に対応し、ゲノミクスパイプラインの開発と実行に使用します

D

doc-adr-autopilot

vladm3105 / aidoc-flow-framework

上流の成果物（BRD/PRD/EARS/BDD）、プロンプト、または IPLAN から ADR をエンドツーエンドで生成する——入力を検出し、意思決定のスコープを定め、生成し、検証し、監査／修正サイクルを実行する。ADR の作成または一括作成に使用。

D

doc-daily-digest

molechowski / claude-skills

Obsidian のデイリーノートを処理する：生の URL と未整理のアイデアを分類し、コンテンツ（X のツイート、GitHub リポジトリ、Web ページ）を取得し、アイデアについて深い調査を行い、構造化された vault ノートを作成し、生の項目を wikilink に置き換える。doc-obsidian、res-x、res-deep の各スキルをオーケストレーションする。使用場面：デイリーノートのリンク処理、保存した URL をノートに取り込む、アイデアを調査に変える、デイリーノートの整理。トリガー：デイリーダイジェスト、デイリー処理、デイリーリンク、デイリーのトリアージ、デイリーノートの取り込み。

D

documentation

alexanderstephenthompson / claude-hub

変更履歴、機能仕様、モジュールドキュメントのドキュメント標準

D

docx

crazymsn / academic-skills

ユーザーが Word 文書（.docx ファイル）を作成、閲覧、編集、操作したい場合はいつでもこのスキルを使用。「Word doc」「word document」「.docx」への言及や、目次、見出し、ページ番号、レターヘッドなどの書式を備えた業務文書の作成依頼が対象。.docx からの内容抽出や再構成、文書内の画像の挿入・置換、Word ファイルでの検索と置換、変更履歴やコメントの処理、内容を整った Word 文書に変換する場合にも使用。report、memo、letter、template などを Word または .docx 形式で求められた場合も対象。PDF、スプレッドシート、Google Docs、文書生成と無関係な一般的なコーディングには使用しない。

D

drawio-generator

thincher / awsome_skills

Mermaid、XML、CSV のコードから draw.io 図を生成する。フローチャート、UML 図、ERD、アーキテクチャ図、マインドマップ、タイムライン、組織図、ネットワークトポロジ、ワイヤーフレーム、BPMN など、あらゆる可視化図をユーザーが求めたときにこの skill を使用する。この skill は、draw.io で図を開く markdown リンクを作成する。

D

drive9

okou-ai / okou-skills

説明はまだありません

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D

dune-analytics

moonpay / skills

Dune REST API によるブロックチェーン分析 — ライブのオンチェーンデータに対して DuneSQL クエリを実行し、デコード済みのコントラクトテーブルを検出し、クレジット使用量を監視する。ユーザーがオンチェーンデータ、ウォレットの活動、DEX 取引、トークン転送、スマートコントラクトのイベントについて尋ねたとき、または「Dune をクエリ」「Dune クエリを実行」「Dune データセットを検索」と言ったときに使用する。作成・入金したウォレットを分析するために MoonPay と組み合わせて使用する。

D

duskmoon-art-elements

gsmlg-dev / code-agent

DuskMoon CSS Art Elements（`<el-dm-art-*>` Web コンポーネント）を使用する。Web ページに純粋な CSS アートアニメーションを追加するときに使う — atom、moon、sun、plasma-ball、gemini-input、synthwave-starfield など。15 個の CSS アートパッケージすべて、登録パターン、サイズバリアント、Shadow DOM 互換に必要な @layer 除去テクニックを扱う。

Dust エージェントを呼び出して情報を取得する（slack スレッド、notion URL、google drive ドキュメントの読み取りなど）、アクションを実行する（slack へのメッセージ投稿、カレンダーイベントの作成など）、Dust に関するあらゆる話題（会社、現在の議論、顧客など）のコンテキストを提供する、または一般的に Dust エージェントに特定のタスクを実行させる。

E

e2e

elie222 / inbox-zero

E2E フローテストの実行とデバッグ。E2E テストの実行、テスト状況の確認、Axiom ログによる失敗のデバッグ、ローカルの E2E テスト環境の構築を行う場合に使用。

E

ears-requirements

hexbee / hello-skills

EARS（Easy Approach to Requirements Syntax）を使ってテキスト形式のシステム要件を記述・書き換える。曖昧な自然言語の要件を構造化された記述に変換する、要件を EARS パターンに分類する、欠けたトリガー・状態・測定可能な応答について要件の品質をレビューする場合に使用。

スキーマ定義、バリデーション、パース、エンコード、変換などの @effect/schema パターンを扱う場合に使用する。Effect アプリケーションでの型安全なデータバリデーションに用いる。

E

egghead-slack

joelhooks / joelclaw

プライベートな egghead Slack 連携を、ワークスペースのデータを漏らさずに運用する。受動的な監視、明示的な ShitRat work のトリガー、承認を必要とするスレッド返信を扱う。

E

email-campaign-writer

whyashthakker / agent-skills-marketing

獲得、アクティベーション、ナーチャリング、販売、ローンチ、リテンションのためのメールキャンペーン、シーケンス、単発のライフサイクルメールを作成する。ウェルカムシーケンス、製品ローンチメール、ナーチャリングのドリップ、再エンゲージメントメール、カート放棄メール、ニュースレターキャンペーンを求められた場合に使用する。

E

enterprise-ai-scenario-map

metainflow / enterprise-ai-scenario-map-skill

企業 AI シナリオマップレポート生成ツール。web-search で企業情報を徹底調査し、V2.1 標準テンプレートに従って構造化された AI アプリケーションシナリオマップレポートを生成します。企業プロファイル、業務診断、業界事例、AI シナリオ一覧表、実施ロードマップなどの完全な内容を含みます。

E

enterprise-security-exception-review

sylphxai / skills

エンタープライズのセキュリティ例外ワークフローを設計・監査する。顧客のセキュリティ要件、補完的統制、リスク受容、有効期限、エビデンス、オーナー承認、契約上のコミットメント、製品のギャップ、サポート可否、エスカレーション、更新への影響、修復のトラッキングを網羅する。エンタープライズの購買担当者がセキュリティ例外や標準統制からの逸脱を求めたときに使用。

E

env-manager

dtyq / magic

ユーザーがセッションをまたいで保持すべき API キー、トークン、その他の設定値を提供した場合、または保存済みの環境変数の照会・一覧表示・削除を求めた場合に使用。デフォルトでは個人 env を管理し、明示的に要求された場合のみワークスペース env を管理する。

E

error-boundaries

yanko-belov / code-craft

エラーをどこで捕捉するかを決めるときに使用。エラーの伝播が広すぎる、または不十分なときに使用。コンポーネント/サービスの分離を設計するときに使用。

E

eslint-migrate-options

biomejs / biome

`biome migrate eslint` が、ソースオプションモデル、Biome の変換、型付きルールバリアント、移行フィクスチャを通じて、設定可能な ESLint ルールオプションを保持する必要があるときにこのスキルを使う。生成された重要度のみのマッピングや一般的なルールオプション設計には使わない。

E

esm

crazymsn / academic-skills

ESM3（配列、構造、機能にわたる生成型マルチモーダルタンパク質設計）と ESM C（効率的なタンパク質埋め込みと表現）を含む、タンパク質言語モデル向けの包括的なツールキットです。タンパク質配列、構造、機能の予測、新規タンパク質の設計、タンパク質埋め込みの生成、逆フォールディング、タンパク質エンジニアリングに使用します。ローカルモデルとクラウドベースの Forge API の両方に対応し、スケーラブルな推論を実現します。

E

establish-project

jayden-dang / skills

リポジトリレベルのドキュメント層を確立または更新する — docs/product/vision.md、

E

etetoolkit

crazymsn / academic-skills

系統ゲノミクス向けの系統樹ツールキット（ETE）。樹の操作（Newick/NHX）、進化イベントの検出、オーソロジー／パラロジー、NCBI 分類、可視化（PDF/SVG）に対応します。

E

evidence-first-debugging

jamie-bitflight / claude_skills

ソフトウェアのデバッグ、インシデント調査、flaky テストの診断、パフォーマンス回帰の分析を行うときに使用。証拠 ID を伴う構造化された観察記録、因果関係の検証、検証ゲートを強制し、相関と因果の混同を防ぐ。エージェントが観察した証拠を報告せずに要約や推測に走りかねないときに使用する。

E

exa-search

crazymsn / academic-skills

Exa を活用した Web ツールキットで、科学技術コンテンツ向けに調整されている。ユーザーが Web を検索したり URL のコンテンツを取得/抽出する必要があるときにこのスキルを使用。対象：Web 検索（セマンティック検索、調査、最新情報 - 任意の研究論文カテゴリと学術ドメインフィルタリングに対応）および URL 抽出（ページ、記事、学術 PDF の一括取得）。ユーザーが category=research paper による高品質な検索や学術的なフィルタリングを望む場合、Web 関連タスクにこのスキルを使用。検索、照会、ページの取得、記事の抽出のリクエストで起動する。

E

excalidraw-diagram

jst-well-dan / skill-box

テキスト内容から Obsidian 向けの Excalidraw 図を生成する。ユーザーが Excalidraw 形式で図、フローチャート、マインドマップ、視覚的表現の作成を求めた場合に使用する。次の場合にトリガーされる: "Excalidraw"、"画图"、"流程图"、"思维导图"、"可视化"、"diagram"。

E

exploiting-adcs-with-certipy

mukul975 / anthropic-cybersecurity-skills

Certipy を使って LDAP/RPC 経由で AD CS の証明機関とテンプレートを列挙し、ESC1〜ESC16 の設定不備を悪用する — SAN の悪用、Web 登録への NTLM リレー（ESC8）、Shadow Credentials、ゴールデン証明書の偽造、PKINIT/Schannel 認証。許可されたペネトレーションテスト中に、ドメイン内の足場を Domain Admin に昇格させるため、または証明書テンプレートの ACL と CA の強化がこれらの攻撃を検知できるかを検証するために使用する。

E

export-control-intake

t46 / ra-skills

技術提供、海外送付、外国機関連携、留学生・外国研究者受入に関する輸出管理確認票を作る

E

extract-elf

letta-ai / skills

ELF（Executable and Linkable Format）バイナリファイルからデータを抽出して処理するためのガイダンス。ELF ヘッダーの解析、プログラムセグメントの読み取り、メモリ内容の抽出、バイナリデータの JSON などの構造化形式への変換を伴うタスクで使用する。リバースエンジニアリング、バイナリ解析、メモリダンプ抽出のタスクに適用できる。

E

extract-saas-design

yigitkonur / skills-by-yigitkonur

既存の SaaS ダッシュボードの URL、コードベース、HTML スナップショットからデザイントークン（色、タイポグラフィ、余白、コンポーネント）を抽出して構造化ドキュメントにまとめる場合に使用する skill。再構築する場合ではない。

@farming-labs/docs の入門 — Next.js、SvelteKit、Astro、Nuxt 向けの MDX ベースのドキュメント。ドキュメントのセットアップ、コマンドラインでのスキャフォールド、テーマの選択、docs.config の記述に使用する。init、--template、手動セットアップ、テーマ CSS を扱う。

クリーンアーキテクチャの原則に従い、適切なレイヤー分離（Domain、Infrastructure、API）、依存性注入、リポジトリパターン、包括的なテストを備えた FastAPI アプリケーションを構築する。保守性、テスト容易性、拡張性が求められる Python バックエンドサービスを設計・実装するときにこのスキルを使用する。

F

feature-flag-guide

mohitagw15856 / pm-claude-skills

サービスまたはチーム向けのフィーチャーフラグ管理ガイドとライフサイクルプレイブックを書く — フラグの分類、作成チェックリスト、ロールアウト戦略、監視要件、クリーンアップポリシー、ガバナンスをカバーする。フィーチャーフラグの実践の文書化、フラグのロールアウト計画の作成、フィーチャーフラグポリシーの作成、チームへのフラグライフサイクル管理の指導を求められたときに使用する。フラグライフサイクルプレイブック、分類リファレンス、フラグごとの作成テンプレート、ロールアウト判断ツリー、クリーンアップチェックリストを出力する。

F

feature-implement

d-o-hub / rust-self-learning-memory

プロジェクトの規約に従って Rust メモリシステムに新機能を実装するための体系的なアプローチ。適切なテストとドキュメントを伴って新機能を追加し、コード品質とテストカバレッジを維持する場合に使用する。

F

feature-request-prioritization-review

sylphxai / skills

サポート、営業、カスタマーサクセス、リサーチ、アプリレビュー、コミュニティ、分析、戦略顧客からの機能リクエストの優先順位付けを設計・監査する;エビデンスの品質、セグメント適合、収益リスク、製品戦略、工数、依存関係、公平性、重複のクラスタリング、コミュニケーション、クローズ・ザ・ループの意思決定を網羅する。大きな声のリクエストに過剰反応せずに何を作るかをチームが決める必要があるときに使用。

F

fetch-meta-to-kb

tiangong-ai / agent-skills

スキル

F

filter-js-from-html

letta-ai / skills

元の書式を保ちながら HTML から JavaScript と XSS 攻撃ベクトルをフィルタリングするためのガイダンス。スクリプト内容の削除、HTML のサニタイズ、XSS ペイロードのフィルタリング、元のドキュメント構造を変えずに保つ必要があるセキュリティフィルターの作成を伴うタスクで使用する。

F

find-skills

dan323 / easier-life-skills

アクティブなリポジトリを分析し、既知のマーケットプレイスからこのプロジェクトに役立つ Claude Code スキルを探す。ユーザーが「このプロジェクトに役立つスキルは？」「自分のリポジトリ向けのスキルを探して」「どのプラグインをインストールすべき？」「これに関するスキルはある？」「スキルを推薦して」と尋ねた場合に使用する。ユーザーが依頼に「オンライン」や「ウェブを検索」と明示的に含めた場合は、任意でオンライン検索を行う。

F

flock-agents

ferriskleier / skills

一晩でチケットのバックログ全体を無人で実装する。構築したい spec または親 issue（あるいはローカルのバックログフォルダ）を渡すと、issue トラッカーからリンクされたチケットを取得し、spec と完了済みチケットを読んでコンテキストを把握し、未完了のチケットを依存関係で並べ替え、チケットごとに 1 つのエージェントを実行する — それぞれが自身の git worktree で /implement を使い、チケットの難易度に合ったモデルで、高い推論強度で実行する — そして朝には選んだ成果物を残す：レビュー済みブランチのスタック、1 つの統合ブランチ、またはレビュー可能な PR。

F

flowio

jackspace / claudeskillz

FCS（Flow Cytometry Standard）v2.0-3.1 ファイルを解析します。イベントを NumPy 配列として抽出し、メタデータとチャンネルを読み込み、CSV/DataFrame に変換して、フローサイトメトリーのデータ前処理に使用します

F

fluidsim

crazymsn / academic-skills

Pythonを使用した数値流体力学シミュレーション用フレームワークです。Navier-Stokes方程式（2D/3D）、浅水方程式、成層流を含む流体力学シミュレーションの実行や、乱流、渦ダイナミクス、地球物理学的流れの解析に使用します。FFTを用いた擬スペクトル法、HPCサポート、包括的な出力分析を提供します。

F

flutter-review-request

vp-k / flutter-craft

タスクの完了時、主要機能の実装時、またはマージ前に Flutter コードが要件を満たしているか検証する場合に使用

F

forge-persona

yikuaibanzi / forge-skill

身近な人を蒸留する。チャット履歴、SNS の投稿、説明などの素材からその人のペルソナプロファイルを生成し、その人らしい話し方であなたと会話できるようにする。

創業者のアイデアを、調査に基づく文書化されたプロダクト戦略に変える —— ドキュメントごとに 1 回のオープンなブレインストーミングを行い、その後プレイバックで推測された内容を確認し、欠けていた部分への回答を提案する。brief/ に番号付きの一式を生成する —— 01 vision、02 product definition、03 mechanics（役割と権限、サインイン、各役割がたどり着く画面、オブジェクトのライフサイクル、データ保護、ファイル、規模）、04 competitive landscape（並列 web 検索で調査）、05 strategy、06 north star、07 go-to-market、08 OKRs、09 platform —— 順番に執筆し、1 回に 1 つずつでも通しでもよく、さらにビルドが読める機械可読なハンドオフを添付する。再呼び出し可能で、フォルダが中断した箇所から再開する。プロダクト、スタートアップ、副業のアイデアを持つ人が、それを考え抜いて書き留めたいときに使用 —— 何を作るのか、誰のためか、なぜ自分なのか、どう収益を上げるのか。

F

full-output-enforcement

nxpatterns / claude-taste-skill

デフォルト LLM トランケーション動作を上書きします。完全なコード生成を強制し、プレースホルダーパターンを禁止し、トークン制限分割をクリーンに処理します。詳尽、未編集出力が必要なタスクに適用します。

G

generate

buildatscale-tv / claude-code-plugins

Nano Banana（nano-banana）画像生成スキル。ユーザーが「generate an image」「generate images」「create an image」「make an image」を求めた場合、「nano banana」と言及した場合、「generate 5 images」のように複数の画像を要求した場合にこのスキルを使用する。Google の Gemini モデル（Flash、Pro、Nano Banana 2）を使って画像を生成し、フロントエンドデザイン、Web プロジェクト、イラスト、グラフィック、ヒーロー画像、アイコン、背景、単体のアートワークなどあらゆる用途に対応する。あらゆる画像生成リクエストに対してこのスキルを呼び出す。

G

get-available-resources

crazymsn / academic-skills

計算負荷の高い科学的タスクの開始時にこのスキルを使用し、利用可能なシステムリソース（CPU コア、GPU、メモリ、ディスク容量）を検出して報告します。リソース情報と戦略的な推奨事項を含む JSON ファイルを作成し、並列処理（joblib、multiprocessing）、アウトオブコア計算（Dask、Zarr）、GPU アクセラレーション（PyTorch、JAX）、メモリ効率の高い手法を使うかどうかなど、計算方法の決定に役立てます。分析の実行、モデルのトレーニング、大規模データセットの処理など、リソース制約が重要となるタスクの前に使用します。