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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Wanモデルを使って動画を生成します。テキストから動画、画像から動画、最初と最後のフレーム、参照ベースのロールプレイ、動画編集（VACE）に対応しています。起動条件：ユーザーが動画コンテンツの作成、生成、編集を希望する場合、動画生成・アニメーション・動画クリップ・Wanモデルに言及した場合、またはこのスキルを名前で明示的に呼び出した場合（例：use qwencloud-video-generation）。起動しない条件：画像の生成（qwencloud-image-generationを使用）、既存動画の理解・分析（qwencloud-visionを使用）、テキストのみのタスク。
ユーザーが「アニメーション付きインフォグラフィックを作る」「インフォグラフィック動画を作成する」「インフォグラフィックアニメーションを構築する」「解説インフォグラフィックに動きをつける」「アイコンや統計情報を順に表示する」「主要な数値やコネクターとともにアイコンを動かす」「順番にアニメーションするデザイン済みインフォグラフィックをレイアウトする」と依頼した場合に使用します。インフォグラフィックのレイアウトと視覚的階層、要素の段階的な表示、アイコン/ピクトグラムのアニメーション、主要数値のカウンター、コネクター/フロー、セクションのテンポを扱います。複雑なチャート（棒グラフレース、CSV からのチャート作成）には chart-animation スキルを使用してください。
販売者向けの Amazon キーワード調査と市場機会分析を行います。オートコンプリート候補（ロングテールキーワード）を取得し、競合状況を分析して、12 の Amazon マーケットプレイス（US/UK/DE/FR/IT/ES/JP/CA/AU/IN/MX/BR）で任意のキーワードの市場機会を評価します。API キーは不要です。ユーザーが Amazon の商品調査、Amazon で販売する商品の発掘、Amazon のキーワード案、ニッチ分析、Amazon の競合分析、市場機会、キーワード比較、商品の販売価値の評価、オートコンプリートデータ、季節需要、または Amazon で何を販売するかの調査に関連する内容を挙げたら、たとえ「キーワード調査」と明言していなくても必ず使用してください。「これは売れる商品か」「Amazon での X の競争状況はどうか」「X と Y のどちらを売るべきか」「Amazon では何が検索されているか」などの曖昧な質問でも使用します。
Upstash Redis JavaScript/TypeScript SDK を使用してサーバーレス Redis 操作を行います。キャッシュ、セッションストレージ、レート制限、リーダーボード、全文検索（@upstash/redis search extension によるクエリ、フィルタリング、集計）、およびすべての Redis データ構造に使用します。JavaScript 型の自動シリアライズ／デシリアライズに対応します。TCP クライアントでは @upstash/search-redis および @upstash/search-ioredis アダプター経由の検索も利用できます
既存の GitHub Issue ツリーを監査・更新します。「ツリーを監査して」「イシューツリーを更新して」などの依頼で使用します。ルートの追跡 Issue 番号を受け取り、sub_issues API でツリー全体を再帰的に取得した後、クローズ済みの親の下に残ったオープン Issue の付け替え、孤立項目の再配置、新しい Phase 親の作成、Phase ラベルの同期を行います。ルート Issue の既存本文は保持し、Phase 別の表と監査履歴の管理ブロックのみを更新します。新しいツリーの作成には create-issue-tree、Issue の実装には implement-issue-tree を参照してください。
短いインタビューと3～5点の文章サンプルをもとに、CodexまたはClaudeのプロジェクト内でパーソナライズされたボイスプロファイルを作成します。LinkedInの投稿、ニュースレター、エッセイ、メール、ブログ記事、ツイートなど、あらゆる形式の公開文章に対応します。新しい文章を作成する前に、ユーザーの人物像や書き方をアシスタントに学習させたいプロジェクトの開始時に使用します。「自分の声を作って」「自分の声を学んで」「コンテンツシステムを設定して」「オンボーディングして」「自分の文章で学習して」「自分の投稿で学習して」「Claudeに自分らしく書かせたい」と言われた場合や、プロジェクト開始時に文章サンプルがまとめて共有された場合に起動します。執筆前にボイスの基盤を必要とする初回ユーザーにも適用します。プロジェクトのルートにabout-me.mdとvoice.mdの2ファイルを必ず保存します。
VTEX IO アプリの react/ 配下で React コンポーネントを構築するとき、または store/ でストアブロックを設定するときに使用します。interfaces.json、Site Editor 用の contentSchemas.json、管理アプリ向け VTEX Styleguide、ストアフロントのスタイル設定用 css-handles を扱います。カスタムのストアフロントコンポーネント、管理パネル、pixel アプリの作成や、VTEX IO react builder エコシステム内でのあらゆるフロントエンド開発に使用します。
HuggingFace のコンピュータービジョンモデルを NVIDIA TAO Toolkit エコシステム（tao-core 設定、tao-pytorch トレーナー、tao-deploy TensorRT パイプライン）に統合します。ユーザーが「HuggingFace モデルを TAO に統合」「HF モデルを TAO Toolkit に追加」「HuggingFace ViT/DETR/ SegFormer を tao-pytorch に接続」「HF CV モデル用の TAO トレーナーとデプロイパイプラインを構築」と依頼した場合や、HuggingFace モデルの URL/ID を提示して TAO モデル化を希望した場合に使用します。前提条件の確認、HuggingFace の調査と検証、コードベースの調査、tao-core の設定とネイティブトレーナーの実装、ONNX エクスポートと TensorRT デプロイの統合、パッケージ化と L0 テスト、コンテナベースのエンドツーエンド検証、（条件に応じた）精度・レイテンシの調整という全 7 フェーズを扱います。分類、物体検出、セマンティック／インスタンス／パノプティックセグメンテーション、ゼロショット検出、深度推定に対応します。
グラフ、ナレッジグラフ、関係性の多いワークロード向けに、Amazon Neptune Database と Neptune Analytics の信頼できるガイダンスを提供します。詐欺検出／詐欺ネットワーク、エージェントメモリ／セッションをまたぐチャットボットのコンテキスト、レコメンデーション、ID 解決、Gremlin／openCypher／SPARQL クエリ、スーパーノード／遅い走査、Neo4j から Neptune への移行／APOC 互換性、Neptune Database と Analytics エンジンの選択、PageRank／コミュニティ検出、GraphRAG、Lambda／EC2／アプリケーションからの接続を扱います。Neptune Database のクラスター／インスタンスと Neptune Analytics のグラフは、ユーザーの明示的な確認がある場合にのみ作成・変更します。破壊的な操作（削除、reset-graph、フェイルオーバー、メジャーアップグレード）をブロックし、変更管理へ誘導します。
アプリストアの掲載情報を最適化し、露出とダウンロードを最大化します。キーワード戦略、タイトルとサブタイトルの最適化、スクリーンショット、プレビュー動画、評価とレビューの管理、App Store（iOS）とGoogle Play（Android）でのA/Bテストに対応します。ユーザーが「ASO」「アプリストア最適化」「アプリの掲載情報を最適化」「アプリストアの順位を改善」「アプリストアのキーワード」「アプリストアのスクリーンショット」「アプリストアの評価」「Google Playの最適化」「アプリの露出」「アプリのダウンロード数を増やす」「アプリストアSEO」「アプリストアのコンバージョン」「アプリがダウンロードされない」などと言った場合や、App StoreまたはGoogle Playでのアプリの表示やコンバージョンを改善したい場合に使用します。
Blender でオブジェクト、カメラ、ライト、プロパティをアニメーション化します。キーフレーム、F カーブ、イージング（Bezier、Linear、Sine、Bounce、Elastic）、シェイプキー（morph targets / blendshapes / visemes）、ドライバー（プロパティに対する Python 式）、再利用やレイヤー化のための NLA アクションを扱います。ユーザーが「これをアニメーション化」「時間とともに移動 / 回転 / 拡大縮小」「キーフレームを追加」「ループ / 振動」「シェイプキー / morph / blendshape」「リップシンク用 visemes」、または時間依存のプロパティ変更を依頼した場合に使用します。「アニメーション」と言っていなくても、このスキルを使用してください。「ゆっくり回転」「揺らす」「フェードイン / アウト」「パルス」「表情」なども対象です。
生動画を VLM/LLM の蒸留によって思考連鎖の学習データに変換する、複数段階の動画アノテーションパイプラインです。複数レベルのキャプション、構造化された説明、推論トレース付きの QA ペア（MCQ、二択、自由回答）を生成します。ユーザーが「動画学習データを作成」「動画 QA データセットを生成」「動画から CoT 推論トレースを構築」「動画を自動ラベル付け」したい場合や、video_reasoning_annotation パイプラインを実行する場合に使用します。トリガーには「video annotation」「video CoT」「video QA」「chain-of-thought」「video captioning pipeline」「video distillation」などがあります。
利用可能なリアルタイム調査ツールを使い、特定のニッチ分野で過去 7 日間に公開された最も関連性の高い記事を 20 件抽出します。日付を確認し、実在するリンクと共有しやすい切り口を提示します。利用可能なブラウザーやウェブ検索ツールで、日付のある情報源を確認してください。ユーザーが「自分のニッチを調査して」「何が話題？」「記事を探して」「今週のニュース」「コンテンツ調査」と言う場合や、ニッチ分野を挙げてその動向を尋ねる場合に使用します。最新情報の調査にはリアルタイムの情報源へのアクセスが必要です。
OpenXML SDK（.NET）を使用した、プロ品質の DOCX 文書の作成、編集、書式設定。3つのパイプラインに対応：（A）新規文書を一から作成、（B）既存文書の内容を入力・編集、（C）テンプレートの書式を適用し、XSD 検証ゲートで確認。ユーザーが Word 文書の作成、変更、書式設定を求める場合は必ずこのスキルを使用してください。「レポートを書く」「提案書を作成する」「契約書を作る」「このフォームに記入する」「このテンプレートに合わせて書式を変更する」といった依頼や、最終出力が .docx ファイルとなるあらゆるタスクが対象です。ユーザーが「docx」と明示していなくても、印刷用または正式な文書を作成するタスクであれば、このスキルを使用してください。
ベッティング分析——オッズ換算、控除率の除去、優位性の検出、ケリー基準、裁定取引の検出、パーレー分析、ライン変動を扱います。計算のみで、API呼び出しはありません。ESPN（アメリカンオッズ）、Polymarket（小数確率）、Kalshi（整数確率）など、あらゆる情報源のオッズに対応します。ユーザーが賭け金、期待値、優位性分析、ケリー基準、裁定取引、パーレー、ライン変動、オッズ換算、または情報源間のオッズ比較について尋ねた場合に使用します。ESPNのオッズと予測市場の価格をもとに、賭けに正の期待値があるか評価する場合にも使用します。ライブオッズや市場データを求めている場合は使用しないでください。まずpolymarket、kalshi、または競技別スキルでオッズを取得し、その後このスキルで分析します。
CapacitorアプリでIonic Framework UIを構築・レビューします（現行はIonic 9、Ionic 8も引き続き一般的）。ページ構造（`ion-header`/`ion-content`/`ion-footer`）、リスト、最新のフォーム構文（`ion-input`/`ion-select`の`label`/`labelPlacement`）、シートモーダル、タブ + `ion-router-outlet`、CSS変数によるテーマ設定、ダークパレット（`palettes/dark.system.css`、`.ion-palette-dark`）、iOSとMDモードの違い、Ionic 8 -> 9の破壊的変更（React Router 6、Vue Router 5、Angular 18-22のzoneless、`ion-picker-legacy`の削除、ブール値の`autocorrect`、`npx @ionic/migrate`）を扱います。Ionicコンポーネントの作成、Ionicアプリのテーマ設定、プラットフォームモードのスタイル修正、@ionic/react、@ionic/vue、@ionic/angularのアップグレード時に使用します。Konsta UI（konsta-ui）、Tailwindのセットアップ（tailwind-capacitor）、生のsafe-area CSS（safe-area-handling）、キーボードのリサイズ（capacitor-keyboard）、Ionic Appflow/Enterpriseの移行（ionic-appflow-migration、ionic-enterprise-sdk-migration）には使用しないでください。
単一のスプリントまたはリリースのテスト計画を作成します。機能のテスト可能なシナリオへの分解、要件とテストのカバレッジ対応付け、テスト種別ごとの工数見積もり、優先順位マトリクス（リスク × 工数）、リソース配分、バッファを含むスケジュール作成を扱います。次の場合に使用します：「sprint test plan」「release test plan」「what to test this sprint」「test estimation」「coverage mapping」。対象外：複数四半期にわたる戦略には `test-strategy` を使用。リスク別の領域順位付けには `risk-based-testing` を使用。リリース可否の判断そのものには `release-readiness` を使用。関連：test-strategy、risk-based-testing、release-readiness。
WebhookまたはBot APIを使用して、Feishu（飞书）やLarkのチャンネルにメッセージやインタラクティブカードを送信します。リッチテキストのお知らせ、マーケティング情報、チーム通知を作成します。トリガーフレーズ：「post to feishu」「feishu message」「lark message」「feishu webhook」「lark webhook」「send to feishu」「send to lark」「feishu bot」「lark bot」「飞书」「飞书机器人」。
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。