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 100,344 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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テスト外の実際のコードパスにあるモック、スタブ、フェイク、隠れたフォールバック、プレースホルダー実装を見つけます。実処理が行われないのに成功と報告される箇所を特定し、それぞれに実際の依存先を使う案、または正直に失敗させる案を提示します。変更や指定されたファイル、ディレクトリ、diff にテスト用の代替処理や握りつぶされたエラーが本番に入り得る場合、catch または except が空リスト、None、デフォルト値、true を返す場合、キー、設定、入力の欠落を理由にせずリクエストを通す場合、実行中の経路で関数が NotImplementedError を送出するか TODO 値を返す場合、機能が成功を報告するのに何も起きない場合、またはエラー処理、連携、サービスクライアントに関わる作業を完了とする前に使います。
JavaScript または TypeScript アプリを Fallow Cloud の本番ランタイムカバレッジに接続します。Fallow Cloud のセットアップ、Fallow beacon の追加、ランタイムカバレッジの Fallow Cloud への送信、または Fallow Cloud にリポジトリのデータが表示されない理由の確認を依頼された場合に使用します。ローカルのコード品質ツールには使用せず、その場合は fallow-setup を使用してください。セットアップ済みリポジトリのランタイムデータの読み取りには使用せず、その場合は fallow スキルを使用してください。
ユーザーからNode.jsの脆弱性の修正、パッチ適用、アップグレード（例：「Nodeの脆弱性を修正して」）、2026年10月21日のNode.jsセキュリティリリース、CVE-2026-111497（Brotli RCE）、またはNode 20のサポート終了への対応を求められた場合に使用します。Dockerイメージ、.nvmrc/.tool-versions、setup-node CI、Lambda、IaCが対象です。読み取り専用の棚卸し、承認ゲート、回帰テスト、範囲を絞ったPRを行います。
どんな題材でも1枚の画像（AI画像、レンダー、フィギュアや製品の写真、イラスト、またはアイデアをまず画像にしたもの）から、水密な3Dスカルプトを作成します。画像との照合測定を行い、Blenderで段階ごとに記録します。正面マップ（マスク、計測深度と焦点距離、法線）、見えない側面の生成ビュー（全周にわたって位置合わせし選別）、ビジュアルハルを作成し、すべての法線マップ、シルエット、写真の深度に対して多数のフィット工程を記録します。対称性、注目領域、隙間のカット、スムージングにも対応します。ケースのひな型作成、予算付きの fal 呼び出し、位置合わせ、彫刻、フィッティング、マップのチェック、Blenderでの再生、タイムラプスやターンテーブル動画、エクスポート（GLB、OBJ、STL）、レポートに使える CLI（`scripts/i2s.py`）を収録しています。「この画像から」3Dモデルやスカルプトを作りたい場合、フィギュアやキャラクターをメッシュにしたい場合、彫刻のタイムラプスを作りたい場合、または参照画像と3Dモデルを照合したい場合に使用します。シーンや部屋、画像なしのテキストからの3D生成、リギングやアニメーション、PBRテクスチャリング、CAD精度の部品には対応しません。
KubeSense MCP を通じてリアルユーザーモニタリング（RUM）データを集計・読み取ります。ブラウザーやモバイルアプリのセッション、ビュー、アクション、エラー、リソース、長時間タスクが対象です。rum_<type> シグナル、イベント種別ごとのフィールド一覧、LIKE または group-by に対応するフィールド、ナノ秒単位の時間と対応する _ms/_s、機能フラグと属性、ダッシュボードパネルの構造を扱います。analyze-telemetry で件数、比率、パーセンタイルを取得し、search-rum で生データ行を取得します。RUM ではアラート、SQL、SPL は利用できません。
メモリプレッシャーやスワップの過剰な入れ替えによって Mac（特に Claude Code、ほかの AI コーディングツール、複数の Electron ベース IDE を同時に実行している Mac）が遅い、応答しない、またはフリーズする原因を診断します。実際のスワップ／メモリ値の確認、MCP サーバーやプラグインのプロセス肥大化の特定、孤立または重複したバックグラウンドプロセスの検出、再生成可能なキャッシュの安全な削除、終了したプロセスが別の監視プロセスによって再起動され続ける状況の見分け方を扱います。Mac/MacBook が遅い、重い、応答しない、フリーズする、「メモリを使いすぎている」「メモリプレッシャーが高い」と言われた場合や、RAM または CPU を消費しているものを探す・停止する・終了するよう求められた場合に使用します。この Skill の修正はすべて元に戻せる操作（停止、終了、無効化、キャッシュ削除）で、何も削除・アンインストールしません。操作の実行前にその点を明示します。
`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。
モック UI 仕様（specs-ui スキルのプロジェクト）を、HTML + Tailwind + Alpine.js による UI のみのクリック可能なプロトタイプに変換します。ナビゲーション、フォーム、状態、ブラウザー内に保存されるシミュレーションデータ、リセットなどの主要フローを接続し、ユーザーテストやデモ用のガイド付きテストシナリオを用意して、複数ページのアーティファクトとして公開します。既存の仕様やモックを基に、プロトタイプ、クリック可能なモック、インタラクティブなデモ、ユーザーテスト可能なフロー、ユーザーテスト、または「クリックして操作できる」バージョンを求められた場合、「プロトタイプ」と言っていなくても使用します。
リポジトリの README は利用するかどうか、また利用方法を判断する人向けに、AGENTS.md（またはそこから読み込む CLAUDE.md）はリポジトリ内で作業するエージェント向けに、マニフェストはホストが最初に読むファイル（package.json、プラグインおよびマーケットプレイスのファイル、agents/openai.yaml）として、リポジトリの一貫した名称を軸に整えます。付属スクリプトで監査し、各行を必要とする読者向けのファイルに移し、不整合のあるマニフェストを修正します。README または AGENTS.md の作成、書き直し、レビュー、READMEにエージェント専用コマンドがある場合、エージェントガイドにマーケティング文がある場合、セクションの配置先を判断する場合、改名後に使用します。契約書、台帳、変更履歴、リリースノートには使用しません。
アプリ内の報告ブリッジからイシュートラッカーに顧客またはテナントメンバーが提出したバグ報告を一件解決します。イシューとブリッジのメタデータを読み、対応に十分な情報があるか判断し、本番データを読み取り専用で使って報告者の操作を再現します。根本原因とそのすべての類似箇所を修正し、実行中のアプリで旧コードでは失敗し新コードでは成功することを証明します。クローズキーワードを付けてコミットし、ブリッジ経由で平易な言葉で報告者に返信して確認を依頼します。次の場合に使います。(1) ユーザーが顧客の報告のイシュー番号または URL を渡す。(2) 報告にタイトルはあるが説明が空または簡素。(3) 修正前に情報が十分か確認するよう求められる。(4) 修正後に報告者へ返信するよう求められる。(5) 証拠からアプリが設計どおり動作しており、修正には製品上の判断が必要と分かる。(6) 報告内容が既存機能で、使い方の案内が答えとなる。(7) アプリにない機能の要望で、実装の有無にかかわらず報告者が今すぐ回答を必要としている。(8) 送信済みの返信が誤っており、訂正が必要。(9) ユーザーが次の語句に言及する：resolve issue、fix issue #、tenant-report ラベル、顧客バグ報告、「check if you have everything you need」、/reply、報告者への返信、報告者に確認を依頼、監査ログ、本番環境の読み取り専用、supabase db query --remote --read-only、PostgREST max_rows、1000 行上限、「Fixes #」、「別々に精算されて一緒ではない」、「すでに存在する」、「サロン全体」、「実現できるか」、機能リクエスト、機能凍結、対象外、「A で始まる顧客のみ」、「一覧の場所を説明」、「受付にいるが精算できない」、ロール違い、権限の上書き、「来店を移動できなかった」。十分性マトリックス、ユーザーの承認を得た読み取り専用の本番環境手順、報告者の操作タイムラインクエリ、原因を見分ける確認方法付きの根本原因表、原因が動作仕様の場合にユーザーへ提示する選択肢、旧コードで失敗するガードテスト、返信前の主張確認、修正、使い方、現時点では未実装の機能、アカウント設定、訂正それぞれの返信テンプレートを備えます。gh CLI と Postgres ベースのマルチテナントアプリを備えた任意の git リポジトリで使えます。イシュートラッカー、返信チャネル、本番環境へのアクセス、アプリの検証手順が接続点です。ブリッジ自体、まとめてのトリアージ、障害対応には使いません。
Web サイトや Web アプリの見どころ（WebGL のヒーローセクション、3D、スクロール）をデッキ用の 1080p MP4 として録画し、Figma Slides にアップロードして、Remotion でブランドまたは製品のショーリールを作成します。「サイトのシーンを録画」「デッキ用のサイト動画」「ショーリール」「ローンチ動画」「gerar vídeo do site」「vídeo pro deck」「reel do produto」「/site-reels」で使用します。
音楽に合わせて編集するストップモーション風動画のルール、Remotion ヘルパー、オーディオスクリプトを提供し、制作にはデフォルトで Remotion を提案します。意図的に低フレームレートを保ち、曲の8分音符ごとに1つのポーズを設定します。ページは小節線で始まり、クリック音はキックとスネアに合わせ、拍を抜くタイミングも説明します。ストップモーション、低フレームレート、ビート同期または音楽同期の動画を制作・レビューするときに使用します。曲に合わせた動画編集、トラックに合わせた Remotion のローンチ動画、BPM に合わせたコンポジション、メトロノームやクリックトラック、ビート同期のキネティックタイポグラフィ、メトロノームに同期してウェブページ上でライブ再生するシーンにも使用します。曲のテンポ、小節、展開を測り、カット、クリック、ホールド、トランジションの位置を決める方法を扱います。
各スキルリポジトリのファイルをもとにビルド時に生成する、Next.js App Router サイトの Agent Skills 公開カタログを構築します。SKILL.md、README.md、CHANGELOG.md、provenance.md、evals/ をリポジトリにミラーする同期スクリプト、それらからルール、リリース、来歴台帳を読み込むローダー、検索とカテゴリーフィルターを備えたカタログページ、カテゴリーごと・スキルごとのページ、Agent 評価結果（Agent とプロンプトごとの最新実行。失敗した実行も含む）、JSON-LD、サイトマップ項目、コンテンツバリデーターを用意します。次の場合に使用します。(1) 組織が GitHub で公開する Agent Skills を、インストールコマンド、ルール、バージョン、Agent 評価結果とともにサイトに掲載する。(2) リリース後もスキルページに古いバージョンが表示される、または評価実行がページに表示されない。(3) 既存のスキルページに Agent 評価結果、プロンプト、来歴台帳を追加する。(4) ユーザーが skills catalog、Agent Skills page、skill directory、SKILL.md、skills.sh、npx skills add、evals/prompts.md、eval results、agent evals、Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、skills:sync、sync.json、raw.githubusercontent.com、provenance.md、CHANGELOG.md、Keep a Changelog、TechArticle、SoftwareSourceCode に言及する。同期処理は 1 つのコミットに含まれるスキルの全ファイルを読み取り、ミラー全体を置き換えます。ローダーは取得処理を行いません。評価パーサーは不正な実行を理由付きで拒否し、破棄しません。バリデーターは不正な実行があればテストを失敗させます。Next.js App Router を使用します。スキルの取得元（GitHub またはローカルのチェックアウト）は差し替え可能な境界であり、読み取るセクションの構成は 1 つのテーブルで定義します。スキルの作成方法でも、評価ランナーでも、パッケージレジストリでもありません。
bigarrow CLIを使い、大きな矢印と看板（「Franz、ここをクリック」）でユーザーのmacOS画面上の場所を示し、フローティングカードで値、秘密情報、質問を渡します。ユーザーが特定の場所、ボタン、フィールド、ウィンドウ、タブ、メニューを見たり、クリックしたり、入力したり、選択したりする必要がある場合は常に使用します。「どこか教えて」「そこを指して」「どのボタン」「どこをクリックすればいい」「zeig mir wo」「このUIの操作を案内して」と言われたとき、ユーザーが何かを承認または署名する必要があるとき、またはユーザーの手作業が必要で、端末を見ていない可能性があるときが該当します。認証情報、パスワード、トークン、2FAコード、IBAN、貼り付けるコマンドを渡すときや、ユーザーが端末を離れている間に質問や選択を求めるときにも使用します。期限が切れるコード、タイムアウトするログインページや決済ページ、ユーザーの操作待ちのビルドなど、時間制約がある場合は必須です。
恢复被 C3RB3R / Cerber 系勒索软件（文件后缀 .L0CK3D、勒索信 read-me3.txt）加密的群晖（Synology DSM）或其他 Btrfs NAS 上的数据，无需密钥：利用 Btrfs 写时复制留下的旧 extent 逐字节还原原文件，并用 Btrfs 校验和逐块证实。覆盖 CoW / NoCOW 判定、子卷快照代数（lastsnap）效应、extent 树精确重组、大文件跨 extent 推测、统计、导出、验证和报告。只要用户提到 NAS / 群晖 / 黑群晖 被勒索、.L0CK3D、read-me3.txt、C3RB3R、Btrfs 文件被加密想恢复、"没有备份没有快照怎么救"，即使没提 Btrfs 或 extent，也应使用本 skill。Use for ransomware recovery of .L0CK3D files on Synology/Btrfs volumes without the key.
gitの作業ツリーの変更を、整理されたConventional Commitsにまとめます。差分を読み、リポジトリ独自のチェックを実行し、パス単位でステージし、無関係な変更は別々のコミットに分け、メッセージを作成して結果を検証します。次の場合に使用します。（1）ユーザーがコミット、進捗の保存、WIPの記録、完了したタスクの締めくくりを希望する。（2）作業ツリーに別々のコミットにすべき無関係な変更が混在している。（3）既存の使い方を壊す変更があり、リリースツールに認識させる必要がある。（4）ユーザーが commit、commit this、commit my changes、save progress、WIP commit、conventional commit、commit message、git add、staged、untracked、BREAKING CHANGE、feat!、Co-Authored-By、pre-commit hook、「split this into commits」に言及する。シークレットやビルド出力を除外するステージングルール、`bumpv`がMAJORリリースの判断に使う破壊的変更のマーカー、フックとamendのルール、帰属情報のトレーラーが入っていないことを確認するコミット後チェックを備えています。あらゆるgitリポジトリと技術スタックに対応し、リポジトリ独自のチェックと文書化された規約を接点とします。リリースツールでも変更履歴作成ツールでもなく、プッシュやプルリクエストのフローも扱いません。
アイテム強化（レベルごとのコスト、成功率、失敗時の維持／ランクダウン／破壊）と合成（固定レシピ、および一致するアイテムを同じセット内の1つにまとめるランダム合成）をモデル化します。各レベル到達までの期待コストと試行回数、ステータス予算に対する各レシピの価値比、特定の結果を得るために必要な制作回数の期待値を算出し、アイテム増殖ループや、ドロップ、レシピ、明示された入手元のいずれからも生成できないアイテムを特定します。ジャンルやエンジンを問わず、強化システム、制作、合成、サルベージ、アイテム入手経路の設計やレビューに使用します。
Docker ホストに Datadog Agent をインストールします。スタンドアロン Docker（Linux または Windows）または Docker Compose に対応し、インフラストラクチャメトリクス、コンテナログ、APM トレース受信、DogStatsD がデフォルトで有効です。ライブプロセス、タグ、ホスト名、プロキシ、コンテナのフィルタリングも任意で設定できます。API キーはコマンドラインではなく、アクセスが制限された env ファイルに保存します。ユーザーが単一サーバーで Docker コンテナを実行している場合、Docker ホストに Datadog をインストールしたい場合、または Docker Compose で Datadog を設定したい場合に使用します。Kubernetes や Linux、macOS、Windows ホストへの Agent の直接インストールには対応しません（dd-agent-install-kubernetes、dd-agent-install-linux、dd-agent-install-macos、dd-agent-install-windows を使用してください）。有効な API キーとアプリケーションキーを持つ Datadog アカウントが必要です。不足している場合は、先に `dd-account-setup` を実行してください。
Linux ホスト（単一マシンまたはフリート）に Datadog Agent をインストールします。クラウドへの一括展開（AWS Systems Manager、GCP VM Manager、Azure Run Command）、リモート構成管理、プロキシ、FIPS、カスタムタグ、高度な構成に対応します。インフラストラクチャメトリクス、ログ、APM トレースレシーバーはデフォルトで有効です。ホストの Single Step Instrumentation は、ユーザーが要求した場合のみ有効にします（SSI を優先する場合は `dd-apm/linux-ssi` `agent-install` を使用）。Linux サーバーの監視、Ubuntu などの Linux ホストへの Datadog Agent のインストール、SSH を使わずに EC2 などのクラウド VM フリートへ Agent を展開したい場合に使用します。Windows、macOS、Docker、Kubernetes への Agent のインストールには対応しません（dd-agent-install-windows、dd-agent-install-macos、dd-agent-install-docker、dd-agent-install-kubernetes を使用してください）。クラウドプロバイダー統合への接続にも対応しません。有効な API キーとアプリケーションキーを持つ Datadog アカウントが必要です。不足している場合は、先に `dd-account-setup` を実行してください。
Cost and Usage Report（推奨の CUR 2.0 または Legacy CUR）を設定し、Terraform で S3 バケット、バケットポリシー、IAM 読み取りポリシー、ロールの関連付け、Datadog への登録を行い、AWS 向け Datadog Cloud Cost Management をセットアップします。AWS のクラウドコストの追跡、コストと使用状況レポートの設定、AWS 向け Cloud Cost Management（CCM）の設定、CUR 2.0 を使った CCM の設定、AWS Data Export と Datadog の接続を希望する場合に使用します。新しい AWS アカウントの Datadog への接続や、他のクラウド向けのコスト管理設定には対応しません。ロールベースの Datadog AWS インテグレーションが必要です。未設定の場合は、先に `dd-aws-integration` を実行してください。
Terraform を使って AWS ログを Datadog に転送するよう設定します。ユーザーの AWS アカウントに Datadog Forwarder Lambda をデプロイし、Terraform の状態に残らないよう、Datadog API キーを Secrets Manager のシークレットに別途登録します。また、既存の AWS インテグレーションにフォワーダー ARN を登録し、Datadog が CloudWatch ロググループと S3 バケットを自動的にサブスクライブするようにします。AWS ログまたは CloudWatch ログを Datadog に転送したい場合や、Datadog Forwarder Lambda を設定したい場合に使用します。AWS インテグレーション自体の作成やメトリクス収集の設定は行いません。Datadog AWS インテグレーション（datadog_integration_aws_account）が必要です。不足している場合は、先に `dd-aws-integration` を実行してください。
Terraform を使用して Azure 向けの Datadog Cloud Cost Management を設定します。Storage Account と Container を新規作成または再利用し、実コストと償却コストの Cost Management エクスポートを作成します。ロール割り当てを通じて既存の Datadog アプリ登録に読み取りアクセスを付与し、手動のファイル分割手順を挟んだ 2 段階の apply で datadog_azure_uc_config を介してエクスポートを Datadog に登録します。ユーザーが Azure のクラウドコストを追跡したい場合、Datadog 向け Azure コストエクスポートを設定したい場合、または Azure 向け Cloud Cost Management を設定したい場合に使用します。Azure 統合や、そのアプリ登録／サービスプリンシパルの作成には対応しません。既存の Datadog Azure 統合が必要です。不足している場合は、先に `dd-azure-integration` を実行してください。
Azure CLI で Datadog 公式の Log Forwarding Orchestrator（LFO）インストールスクリプトを実行し、Azure ログの Datadog への自動転送を設定します。監視対象のサブスクリプション全体でリソースを自動検出し、ログフォワーダーのプロビジョニングとスケーリングを行うマネージドコントロールプレーンをデプロイします。リソースごとの診断設定は不要です。Azure ログまたは Azure リソースログを Datadog に転送したい場合や、Azure ログ転送を設定したい場合に使用します。Terraform の生成、Azure インテグレーションの作成、メトリクス収集の設定には対応しません。Datadog Azure インテグレーションが必要です。未設定の場合は、先に `dd-azure-integration` を実行してください。
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。