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 98,284 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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PAS、AIDA、BAB、STAR、SLAY のフレームワークを使って、トピックをそのまま公開できる LinkedIn 投稿にします。空白行を除いて最大 20 行、文と文の間に空行を入れたモバイル向けの形式です。「投稿形式にして」「LinkedIn 投稿にして」「PAS 形式で書いて」など、名前付きフレームワークの指定や、トピックを適切な構成の投稿にする依頼で使用します。post-writer との違い：post-formatter は厳密なフレームワークを適用し、post-writer はフレームワークの制約なしにユーザーの文体で下書きを作成します。
リポジトリとシステム向けの、完全な STRIDE-A 脅威モデル分析および段階的更新スキルです。2 つのモードに対応します。（1）単一分析 — リポジトリの完全な STRIDE-A 脅威モデルを作成し、アーキテクチャ概要、DFD 図、STRIDE-A 分析、優先順位付けされた指摘事項、エグゼクティブ評価を生成します。（2）段階的分析 — 以前の脅威モデルレポートを基準に、最新または指定されたコミットのコードベースを比較し、変更追跡（新規、解決済み、継続中の脅威）、STRIDE ヒートマップ、指摘事項の差分、HTML 比較を埋め込んだ更新レポートを生成します。ユーザーが脅威モデル分析や段階的更新を明示的に依頼した場合、または /threat-model-analyst を直接呼び出した場合にのみ有効化してください。
GitHub 公式ドキュメント（docs.github.com）。REST API、GraphQL、Webhooks、GitHub Apps、OAuth Apps、gh CLI、PAT / GITHUB_TOKEN、Actions（jobs、steps、expressions、workflow commands、concurrency、OIDC、artifact attestations、lockfile）、プルリクエスト、issue、Projects v2、変更不可のリリース、Codespaces、Packages、Copilot API / cloud agent、コードスキャン、シークレットスキャン、Dependabot、Dependency graph / SBOM、Teams、請求、アクティビティ（イベント／通知）
Luau で Roblox のシミュレーター、タイクーン、クリッカー、放置ゲームの経済を設計・調整・実装します。アップグレードのコスト曲線、最大購入、毎秒収益、転生／プレステージの要件と倍率、オフライン収益、大きな数値の表示（1.5K、3.4M、2.0Qa）、サーバー権威型の購入、改ざんまたは古いセーブデータの修復、卵・クレート・スピンなど有料ランダムアイテムの確率開示を扱います。Lune の進行ペース計算ツールも含みます。baseCost/costGrowth/rebirth の数値を選択・確認するとき、アップグレード／通貨／転生／オフライン関連のコードを書くとき、進行が停滞するとき、前回より転生に大幅な時間がかかるとき、数値が 1000K と表示されるとき、オフライン収益が過剰なとき、またはプレイヤーが未獲得の通貨を得るときに使用します。
バグの分類、重複排除、チケット生成を行う、指紋照合と LLM のハイブリッドパイプライン。CI ログを正規化し、安定した指紋を作成して類似する重複をクラスタリングした後、LLM で重大度を分類し、チケットを作成する。バグ報告テンプレートと重大度・優先度マトリクスを含む。使用場面：「bug triage」「classify bugs」「failure analysis」「auto-classify」「CI failures」「bug report」「defect template」。対象外：不安定なロケーター1件の実行時自己修復には test-reliability を使用。対象外：本番テレメトリーからの新しいテスト設計には observability-driven-testing を使用。関連：qa-metrics、qa-dashboard、ci-cd-integration、qa-project-context。
動作するものの遅く複雑になったコードベースを、速度を定量的に改善し、境界が明確で読みやすい状態へ導きます。working-with-legacy-code、clean-architecture、software-design-philosophy、refactoring-patterns、system-design、ddia-systems、release-it、pragmatic-programmer の8つのスキルを段階的に編成します。各段階には手法が組み込まれており、単独で実行できます。判断のたびにユーザーへ質問し、結果をプロジェクトの docs/ フォルダー（PERFORMANCE.md、ARCHITECTURE.md、ARCHITECTURE-OPTIMIZATION-PLAN.md）に記録するため、セッションをまたいで続行できます。アプリの高速化、ずれた境界の整理、遅いエンドポイントやクエリの修正、または「動くけれど遅く、悪化している」とユーザーが述べた場合に使用します。未テストのプロトタイプには improve-code-quality、触るのが怖い古いコードベースには remove-technical-debt、新規開発の構造設計には design-code-architecture、マーケティングサイトのページ速度には improve-website を使用してください。単一のフレームワークのみを対象とする場合は、該当するスキルを直接呼び出してください。
Hugging FaceのモデルIDから新しいモデルアーキテクチャをMAXにインポートする場合に使用します。トリガー：「モデルをMAXにインポート」「モデルをMAXに追加」「<HF model>をMAXで動かす」。ワークフロー：Hugging Faceの設定とモデリングコードを調べ、類似するModuleV3アーキテクチャを基に雛形を作成します。各レイヤーをHFに一致するmax.nn Moduleとして実装してサーブし、Hugging Faceの参照実装と照合します。サーバーは動作しているのに出力が誤っている場合（文字化け、greedyの不一致、途中まで整合してから逸脱）、debug-modelを読み込んで差異を調査します。
リフレクションシステムやコア型に関わるUnreal Engine C++の記述時に使用します：UCLASS、UPROPERTY、UFUNCTION、USTRUCT、UENUM、GENERATED_BODY、TObjectPtr、TWeakObjectPtr、TSharedPtr、FGCObject、TArray、TMap、TSet、TOptional、TVariant、DECLARE_DYNAMIC_MULTICAST_DELEGATE、AddDynamic、FName、FString、FText、UGameInstanceSubsystem、UWorldSubsystem、GetDefault、TNotNull。ユーザーが「UE C++」、「ガベージコレクション」、「CDO」、「スマートポインター」、「指定子」に言及した場合も使用します。Actorとコンポーネントのライフサイクルについてはue-actor-component-architecture、Build.csとモジュールについてはue-module-build-system、Blueprint向け関数と潜在アクションについてはue-blueprint-cpp-interopを参照してください。
React Native および Expo アプリの開発、デバッグ、調査において Radon IDE の MCP ツールを使用するためのベストプラクティスです。Radon IDE から実行中のアプリを操作する際に使用します。スクリーンショットの表示、ログの読み取り、コンポーネントツリーの調査、ネットワークリクエストのデバッグ、アプリの再読み込み、React Native のドキュメントやライブラリ情報の照会などが対象です。起動ワード：「debug React Native」「fix UI」「network issues」「build issues」「Radon IDE」「view screenshot」「app logs」「component tree」「network inspector」「reload app」「React Native docs」「library description」「emulator」「development viewport」「view_screenshot」「view_application_logs」「view_component_tree」「reload_application」「view_network_logs」「view_network_request_details」「query_documentation」「get_library_description」。Radon IDE セッションでの実行中アプリの調査、デバッグ、開発に関するすべての依頼でも使用します
事前設定済みのテストプロファイルを使い、AWS DevOps Agent を通じて自動リリーステスト（UI または API）を実行します。ユーザーが複数ステップのワークフローの検証、機能の確認、リグレッションのチェック、API エンドポイントのテストを希望する場合に使用します。トリガーワードには run tests、UAT、test my app、test profile、UI test、API test、automated testing、regression test、QA、end-to-end test、run the QA agent が含まれます。
ユーザーがキーワードを調査したい、ターゲットキーワードを見つけたい、または検索意図を分析したい場合に使用します。「キーワード調査」「キーワードツール」「ターゲットキーワード」「検索ボリューム」「検索意図」「キーワード難易度」「トピックマップ」「キーワードクラスタリング」「People Also Ask」「Google オートコンプリート」「オートコンプリートキーワード」「アルファベット法」などに言及した場合も使用します。クラスタリングには content-strategy を使用します。
Native SDK の概要案内スキルです。Native SDK はネイティブデスクトップアプリを構築するための包括的なツールキットです。アプリはデフォルトで TypeScript と宣言型 Native マークアップ（.native）で記述され、バイナリに JS ランタイムを含まずにネイティブコードへコンパイルされます。Zig コアは明示的な代替手段で、WebViews は任意の Web コンテンツ向けの方法です。Native SDK とは何か、アプリの構築、ネイティブ UI の記述、アプリのひな形作成、app.json または旧 app.zon の設定、bridge commands の追加、Web コンテンツの埋め込み、アプリのパッケージ化、実行中アプリのテスト、Native SDK アプリの自動化について質問されたときに使用します。
Python モデルと ORM（search、domain、read_group、compute fields）、XML/CSV データとビュー、OWL/JS クライアントコード、QWeb レポート、セキュリティ（ACL、レコードルール、グループ）、cron とサーバーアクション、移行とモジュールのアップグレード、テスト、i18n、パフォーマンスを網羅する Odoo 18 開発リファレンスです。Odoo 18 またはカスタム addon に関する作業では、traceback の貼り付け、addons/ や __manifest__.py への言及、フォーム／リスト／カンバン／XML エラー、HTTP コントローラー、モデルのビジネスルールに関する説明だけの場合も含め、機能開発、バグ修正、リファクタリング、addon コードのレビューに使用します。Odoo addon の CSS/SCSS アセットの作成とレビューも対象です。
Post Bridge の手法（5 億回以上の再生、13 万 2 千件以上のダウンロード、3 万 3 千ドル以上の収益）を用いる、ソーシャルメディアのオーガニック成長コーチです。TikTok や Instagram のショート動画からオーガニックトラフィックを獲得したいアプリ、製品、ビジネスに個別の成長支援を提供します。TikTok／Instagram での成長、バズるコンテンツの作成、自然な再生数の増加、ソーシャルメディアの再生をアプリのダウンロードや顧客につなげる方法、新しいソーシャルアカウントの育成、成果の出るコンテンツ形式の発見、またはオーガニックな存在感の拡大について尋ねられた場合に使用します。ソーシャルメディアのプロフィール、コンテンツと市場の適合性、トレンドの活用、有料広告なしで再現可能なコンテンツシステムを構築する支援にも使用します。
C#および.NETの依頼を、インストール済みの適切な専門スキル、または最小限のdotnet/skillsマーケットプレイスプラグインに振り分けます。対象：「どの専門家が担当すべきか」「スキルを追加するには」といった質問で、ASP.NET Coreエンドポイント、Blazor、MAUIバインディング、Windows Formsの専門家選定やインストール、EF Coreクエリ、テストまたはフレームワークの移行、ランタイムのCPU／割り当て証拠、ファイルベースのC#、エディター／コンパイラーの不具合、残存するMSBuild `.binlog`、`/skills`にないプラグインなどを扱う場合。また、より限定的な専門家がいない場合のC#の意味論にも使用します。対象外：呼び出すインストール済みの専門家がすでに明示されている依頼、C#や.NETと無関係な作業。
提供されたビジュアルを参考に、保護対象となる特徴的な要素をコピーせず、新しい作品の類似度を調整しながら、複数の独創的なブランドキャンペーンの世界観を生成します。ブランドアイデンティティ画像、ポスター、エディトリアルキャンペーン、ムードボード、生成コンセプトをユーザーが提示し、着想を得た別案、同じビジュアルファミリーに属する複数の個性的なブランド、参考により近い V2、画像内の正確なワードマーク、または独創性を保つ画像生成プロンプトや出力を求める場合に使用します。
Qdrant のスケーリング判断を支援します。「ノードはいくつ必要か」「データが 1 ノードに収まらない」「スループットや QPS を増やしたい」「CPU が張り付いている／リクエストレートに追いつかない」「クエリが遅い／p99 またはテールレイテンシーが高すぎる」「クラスターが遅い」「テナントが多すぎる」「垂直か水平か」「シャーディング方法」「容量を増やしたい」「大きな limit／ページネーション／scroll が遅い」「最近のデータだけが必要／古いベクトルを期限切れにしたい／保持期間」などの質問に使用します。
開発者が初めて CopilotKit Channels エージェントを構築し、Slack または Microsoft Teams で応答させたい場合に使用します。「チャンネルを設定」「エージェントを Slack に接続」「エージェントを Teams に参加させる」といった場合や、ゼロから一連のチャンネルを構築する場合に対応します。プロジェクトの調査またはスキャフォールディング、AG-UI エージェントの構築、公開 CopilotKit CLI によるマネージド Channel の作成と調整、長時間稼働するホストの実行、実際のプロバイダーへのメンションに返信することの確認まで、全工程を扱います。ワークフローはこのファイルにはありません。`npx --yes copilotkit@latest onboard start` を実行し、表示されたグラフに従ってください。
ファクトリーパターン、フィクスチャ戦略、データの匿名化、合成データの生成を用いてテストデータを作成・管理します。Fishery（TypeScript）、FactoryBot（Ruby）、Factory Boy（Python）、データベースのシード投入、クリーンアップ戦略、GDPR に準拠したデータ処理を扱います。「テストデータ」「fixtures」「factories」「seed data」「synthetic data」「test database」「data anonymization」に関する場合に使用します。対象外：DB 自体の移行／整合性テストには database-testing、環境のプロビジョニングやデータベースのブランチ戦略には test-environments を使用します。関連：test-environments、database-testing、api-testing、unit-testing。
Lightning Web Component のモバイルオフライン互換性をレビューします。Komaci オフライン静的アナライザーは、Salesforce Mobile App Plus および Field Service Mobile App 用のデータグラフを事前に準備します。`@wire` 設定内のインライン GraphQL クエリ、最新の `lwc:if`／`lwc:elseif`／`lwc:else` ディレクティブ、Komaci ESLint ルール違反（private wire プロパティ、ローカルでないリアクティブ参照、getter の副作用）を対象に、コードレベルの修正案を含む検出結果リストを生成します。「モバイルオフラインレビュー」「Komaci チェック」「オフライン事前準備の監査」「オフライン事前準備の失敗」「オフラインデータグラフエラー」を求められた場合、または `@salesforce/eslint-plugin-lwc-graph-analyzer` の推奨ルールセットに照らして LWC を検証する場合に使用します。一般的な LWC コードレビュー（適切なドメインレビュー用スキルを使用）や、ネイティブモバイル機能を備えた LWC の構築（`using-mobile-native-capabilities` を使用）には使わないでください。
データ収集前に、実験や研究の計画を立てます。設計の選択、ランダム化、ブロック化、処理の組み合わせの配置を行い、結果を解釈可能にします。研究の計画、対象者／サンプルの群分け、ランダム化、ブロック化、層別化、対照、要因計画または一部実施要因計画、実験計画法（DOE）、多数の因子のスクリーニング、応答曲面最適化、クロスオーバー／反復測定／分割区計画、クラスター／グループランダム化、ラテン方格、プレート配置、バッチ／実行順序効果、反復と疑似反復、逐次／適応型／群逐次計画に関する質問や計画に使用します。「この実験をどう設定すればよいか」「交絡を避けるにはどうすればよいか」「この 6 因子を試す最善の方法は何か」「このマウスを条件ごとに割り当てて」などのくだけた表現でも対象です。設計決定後のサンプルサイズや検出力の計算には statistical-power を、収集済みデータの分析には statistical-analysis を使用します。
概要から、完全なデプロイ可能なランディングページを生成します。Tailwind CSS（CDN 経由）、レスポンシブデザイン、ダークモード、セマンティック HTML、OG メタタグを含む自己完結型の単一 HTML ファイルを出力します。セクションは、CTA 付きヒーロー、機能、ソーシャルプルーフ、価格（任意）、FAQ、フッターです。マーケティングページ、製品ローンチページ、近日公開ページ、その他の単独ランディングページの構築に使用します。起動語句：「landing page」「create a page」「marketing page」「launch page」「coming soon page」「one-page site」。
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。