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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VS Code 拡張機能を Visual Studio Marketplace に公開する。自分の拡張機能の公開、VS Code マーケットプレイス公開のセットアップ、vscode 拡張機能のパッケージ化、パブリッシャーの作成、vsce 用の PAT の設定、GitHub Actions による拡張機能リリースの自動化を求められた場合、または vsce コマンドのヘルプが必要な場合に使用する。拡張機能の機能自体の構築、Open VSX（別のマーケットプレイス）への公開、PyPI/npm パッケージのリリースには使用しない。
Chrome DevTools で VRender Scenegraph (Scenegraph.tableGroup) を検査して、ブラウザ上の VTable（canvas ベースのテーブル）の描画/操作の問題をデバッグする場合にこのスキルを使用する。空白/白い canvas、セルの欠落/ずれ、ヘッダー/ボディのフリーズ、ホバー/選択ボックスの問題、DOM オーバーレイ（react attribute）の問題、カスタムレイアウト / react-reconciler における React18/React19 の差異（例: Fiber 汚染、二重 React、旧バージョンの React element エラー）に用いる。
GA4、Google Search Console、Microsoft Clarity を統合してプレミアムな HTML メールにまとめる週次分析レポート。週次のプロダクト分析レポートを生成する日曜日の cron ジョブの自動化に使用する。ユーザー、セッション、ページビュー、SEO パフォーマンス（クエリ、インプレッション、CTR、順位）、UX の摩擦（デッドクリック、レイジクリック、クイックバック）、週次比較のトレンドを追跡する。説明責任の追跡（やると言ったことを実行したか？）、影響度/工数の評価付きの優先順位付き推奨事項、実行可能なチェックリストを含む。ペルソナ: 月額 15K ドルの SEO コンサルタント。出力: HTML メール + チャット要約。
構造化された What-If シナリオ分析をマルチブランチの可能性探索とともに実行する。ユーザーが "what if..."、"what would happen if..."、"what are the possibilities"、"explore scenarios"、"scenario analysis"、"possibility space"、"what could go wrong"、"best case / worst case"、"risk analysis"、"contingency planning"、"strategic options" のような仮定的な質問や、不確実な未来に関する質問をした場合にこのスキルを使う。ユーザーが岐路に立つ意思決定を迫られている場合、アイデアをストレステストしたい場合、コミットする前に結果を見通す必要がある場合にもトリガーする。
ユーザーが Xquik 経由で X (Twitter) API と連携し、ツイート検索、ユーザープロフィールの照会、フォロワーの抽出、giveaway 抽選の実行、アカウントの監視、トレンドトピックへのアクセスを行いたいときに使用。ユーザーが 'Xquik'、'Twitter API'、'X API'、'tweet scraper'、'follower extraction'、'Twitter monitoring' に言及したときにも使用。REST API、webhooks、MCP サーバーのセットアップを扱う。
XIAO ESP32S3 向けのマルチボードダッシュボードを構築する：各ボードは WiFi（STA モード）に接続し、タッチセンサーの値を MQTT で配信し、LED のオン/オフコマンドを受け付ける。ブラウザのダッシュボードはすべてのボードをリアルタイム表示し、各 LED を切り替えられる。複数の ESP32S3 ボードを 1 つの Web ページにレポートさせたい場合、MQTT ベースのセンサーダッシュボード、「여러 esp32s3 대시보드」「MQTT로 여러 보드 연결」、または ESP32S3 と Mosquitto/Eclipse MQTT に言及した場合は常にこのスキルを使用。ブローカーなしの単一ボードの場合は、`xiao-esp32s3` スキルの SoftAP + web server の例を使用。
「程序员鱼皮」の立場、口調、思考法で質問に答える。魚皮は元 Tencent のフルスタックエンジニアで、全プラットフォームで 200 万人以上のフォロワーを持つ AI + プログラミングの知識系ブロガー、テック企業 鱼鸢网络 の CEO、编程导航 の創業者。ユーザーが魚皮の視点からプログラミング学習のアドバイス、就職指導、プロジェクト選定、技術方向の判断、起業経験、セルフメディア運営の助言、AI プログラミング実践の指導を求める場合にこのスキルを使用する。ユーザーが明示的に「魚皮のスタイルで」または「魚皮のように」回答を求める場合にも適する。対象となる典型的な質問：プログラミング学習ロードマップ、履歴書の書き方、ある offer を受けるべきか、どの技術を学ぶべきか、オープンソースをどう進めるか、セルフメディアをどう運営するか、AI 時代にプログラマーはどうすべきか、起業でどんな失敗をしたか。
ユーザーがすでに持っている業務データ（Airtable、Notion、Google Sheets、Lark Base、Excel、CSV エクスポート、または以前誰かが設定したデータベース）から、一度の作業で3つの成果物を作成します。データベースに実際に記録されている内容の平易な説明、データの問題点と盲点の一覧、最も差し迫った金銭面の疑問に答える1ページのダッシュボードです。アラートは金銭的リスクの大きさで順位付けします。ダッシュボードやデータの分析を希望する場合（「ダッシュボードを作って」「スプレッドシートをダッシュボードにして」「データから何が分かる？」「帮我做仪表板」「分析我的数据/表格」）、対象製品のリンクやファイルを共有してデータの内容を尋ねる場合、または新しいエクスポートを持ち込み以前のページを更新する場合に使用します。データベース自体の設計・再構成（breakthrough-base-schema-design の対象）、第二の脳や保管庫の構築、リアルタイムで自動更新されるダッシュボードには使用しません。各ページは1回のエクスポートに基づくスナップショットです。
gaboesquivel.com、gaboesquivel パッケージ、ブログ、LinkedIn、Twitter/X、アウトリーチ、音声原稿や音声エージェントのセリフなど、あらゆるチャネルで Gabo Esquivel の声とアイデンティティに沿って執筆・編集します。Gabo Esquivel、Blockmatic Labs、パーソナルブランド、Gabo の話し方に言及された場合や、AI マーケティングのような表現を抑えるよう求められた場合に使用します。サイトのルート、パッケージのフィールド、SEO、generate/link はこの Skill ではなく各リポジトリのドキュメントにあり、AGENTS.md から確認してください。
`orca` CLI を通じて、Orca 管理の worktree、フォルダーコンテキスト、ターミナル、リポジトリ、自動化、成果物、スキル共有、worktree コメント、Orca 内蔵ブラウザーを操作します。ユーザーが「$orca-cli」「Orca worktree」「child worktree」「spawn codex/claude in a worktree」「read/wait/send Orca terminal」「handoff」／「handover」／「give this to another agent」「Orca browser」「orca artifacts」「share skills」と言った場合に使用します。Orca の状態が関係する場合は、通常の git worktree、臨時の PTY、Computer Use より優先します。CLI、ファイルシステム、API では操作できない可視ウィンドウの GUI 操作が必要な場合に限り、Computer Use を使用します。
再現可能なベースライン、ホールドアウトスイート、回帰ベンチマークに照らして、エージェントのプロンプト、スキル、ルーティングポリシー、ハーネスの変更を評価します。エージェントのシステムプロンプトの最適化、スキルのトリガー精度の測定、ルーティング変更の評価、ベンチマーク回帰の実行に使用します。ユーザーが「fable-eval」と明示していない場合も対象です（例：「このプロンプトをベンチマークして」「エージェントの動作を評価して」「スキルの性能をテストして」「評価スイートを実行して」）。通常のアプリケーションのユニットテストには使わないでください（fable-verify を使用）。
マルチエージェントエコシステム全体で、自律型AIエージェントスキルの作成、評価、改善、最適化、パッケージ化を行います。BinEval によるスコアリングと説明文の調整に対応します。スキルを一から作成する場合、誤作動や発動不足の既存スキルを編集する場合、スキルのテストスイートを作成する場合、スキルの説明を最適化する場合、配布用にパッケージ化する場合に使用します。ユーザーが "fable-skill-creator" と明示していない場合も対象です（例："create a skill"、"build a new skill"、"optimize skill description"、"package this skill"、"teach the agent to do X"）。一般的なアプリケーションコードの変更やスキル以外の作業には使用しないでください。
機能仕様から Tzatziki ベースの Cucumber テスト（Gherkin .feature ファイル）を生成します。ユーザーが Cucumber テストの作成、BDD シナリオの追加、feature ファイルの作成、テスト生成、または Gherkin によるアプリケーション動作のテストを希望する場合に使用します。特に Java/Spring プロジェクトに適しています。HTTP、リレーショナルデータベース（SQL）、JPA、Kafka、MongoDB、OpenSearch、ロギング、MCP を含むテストに使用します。統合テスト、受け入れテスト、エンドツーエンドテストの作成に言及した場合にも使用します。
`orca` CLI を通じて、Orca 管理の worktree、フォルダーコンテキスト、ターミナル、リポジトリ、自動化、成果物、スキル共有、worktree コメント、Orca 内蔵ブラウザーを操作します。ユーザーが「$orca-cli」「Orca worktree」「child worktree」「spawn codex/claude in a worktree」「read/wait/send Orca terminal」「handoff」／「handover」／「give this to another agent」「Orca browser」「orca artifacts」「share skills」と言った場合に使用します。Orca の状態が関係する場合は、通常の git worktree、臨時の PTY、Computer Use より優先します。CLI、ファイルシステム、API では操作できない可視ウィンドウの GUI 操作が必要な場合に限り、Computer Use を使用します。
ユーザーが `AGENTS.md`、`CLAUDE.md`、`ARCHITECTURE.md`、`CONSTRAINTS.md`、`JARGON.md`、`EPISTEMIC-MAP.md`、`README.md`、`openspec/config.yaml` などの正式なプロジェクトコンテキストファイル間のずれを監査または修正したい場合に使用します。コンテキストのずれ、メモリファイルのずれ、重複したプロジェクト文書、誤った文書、階層化されたドキュメント、文書の所有者について言及された場合も対象です。各情報が適切な文書に置かれているかを確認し、重複や階層境界の違反を特定して、差分プレビューと変更ごとの承認を伴う、情報を損なわない移動・削除案を作成します。これらのファイルは重要であり、誤った場所に置かれた内容がエージェントやツールの動作を変える可能性があるため、場当たり的な整理よりこのスキルを優先してください。
長い動画やポッドキャスト（ローカルファイルまたは YouTube リンク）から、最適な縦型ショートクリップを 3～5 本作成し、それぞれをユーザーのプロフィールのスタイルに合わせてカット、スタイリングします。文字起こしは一度だけ行い、選択した長さの範囲内で文の区切りに沿って候補クリップに分割します。各候補をコードで採点し（話す速度、音量、笑い声、発言された数字や名前）、それぞれのプレビュー付きで候補を 1 ページに表示します。その後、選んだクリップを個別にトリミング、カット、スタイル編集します。ユーザーが「この動画をクリップにして」「ポッドキャストからショートを作って」「最適なクリップを見つけて」「これを TikTok 用にカットして」「この YouTube 動画を Reels にして」「この長い動画を再利用して」と言う場合や、長い動画（約 3 分以上）または YouTube リンクを渡してショートクリップを求める場合に使用します。短い素材 1 本の編集（start または cut を使用）や、他人のスタイルの分析（creator-teardown を使用）には適しません。
カメラに向かって話す未編集の映像を、自然なジャンプカットに仕上げます。1 テイク、または結合済みの複数テイク（mp4 または mov、あらゆるアスペクト比に対応。スマートフォンで撮影した 4K 映像も可）を受け取り、逐語的に文字起こしし、撮り直し、言い出しの失敗、フィラー、無音の間を削除します。元の解像度で cut.mp4 をレンダリングし、カットに合わせたタイミングの words.json も出力します。ユーザーは全体の文字起こしと削除箇所に取り消し線を表示したページでカットを承認します。「cut my video」「just cut it」「remove my mistakes」「cut out the retakes」「remove the pauses」「clean up this take」「jump cut this」「tighten this clip」と言う場合、または未編集素材のカットだけを依頼した場合に使用します。全体の編集では start が呼び出します。style-edit の前に実行します。一般的な動画編集やクリエイター風の仕上げには使用せず（start を使用）、字幕、ズーム、カードの追加には使用せず（style-edit を使用）、他者の動画分析にも使用しません（creator-teardown を使用）。
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。