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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 98,639 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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Service Cloud ITSM の Incident SLA をエンドツーエンドで設定します。ポリシーの Business Hours（名前付きスケジュールの再利用、または指定された時間帯やタイムゾーンに基づく作成）、MilestoneTypes、Incident を対象とする SLA Policy（SlaProcess）、条件付き Milestones、そして Incidents に計算済み TargetDate を持つ EntityMilestone を付与する Entitlement を扱います。Incident SLA ポリシーの作成・設定（定義済みまたはカスタム、特定の営業時間の指定有無を問わず）、Incidents の SLA マイルストーン設定、ITSM の entitlement プロセス設定、またはインシデント管理の SLA トラッキング有効化を依頼された場合に使用します。Incidents には、単一ステップの SLA ポリシー、マイルストーン、アクティベーションのスキルではなく、これを使用してください。以下の場合は使用しないでください：Case の entitlement や Case SLA（Incident ではない）についての質問、設定の意図を伴わない既存 SLA ポリシーの照会、Incident に関係しない一般的な Entitlement sObject CRUD、レポート目的のみの Milestone 照会。
レベルのストリーミング読み込み／アンロード、World Partition の設定、マップ間の移動時に使用します。ユーザーが「level streaming」「World Partition」「data layer」「UDataLayerManager」「SetDataLayerRuntimeState」「LoadStreamLevel」「UnloadStreamLevel」「ULevelStreamingDynamic」「LoadLevelInstance」「ALevelInstance」「streaming source」「streaming volume」「HLOD」「OpenLevel」「ServerTravel」「seamless travel」「sub-level」「open world」「UWorldSubsystem」に言及した場合も使用します。レプリケーションとネット関連性については ue-networking-replication、GameMode のトラベルコールバックについては ue-gameplay-framework、ワールド状態のディスク保存については ue-serialization-savegames を参照してください
Store Framework 向けに react/ 以下で VTEX IO storefront コンポーネントを構築する際に使用します。storefront コンポーネントの構造、css-handles、storefront context hooks、ブラウザーで安全なデータ取得、テーマブロックとして使用する際のコンポーネントの動作を扱います。カスタム storefront UI、製品ウィジェット、バナー、フォーム、または VTEX IO アプリの購入者向け React コードのレビューに使用します。
Agent が Capacitor アプリをゼロから作成する手順を案内します。Capacitor CLI を使ったプロジェクトスキャフォールディング、アプリの構成（appId、appName、webDir）、ネイティブプラットフォーム（iOS、Android）の追加と同期を扱います。Ionic Framework の統合、ライブ更新、CI/CD セットアップに関する判断ポイントも含まれます。既存の Capacitor アプリのアップグレード、他のフレームワークからの移行、プラグインのインストールには使用しないでください。
Elastic Distribution of OpenTelemetry（EDOT）を使ってアプリケーションを Elastic Observability にオンボードします。言語とランタイムに応じて経路を選び、従来の Elastic APM agent を検出・置き換え、必要な OTLP 設定を適用したうえで、ES|QL でトレース・メトリクス・ログが想定どおりのサービス名的影响力下去ることを確認します。サービスに可観測性を追加するとき、従来の Elastic APM agent からの移行時、または計測済みのサービスが Elastic 上に表示されない理由を調査するときに使います。
Salesforce Service Cloud ITSM で Agentforce をセットアップするオーケストレーターです。Agentforce Studio の有効化、IT Service Fulfiller エージェント、IT Service Employee エージェント、専門の従業員エージェント、人間へのエスカレーションを扱います。ITSM 向け Agentforce の設定、Studio と Fulfiller/Employee エージェントの同時有効化、従業員エージェントのエスカレーション設定、Agentforce ITSM のガイド付き説明、または IT Service で利用可能な Agentforce 機能についてユーザーが尋ねた場合に使用します。利用可能な Agentforce 機能を提示し、進捗を追跡しながら各選択を専門の子スキルに委任します。次の場合に起動します：set up agentforce for itsm、configure agentforce studio and fulfiller、agentforce itsm walkthrough、what agentforce features for it service。次の場合は起動しないでください：Agentforce Studio のみの有効化、Fulfiller または Employee エージェントのみの作成・有効化、エスカレーションのみの設定、または Agentforce の意図を伴わない CMDB、Incident Management、Teams、一般的な ITSM 設定についての質問。
ユーザーが「モーション自体がメッセージ」となる、短時間でデザイン主導のモーショングラフics を求める場合に使用します：キネティックタイポグラフィ、数値や統計値のカウントアップ、グラフ・データ可視化のヒット、ロゴスティング、ブランドロックアップ、ロワーサード、コールアウト、ソーシャルオーバーレイ、アニメーション化された見出し・ツイート・ニュース項目、モーションポスター、または短いキャプチャページのハイライト。通常は 10 秒以内、最大約 30 秒で、ナレーションの構造、ボイスオーバー、実写の被写体は含みません。MP4 や透明オーバーレイとしてレンダリングできます。より長い作品、多シーン、ナレーション付き、ブランドリール（general-video を使用）、ナレーション付きのウェブサイト動画（website-to-video）、テーマ解説（faceless-explainer）、製品プロモーション（product-launch-video）、PR 動画（pr-to-video）、既存映像への字幕付与（embedded-captions）には使用しません。短いモーション優先の作品か、より長い／ナレーション付きの処理かで判断に迷った場合は、/hyperframes を参照してください。
HyperFrames CLI の開発ループ。npx hyperframes init、add、catalog、capture、lint、validate、inspect、layout、snapshot、preview、play、render、publish、lambda、doctor、browser、info、upgrade、skills、compositions、docs、benchmark、telemetry、transcribe、tts、remove-background の実行や、HyperFrames のビルド/レンダリング環境のトラブルシューティング時に使用します。AWS Lambda によるクラウドレンダリング（`hyperframes lambda deploy / render / progress / destroy / policies`）のエントリーポイントでもあります。
分析データに基づいてブラウザーテストマトリクスを設計し、クロスブラウザーテストを実行します。BrowserStack/Sauce Labs の設定、Playwright のブラウザーチャネル、一般的なクロスブラウザー間の CSS/JS の差異、既知の問題の記録、プログレッシブエンハンスメントの検証を扱います。「クロスブラウザー」「ブラウザーマトリクス」「BrowserStack」「Safari の問題」「ブラウザー互換性」「Edge」「Chrome では動くが Safari では動かない」といった場合に使用します。ピクセル単位のベースライン戦略やしきい値調整には使用せず、visual-testing を使用してください。ネイティブ／ハイブリッドアプリのデバイスファームテストには mobile-testing を使用してください。関連：visual-testing、playwright-automation、ci-cd-integration、mobile-testing。
Eコマース向けメールマーケティングシステムビルダー。コピー、件名、ESPの設定手順、セグメントルール、年間キャンペーンカレンダーを含む完全なメール自動化ワークフローを作成します。Klaviyo、Omnisend、Mailchimpなど、あらゆるESP向けにコピーしてすぐ使えるメールシーケンスを生成します。ウェルカムシリーズ、カート放棄、閲覧放棄、購入後メール、レビュー依頼、クロスセル、休眠顧客の呼び戻し、VIP/ロイヤルティ、補充、配信終了フローに対応します。A/Bテスト用の件名案、送信タイミング、トリガー条件、分岐ロジック、季節キャンペーンカレンダーも含みます。APIキーは不要です。次の場合に使用します：（1）Eコマースストアのメールマーケティング設定、（2）メールシーケンスやフローの作成、（3）季節キャンペーンの計画。
GPUI Kit（gpui-kit クレートとして公開されている Rust フレームワーク。GPUI に gpui_kit::component、gpui_kit::base、gpui_kit::assets を加えたもの）でデスクトップアプリを構築する方法。gpui-kit アプリのセットアップ、コンポーネント（Button、Input、Select、Dialog、Sheet、Tabs、Sidebar、List、DataTable、Tree、Chart など）の選択や使用、コンポーネントの状態・テーマ・ウィンドウオーバーレイの扱い、および GPUI の仕組み（アクションとキーバインド、非同期タスク、コンテキスト、カスタム要素、エンティティ、イベント、フォーカス、グローバル状態、レイアウトとスタイル、ElementId、UI 統合テストを含むテスト）を扱います。規範となるコーディングガイドを収録しており、アーキテクチャ、状態の所有権、公開 API、命名、テストについて判断する前に必ず読んでください。デザインガイドは gpui-kit-design-guides スキルと対で使用します。
競技数学の問題（IMO、Putnam、USAMO、AIME）を解き、自己検証では見逃しやすい誤りを見つける敵対的検証を行います。「この IMO の問題を解いて」「この数学オリンピックの不等式を証明して」「この競技数学の証明を検証して」「反例を見つけて」「この証明は正しい？」と依頼された場合や、問題に「IMO」「Putnam」「USAMO」「olympiad」「competition math」が含まれる場合に起動します。まずツールを使わずに推論し、その後、新しいコンテキストを持つ敵対的検証器が一般的な「論理を確認」ではなく、特定の失敗パターンを使って証明を攻撃します。確信度を適切に調整して出力し、はったりを言わず「確信を持てる解答はありません」と伝えます。LaTeX が利用可能な場合は、検証に合格した後、整った PDF を生成します。
QA 指標を定義・追跡し、それに基づいて対応します。テストカバレッジ率、不安定率、欠陥流出率、MTTR、テスト実行時間の傾向、自動化 ROI、品質ゲート、テストスイートの SLA を扱います。指標の算出式、企業の成長段階に応じた現実的な目標値、各指標が赤信号になった際の対応も含みます。「QA metrics」「test metrics」「quality KPIs」「test health」「flakiness rate」「defect escape rate」で使用します。ダッシュボード UI の構築（Allure/Grafana）には使用せず、qa-dashboard を使用してください。カバレッジの不足やミューテーションスコアの測定には使用せず、coverage-analysis を使用してください。関連：qa-dashboard、coverage-analysis、ci-cd-integration、release-readiness、quality-postmortem。
Context7 CLI を使って最新のライブラリドキュメントを取得します。以下の場合は積極的に使用してください。(1) React、Next.js、Supabase など、あらゆる外部ライブラリを扱う場合。(2) ユーザーがライブラリの API、パターン、ベストプラクティスについて質問した場合。(3) サードパーティーパッケージに依存する機能を実装する場合。(4) ライブラリ固有の問題をデバッグする場合。(5) 学習データのカットオフ以降の最新ドキュメントが必要な場合。(6) 最も重要：依存関係、ライブラリ、フレームワークをインストールする際は、必ずドキュメントを確認して最新バージョンを調べてください。古い知識に頼らないでください。ライブラリ API を推測したり古い知識を使ったりせず、常にこちらを優先してください。
プラットフォームイベント取り込み API（platform/ingest/custom/events/）を介して、サードパーティーのテストおよび監視結果を Dynatrace Grail に取り込みます。外部の合成テスト結果、CI 監視データ、サードパーティーのチェック結果を Dynatrace に送信する場合に使用します。トークンのスコープ、external_test_run と external_test_step の完全なイベントスキーマ（dt.security_context、ci.*、トレース相関、パイプラインで追加されるフィールドを含む）、curl と Java DTO の例、DQL による検証を扱います。トリガー：「テスト結果を取り込む」「監視結果を送信」「サードパーティー監視」「外部テストの取り込み」「合成テスト結果を Grail に送信」「外部テスト実行イベントのスキーマ」。Dynatrace ネイティブの Synthetic Monitoring ブラウザー／HTTP チェックや RUM には使用せず、dt-obs-frontends を使用してください。非推奨の POST /api/v1/synthetic/ext/tests API からの移行には、代わりに dt-upgrade を読み込んでください。
学術的な場面のプレゼンテーションの作成または改善をユーザーが希望する場合は、必ずこのスキルを使用します。学会発表、セミナー、論文審査、研究助成の説明、研究室ミーティング、招待講演など、聴衆が論理や証拠を評価するあらゆるプレゼンテーションが対象です。「conference talk」「seminar slides」「thesis defense」「research presentation」「academic deck」「academic presentation」などがトリガーになります。学術的な内容と組み合わせて「スライドを作って」と依頼された場合も対象です（例：「X に関する論文のスライドを作る」「博士論文の審査用プレゼンを作る」「研究助成の提案書用デッキを作る」）。このスキルは内容と構成に関する判断を担います。.pptx ファイル自体の作成・編集などの技術作業では、pptx SKILL.md も参照してください。
メールマーケティング、EDM、ニュースレター戦略、またはメール到達率の計画をユーザーが希望する場合に使用します。「email marketing」「EDM」「newsletter」「SPF」「DKIM」「DMARC」「email deliverability」「email content strategy」「email campaigns」「newsletter strategy」「email automation」「cold email」に言及した場合も使用します。登録 UI には newsletter-signup-generator を使用してください。
RSS/Atom フィードと Google News でスポーツニュースを取得します。見出しの取得、クエリ検索、日付による絞り込みができます。Google News を通じて、サッカーニュース、移籍の噂、試合レポートなど、あらゆるスポーツを扱います。最新ニュース、見出し、移籍の噂、スポーツ記事を求められた場合に使用します。「[チーム／選手] の最新情報は？」といった質問にも適しています。任意の Google News クエリと、厳選された RSS フィード（BBC Sport、ESPN、The Athletic、Sky Sports）に対応します。順位表、スコア、統計、xG などの構造化データを求められた場合は使用せず、競技別のスキルを使用します：football-data（サッカー）、nfl-data（NFL）、nba-data（NBA）、wnba-data（WNBA）、nhl-data（NHL）、mlb-data（MLB）、tennis-data（テニス）、golf-data（ゴルフ）、cricket-data（クリケット）、cfb-data（カレッジフットボール）、cbb-data（カレッジバスケットボール）、または fastf1（F1）。予測市場のオッズには使用せず、polymarket または kalshi を使用してください。ニュースの結果はテキスト記事であり、構造化データではありません。
Brand Registry所有者向けにAmazon Brand Analyticsを解釈し、戦略的な洞察を提供します。Search Frequency Rank（SFR）データの解読、Market Basketパターンの分析、Item Comparisonレポートの解釈、人口統計的な洞察の抽出を通じて、商品戦略と広告費を最適化します。すべてのAmazonマーケットプレイスのBrand Analyticsデータに対応します。Brand Registryへのアクセスが必要です。次の場合に使用します：(1) Search Frequency Rankデータを分析してキーワード機会を探す、(2) Market Basketデータを解釈してクロスセルやバンドル販売を行う、(3) Item Comparisonの競争上の位置付けを把握する、(4) 顧客の人口統計的な洞察を抽出する、(5) 顧客行動に基づいて商品ポートフォリオを最適化する、(6) データに基づく広告戦略を構築する。
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。