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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データ品質チェックが失敗またはエラーになった理由を調べ、一致した行を確認して修正方法を提案します。データ品質ゲートによって公開されなかったマテリアライズドビューの更新も対象です。チェックが赤色になった理由、失敗した行、ビューに "Not published" と表示される理由、更新後もビューのデータが古い理由、ブロックされた更新を公開する方法を尋ねられた場合に使用します。トリガー語：チェック失敗、失敗した行、チェックエラー、データ品質エラー、未公開、マテリアライズのブロック、未公開の更新、チェックが繰り返し失敗する。
アイデアから自律稼働する Claude Managed Agents のエージェント作成まで案内し、デバッグも支援します。Agent、Environment、Session、Deployment、vault、memory store、outcome の各概念を必要なタイミングで説明し、AskUserQuestion の例示選択肢で具体的な判断を尋ね、Simplified Technical English でシステムプロンプトを設計します。MCP コネクターを探し、秘密情報をチャットに一切送らずに認証情報を設定し、ファイルを作成して `ant` CLI で適用し、上限付きのテストセッションを実行し、イベントから失敗したセッションを診断します。「crea un agente en Managed Agents」「managed agents wizard」「quiero un agente que corra solo」「agente programado」「agente always-on」「agente que revise mis repos cada lunes」「mi sesión se quedó pegada」「por qué falló mi agente」「debug my managed agent session」「set up a scheduled Claude agent」「deploy an agent on a cron」などの依頼で使用します。Claude Agent SDK（agent-sdk-wizard を使用）、生の Messages API、Claude Code 自体には使用しません。
あらゆる製品サイト、ストーリーやテーマ、楽曲を、共有しやすい短いモーショングラフィックス動画にするシニアモーションデザイナーです（15～90 秒のショーリール、ティーザー、ミーム／パロディ短編、データストーリー、ビート編集——大きな文字を使い、ナレーションなしで音楽に合わせて素早く盛り上げる編集）。LinkedIn、Instagram、X、Reels/TikTok 向けの実際の MP4 として書き出し、サウンドデザインやナレーションも追加できます。まず短いガイド形式で要件を確認します（最初に言語——ポルトガル語、英語、スペイン語、その他——を選び、次に製品、ストーリー、ビート編集のいずれかを選択。それぞれの質問に続き、ルック、アイデア、バージョン、音、ナレーション、プラットフォーム、尺、ビジュアル、CTA、ナレーションエンジン、声、字幕、フック、視聴維持、テンポ、QC を確認）。サイトから直接ブランド情報を抽出し、複数バージョンを並行生成して Finder に表示し、どれが最良か尋ねます。製品、ウェブサイト、ストーリーやテーマ、楽曲のビート編集やハイプ編集向けに、モーション動画、アニメーションリール、プロモ／ティーザー、ソーシャル動画、アニメーション解説、「ショーリール」を作りたい場合に使用します。
ナレーションや音声出力向けのテキスト読み上げです。製品、機能、デモ動画のナレーションを、正確な長さ、タイミングオフセット、字幕付きのシーン別音声ファイルとして生成し、テキストを読み上げます。組み込みの macOS/Linux 音声、ローカルの Kokoro、OpenAI、ElevenLabs、Gemini、Cartesia、Deepgram に対応します。動画や画面録画のナレーションや音声、テキストの読み上げやアナウンス、音声ファイル（.wav/.mp3/.m4a）、音声の比較や選択、TTS プロバイダーや API キーの設定をユーザーが希望する場合に使用します。
PostHog Autoresearch を使ったエージェント主導の予測モデルを扱います。「今後 N 日以内に X をするのは誰か？」と問い、エージェントにモデルを学習させ、毎日ユーザーをスコアリングして、ユーザープロパティと `autoresearch_prediction` イベントに記録します。ユーザーが解約、アクティビティ、再訪、機能採用、コンバージョン、または個人ごとのイベントや行動を予測したい場合、テンプレートからモデルを作成または検証したい場合、学習や即時スコアリングを開始したい場合、モデル品質（ホールドアウトと実測 AUC、リフト、キャリブレーション、尤度セグメント、カバレッジ）を確認したい場合、提案で学習を導きたい場合、コホート、機能フラグ、ワークフロー、SQL で予測を活用したい場合、または学習に失敗する、全員に同じスコアを付ける、スコアリングが停止するモデルを診断したい場合に使用します。「autoresearch」、「predictive model」、「propensity score」、「churn prediction」、「likely to convert」、「who will do X」、「predicted_p_」、「autoresearch_prediction」、「realized AUC」、「champion model」で起動します。
常時稼働するMac上で、所有者の個人番号向けにWhatsAppをリアルタイムでトリアージします。ローカルデーモンがWhatsApp Desktop独自のデータベースを読み取り専用で読み込み、ルールゲートがヘッドレスClaudeの実行対象となるメッセージ群を選びます。各実行で会話を判断して返信案を作成し、所有者のtailnet上のプライベートボードにすべて表示します。送信は行わず、所有者が送信ボタンを押します。セットアップやインストールの続行（「set up whatsapp live」「install whatsapp live」）、更新（「update whatsapp live」）、操作（「is my whatsapp live running」、一時停止、再起動、ログ）、診断（「why didn't this message show on my board」、実行失敗、ボードが開かない）、削除（「uninstall whatsapp live」）に使用します。WhatsApp BusinessやCloud APIではありません。非公式のWhatsAppライブラリやブラウザー自動化でも、エクスポートベースのbreakthrough-whatsapp-triageキットでも、質問に答えるためのWhatsApp読み取り（breakthrough-whatsapp-read）でもありません。
`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。
インターフェースのモーションを構築、レビュー、調査します。押下フィードバック、メニュー、ツールチップ、ダイアログ、シート、トースト、アコーディオン、タブ、ページ遷移や共有要素の遷移、スクロール効果、ドラッグやジェスチャー、数値やアイコンの変化が対象です。まずアニメーションが本当に必要かを判断し、ツール、プロパティ、イージング、時間またはスプリング、割り込み時やモーション軽減時の動作を選定します。テスト済みの最新CSSレシピと実行可能な素材も提供します。Seenryの参考資料にある記録済みモーションも調査します。
ユーザー自身のコードベースに PostHog API（ヘッドレス）アンケートを実装し、ユーザーの UI コンポーネントで表示して PostHog が期待する正確なイベントを取得したうえで、最初の回答が届いたことを検証します。アンケートの実装、ヘッドレスアンケートやカスタムアンケート UI の構築、アプリでのアンケート表示、ブラウザー・サーバー・カスタムモバイル UI での `api` タイプのアンケート接続を依頼された場合に使用します。posthog-js のイベント契約、サーバーサイド SDK によるイベント取得、MCP を通じた実装後の検証を扱います。アンケート定義の設計や作成には creating-surveys を使用してください。実装済みのアンケートが表示されない、または記録されない場合は debugging-surveys を使用してください。
記事や見解を解説動画にします（デフォルトは縦型、希望時は横型。1.5～3分、Ray の複製音声によるナレーションと字幕付き）。実際の映像（画面録画、実写、スクリーンショット）を優先します。最近の動画では、内容に合わせたスタイル（音楽、左下のデジタルアバター、公開パッケージ）で HyperFrames を使うことが中心ですが、コードで1フレームずつ描画する手描き方式も利用できます。「解説動画にする」「教育動画を作る」「短い知識紹介動画を作る」「自分の声でナレーションする」といった依頼に使用します。ナレーション原稿は ray-kb、カバーは ray-cover を使用します。Ray の解説動画や教育動画では、汎用の hyperframes や faceless-explainer を直接使わず、優先してこのスキルを使用してください（このスキルは内部で HyperFrames を呼び出します）。
コードベース全体を詳細に監査します。リポジトリを25ファイル単位のコンポーネントに分割し、Serenaによるナビゲーションを用いたopencode runを通じて、3つのモデル（OpenAI、Gemini、Claude）が9つの視点から各コンポーネントを調査します。見落としを洗い出し、OCRスキャンのカバレッジ確認も1回実行します。その後、指摘を集約・重複排除し、分離されたclaude -pの判定器を使って、レビュー対象コミットのクリーンなエクスポートに対しCriticalとHighの問題をすべて検証します。実行ディレクトリはreview-ticketsスキルに渡されます。
review-deep、review-full、review-diff の実行で検証済みの問題を Jira チケットファイルに変換します。レビュー担当者自身の記述をもとに問題を再分割し、問題ごとに1ファイルのチケットを作成します。分離した claude -p プロセスを使い、クリーンなチェックアウトで各指摘を評価・編集し、同じ修正で対応できるチケットを統合します。git からコードをコピーして Jira wiki チケットを作成し、検査します。最後に、任意の Jira クライアントでの投稿手順と、延期された低優先度作業の一括チケットを提示します。
【スイート内スキル · 通常、ユーザーが全工程を直接呼び出す必要はありません。総括役の short-drama-director に要件を伝えると、自動的に本スキルへルーティングされます】【漫剧老李 V7.4.26 スイート · サブスキル】ドラマシーン／日常シーンに特化したストーリーボードエンジン（ショートドラマの映像スタイル）：ショートドラマ向けカメラ構成、ショットの効率性、抑制された演技、シーン内のつながりの5次元と5種類のカメラワークを用い、小説／脚本の原文を簡潔なテキスト絵コンテに変換します。ストーリーボード画像（★標準画像生成アセット）も作成します。各セグメントにつき1枚のマルチパネル画像を、動作の7段階（動き出し／過程／接触／頂点／結果／反応／退出）に分けます。コマ数は機械的な3×3ではなく動作の複雑さに応じて決まり、退出フレーム＝次セグメントの開始フレームです。画像生成用のクリーンな CLEAN_GRID と、任意の技術注釈版を用意します。★Iの画風ロックを認識して映像の基盤（実写／2D／3D／水墨画）を定め、それに合わせて顔のクローズアップ角度を調整します。3D／フォトリアルでは「クローズアップ×目線の高さの正面」の組み合わせを避け、角度をつけた側面視点に変更します（実写は1/3の配分を守り、2Dでは同じ構図を連続で2回まで）。トリガー語：分镜、文字分镜、电影分镜、生成分镜、帮我分镜、导演分镜、镜头脚本、storyboard、镜头衔接、运镜衔接、故事板、故事版、分镜图、故事板图、面板链、四宫格故事板、四格故事板、六宫格故事板、九宫格故事板、2×2 故事板。本スキルはスイートの一部です。全工程は総括役の short-drama-director から開始します。
AIテンプレート品質ではなく、デザインスタジオ品質のWebインターフェースを設計・構築します。Webやモバイルの新規ページ、ランディングページ、ダッシュボード、アプリシェル、料金ページ、設定画面、フォーム、単一コンポーネント、リデザイン、ビジュアルの磨き込み、参考デザインの再現に使用します（ネイティブアプリ画面にはseenry-appsを使用）。まずスタジオのようにブランドアイデンティティ（核となる考え、タイポグラフィの個性、色面、グラフィック要素、画像表現）を設計し、Seenry MCPで実際のブランド、スタジオのサイト、業界をリードする事例を調査します。実証済みのプロダクトとモーションの基盤にそのアイデンティティを適用してページを構築し、厳格な粗雑さチェックに合格し、ブラインド評価で大企業レベルと判定されるまで完成としません。
人気のApp Storeアプリに匹敵する、ネイティブらしいモバイルアプリの画面やフロー（SwiftUI、UIKit、React Native、Expo、Flutter、モバイルWebのプロトタイプ）を設計・構築します。オンボーディング、タブ／スタックナビゲーション、リスト、フォーム、設定、ペイウォール、プレーヤー、シート、空状態やエラー状態に使用します。Seenry MCPを通じて実アプリの一連の操作を調査し（フローはベースにするアプリから、見た目は目標とするアプリから）、ナビゲーションドア、機械的な粗雑さの事前チェック、参考を超えるためのゲートを徹底します。
デザインに必要なビジュアル素材を探し、生成して組み込みます。写真、ヒーロー画像、アルバムやプロダクトのアート、PNGや3D風アイコン、UIアイコン、イラスト、テクスチャ、フォントが対象です。インターネットからライセンスが明確な素材（CC0／パブリックドメインの写真、寛容なライセンスのアイコンセット、オープンフォント）を入手し、ホストに画像モデルがある場合は画像を生成します。各ファイルの出所を記録します。ページやコンポーネントにプレースホルダー、グラデーション、ありきたりなストック素材を使うことになりそうな場合に使用してください。
`veer` CLI を通じて、Veer 管理下の 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 のコメント、Veer 内蔵ブラウザーを操作します。ユーザーが「$veer-cli」「Veer worktree」「child worktree」「worktree で codex/claude を起動」「Veer ターミナルの読み取り／待機／送信」「handoff」／「handover」／「別のエージェントに渡す」「Veer browser」「orca artifacts」「share skills」と言った場合に使用します。Veer の状態が関係する場合は、通常の git worktree、場当たり的な PTY、Computer Use より優先してください。CLI、ファイルシステム、API ではできず、表示中のウィンドウを GUI 操作する必要がある場合に限り Computer Use を使用します。
Claude Code 向けのマスターデザイン Skill。デザイン、再デザイン、モックアップやプロトタイプの作成、UI・ランディングページ・ダッシュボード・モバイルアプリ画面の構築、デザインシステムやデザイントークンの生成、コンポーネントライブラリの構築、Web サイトデザインのクローン、URL からのデザインシステム抽出、スクリーンショットからコードへの変換、Figma とのプッシュ／プル、デザインの批評・レビュー、または別の AI へのデザイン引き継ぎを求められた場合に必ず使用します。スラッシュコマンド /design web、/design mobile、/design system、/design landing、/design review、/design import、/design redraw で起動します。「design this」「redesign」「create UI」「build interface」「clone [url]」「design system」「component library」「create prototype」「hi-fi」「mockup」「canvas」「design tokens」「figma sync」「review this design」「critique」「handoff」などの自然言語表現でも起動します。フロントエンドのビジュアルデザイン作業には必ずこの Skill を使い、ユーザーが design-engine を明示的に使わないよう指定した場合を除き、汎用の frontend-design に切り替えないでください。
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。