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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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Datadog Confluent Cloud インテグレーションを設定します。Confluent Cloud で Cloud resource management API キーを作成し（Confluent CLI またはコンソールを使用）、Datadog にアカウントを登録して、Kafka クラスター、コネクター、ksqlDB、Schema Registry リソースを検出・登録します。必要に応じて Schema Registry タグと Cloud Cost Management も追加できます。Confluent Cloud の Kafka クラスターの監視、Datadog Confluent Cloud インテグレーションの設定、Confluent Cloud と Datadog の接続、Datadog での Confluent メトリクスの確認、または Confluent 上の Kafka クラスターの監視に使用します。セルフマネージド Kafka や Datadog Agent は設定しません。Datadog API キーとアプリケーションキーが必要です。不足している場合は、先に `dd-account-setup` を実行してください。
統合済みの親テナンシーでコスト収集を有効にして、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）向けに Datadog Cloud Cost Management を設定します。既存のテナンシー統合で API を切り替えるだけで、Terraform、ストレージバケット、エクスポート、追加の IAM ポリシーは不要です。ユーザーが OCI のクラウドコストを追跡したい場合、または OCI 向け Cloud Cost Management の設定を求めている場合に使用します。OCI テナンシー統合自体の作成や、インフラストラクチャのプロビジョニングには対応しません。既存の Datadog OCI 統合が必要です。不足している場合は、先に `dd-oci-integration` を実行してください。
MCU の周辺レジスタ、ビットフィールド、リセット値、アドレス（CMSIS SVD ベース）を検索し、各結果に出典と根拠ラベルを付けます。アドレス逆引き、レジスタ値のデコードと書き込み値の計算、ビットフィールド早見表とビットマップ、割り込み番号と NVIC 有効化のヒント、CMSIS 形式のマクロ生成、チップ間および周辺機器単位の比較、アドレス範囲検索、SVD 品質チェック、ローカルのチップ一覧と環境チェック、Markdown 表出力、解析結果のキャッシュに対応します。レジスタ、ビットフィールド、リセット値、周辺機器のベースアドレス、割り込み番号について質問された場合、書き込むレジスタ値のデコードや計算、レジスタマクロの生成、デバイス間のレジスタ定義の比較、またはマシン上の SVD ファイルの検索・検証を求められた場合に使用します。キーワード：寄存器、位域、复位值、SVD、外设地址、寄存器值、掩码、位图、中断号、IRQn、NVIC、宏定义、对比、整体对比、质量检查、SVD 位置、芯片清单、读改写、USART1->CR1、register、bitfield、mask、reset value、decode、interrupt。対象外：ピン多重化、マニュアルの章検索、正誤表の検索、コード内のレジスタ書き込みの検証（embedded-register-verify を使用）。
ヘッドレスのMac（Apple silicon）、Linux、WindowsマシンをSSH経由で段階的にセットアップします。「パスワード付きの管理者アカウントとSSHが有効な状態」から、鍵認証のみのSSH、自動サインイン、スリープ無効化、任意のTailscaleを設定し、再起動後に復帰を確認します。MacではDeterminate Nixとnix-darwin、LinuxではNixOSモジュール（ユーザーが希望すればnixos-anywhereでNixOSをインストール）またはDebian、Ubuntu、Fedora向けのディストリビューション共通スクリプト、Windows 11またはWindows Serverでは再実行可能なPowerShell設定を使います。SSHでしかアクセスできないヘッドレスMac mini、Linuxサーバー、Windows PCなどのセットアップ、設定、更新、確認を希望する場合に使用してください。管理者パスワードはユーザーのシークレットストア（Automic Vault、1Password、Bitwarden、任意のコマンド、またはプライベートな環境変数ファイル）に保持し、ストア内のエントリー名だけを指定します。
ユーザー自身の AutoShort または StoryShort アカウントで、ナレーションと字幕付きの顔出しなしショート動画（AI 画像と AI 音声）を制作します。どちらの MCP サーバーにも対応し、接続先を検出してユーザーとスクリプトを確認し、サーバーが返すクレジット料金を表示します。明示的な同意を得た後にのみレンダリングし、完了まで状態を確認して動画リンクを返します。ショート動画、YouTube Short、TikTok、Reel の制作、下書き、レンダリング、公開を希望するときに使用します。
ユーザーがイシューやバックログのトリアージ、未解決イシューの今・次・後で行う項目への振り分け、重複の検索、次のバッチの決定、または未解決イシューを読んだうえでのラベル付けやコメントを求めたときに使用します。スキル名が指定されていない場合も対象です。すべての未解決イシューを全文読み、証拠に基づいて分類します（再現手順の有無を問わないバグ、機能、雑務、重複、対応不可）。今すぐ対応する項目を推奨する前に重複検索を必須とし、必要に応じて項目をmstack-write-specsまたはmstack-diagnoseに振り分け、mstackのレビューワークフローで受け入れられる表を出力します。コメントとラベル変更を下書きしますが、正確な文面の承認なしに投稿することはありません。Claude CodeとCodexで動作します。仕様書やコードは作成しません。
ユーザーのコンテキストやトークンが不足しそうなとき、作業を一時停止したいとき、長時間の作業を別のエージェント、セッション、ホストに引き継ぎたいとき、または「引き継ぎを書いて」「これを引き継いで」「現在の状態を保存して」「この引き継ぎから続けて」と言われたときに使用します。コミット、stash、秘密情報の漏えいを行わずに、再開可能な引き継ぎファイルを1つ作成します（ブランチ、HEAD、未コミットのパス、プルリクエスト、イシューの状態、成功済みおよび未実施のチェックと正確なコマンド、承認済みおよび保留中の判断、最初に実行する次のコマンド）。ファイルを検証して停止するか、そのファイルから作業を再開します。Claude CodeとCodexで動作します。作業そのものは続行しません。
公開の `orca` CLI を使用して、Orca が管理する 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、アーティファクト、worktree コメント、および Orca アプリに埋め込まれたブラウザを操作する。ユーザーが「$orca-cli」「use orca cli」「Orca worktree」「child worktree」「cardStatus」「spawn codex/claude in a worktree」「read/wait/send Orca terminal」「terminal send」「full handoff」「handover」「give this to another agent」「another worktree」「Orca browser」「orca artifacts」「share HTML/Markdown」「public artifact link」「control the browser inside Orcaoclassroom」と言ったときに使用する。Orca が管理する状態に wortt Involving タスクでは、生の `git worktree`、場しの PTY、Playwright、Computer Use よりこの方法を優先する。Orca の埋め込みブラウザ以外のブラウザウィンドウ、webview、デスクトップ UI には Computer Use を使用してきた。
制作を始める前に、ユーザーの AutoShort または StoryShort アカウントで、顔出しなしの複数話ショート動画シリーズを計画します。AutoShort ではシーズンを設計して計画を保存し、レビューを実行してユーザーの明示的な確認を得てから、1 話ずつ見積もり、制作します。StoryShort ではチャットで計画に合意し、シリーズを一時停止状態で作成して、ユーザーが費用を承認した後にのみ再開します。シリーズ、シーズン、ショートドラマ、継続登場するキャラクター、または定期配信チャンネルを希望するときに使用します。
参考対象（公開URL、ローカルHTMLファイル、スクリーンショット、デザインのエクスポート、画面録画、GIF）をもとに、ユーザー自身のコードベース内でWebページ、セクション、コンポーネント、インタラクションを再構築します。要素のボックス、計算済みスタイル、ピクセル、動きのタイミングとイージングを参考対象と比較して測定し、数値化されたReplica Scoreが合格するまで反復します。サイト、ランディングページ、ヒーロー、ナビバー、価格表、カード、モーダル、フッター、ホバー効果、スクロール時の表示、ページ読み込みアニメーションなどのUIをクローン、再現、再構築、コピー、移植、一致させたい場合や、「見た目／感触／動きをこれに似せて」と依頼された場合に使用します。「pixel-perfect」「1:1」「exactly like this」「same as <url>」と言われた場合や、スクリーンショット、Figmaエクスポート、動画を渡されて実装を求められた場合にも使用します。独自のコピー、ブランド、追加機能を上乗せしたい場合も対象です。
品質を損なわずに、エージェントパイプライン内のフロンティアモデルをより安価なモデルに置き換えられる箇所を特定します。インストール済みの rightmodeler TypeScript CLI を再開可能なパイプラインで操作し、機械プロトコルを解釈して、モデルファミリーごとの判定を提示します。証拠が裏付ける場合は、レビュー済みのモデル置換プルリクエストを作成します。モデル費用を削減したい場合、タスクごとに適切なモデルを選びたい場合、安価なモデルへの置換をベンチマークしたい場合、またはエージェントパイプラインを分析してコストを最適化したい場合に使用します。
リポジトリのドキュメントを実際のコードに合わせて同期します。README.md、CLAUDE.md、AGENTS.md、docs/にあるバージョン、依存関係、コマンド、プロジェクト構成、機能に関する記述を、マニフェスト、ロックファイル、スクリプト、ファイルと照合してから更新します。人が書いた文章、文体、セクション順は維持します。次の場合に使用します。（1）依存関係、フレームワーク、ランタイムのバージョンが変わったのに、ドキュメントに古いバージョンが記載されている。（2）スクリプト、Makefileのターゲット、ディレクトリ構成が変わった。（3）機能が追加、改名、削除され、ドキュメントと一致しない可能性がある。（4）エージェント向け指示ファイルが、存在しない可能性のあるコマンドの実行を指示している。（5）ユーザーが sync docs、update the README、docs are stale、docs out of date、outdated version in README、fix CLAUDE.md、AGENTS.md、package.json、lockfile、pyproject.toml、Cargo.toml、go.mod、「npm run lint」missing script、「docs: sync documentation with codebase state」に言及する。各エコシステムの事実確認表、宣言されたバージョン範囲と解決済みバージョンの比較ルール、検証できない機能の記述は推測せずフラグを付けるルール、変更・検証済み・要確認の3部構成レポートを備えています。Node、Rust、Python、Go、マニフェストのないリポジトリなど、あらゆるプロジェクトに対応し、リポジトリ独自のマニフェストやファイルを接点とします。変更履歴やバージョン更新のツールではなく、存在しないファイルのドキュメント作成や、コードがドキュメントに合っているかの監査も行いません。
Binance Agentic Wallet に関する 100 の質問。中国語の Q&A で、エージェントが Binance のオンチェーンウォレットを理解し、公式 baw ルートを選び、取引の承認とリスク範囲を確認し、制約付きの自動化拡張を設計できるよう支援します。ミームコインのリスクとハニーポットの識別、rug pull 対策、スマートマネーシグナルの真偽確認を扱います。製品に関する質問、操作のトラブルシューティング、取引戦略の制約、ミームコインのリスク管理、ウォレットのワークフローに使用します。公式ウォレット skill の代替ではなく、Binance 取引所の先物注文には使用しません。
ライブ MCP データに基づき、不足している AI 検索プロンプトを扱うブログ記事を企画、執筆します。ChatGPT のギャップ、引用元リスト記事、競合ソース、または AI SEO Tracker に基づくコンテンツキャンペーン向けのコンテンツを求められた場合に使用します。「write posts for missing prompts」「content coverage」「what should we publish」という依頼、または https://aiseotracker.com/content-coverage/SKILL.md の取得で起動します。
検討中の選択肢がすべて一つの方針のバリエーションである場合、または同じサインイン、承認、人、依存関係を待つ場合、まず現在の枠組みにある選択肢を列挙します。次に、5つ以上の異なる分野から機能する仕組みを問題に当てはめ、最初のリストになかった案と、それぞれが機能しなくなる条件を報告します。作業が一つの枠組みから抜け出せない場合、別の分野や業界ならどう解決するかを尋ねられた場合、実際に応用できる類推を求められた場合に使用します。より大きな視点で判断を見直す場合（macrothink）、特定の枠組みに行き詰まっていない状態で選択肢を列挙する場合、主張を検証する場合（factchk）には使用しません。
データ所有者自身の記録から作成した検索語（すべてのスクリプト内の氏名、ハンドル、メールアドレス、電話番号、住所、アカウント ID、クライアント ID）を使って、共有リポジトリ、フォルダー、成果物に漏えいした個人または組織のデータを見つけます。成果物の動作を保てる役割名やプレースホルダーに各該当箇所を置き換え、git 履歴を読み取り専用でスキャンして、データが残るコミットを特定します。公開・共有リポジトリ、テンプレート、フィクスチャセット、ドキュメント、納品物に運用担当者、顧客、チームメイトの個人情報や業務データが含まれる可能性がある場合、成果物の識別情報除去・匿名化・削除を求められた場合、リポジトリの公開やオープンソース化の前、または全運用担当者が実行するコードベースから個人データを除去する必要がある場合に使用します。
アニメや手描きのキャラクター原画を、2.5D アニメーション用の標準 19 パーツのレイヤーに分割します。まず ImageGen でパーツの参照画像を生成し、原画の分割と部分的な形状補完を組み合わせて、独立したマスク付きのレイヤー PSD を作成します。初稿の後に各レイヤーを確認し、レイヤーの混入、欠損、遮蔽部分の形状補完を修正します。必要に応じて ImageGen で部分的に描き足します。キャラクターのレイヤー分割、立ち絵の分割、See-through スタイルのレイヤー化、SVG からレイヤー PSD への変換、新しい画像を前のキャラクターと同じ基準で処理する場合に使用します。
各レベルを遭遇（部屋、ウェーブ、敵の一団、時間区間）の順序付きリストとして構成します。戦闘とステータス予算で使用するものと同じ敵ステータスから各遭遇の脅威度を算出し、ステージとロールごとの脅威予算曲線と比較します。単体撃破時間とステージ長の関係を示し、配置した敵と戦闘ステージ、撃破数と経済設計を照合します。また、敵がいない区間、経済ステージの長さや購入に対する遭遇時間、休憩地点と報酬の間に蓄積する負荷、強力な遭遇の連続など、ペース配分も整理します。ジャンルやエンジンを問わず、レベル、ウェーブ、部屋の構成、遭遇規模の調整、休憩や報酬の配置、レベルが戦闘と経済の前提に合っているかの確認に使用します。
MLX サービング、mlx_lm.server、oMLX、Apple Silicon での LLM サービング、または Mac でのローカル LLM 実行についてユーザーが尋ねた場合に使用します。モデルの読み込み失敗、読み込み時または推論時の OOM、batch>1 でのサーバーの停止やクラッシュ、ツール呼び出しがプレーンテキストで返される問題、スループットの低下、mlx-lm と oMLX の選択に関するトラブルシューティングにも対応します。oMLX の機能フラグ調整（turboquant_kv、dflash、MTP、specprefill、thinking_budget、max-concurrent-requests、force_sampling）、RAM を超えるモデル向けの OptiQ プロキシ、Llama-4 の ChunkedKVCache バッチ処理、Llama-3 のツール呼び出し JSON 形式、ベンチマークに基づくサービング設定の検証も扱います。対象は Apple Silicon M シリーズのみです。クラウド LLM ホスティング、llama.cpp、Ollama、vLLM などの非 MLX バックエンド、モデルのトレーニングは対象外です。
Claude Code（または Codex）でコードからモーショングラフィックス動画を作成するための環境を整え、その後、適切な動画プロンプトの作成を支援します。HyperFrames、Remotion、Tesseract のいずれかをインストールするか、何もインストールしないかを確認します。希望に応じて画像、動画、音声、音楽用に Higgsfield を接続し、長さ、形式、目的、ブランディング、参考資料、成功基準について簡単な聞き取りを行います。「Motion Fabrik」と言った場合、このリポジトリへのリンクを送った場合、Claude で動画、解説動画、広告、ショート動画、モーショングラフィックスを作りたい場合、または HyperFrames、Remotion、Tesseract、Higgsfield を設定したい場合に使用します。コードを使った AI 動画制作の設定を希望する場合も、英語でこのスキルを使用します。
Claude または Codex でタスクに使うモデルや労力レベルについてユーザーが尋ねる場合に使用します。たとえば、「このサブエージェントにはどのモデル？」「レビューの労力レベルは？」「これには Haiku で十分？」「デバッグに最適な Codex モデルは？」などです。また、他の mstack スキルがサブエージェント、レーン、レビュアーを開始する前に、ティア（低コスト、標準、最高性能）やタスクに応じたモデルと労力レベルを必要とする場合にも使用します。Claude Code と Codex に対応。ベンダーごとにモデル、労力レベル、両者の設定方法、理由、次のステップを返します。
ユーザーが「これに使えるスキルはある？」「X 用のスキルを探して」「このタスクに役立つスキルは？」「skills.sh を検索して」と尋ねる場合や、作業用のスキルをインストールしたい場合に使用します。他の mstack スキルが、そのタスクや作業項目（計画のフェーズ、ワークフローのレーン、作成中のスキル）に適したインストール済みスキルを必要とする場合にも使用します。Claude Code と Codex に対応。項目ごとに該当するインストール済みスキルと理由を返し、不足分について skills.sh の審査済み公開候補を提示します。
新しいマシンで mstack スキルに必要なものをセットアップ、インストール、確認したい場合に使用します。「mstack をセットアップして」「依存関係をインストールして」「mstack に不足しているものは？」「codegraph をインストールして」「ワークフローが事前チェックで止まった」などが対象です。他の mstack スキルが停止し、mstack-setup を指定した場合にも使用します。Linux、macOS、Windows の Claude Code と Codex に対応。各依存関係の状態を報告し、1 回の確認後、不足分をユーザースコープにインストールします。
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。