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 98,639 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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WeChat Pay の商品クーポン導入ソリューションです。クーポン種別の選定から発行、利用、照会、返金、コールバックまでの全工程をカバーし、選定ガイド、サンプルコード、業務クイックリファレンス、品質評価、トラブルシューティングの 5 つの機能を提供します。ユーザーが「商品クーポン」「クーポン発行」「利用」「商品クーポンの作成」「商品クーポンコード」「商品クーポンのコールバック」「商品クーポンの返金」に言及した場合、または「商品クーポンを導入」「クーポン発行コードを生成」「商品クーポンの問題を調査」と依頼した場合に使用します。
アナリティクスとマーケティング計測が正しく発火するかを検証します。対象は GA4/GTM の dataLayer イベント、Meta/TikTok/LinkedIn のピクセル、ad-tech タグです。計測計画を契約として設計すること、Playwright で collect エンドポイントのビーコンや dataLayer.push を捕捉すること、イベント名・パラメータ・値・タイミング・重複排除をアサートすること、Consent Mode v2 のゲーティング、CI でのリグレッション 게ーティング、ニュースメディアのイベント（記事表示、スクロール深度、ペイウォール）を扱います。用途：「計測のテスト」「GA4 イベントのテスト」「ピクセルが発火するか確認」「dataLayer テスト」「計測計画」「Meta Pixel の重複排除」「スクロール深度計測のテスト」「CI で計測をゲート」。同意法（GDPR/CMP）の下で発火してよいかどうかを判断するためのものではありません（それはコンプライアンステスト）。本スキルはデータが正しいかを検証します。SEO のメタタグ／構造化データは対象外です。関連：compliance-testing、playwright-automation、api-testing、qa-project-context。
エージェントが Capacitor プラグインをゼロから作成・保守する手順を案内します。新しいプラグインプロジェクトの雛形作成、TypeScript API の設計、iOS（Swift）と Android（Java/Kotlin）のネイティブブリッジ実装、Web 层的実装、TypeScript 型定義、プラグイン設定値、プラグインフック、ローカルテストを含む開発ワークフロー、ドキュメント生成、npm への公開を扱います。既存プラグインをアプリにインストールする、既存プラグインを新しい Capacitor バージョンにアップグレードする、プラグインに SPM サポートを追加する、非 Capacitor のプラグインフレームワークでの使用には使わないでください。
ユーザーが IndexNow を実装する、新規／更新 URL を検索エンジンに通知する、または Bing のインデックス登録を高速化する場合に使用します。「IndexNow」「Bing indexing」「URL notification」「instant indexing」「sitemap IndexNow sync」「share URL list with sitemap」「IndexNow API」に言及した場合にも使用します。サイトマップの SSOT には xml-sitemap を使用してください。
ユーザーがクロール可能性の改善、孤立ページの修正、検索エンジン向けのサイト構造の最適化を希望する場合に使用します。「crawlability」「crawl budget」「orphan pages」「internal links」「site structure」「site crawlability」「infinite scroll」「pagination」「masonry SEO」「AI crawler optimization」「GPTBot crawlability」「ClaudeBot crawlability」「content not indexed」に言及する場合にも使用します。内部リンクについては internal-links を使用してください。
直感ではなく、ユーザー自身の実測履歴を使ってコーディングタスクの所要時間を見積もります。機能、バグ、リファクタリング、移行、スクリプト、調査の見積もり、完了予定、スケジュール、期限を尋ねられたら、このスキルを使用します。「どのくらいかかる？」「見積もって」「何時間かかる？」「今日リリースできる？」「1日で終わる作業？」「エピック全体で何日？」「クライアントには何と伝えるべき？」「このチケットを見積もって」「規模を見て」などの質問や、「現実的？」「なぜ3日もかかったの？」といった疑問にも対応します。見積もりに関する仕組みの整備にも使用します。見積もりの設定や調整、過去のClaude Codeの記録からのタスク台帳の補完、完了タスクの実績記録（「このタスクを記録して」「これをログして」「台帳に追加して」）、調整の再実行、過去の見積もりの精度確認が含まれます。「見積もり」という言葉がなくても、必要な作業量や所要時間についての質問なら、このスキルを起動します。
Ilya Sutskever の思考フレームワークと表現スタイル。12 件の一次対話、9 本の学術論文、10 時間の宣誓証言、27 件の推薦読書リスト、14 件の権威ある二次資料を詳細に調査し、6 つの中核的なメンタルモデル、8 つの意思決定ヒューリスティック、完全な表現 DNA を抽出しています。思考の相談役として、Ilya の視点から AI 技術の方向性、安全戦略、研究のセンスを分析するために使用します。ユーザーが「Ilya の視点で」「Ilya ならどう考える」「Ilya モード」「ilya perspective」「sutskever perspective」と言及した場合に使用します。「Ilya の立場で考えて」「Ilya ならどうする」「Ilya に切り替えて」といった依頼でも使用します。
UI のリファクタリングや再設計後に、壊れたテストセレクターを一括で再生成します。aria-snapshot の差分で新旧 DOM のずれを検出し、ロール優先と領域スコープを用いて古いロケーターを新しい同等要素に対応付け、新しいビルドで検証します。ファイルごとにまとめたセレクター更新と変更ごとの根拠を含む単一の PR を作成します。Playwright >= 1.50（trace viewer の DOM-snapshot パネル、getByRole のフィルタリング、ariaSnapshot）を前提とします。「UI リファクタリングでテストが壊れた」「再設計でテストが壊れた」「セレクターを一括更新」「リファクタリング後にセレクターを再生成」「セレクターのずれ」「再設計後に N 件の失敗テストを修正」といった場合に使用します。対象外：実行時に不安定なテストを 1 件修復する場合は test-reliability を使用。新しいテストスイートを一から作成する場合は playwright-automation を使用。フレームワークの切り替え（Selenium から Playwright）後にテストを再記録する場合は test-migration を使用。関連：test-reliability、playwright-automation、test-migration、ci-cd-integration、visual-testing。
Capacitor アプリで @capacitor/push-notifications（Android では FCM、iOS では APNs）または Capgo の代替パッケージ @capgo/capacitor-firebase-messaging と @capgo/capacitor-notifications を使ったリモートプッシュを設定・デバッグ。APNs キー、Push Notifications capability、AppDelegate の `didRegisterForRemoteNotificationsWithDeviceToken` 転送（Capacitor 8.5 の UIScene ライフサイクルでも AppDelegate に残る）、Android 13+ の POST_NOTIFICATIONS 権限、通知チャンネルとアイコン、`firebaseMessagingVersion`、フォアグラウンドの `presentationOptions`（Capacitor 9 では iOS の `alert` が削除されるため、`banner`/`list` を使用）、タップ時のルーティングを扱う。`registration` が一度も発生しない、iOS が FCM token ではなく APNs token を返す、「no valid aps-environment entitlement string found」などのエラーが出る、または通知が表示されない場合に使用。ローカル通知のみ、ディープリンク URL の処理（capacitor-deep-linking）、UIScene の移行（capacitor-uiscene-migration）、ログ収集（ios-android-logs）には使用しない。
JavaScript を多用するページや SPA のスクレイピング、複数 URL の同時クロール、再利用可能な CSS/JSON スキーマによる構造化データの抽出、自動ウェブデータパイプラインの構築に使用します。Crawl4AI ライブラリ（`crwl` CLI と Python SDK）をラップし、LLM を使わないスキーマ生成型の抽出パターンを提供します。crawl4ai、crwl、JS 多用サイトのスクレイピング、SPA のスクレイピング、ヘッドレスブラウザーでのスクレイピング、スキーマベース抽出、バッチクロール、サイトマップクロール、ウェブデータパイプラインで起動します。静的 HTML ページを `defuddle` / `fetch-web` で読み取れる場合は使用しないでください。これらはコールドスタートが速く、ブラウザーも不要です。
高品質なWebインターフェースを構築・改善します。ブランドサイト、製品ダッシュボードやワークフロー、AIワークベンチ、コマース、H5／モバイル画面、個別コンポーネントに対応します。目的に応じて手法を選び、プロジェクトの個性を保ちながら、視覚品質、アクセシビリティ、モーションを監査します。エディトリアル、アプリ、空間モードと実行可能なカードスタディを通じて、Apple風 / 苹果风デザインをサポートします。ランディングページ、ポートフォリオ、ダッシュボード、管理パネル、設定、エージェントコンソール、製品ページ、チェックアウト、モバイルアプリUI、デザインシステムの抽出、再設計、タイポグラフィ、色、レイアウト、アニメーション、ドラッグ／スワイプ／シート操作、ありきたりさを避ける反復に利用できます。対象を絞った監査、より大胆に、より控えめに、魂、差別化、アニメーション、奥行き、密度向上、初期化、ドキュメントの各ワークフローを含みます。バックエンドのみのタスクは対象外です
スケーラブルなデータパイプライン、ETL／ELT システム、データインフラを構築するためのデータエンジニアリングスキルです。Python、SQL、Spark、Airflow、dbt、Kafka、モダンデータスタックに精通しています。データモデリング、パイプラインオーケストレーション、データ品質、DataOps を含みます。データアーキテクチャの設計、データパイプラインの構築、データワークフローの最適化、データガバナンスの実装、データ問題のトラブルシューティングに使用します。
あるコンテンツがなぜバイラル（または PASO.rmânably 宙超えの成果）となったのかを逆解析し、再現可能なメカニズムを抽出して自分のコンテンツに適用するために使用。「なぜこれがバイラルになったのか」「このバズった投稿/動画を分解して」「リバースエンジニアリング」「何が効いたのかIAC、报名者数はdiscuss、またはバイラルコンテンツから学びたい」という依頼時に実行。観測可能なシグナルをまず取得し（インプット、文字起こし、スクリーンショット、高額コメント、表示可能な統計——Agent は通常リンクから動画を視聴できない）、見えない内容をでっち上げない。まずブランドプロフィールとオーディエンスを読み取り、Vy層ごとに分解し、真のドライバーを切り分け、再現性チェックを行い、転用可能な原則を抽出してコンテンツスキル経由でユーザーのニッチに適用。メカニズムの抽出であり、コピーは一切行わない。再現不可能なバイラル性を指摘。可視シグナルのみを使用（WoopSocial アナリティクスは含まない）。単一ポストの分解のみ: アカウントレベルの競合 landscapes には competitor-analysis、話題のトレンドに乗るには trend-jacking を使用。
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。