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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 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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手の速さにかかわらず間隔が一定のカーソルトレイルを作成します。タイマーではなく移動距離ごとに粒子を放出するため、素早く動かしても、ゆっくり動かしたときと同じ連続したリボン状になり、点々に途切れません。セグメント内の配置、リングバッファの順序に関する落とし穴、距離ベースのエミッターに必要なアイドル時の余韻、3D シーンで画面にトレイルを固定する方法、配置面に応じた散乱のスケーリング、急停止ではなく惰性で流す方法、タッチ操作と動きの軽減へのフォールバック、z-index を上げるためにエミッターを DOM オーバーレイへ移すコストが利点を上回る理由を扱います。カーソルの軌跡、ポインターの火花、残り火、魔法の軌跡、彗星の尾、プランクトン、塵、または手の動きがどれほど速くても明瞭さを保つ必要がある粒子の軌跡に使用します
仕様書、PRD、ユーザーストーリー、コード差分、バグレポート、または OpenAPI 仕様から、AI を使って新しいテストコードを作成します。段階的なパイプライン：要件抽出 → リスク分析 → カバレッジマトリックス → シナリオ生成 → オラクル設計 → テストコード → 人間によるレビュー。架空の API や弱いアサーションを防ぐガードレールを備えています。「仕様書からテストを生成」「PRD からテスト」「ユーザーストーリーからテスト」「テストケースを自動生成」「AI にテストを書かせる」といった場合に使用します。対象外：製品内の AI/LLM 機能のテストには ai-system-testing を使用してください。対象外：今生成したものではない既存テストスイートの監査には ai-qa-review を使用してください（ここでのステップ 7 は、このパイプラインが生成したテストのみをレビューします）。関連：playwright-automation、unit-testing、api-testing、qa-project-context
ユーザーが AI 検索での可視性（ChatGPT、Claude、Perplexity、AI Overviews）を高めたい場合に使用。「GEO」「AEO」「generative engine optimization」「AI search visibility」「LLM optimization」「GitHub GEO」「Grokipedia」「optimize for ChatGPT」「AI Overviews」「Bing Copilot」「Yandex AI」「Perplexity optimization」「GEO strategy」「AI search optimization」に言及した場合も使用。サードパーティへの公開戦略（使用するプラットフォーム）は parasite-seo を使用。GitHub リポジトリ、README、Awesome リストには github を使用。Medium.com のみの場合は medium-posts を使用。Grokipedia の編集には grokipedia-recommendations を使用。従来型の Google SERP 戦略には seo-strategy を使用。
Polymarket のスポーツ予測市場——ライブのオッズ、価格、オーダーブック、イベント、シリーズ、市場検索を読み取り専用で提供します。認証は不要です。NFL、NBA、MLB、サッカー（EPL、UCL、La Liga）、テニス、クリケット、MMA、eスポーツに対応します。マネーライン、スプレッド、合計得点、選手プロップに対応します。使用する場合：スポーツベッティングのオッズ、予測市場、勝率、市場センチメント、「勝つ可能性が高いのは誰か」について、読み取り専用の市場情報だけを求められたとき。使用しない場合：実際の試合結果、スコア、統計を尋ねられたときは、競技別のスキルを使用します。過去の試合データには使用しません。ニュースには使用せず、sports-news を使用します。注文の発注、キャンセル、管理には使用しません。ユーザーの明示的な承認後に限り、別の polymarket-trading スキルを使用します。
共有コンポーザブル向けの高度なCompose Multiplatform UIパターンです。ビジュアルUIコンポーネント、状態管理パターン（remember、derivedStateOf、produceState）、再コンポジションの最適化（@Stable/@Immutableのビジュアル用途）、Material3のテーマ設定、カスタムImageVectorアイコンの使用や、UIをcommonMainで共有するかプラットフォーム固有にするかの判断に使用します。プラットフォームのエントリーポイント（Activity、Window、tray）はandroid-expert/desktop-expertに委任します。ナビゲーションシェル自体は共有UIです。状態やアノテーションのKotlin言語面を扱うkotlin-expertを補完します。
分析スキル — Aspireアプリのログ、トレース、メトリクス、リソース状態、テレメトリのエクスポート、ブラウザーテレメトリ、スタンドアロンのダッシュボードを監視します。ローカルのAspire CLI、AKSワークロード診断、デプロイ済みAzureリソースの正常性の間でルーティングします。対象：aspire logs、aspire otel logs、aspire otel traces、aspire otel spans、aspire describe、aspire ps、aspire export、aspire dashboard run、describe --include-hidden、ダッシュボードのブラウザーログ、DevTunnel URL、WithBrowserLogs、App Insightsクエリ、AKSポッドログ、コンテナーアプリのログ。以下には使用しないでください：起動／停止／待機（aspire-orchestrationを使用）、デプロイ／公開／破棄（aspire-deploymentを使用）、WithBrowserLogs()などのAppHostコード編集（aspireifyを使用）、Azureのプロビジョニング（azure-prepareを使用）、ターミナルの作成／入力／tapes（aspire-terminalsを使用）。呼び出し先：aspire CLI、azure-diagnostics（デプロイ済みAzure）、kubectl + Container Insights。単一操作の場合は、ログやdescribeの簡易確認にaspire CLIコマンドを直接実行してください。
iOSの.memgraphをキャプチャまたは分析する際に使用します。特に、メモリリーク、ヒープの増加、継続的なメモリ増加、所有権の経路、Appleのコマンドラインツールによる同条件キャプチャの比較を扱うタスクに適しています。Simulatorの明確なキャプチャ、leaks/heap/vmmap/malloc_historyの証拠、未加工アーティファクトの保持、同一フローでの検証をカバーします。対話型のXcode Memory Graph、Instruments、一般的な保持サイクルの調査、LLDB作業にはdebugging-instrumentsを使用してください
Capacitor アプリで、ノッチ、Dynamic Island、ホームインジケーター、ディスプレイの切り欠き、システムバーとの重なりを修正します。`viewport-fit=cover` + `env(safe-area-inset-*)`、Capacitor 8 SystemBars コアプラグイン（`insetsHandling`、Android WebView < 140 向けの `--safe-area-inset-*` CSS 変数の挿入、`android.adjustMarginsForEdgeToEdge` の削除）、Android 15/16 の強制 edge-to-edge（targetSdk 36 では @capacitor/status-bar の `overlaysWebView` と `backgroundColor` は機能しません）、iOS の `contentInset`、回転時や iPad／折りたたみ端末のサイズ変更可能なウィンドウで実行中に変化するインセットを扱います。ヘッダーがステータスバーの下に入り込む、タブバーがジェスチャーバーの背後に隠れる、Android で `env()` が 0 を返す、Capacitor 8／targetSdk 35+ へのアップグレード後にレイアウトが崩れた場合に使用します。キーボードとの重なり（capacitor-keyboard）、Ionic／Konsta コンポーネントのテーマ設定（ionic-design、konsta-ui）、Tailwind ユーティリティの設定（tailwind-capacitor）、iOS のマルチウィンドウ／サイズ変更対応（capacitor-ios-resizability）には使用しないでください。
Capacitor アプリとプラグインのテストガイドです。Vitest と Capacitor プラグインのモック（`vi.mock('@capacitor/core')`、`registerPlugin`）を使った Web レイヤーのユニットテストとコンポーネントテスト、Web ビルドの Playwright テスト、NATIVE_APP / WEBVIEW コンテキストを切り替える Appium E2E、Swift Testing と XCTest によるネイティブプラグインのユニットテスト（移行可能な内容、`CAPPluginCall` のパターン、シミュレーターでの `xcodebuild test`）、Android JUnit を扱います。また、`xcrun simctl`、`xcrun devicectl`、`adb`、Xcode MCP デバイスツールを使った、シミュレーターや実機でのエージェント主導の検証サイクル（ビルド、インストール、起動、スクリーンショット、UI 階層、タップ、ログ）と、`npx cap run --url`（Capacitor 9）または `-l --host --port`（Capacitor 8）によるライブリロードも扱います。テストの追加、プラグインのモック、「実機で動作するか」の確認、シミュレーターでの UI 変更の検証、XCTest から Swift Testing への移行、テスト CI の設定時に使用します。クラッシュログの取得（ios-android-logs）、WebView のデバッグセッション（debugging-capacitor）、ビルドパイプライン（capacitor-ci-cd）には使用しないでください。
Web、モバイル、デスクトップ向けの UI/UX デザインインテリジェンス。ページ、コンポーネント、デザインシステム、アクセシビリティ、インタラクション、レスポンシブレイアウト、タイポグラフィ、色、チャート、技術スタック固有の UI 実装など、インターフェースの設計、構築、レビュー、修正に使用する。検索可能なローカルデータ：検索可能なスタイル 79 種（有効 50 種）、製品パレットと推論プロファイル 192 種、フォントペア 74 種、UX ガイドライン 119 件、アイコン 105 個、GSAP プリセット 17 種、チャートタイプ 25 種、技術スタック 22 種。
独自の UI やデータではなく、Apple のシステム機能を扱う場合に使用します。Siri と Shortcuts、ウィジェット、Live Activities、アプリ内購入、ローカライズ、プライバシー確認、アラーム、タイマー、カレンダー、リマインダー、連絡先、SharePlay、VoIP と CallKit、アクセサリのペアリング、天気、Spotlight のインデックス作成、バックグラウンドタスク、Background Assets、プッシュ通知、またはインターネット接続のないネットワークでのプッシュ通知が対象です。
防御側の実装をリバースエンジニアリングし、レッドチーム向けの標的型バイパスを行います。まず EDR / Defender / AV の hook テーブル、ETW provider、AMSI 実装を解析し、標的型の unhook / 間接 syscall / ETW patch / コールスタックスプーフィングを作成します。MITRE ATT&CK T1562 の防御回避と照合します。トリガーキーワード：EDR 回避、AV bypass、検知回避、unhook、direct syscall、indirect syscall、Hell's Gate、Halo's Gate、Tartarus Gate、ETW patch、AMSI patch、call stack spoofing、hardware breakpoint Blindside、MITRE T1562、ntdll unhook、kernel callback、CrowdStrike 回避、Defender 回避、Sentinel One 回避、Elastic Defend、Sysmon 回避、PPID spoof、Sleep mask、Process Hollowing、Reflective DLL。
NeoData Financial Search — 自然言語による汎用金融データ検索サービスです。株式、ファンド、指数、セクター、マクロ経済、外国為替、コモディティなど幅広い金融データを自然言語で検索できます。相場情報、財務諸表、資金フロー、調査レポートの評価、イベント発表などを網羅し、構造化APIデータと金融記事の2種類の検索に対応して、すぐに回答します。金融データ、株価、財務諸表、決算情報、市場データ、ファンド情報、マクロ経済、外国為替、コモディティについて質問された場合、またはNeoData APIの検索が必要な場合に使用します。
ユーザーが「SEO レポートを作成」「月次レポートを作成」「SEO アラートを設定」「順位が下がったら知らせて」と依頼したときに使用します。2 つのモードがあります。レポートではトラフィック、順位、権威性、コンテンツの複数指標をまとめたダッシュボードを作成し、アラートでは今後の順位、トラフィック、技術面、バックリンク、競合、AI での可視性の変化に対するしきい値通知を設定します。順位ごとの生の変動には対象外です（rank-tracker を使用）。SEO レポート／パフォーマンスダッシュボード／SEO アラート／順位モニタリング
リスクに関わる作業を始める前に、安全上の境界に近い項目を安全な代替案とともに対象外にし、その後、新しいサブエージェントに安全な残りの作業を全力で実行させます。サブエージェントには切り分け後のプロンプトだけを提示し、リスクのある入力は決して見せません。ステルス、スクレイピング、プライバシー、知的財産、ポリシー、ライセンス、セキュリティなど、安全性に関わる内容がタスクに含まれ、黙って削除されたり、過度に詳述されたり、不必要に弱められたりする可能性がある場合に使用します。トピックだけでなく、その衝動を検知して起動します。曖昧にする、弱める、黙って省く、拒否に備える気配に気づいた時点で、実行前に切り分けます。
サードパーティのAPI、SDK、ライブラリを使うコードを書く前に、このスキルでドキュメントを取得し、最新かつ正確な情報を確認します。ウェブ検索よりも効率的なドキュメントの探し方です。「OpenAI APIを使う」「Stripe APIを呼び出す」「Anthropic SDKを使う」「Pineconeを検索する」など、外部サービスを利用するコードの作成を依頼され、最新のAPIリファレンスが必要な場合に使用します。APIの最近の変更により古くなっている可能性のある事前学習知識に頼らず、回答前にchubでドキュメントを取得してください。最新のドキュメントやAPIの動作を求められた場合、またはchubやContext Hubに明示的に言及された場合は必ず使用します。`chub`が利用可能であることを確認し、`chub --help`を実行して、その指示に従ってください。
N-dayのパッチ差分解析からエクスプロイトまで。ベンダーが公開したパッチから脆弱性箇所を逆解析し、PoCを作成して実用的な攻撃モジュールにします。用途：CVE番号は判明しているがパッチしかなくPoCがない場合、SRC／レッドチームが未更新資産を攻撃する場合、N-dayの武器化、Patch Tuesdayの追跡。基本手順：修正前後のバイナリを取得 → シンボルを整列 → バイナリ差分を比較 → 追加されたセキュリティチェックからバグの種類を推定 → 脆弱性を発動させるPoCを作成。トリガーキーワード：N-day、Nday、パッチ差分、patch diff、patch tuesday、1day、binary diff脆弱性、bindiffによるエクスプロイト、ghidriff、Diaphora、パッチ解析、CVE再現、脆弱性の復元、パッチからの逆解析、N-dayの武器化。
最小構成のターミナルコーディングハーネス Pi を使った開発と運用を支援します。Pi のインストール、プロバイダー／モデル／設定／環境変数の構成、Pi のスキル／拡張機能／パッケージ／テーマ／プロンプトテンプレートの作成、SDK による Pi の組み込み、RPC または JSON イベントストリーム経由の統合、セッションの解析、llama.cpp ルーター経由でのローカルモデルの実行、カスタム Pi プロバイダーや TUI コンポーネントの開発、pi-subagents（委任／オーケストレーション）、pi-mcp-adapter（MCP サーバー）、pi-interview（対話型フォーム）、pi-web-access（Web 検索、取得、動画理解）などのエコシステムパッケージの使用に適しています。
ユーザーがSEO戦略を計画したい、SEO施策の優先順位を決めたい、またはSEOワークフローを理解したい場合に使用します。「SEO strategy」「SEO plan」「SEO roadmap」「SEO priority」「SEO audit」「SEO workflow」「where to start SEO」「SEO approach」「organic growth strategy」「why SEO」「SEO value」「search strategy」に言及した場合も使用します。技術面やクロールの監査を実施する場合はseo-audit、キーワード調査にはkeyword-research、AI検索での可視性向上にはgenerative-engine-optimizationを使用します。
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。