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。
すべて
2 つの共有ドキュメントを通じて、プロジェクトのアーキテクチャ DNA を作成、更新、検証、表示します。docs/specs/architecture.md（技術スタック、アーキテクチャルール、セキュリティ制約、AI ガードレール）と docs/specs/ontology.md（ドメイン用語集／ユビキタス言語）を扱います。ブレインストーミング前のプロジェクト設定として、または SDD ライフサイクルの任意の段階で、仕様やタスクをアーキテクチャ原則に照らして検証するために使用します。「create constitution」「update constitution」「constitution check」「validate against constitution」「project principles」「architectural guardrails」「setup project architecture」「define ontology」で起動します。
構造化された Lean 4 の証明を作成・レビューし、Mathlib の慣習に沿って Lean ライブラリを設計します。Lean での定理証明、Lean 4 での数学や仕様の形式化、Lean ライブラリでの新しい型や定義の作成、証明の可読性と保守性のレビュー、長い tactic 証明の補題へのリファクタリング、Lean 開発での sorry プレースホルダーの補完、Lean プロジェクトの CI やリンターの設定、遅い証明や maxHeartbeats のタイムアウトの診断、カスタム tactic・マクロ・リンターの作成に使用します。
UV アンラップ、アトラスマッピング、テクスチャの投影、アルファデカルの使用、マップ/ライトマップの焼き付け、glTF/GLB 書き出しに向けたテクスチャベースの Blender アセットの準備を行います。ユーザがテクスチャパック、テクスチャアトラス、デカル、UV レイアウト、ライトマップを提供する場合、テクスチャをメッシュに 1:1 で合わせたい場合、テクスチャが伸びている・ずれていると報告された場合に使用します。テンプレートに忠実な再構築には reference-to-3d、PBR 値には blender-materials と組み合わせて使用します。
映画的な意図で Blender のカメラを設定します — 焦点距離、被写界深度（f-stop / フォーカスオブジェクト）、構図（三分割法、リーディングライン）、アニメーションカメラ（オービット、ドリー、プッシュイン）、トラッキング制約。ユーザーが「カメラを設定して」「ショットをフレームングして」「映画的に / ヒーロー風に / ポートレートに / 広角に / 望遠鏡的に見せたい」「被写界深度を追加して」「カメラをオービットして」と依頼したときや、構図・フレーミングに関する依頼をされたときに使用します。ユーザーが「カメラ」という言葉を出さなくても使用してください — 「ヒーローショット」「クローズアップ」「見下ろし」「浅いピント」「85mm のポートレート風」も対象です。
PostgreSQL データベースに関するあらゆる作業に使用します。テーブル設計、インデックス、データ型、制約、拡張機能（pgvector、PostGIS、TimescaleDB）、検索、マイグレーションが対象です。**ユーザーが次の作業を依頼した場合に起動します：** - 既存の PostgreSQL データベースを調査し、オブジェクトや関係を把握する - PostgreSQL のテーブル、スキーマ、データモデルを設計または変更する - データ型、制約、インデックス、パーティショニング戦略を選ぶ - pgvector の埋め込み、セマンティック検索、RAG を扱う - 全文検索、ハイブリッド検索、BM25 ランキングを設定する - PostGIS で空間／地理データを扱う - 時系列データ用に TimescaleDB のハイパーテーブルを設定する - テーブルをハイパーテーブルに移行する、または移行候補を評価する - ダウンタイムなしの安全なスキーママイグレーションを計画または実行する **キーワード：** PostgreSQL、Postgres、SQL、スキーマ、テーブル設計、インデックス、制約、pgvector、PostGIS、TimescaleDB、ハイパーテーブル、セマンティック検索、ハイブリッド検索、BM25、時系列、マイグレーション
Triage complet RTK : exécute issue-triage + pr-triage en parallèle, puis croise les données pour détecter doubles couvertures, trous sécurité, P0 sans PR, et conflits internes. Sauvegarde dans claudedocs/RTK-YYYY-MM-DD.md. Args: "en"/"fr" pour la langue (défaut: fr), "save" pour forcer la sauvegarde.
Next.js、FastAPI、MERN、Djangoの技術スタック向けプロジェクトのスキャフォールディング、セキュリティと複雑度のスコアリングを含むコード品質分析、技術スタック選定のガイダンスを備えたフルスタック開発ツールキットです。「新しいプロジェクトをスキャフォールディング」「Next.jsアプリを作成」「FastAPIとReactをセットアップ」「コード品質を分析」「コードベースを監査」「どの技術スタックを使うべきか」「プロジェクトのボイラープレートを生成」などの依頼や、フルスタック開発、プロジェクトのセットアップ、技術スタックの比較に関する話題で使用します。
毛沢東の思考フレームワーク：《毛沢東選集》全5巻を中心に、問題分析、戦略立案、行動の組織化に関する毛沢東の認知的オペレーティングシステムを抽出します。主な出典：《矛盾論》《実践論》《持久戦論》《中国社会各階級の分析》《一つの火花も燎原の火となる》《連合政府について》《人民内部の矛盾を正しく処理する問題について》など。中核モデル：7 個。意思決定ヒューリスティック：10 項目。起動語：「毛沢東」「毛沢東選集」「教員」「毛沢東の方法で分析」「毛沢東選集の視点から」「教員ならどう見る」。制約：この Skill は毛沢東の分析方法論と戦略的思考フレームワークに焦点を当て、戦略分析、組織管理、競争戦略、問題診断などに適用します。具体的な政治的立場の評価は行いません。資料：『毛沢東選集』第1巻から第5巻、公開演説や書簡、詩作品。
エージェント対応状況を監査・修正します。Lighthouse Agentic Browsingの割合、エージェント向けアクセシビリティツリー、AIエージェント向けrobots.txtとContent-Signal、エージェントトラフィックへのWAF処理、llms.txt、Markdown配信、ai-catalog.json、/.well-known検出ファイル、WebMCPツールを対象とします。AIエージェントがサイトを利用・閲覧できるか、llms.txtやWebMCPについてユーザーが尋ねたときに使用します。AIの引用可能性とブランドシグナル（seo-geo）、コマースプロトコルの詳細（seo-ecommerce）は対象外です。
Slack アプリがまだ存在しない状態で、ローカル実行中の CopilotKit Channels エージェントが Slack で応答できるようにするための、セットアップの PROVIDER 側で使用します。Slack で初めて Channels ボットを設定する、Slack アプリとトークンを作成する、管理対象の Intelligence Channel に接続する、または Channel が setup_required を報告する、「Waiting for runtime」のままになる、Channel が Online なのに Slack でメンションしても返信がない、Slack アプリが Intelligence Request URL ではなく Socket Mode で構築されている場合に使用します。対象は OpenTag のチェックアウト、または channels-sdk のクローン内の OpenTag サンプルです。各フェーズは app/channel.tsx、app/env.ts、INTELLIGENCE_CHANNEL_NAME、ポート 8123 のローカルエージェントという規約を前提とし、独自の channel host が含まれる copilotkit init で構築したプロジェクトは対象外です。Slack アプリと Channel がすでに存在し、コードでの Channel の宣言やカスタマイズについて質問する場合は、代わりに copilotkit-channels スキルを使用してください。
ScreensDesign MCP を通じて、モバイルアプリ、より広範な市場の競合、ポジショニング、公開 App Store レビュー、オンボーディング、ペイウォール、録画画面、ユーザーフロー、App Store のクリエイティブ、開発者、保存済みコレクションを調査します。モバイル製品や市場の調査、アプリのアイデア、競合比較、収益／ダウンロード数の根拠、レビューの課題や感情、UI 参考例、視覚的類似性、シーケンス分析、ScreensDesign MCP の設定やスキル更新をユーザーが求める場合に使用します。
コードから高品質なシネマティックモーションデザインを企画、制作、レンダリングします。ローンチ映像、製品・機能動画、ランディングページやソーシャル向けのループアニメーション、ロゴの短い演出や登場演出、UI ウォークスルー、アプリデモ、キネティックタイポグラフィ、ティーザー、予告編、イントロ、プロモーション動画を制作します。Remotion、HyperFrames、HTML/GSAP、React を使った動画、アニメーション、モーショングラフィックス、アニメーションデモの制作や、絵コンテ、タイミング、音楽、レンダリング、仕上げ、批評を求める場合に使用します。「X についての動画を作って」「この機能をアニメーションにして」「ローンチ動画が必要」といった依頼にも対応します。コンセプトとコピーの規律、提供されたブランドに合わせる書体と色のセンス、映像とコード生成サウンドトラックを駆動するビート同期タイムライン、演出とトランジション、実際の製品 UI の動き、映画品質の仕上げ（正確なモーションブラー、バンディングなし、BT.709、同期確認済みの多重化）を提供し、コンタクトシートとレンダリングを用いた節度ある自己批評の反復を行います。
Hono ルーティング、Vite プラグイン、Static Assets を使用して Cloudflare Workers のひな形を作成し、デプロイします。プロジェクトを説明し、構成のひな形を作成してバインディングを設定し、デプロイします。Worker プロジェクトの作成、Cloudflare での Hono の設定、D1 / R2 / KV / Queues バインディングの設定、Worker のエクスポート構文、API ルートの競合、HMR の問題、デプロイ失敗のトラブルシューティングに使用します。
ユーザーが「被リンクを分析」「オフサイトシグナルを分析」、または「AI トラフィック / ChatGPT / Perplexity からの流入を追跡」と依頼したときに使用します。被リンクモードでは、参照ドメイン、アンカーテキストの構成、有害なリンク、否認候補を分析します。AI 引用モードでは、GA4/GSC/ログから AI アシスタント経由のセッションを抽出し、その推移、ランディングページ、AI とオーガニック流入のコンバージョンを報告します。内部リンクには使用せず、site-structure-optimizer を使用してください。キーワード順位には rank-tracker、多指標のステークホルダー向けレポートには performance-monitor を使用してください。外部リンク分析／被リンク／AI トラフィック／AI 流入／ChatGPT トラフィック／AI コンバージョン
SwiftUI ↔ Figma の変換。ユーザーが Swift、SwiftUI、iOS、iPhone、iPad に言及した場合は、方向を問わず使用します。Figma デザインを SwiftUI に変換（デザイン → コード）する場合と、SwiftUI のビュー／画面／トークンを Figma ファイルに反映（コード → デザイン）する場合が対象です。「この Figma デザインを SwiftUI で実装して」「この画面を Swift で作って」「この SwiftUI ビューを Figma に反映して」「Swift コードを Figma ファイルに再現して」などのフレーズ、または Figma URL と `.swift` ファイル／`.xcodeproj` が一緒に登場した場合に起動します。方向別のリファレンスドキュメントに振り分け、コード → デザインの経路では `figma-use` も読み込みます。
開発、CI、プレビュー、ステージング、本番環境にまたがるテスト環境戦略を設計します。Docker Compose のテスト基盤、マルチステージ Dockerfile、シードデータのライフサイクル、PR ごとのプレビュー環境、本番環境との同等性、HTTP 境界での外部依存のスタブ化を扱います。次の場合に使用します：「set up test environment」「docker-compose for tests」「per-PR preview environment」「staging parity」「spin up test infra」「environment tiers」。次の場合は対象外です：依存ごとの mock/stub/fake の選択には service-virtualization、ファクトリーやフィクスチャデータのパターンには test-data-management、パイプライン/Actions の設定には ci-cd-integration を使用します。関連：test-data-management、ci-cd-integration、contract-testing、service-virtualization。
自然言語で Blender を操作します。英語でのリクエスト（「剣をモデル化してシネマティックライティングでレンダリングして」「このガラスをすりガラスらしくして」「三点照明を整えて」「このシーンを Web 向けの glTF としてエクスポートして」）を Blender の Python コードに変換し、Blender MCP サーバーを介して実行します。専門サブスキル（blender-modeling、blender-materials、blender-lighting、blender-cameras、blender-rendering、blender-animation、blender-export、wireframe-to-3d、blender-pro-workflow、blender-skill-harmonizer、quality-refinement-autoloop）を選び、チェーンロードするオーケストレーターとして機能します。Blender で何かを Claude に頼みたいとき（ジオメトリの作成、マテリアルの適用、シーンのライティング、カメラのフレーミング、レンダリング、アニメーション、エクスポート）は必ずこのスキルを使用してください。ユーザーが「Blender」と言わなくても呼び出します。「3D モデルを作成して…」「これをレンダリングして…」「Web 向けの glTF を作って…」「シーンを構築して…」など、3D 制作の依頼全般が対象です。ポート 9876 で稼働する Blender MCP アドオン（ahujasid/blender
認証済みのホスト組織に対してSalesforceのトライアル、開発者、またはTrialforce組織を作成するスキルです。開発者／TrialforceのWeb登録フォームと同様に組織をプロビジョニングします。ユーザーがトライアル組織の作成、新しいトライアルまたは開発者組織への登録、テンプレートからのTrialforce組織のプロビジョニング、または開始済みのトライアル組織登録の状態確認を依頼した場合に呼び出します。トリガー句：“create a trial org”、“sign up a trial org”、“spin up a dev org”、“Trialforce signup”、“provision trial from template”、“check my trial org signup status”。scratch orgには使用しないでください（dx-org-manageを使用）。既存組織のトライアル有効期限の確認にも使用しないでください（dx-org-trial-expiration-checkを使用）。
LinkedIn、Facebook、Instagram、Reddit 向けに、各プラットフォームに適したソーシャルメディア投稿を作成します。文字数制限、ハッシュタグ戦略、フックの配置、各プラットフォームの画像仕様に対応します。ゼロから作成するほか、既存コンテンツ（ブログ、ニュースレター、告知）をもとにした作成や、複数プラットフォーム向けキャンペーンにも対応します。そのままコピーして使える投稿を作成します。トリガー：「social media post」「linkedin post」「facebook post」「instagram caption」「reddit post」「social posts」「post to social」「repurpose for social」「social media campaign」。
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。