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。
すべて
cooked の入口です。ユーザーの動画と選択式の回答（プラットフォーム、模倣するクリエイターと参考にする点、対象視聴者、ブランドキット、自分の写真、名前、避ける内容、キャプション、音声）を受け取り、一度プロフィールに保存した後、編集全体を順番に実行します（ツールがなければセットアップ、新しいクリエイターなら creator-teardown、cut、style-edit）。ユーザーは動画を渡し、質問に答え、カットと静止画を承認するだけです。ユーザーが「edit my video」「edit this like @creator」「make my video look like @creator」「make this look like <creator>'s videos」「I want my videos edited」「start」「new video」と言う場合、他の指示なしで動画ファイルやリンク（動画、Drive または Dropbox の共有リンク、クリエイタープロフィール、ウェブサイト、ポッドキャスト）を渡す場合、またはエディターの使い方を尋ねる場合に使用します。単独のステップには使用しません（カットのみなら cut、クリエイターの分析のみなら creator-teardown、修正なら taste、既存カットのスタイル調整なら style-edit）。
承認済みのカットを、計測したクリエイターのスタイルに沿った完成動画に仕上げます。cutスキルのcut.mp4と、startまたはcreator-teardownで作成したstyle.jsonを使い、クリエイターに合わせてキャプションとズームを計画します。発話に合わせたビジュアル（ユーザー自身の画像、実際のスクリーンショット、言及されたものの投稿やロゴ、実際のページ上で該当箇所を示したもの。文字カード、ストックアイコン、絵文字は使用しない）を追加し、レビュー画面に静止画を表示して承認を得ます。その後、ノートPC、Modal、GitHub Actions、またはユーザーのAWS Lambda上でRemotionを使って9:16または16:9でレンダリングし、編集内容をFinal Cut、Premiere、Resolve、CapCutに書き出せます。カットがすでにあり、ユーザーが「スタイルを適用」「今度はスタイルを追加」「キャプションとズームを追加」「動画に自分の画像を追加」「編集をレンダリング」「キャプションを変更」「Final Cutに書き出し」「Premiereに送る」と言う場合に使用します。未編集の素材や、クリエイターのようなスタイルで動画を編集する最初の依頼（start）、不要部分のカット（cut）、クリエイターの計測（creator-teardown）には使用しません。
Light ワークフローのアドバイザー、ナビゲーター、ルーターとして動作します。ユーザーの目的を把握し、実際のプロジェクトやホストの証拠と Skill カタログを確認して、次に最適な Light Skill を判断し、その理由を説明してユーザーの承認を待ちます。承認後はホスト環境に応じて移行し、選択された Skill の呼び出しポリシーに従います。コレクション内のナビゲーションや単独のルーティング依頼にも対応します。ユーザーが明示的に $ask-light を呼び出した場合にのみ使用し、同意を得る前に実行してはいけません。
B3DDecomp で Blitz3D ゲームを読み取り可能な Blitz ソースに逆コンパイルし、その機能を別のエンジンに移植します。SCP - Containment Breach 時代のゲームやその他の .bb ゲーム、B3DDecomp、Blitz3D の実行時動作（固定 tick、Animate、CurveValue、オイラー角、クォータニオン、Rnd）、アニメーション付き .b3d モデル（ボーンとキーフレームを含むビューモデル）の Roblox への移植、作業を中止すべき場合（逆コンパイル対策されたビルド、ユーザーに権利のないゲームやアセット）を扱います。Blitz3D ゲームのコードやアニメーションモデルが必要な場合に使用します。
コマンドラインから利用できる、権威あるデータプロバイダーの動的カタログ KIRHA を照会します。モデルの記憶や一般的なウェブ検索より権威ある情報源のほうが適切な回答につながる質問では、必ずこのスキルを使用してください。時間とともに変化する事実、出典の追跡可能性や引用可能性、公式記録や標準的なレジストリ、検証やファクトチェックが必要な主張、最新のドキュメント、または推測より正確性が重要な場合が該当します。KIRHA のカタログは継続的に増加し、対応範囲は実行時に見つかるため、対象分野を事前に決めつけないでください。正確性、鮮度、出典の追跡可能性が重要な場合は、WebSearch よりこのスキルを優先してください。KIRHA はスクレイピングしたページの要約ではなく、名前付きプロバイダーから得た構造化された事実を返します。ユーザーが KIRHA や「検索」に言及していなくても、権威ある情報源のほうが適切な回答になるなら、このスキルを起動してください。
会話、文字起こし、プロジェクトノート、フォルダーワークフロー、ドキュメントなどの情報源を、再利用可能なエージェントスキルと Skill Creator 互換の指示に変換します。ワークフローをスキルとして作成、更新、要約、「学習」させる依頼、将来の AI エージェント向けに繰り返し使う手順を保持する場合、修正点や失敗パターンを永続的な手順として組み込む場合、または情報源をコーディングエージェント、リサーチエージェント、自動化エージェント、カスタムエージェントフレームワーク向けのポータブルなスキルガイダンスに変換する場合に使用します。
Hex の AI エージェント（Threads、Notebook Agent、Modeling Agent）の精度を高めるコンテキストの構築、管理、改善に使用します。承認項目と除外項目、データウェアハウスの説明、ワークスペースのコンテキストとガイド、セマンティックモデルを扱います。コンテキストの新規構築、専用評価エンジンによる測定（評価スイートの作成と実行、実利用からのケース収集、プレビューでの変更ゲート）、Context Studio Suggestions の確認、GitHub 同期または Hex CLI による公開も対象です。「context management」「manage my Hex context」「context strategy」「context engineering」「set up Threads context」「workspace guide」「warehouse descriptions」「endorse tables」「semantic model」「my agent gave the wrong answer」「audit my Hex context」「improve agent accuracy」「eval my context」「write Hex evals」「eval rubric」「baseline vs hill-climbing」「convert my evals」「test context changes」「hex context preview」「context suggestions」「Hex Context Studio」などで起動します。「データチームに AI を使わせたい」「Threads がいつも間違ったテーブルを選ぶのはなぜ」といったくだけた表現も含め、コンテキスト改善によって Hex のエージェントを信頼できるものにするタスクに使用します。毎回セットアップ全体を実行するのではなく、適切なワークフローに振り分けます。
SAP AI Core で GenAI 評価を実行します。システム定義およびカスタム（LLM-as-judge）メトリクスを使用して、テストデータセットに対する LLM とプロンプトのベンチマークを行い、集計結果を取得します。プロンプトレジストリ、オーケストレーションレジストリ、グラウンディング（RAG）オーケストレーションレジストリの 3 種類すべての評価に対応します。使用する場合：LLM／プロンプト／オーケストレーション設定の評価またはベンチマーク、GenAI 評価の実行、評価メトリクスの作成または一覧表示、カスタム LLM-as-a-judge メトリクスの定義、評価用プロンプトテンプレート（プロンプトレジストリ）またはグラウンディングの有無を指定したオーケストレーションレジストリ設定の作成、評価設定または実行の作成、実行の評価結果／スコアの取得。使用しない場合：オフライン aeval サービスによるエージェント評価には `aeval-offline-evaluation`、推論用の本番オーケストレーション／RAG パイプライン構築には `genai-hub-orchestration`、評価以外の一般的な実行・デプロイ・アーティファクトには `aicore-lifecycle-management`、認証情報・リソースグループ・オブジェクトストアには `aicore-admin-resources` を使用します。
コードを使って製品ローンチ映像、プロモーション、機能紹介動画、ロゴのお披露目、キネティックタイポグラフィ、ソーシャル動画を制作します（デフォルトは Remotion。HyperFrames、GSAP、Three.js、canvas も使用可能）。URL がある場合は、実際のロゴ、ローカルフォント、色、UI を取り込み、スライドショーではなく、視覚的な課題から解決に至るストーリーを描きます。コードで動画やアニメーションを制作・改善したい場合は、「X についての動画を作って」とだけ言われた場合や URL の提示だけでも使用します。オプションの Oneshotted ライブラリ参照には、検証済みのクリエイター向けプロンプトが含まれます。
ONE store H5 Game SDK（Web SDK）を HTML5 ウェブゲームに統合し、統合状況を確認してリリース前にコードをレビューします。会話で ONE store、OneStore、원스토어、ウェブゲーム、웹게임、HTML5 ゲーム、H5、WebView ゲーム、アプリ内課金、인앱결제、広告、광고、リワード広告またはインタースティシャル広告、createSDK、ONEstoreH5、initializeAsync、startGameAsync、purchase、getProductDetailsAsync、showRewardedAsync、iframe に埋め込まれたゲームに言及された場合、または doctor、integrate、iap、ads、embed、fix、check などの指示語がこのスキルに送られた場合に使用します。SDK の読み込み、起動フロー（初期化、読み込み、開始）、ライフサイクル処理、広告と購入のコード、iframe 埋め込み要件、エラー（reason）の診断、アプリの画面が真っ白になる問題、リリース前チェックを扱います。ONE store ウェブゲームの広告、購入、ライフサイクルのコード作成を求められた場合は、公式サンプルに基づく参照コードを含むこのスキルを使用し、一から作成しないでください。
SAP AI Core オーケストレーションサービスを設定して使用します。プロンプトテンプレートの作成、コンテンツフィルタリングの追加、ドキュメントグラウンディング（RAG）パイプラインの設定、Harmonized API 経由でのモデル呼び出しを行います。使用する場合：オーケストレーションサービス、Harmonized API、変数を使ったプロンプトテンプレート、コンテンツフィルタリング、グラウンディング、RAG パイプライン、ドキュメントグラウンディング、または LLM をラップするパイプラインについて尋ねられた場合。使用しない場合：オーケストレーションデプロイの作成には `aicore-lifecycle-management`、認証情報の設定には `aicore-admin-resources`、パイプラインを使わずに基盤モデルを直接参照またはデプロイする場合は `genai-hub-foundation-models`、パイプラインを使わない直接の LLM 推論には `aicore-sdk-java` または `aicore-sdk-js` を使用します。
すでにレンダリング済みの編集映像を、全体を再実行せずにビートごとに調整します。ユーザーが指定したタイミングでカード、ロゴ、実際のページキャプチャ、アニメーション図解を移動、サイズ変更、差し替え、削除、追加します。再計画し、該当箇所だけの静止画を作成して（セーフゾーン、顔、動き、AIらしさを）確認し、変更されたフレームだけを差分レンダリングしてレビュー画面で納品します。ユーザーが「ここにアニメーションを追加」「仕組みを図解して」「このカードは間違っている」「カードが顔にかぶっている」「カードを動かして」「カードを大きくして」「ロゴを差し替えて」「代わりに実際のページを表示」「カードを減らして」「このスクリーンショットをアニメーションにして」「動きを滑らかにして」と言う場合や、カードについてレビューコメントを残した場合に使用します。カット自体（cut）、キャプションのサイズ、フォント、色のデフォルト設定（taste と style-edit）、新しいカットへの最初の全体的なスタイル適用（style-edit）、クリエイターの分析（creator-teardown）には使用しません。
SAP AI SDK for Java（com.sap.ai.sdk）を使用して、SAP GenAI Hub 向けの動作する Java ボイラープレートを生成します。チャット補完、ストリーミング、複数ターンの会話、プロンプトテンプレート、コンテンツフィルタリング、データマスキング、埋め込み、RAG／グラウンディング、プロンプトレジストリ、Spring Boot のストリーミングを扱います。対象：GenAI Hub モデルを呼び出す Java または Kotlin コードの依頼、Java スタータープロジェクト、アプリでの com.sap.ai.sdk の使い方、AI Core を Spring Boot または通常の Java アプリケーションに統合する方法の質問。不使用：JavaScript/TypeScript コードには `aicore-sdk-js` を使用します。
@sap-ai-sdk/orchestration、@sap-ai-sdk/foundation-models、@sap-ai-sdk/openai（ネイティブ OpenAI SDK）、@sap-ai-sdk/langchain（LangChain）、@sap-ai-sdk/document-grounding（RAG）、@sap-ai-sdk/prompt-registry、@sap-ai-sdk/llm-batch（バッチジョブ）、@sap-ai-sdk/rpt（表形式予測）、または @sap-ai-sdk/context-registry（データ宛先、表形式アーティファクト、シナリオ設定）を使用して、SAP GenAI Hub 向けの動作する TypeScript/JavaScript のボイラープレートを生成します。対象：GenAI Hub モデルを呼び出す TypeScript、JavaScript、Node.js、JS/TS コードの依頼、TypeScript のスタータープロジェクト、アプリでの @sap-ai-sdk の使い方、SAP AI Core での LangChain（JS/TS）の使い方、RAG／ドキュメントグラウンディング、プロンプトテンプレート、LLM バッチジョブ、表形式（RPT）予測、Context Registry によるデータ宛先／表形式アーティファクト／シナリオ設定の管理向け JS/TS コードの依頼。不使用：Java コードには `aicore-sdk-java` を使用します。
信頼できる観察結果を生成する Replay Vision スキャナーを設計します。各スキャナーに明確な質問を1つ設定し、回答形式に応じてタイプを選び、回答可能なセッションだけを選ぶクエリを用意します。画面上の証拠を求め、「いいえ」や「判断不能」も許容するプロンプトを設定し、誤答のコストに応じてモデルを選び、初回バッチのテストを実施します。規模の見積もりと作成呼び出しは creating-replay-vision-scanners を使用してください。 次の場合に使用：ユーザーが Replay Vision スキャナーやそのプロンプトの設計、作成、改善を求める場合、何をスキャンすべきか尋ねる場合、スキャナーが曖昧な観察結果を返す理由を尋ねる場合、または製品向けのスキャナー案をエージェントに求める場合。 次の場合は使用しない：質問とプロンプトが確定済みで、規模の見積もりと作成が目的の場合（creating-replay-vision-scanners を使用）；スキャナーが1つの実験を対象とする場合（scanning-experiments-with-replay-vision を使用）；既存の観察結果を読むことが目的の場合（exploring-replay-vision-observations を使用）。
PostHog の実験1件について、設定、露出、結果、実行中の変更を診断し、健全性を確認します。露出数0、サンプル比の不一致、露出の欠落や偏り、複数のバリアントに割り当てられたユーザー、ID の不具合、実験で集計されるユーザー、統計的有意性の落とし穴（途中経過の確認、A/A、「目標到達」、ベイズ対頻度論、逐次検定、CUPED）、実行中の編集、一時停止と凍結、事後アンケートを扱います。 次の場合に使用：ユーザーが「実験は健全か／正しく設定されているか／偏りがあるか」「露出数が0なのはなぜか」と尋ねる場合、インサイトと異なるユーザーが集計される理由、バイアスや不一致の警告、分割の偏り、有意性の反転、SQL と一致しない数値、編集後に変わった結果について尋ねる場合、または実験に関するユーザーフィードバックを求める場合。 次の場合は使用しない：実験の作成（creating-experiments を使用）；ロールアウト（configuring-experiment-rollout）または指標（configuring-experiment-analytics）の設定だけを行う場合；ライフサイクルについてのみ尋ねる場合（managing-experiment-lifecycle を使用）。
Next.js App Router アプリに InboxParse のメール連携を構築します。V1 API 用の型付きサーバー専用クライアント、署名付き webhook 受信エンドポイント、webhook の有無にかかわらずすべてのメールを保存する定期同期、人が正確な文面を承認した後にのみ送信される返信を実装します。次の場合に使用します。(1) InboxParse に接続された Gmail または IMAP メールボックスから、アプリでメールを受信、保存、検索、返信する必要がある。(2) InboxParse の webhook エンドポイント、同期ジョブ、送信・返信フローを追加または監査する。(3) メールの作成者に AI 機能を誘導させずに、メールをその機能に取り込む。(4) メール、スレッド、検索、メールボックス、ラベル、連絡先、webhook、利用状況について InboxParse API を直接呼び出す。(5) InboxParse、inboxparse.com、email API、email-to-LLM、parse emails、email webhook、X-InboxParse-Signature、whsec_、ip_ API key、INBOXPARSE_API_KEY、email.received、email.ai_processed、ai.suggested_response、/api/v1/emails、rate_limit_exceeded について言及された場合。API リファレンスに記載されていない実装上の事実も扱います。配信されるのはメール本文ではなく ID で、最大 5 回再試行され、10 回失敗するとサブスクリプションが無効になります。署名の対象はタイムスタンプを含まない生のリクエストボディです。リストのカーソルは sent_at のみでページングします。Next.js App Router が対象です。InboxStore インターフェースが接続点となり、状態は Postgres、Supabase、または Firestore に保存されます。メールサーバー、メールクライアント UI、InboxParse MCP サーバーではありません。
PostHog のエラー発生事象やセッション内のエラーを、OpenTelemetry トレース、同じ trace ID のログ、Session Replay に関連付けます。エラーのトレース ID やスパン ID、同一トレースのログ、セッション内エラーのバックエンドトレースをユーザーが求めた場合に使用します。発生事象 UUID、セッション ID、エラートラッキングの課題 URL を起点にします。一般的な問題の診断やリプレイの要約には investigating-error-issue または investigating-replay を使用してください。
mise（mise-en-place）を使用する場合、または mise.toml の更新を計画している場合に使用します。プロジェクトで mise を使っている場合は、mise.toml/hk.pkl、フック、CI ツール設定の1行変更であっても参照してください。見落としがちな実践方法やセキュリティのデフォルト設定が含まれています。プロジェクトですでに mise を使用していれば、ユーザーが「mise」と言わなくても意図に基づいて起動します（例：「Node のバージョンを更新／固定」「pre-commit を設定」）。設定を変更しない通常の mise の使用（run/install/trust）では読み込まないでください。ローカル開発環境を mise の利用に移行する、いわゆる mise-fy にも任意で使用できます。
アポロ時代の NASA の書類を思わせる、印刷可能な技術文書を作成します。アポロ運用ハンドブックの「Systems Data」ページをモデルに、タイプライター風の柱見出し、番号付き段落、Leroy 文字の線画や模式図、性能データ表、NOTE／CAUTION／WARNING の注意書き、Flight Data File のチェックリストカード、黒いサムタブ、日付入りフッターを備え、A4 または US Letter の PDF として出力します。NASA 風、アポロ風、レトロな航空宇宙、または「ミッションマニュアル」風の文書を求められた場合に使用します。ビンテージの技術文書風にしたい技術解説、仕様書、1 ページ資料、製品・コードベース・システム・架空の装置を説明するハンドブックページ、「あの NASA ページをもう一枚」といった依頼にも、アポロやハンドブックという言葉がなくても使用します。
既存の HMIS コードベースに、インドの NHCX（National Health Claims Exchange）の医療提供者側請求連携をエンドツーエンドで構築します。受益者の保険契約検索、補償適格性、支払者の保険プラン、事前承認、支払者からの照会、請求、再処理とリリース、支払通知を扱い、NHCX ゲートウェイ（JWE、x-hcx headers、ABDM session tokens、registry、callbacks）をアプリケーションに組み込みます。病院システム全体に NHCX または PMJAY のキャッシュレス請求を追加する場合、または NHCX のどの部分が必要か不明な場合に使用します。
Alibaba Cloud Realtime Compute for Apache Flink SQL のライフサイクル全体を管理します。スキーマの分析、SQL の作成と検証、Drafts、Deployments、Jobs、Savepoints、Session Clusters、Catalogs、Connectors、UDFs、変数、デプロイ先の管理、Git への設定同期、ログ、Metrics、Checkpoints、例外、実行プラン、バックプレッシャーのトラブルシューティングを行います。Alibaba Cloud Flink、VVR、VVP、Flink SQL、ジョブのライフサイクル、またはトラブルシューティングについて質問された場合に使用します。Python CLI でプラットフォームを操作します。過去の Metrics の参照には、ユーザー提供の VVP Cookie を使用します。プラットフォーム操作の前に、範囲と認証を確認してください。通常、高リスク操作には確認が必要ですが、同じリクエスト内で解決済みの対象が明示的に確認されていれば、この条件を満たします。
Google Cloud Assured Workloads V1 準拠フォルダー、CMEK 設定、Sovereign Controls by Partners、サービス使用制限を構成、検査、更新、削除します。あらゆるコンプライアンス制度またはデータ境界（FedRAMP、DoD IL2/IL4/IL5、ITAR、CJIS、Healthcare、Sovereign Controls by Partners、Regional Data Boundaries）に対応する Assured Workloads ワークロードの作成、一覧表示、説明、更新、削除に使用します。既存環境の評価やカスタムフレームワーク（assuredworkloads-environment-assessor または assuredworkloads-frameworks-* を使用）、または非準拠フォルダーには使用しないでください。
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。