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 98,067 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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inference.sh CLI で Pruna P-Image モデルを使って画像を生成します。モデル：P-Image、P-Image-LoRA、P-Image-Edit、P-Image-Edit-LoRA。機能：テキストからの画像生成、画像編集、LoRA スタイル、複数画像の合成、高速推論。Pruna は品質を損なわずにモデルを高速化します。トリガー：pruna、p-image、pruna image、fast image generation、optimized flux、pruna ai、p image、fast ai image、economic image generation、cheap image generation
inference.sh CLI 経由で Pruna P-Video-Avatar を使い、トーキングヘッドアバター動画を生成します。ポートレート画像を、TTS 内蔵のリアルな発話動画に変換します。競合製品より 18 倍高速、6 倍低コストです。モデル：P-Video-Avatar、P-Image（ポートレート生成用）。機能：テキストからアバター動画生成、音声駆動アバター、30 種類の音声、10 言語、720p/1080p、TTS 内蔵、動的背景、全身制御。用途：AI プレゼンター、製品デモ、解説動画、バーチャルインフルエンサー、マーケティング、教育、多言語コンテンツ、UGC、ゲームアバター。トリガー：avatar video、talking head、ai avatar、p-video-avatar、pruna avatar、video avatar、ai presenter、digital human、virtual presenter、lipsync、talking avatar、ai spokesperson、heygen alternative、synthesia alternative、veed alternative、fabric alternative、omnihuman alternative
最適な Qwen モデルとパラメーターを推奨します。次の場合に起動します：Qwen モデルの選択、Qwen モデルの料金比較、Qwen モデルの機能の確認、Token Plan で利用可能なモデルの問い合わせ、コスト履歴の閲覧、実行スキルでモデル選択の助言が必要な場合、またはユーザーがスキル名を明示して呼び出した場合（例：use qwencloud-model-selector）。次の場合は起動しません：Qwen 以外のモデル（OpenAI、Gemini など）に関する議論、Qwen と無関係な一般的な AI の質問。
Small Businessプラグインの入り口です。経営者の現在のニーズが漠然としていても具体的でも聞き取り、その場に最適なスキルまたはスラッシュコマンドへ案内します。ガイド役として、利用可能な機能を説明し、次に試すことを提案し、保存された事業コンテキストに基づいて推奨を調整します。経営者が「what can you do」「help me with my business」「what should I focus on」「I don't know where to start」と尋ねたとき、または単一のスキルに明確に対応しない自由形式の事業関連の依頼をしたときに起動します
ユーザーが BuilderOS の仕様書をもとに製品リポジトリ内で MVP 全体を構築したい場合に使用します。「MVP を作って」「アプリを作って」「ロードマップを実行して」「構築を始めて」「ロードマップ全体を進めて」「すべて構築して」など、単一のタスクやフェーズではなく計画全体の実装を求める表現がトリガーになります。`docs/prd.md` と `docs/product-roadmap.md` が必要です（背景情報として `docs/product-vision.md` と `docs/design.md` も必要）。ロードマップの各タスクを順番に実装、テスト、検証してから次に進み、チェックボックスに印を付けてステータス行を更新します。すべてのタスクが完了し、価値を実感できる体験がエンドツーエンドで動作するまで続行し、その後 git を初期化して初回コミットを作成し、リモートリポジトリへの接続を提案します。
フルスタックPython／Reactアプリ向けのPlaywrightエンドツーエンドテストパターンです。ユーザーワークフロー全体（ログイン、CRUD、ナビゲーション）のE2Eテスト、クリティカルパスの回帰テスト、クロスブラウザ検証を書くときに使用します。テスト構成、ページオブジェクトモデル、セレクター戦略（data-testid > role > label）、待機戦略、認証状態の再利用、テストデータ管理、CI連携を扱います。ユニットテストやコンポーネントテストは対象外です（pytest-patternsまたはreact-testing-patternsを使用してください）。
ユーザーが Google Ads キャンペーンを設定、最適化、管理したい場合に使用してください。「Google Ads」「Google Search Ads」「PPC」「SEM」「広告で PMF をテスト」「プロダクトマーケットフィットを検証」「Responsive Search Ads」「RSA」「Performance Max」「Quality Score」「キーワード入札」「Google Display/YouTube ads」に言及した場合にも使用してください。有料チャネルの組み合わせには paid-ads-strategy を使用してください。
複数四半期にわたる QA 戦略文書を作成します。スコープ、リスクベースの優先順位付け、テストレベル（ユニット／統合／E2E）、テストピラミッド分析、開始／終了基準、品質 KPI、ツール選定の根拠、CI の拡張手段、タイムライン計画を扱います。実行可能な戦略文書を作成し、棚上げされる文書にはしません。「テスト戦略」「QA 戦略文書」「テストアプローチ」「QA ロードマップ」「複数四半期の QA 方針」に使用します。単一スプリントや単一リリースの計画には使用せず、test-planning を使用してください。最もリスクの高い領域の特定には使用せず、先に risk-based-testing を使用してください。関連：risk-based-testing、qa-metrics、release-readiness、test-planning、test-reliability。
すべての TAO ワークフローまたはアクションに必須の起動前ゲートと、4 動詞の実行契約です。実行プラットフォームを問わず、副作用を伴う処理（AutoML、train、evaluate、inference、export、TensorRT エンジン生成、DEFT/アプリケーションのワークフロー）を開始する前に呼び出します。プラットフォーム選択、認証情報、イメージ確認、データセット受け入れ、事前チェック、起動レビュー、ジョブ記録、監視、失敗／再試行の分類を扱います。トリガーとなる表現には「このモデルをトレーニング」「AutoML を実行」「SLURM/docker/k8s/brev/virtualenv で起動」「チェックポイントを評価」「TAO ジョブを開始」などがあります。
任意の対象リポジトリにClaude Codeの.claude/構成（CLAUDE.md・Agents・Rules・Skills・hooks）を初期セットアップします。「Claudeをセットアップして」「.claudeを作成して」「CLAUDE.mdを初期化して」「Agentsを整備して」「claude-codeをセットアップして」などの依頼に使用します。既存の.claude/を差分で充実させる場合はupdate-claudeを使用します。implement-issue-treeの前提条件（gh auth / sub_issues / workflow js）の整備も含みます。
参考にしたいリファレンスを、自分のトピックとブランド向けのシーンごとの Claude Motion プロンプトに変換する。動きを抽出するための動画（スクリーンショット、フレーム、またはリールや広告のコンタクトシート）を受け取り、任意でスタイルのためのルックのリファレンス（ウェブサイト、ブランド、ムードボード）を受け取る。誰かが "make me something like this"、"break down this reference"、"use my website as the look"、"turn this into a Motion prompt" と言った場合に使用する。短い分解を出力し、続いてすべてのシーンのタイミング付きでそのまま貼り付けられる Motion プロンプトを 1 つ出力する。
ゲーム MOD の短いショーケース動画を撮影・編集する、またはクリップをまとめて X/YouTube に投稿できる形にする。ゲームウィンドウのみをゲーム自身の音声付きで録音し、縮略表から瞬間を選び、EDL JSON を使ってワンラインアニメーションテイトのタイトル、クリエイタークレジット、トランジション、音楽、透かし、フェードアウトを追加する。ユーザーが MOD のデモ動画、予告編、クリップ、モンタージュを望んだり、既存のクリップをスタイルのある動画にまとめたりする場合に使用する。
書籍、長編動画の文字起こし、ポッドキャスト、コース、インタビューを、実行可能な一貫したスキル群にまとめます。ユーザーが「拆书」／「蒸馏一本书」／「把 XX 书做成 skill」／「把这个视频/播客/课程蒸馏成 skill」／「turn a book or video into skills」と依頼した場合に使用します。長文コンテンツからフレームワーク、原則、方法論を抽出し、エージェントが実際の状況で呼び出せる、再利用可能な個別の Claude スキルにすることを指します。単純な要約、書評、著者になりきるロールプレイには使用しません（それは nuwa-skill の役割です）。
inference.sh CLI で Pruna P-Video および WAN モデルを使って動画を生成します。モデル：P-Video、WAN-T2V、WAN-I2V。機能：テキストからの動画生成、画像からの動画生成、音声対応、720p/1080p、高速推論。Pruna は品質を損なわずにモデルを高速化します。トリガー：pruna video、p-video、pruna ai video、fast video generation、optimized video、wan t2v、wan i2v、economic video generation、cheap video generation、pruna text to video、pruna image to video
TypeGPU は TypeScript における型安全な WebGPU です。ユーザーが TypeGPU コードを記述、デバッグ、設計する場合に使用します。対象には 'use gpu' シェーダー関数、tgpu.fn、バッファー、テクスチャ、バインドグループ、コンピュート／レンダーパイプライン、コマンドエンコーダー、レンダーパス、レンダーバンドル、頂点レイアウト、スロット、アクセサー、@typegpu/react フック（useRoot、useFrame、useUniform）、React Native worklet レンダリング、およびあらゆる TypeGPU API が含まれます。シェーダーロジックと CPU 側のリソースは密接に結び付いているため、ユーザーが片方しか挙げていなくても両方を扱います（例：「シェーダーの書き方」「バッファーの作成方法」）。typegpu、tgpu、「use gpu」、TypedGPU、または TypeGPU のスキーマ API（d.*、tgpu.*、std.*）を使用した WebGPU コードへの言及で起動します。次の場合は起動しません：tgpu を使わず GPUDevice/GPURenderPipeline を直接使う生の WebGPU、WGSL のみの質問、Three.js、Babylon.js、WebGL。
page-import パイプラインが、コンテンツモデリングの判断材料として、ローカルの AEM Edge Delivery Services プロジェクトと Block Collection で利用できるブロック群を調査する必要がある場合に使用します。ローカルのブロックフォルダーをスキャンし、Block Collection で一般的なブロックを検索して各ブロックの用途を特定し、用途と利用可否をブロックごとに注記した一覧を返します。直接呼び出さないでください。パイプラインのステップとして page-import から呼び出されます
AEM Edge Delivery Services（EDS、Franklin、Helix）のコード変更には、新しいブロック、ブロックの変更、CSS のスタイリング、バグ修正、コア機能（scripts.js、styles、delayed.js）、検証が必要な JavaScript/CSS 作業を含め、このスキルを使用します。Content Driven Development のプロセスとして、コーディング前に実際のテストコンテンツを特定または作成し、作成者が使いやすいコンテンツモデルを設計し、開発を通じてそのコンテンツで検証します。ドキュメントのみの変更や、コンテンツ作成に影響しない設定変更には使用しません。
ユーザーが「脆弱性レポートをトリアージする」「CVE を評価する」「バグバウンティの提出内容を評価する」「発見事項が有効か判断する」「セキュリティ上の発見をレビューする」「脆弱性を却下する」「この CVE を修正すべきか判断する」「脆弱性レポートの優先順位を付ける」と依頼した場合、または受信した脆弱性レポートを調査すべきか判断する必要がある場合に使用します。7 つの brocards（経験則）を適用して、脆弱性レポートを体系的に受理、却下、または追加情報の要求に振り分けます。また、人によるレビュー前に、エージェント型の脆弱性発見パイプラインからの未加工の発見事項を絞り込む場合にも使用します。
macOS / Windows 向けの読み取り専用ストレージ分析アシスタント（システムを自動検出）。コンピューター全体のディスク使用量をスキャンし、容量を占めている項目を特定して、各項目を🟢自動削除可能／🟡人による判断が必要／🔴慎重に削除の3段階に分類し、実行可能な対処案を提示します。見やすく折りたたみ可能で、コマンドをワンクリックでコピーできるインタラクティブな HTML レポートを生成し、ローカルサービスを起動してウェブページからワンクリックで削除（ゴミ箱に移動／完全削除）することもできます。スキャン中は常に読み取り専用です。次の場合は必ず使用します：「ストレージ分析」「ディスクがいっぱい」「C ドライブ／ハードディスクがいっぱい」「空き容量が足りない」「空き容量を増やす」「ディスクをクリーンアップ」「容量を占めている」「何が容量を使っているか」「ストレージを確認して」「PC のストレージ／空き容量を確認」「ストレージ容量」「PC の空き容量が足りない」「メモリがいっぱい／足りない」「メモリ／ストレージを確認」（中国語の口語では「メモリ」がストレージを指すことがあります）、「storage analysis」「disk cleanup」「キャッシュをクリア」「ディスククリーンアップ」といった発言、または PC の容量不足を訴える、ディスクを何が使っているか知りたい、クリーンアップの提案を求める場合。注意：実行メモリ/RAM（「どのプロセスがメモリを使っているか」「メモリ使用率が高い」、アクティビティモニタを見たいなど）を明示的に指す場合は RAM であり、ストレージではないため、このスキルの対象外です。
カメラ、ファイルシステム、位置情報、生体認証、アプリ内購入、ソーシャルログイン、SQLite、カレンダー、連絡先、ヘルス、BLE、NFC などのネイティブ機能向け Capacitor プラグインを選定、インストール、接続します。公式の @capacitor/* パッケージ（Capacitor 8.5 は安定版、9 は next の alpha 版）と、145 パッケージを含む @capgo/* インデックス、ネイティブ権限キー（Info.plist、AndroidManifest、variables.gradle minSdk）、npx cap sync / cap ls による検証、「"Camera" plugin is not implemented on ios」「unable to find plugin」、UNIMPLEMENTED、OS-PLUG-* コードなどのエラーを扱います。「X にはどのプラグインを使うべきか」、プラグインの追加、インストール後にプラグイン呼び出しが失敗する場合に使用します。プッシュ通知の設定（capacitor-push-notifications）、スプラッシュ画面のアセット（capacitor-splash-screen）、キーボードレイアウト（capacitor-keyboard）、ディープリンク（capacitor-deep-linking）、OTA アップデート（capgo-live-updates）、プラグインのソースコードのアップグレード（capacitor-plugin-upgrades）、プラグインへの SPM 追加（capacitor-plugin-spm-support）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。