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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ユーザーが「make a Vox-style map animation」「animate a map zoom」「draw a route on a map」「highlight a country/region」「use Google Earth Studio」「drop pins on a map and animate them」「pan/orbit a camera over a map」「add map graphics to an explainer video」を求めるときに、この skill を使用する。Earth Studio→After Effects のカメラ読み込み、GeoJSON/SVG ベクターマップのモーション、ピン/ルート/ハイライト/ラベル、12fps のスタッター（カクつき）のリズム、データ駆動の Remotion レンダリングを網羅する。
アプリのクローンのバックエンドを構築します。認証、データベースのマイグレーションとアクセスルール、Stripe による決済、メール、バックグラウンドジョブ、公式 API のみを使ったサードパーティ連携に加え、セキュリティチェックリストを提供します。「ログインを追加」「認証を設定」「データベースを接続」「決済を追加」「Stripe を接続」「Google Calendar を追加」「メールを送信」「クローンのバックエンド」などの依頼があった場合や、/replica-build がテストデータで実行されている場合に使用します。
複数のモデルとサービスを組み合わせた自動化 AI ワークフローを構築します。パターン：バッチ処理、スケジュールタスク、イベント駆動パイプライン、エージェントループ。ツール：inference.sh CLI、bash スクリプト、Python SDK、webhook 連携。用途：コンテンツ自動化、データ処理、監視、スケジュール生成。トリガー：ai automation、workflow automation、batch processing、ai pipeline、automated content、scheduled ai、ai cron、ai batch job、automated generation、ai workflow、content at scale、automation script、ai orchestration。
ui.inference.sh が提供する React/Next.js 向けチャット UI のビルディングブロック。コンポーネント：コンテナ、メッセージ、入力、入力インジケーター、アバター。機能：チャットインターフェース、メッセージリスト、入力処理、ストリーミング。用途：カスタムチャット UI の構築、メッセージングインターフェース、AI アシスタント。トリガー：chat ui、chat component、message list、chat input、shadcn chat、react chat、chat interface、messaging ui、conversation ui、chat building blocks
CoinGecko の名前が出ていなくても、あらゆる暗号資産市場またはオンチェーンデータのリクエストに使用します。コインやトークンの価格、時価総額、取引量、OHLC と過去チャート、供給量、カテゴリー、値上がり・値下がり上位、トレンドのコイン、新規上場、世界市場統計、取引所、ティッカー、デリバティブ、資金調達率、NFT のフロア価格、上場企業や政府の暗号資産トレジャリー、実世界資産（トークン化株式、商品、ETF）、暗号資産ニュースとコイン分析が対象です。GeckoTerminal 経由のオンチェーン DEX データ（プール、トレンドおよび新規プール、コントラクトアドレスによるトークン価格、取引、流動性イベント、保有者、上位トレーダー）、ウォレットアドレスの残高、保有資産または損益（PnL）、トークン送金、ウォレット取引にも使用します。CoinGecko API 自体に関する質問（エンドポイント、プラン、API キー、レート制限、エラー、WebSocket ストリーム、Webhook）にも使用します。
Facebook と Meta の広告キャンペーンを作成し、広告コピーを作成し、オーディエンスを定義して予算を計画します。Facebook Ads、Instagram Ads、Meta Ads、ソーシャルメディア広告、カルーセル広告、リターゲティングキャンペーン、類似オーディエンス、Meta プラットフォーム向け広告クリエイティブについてユーザーが尋ねた場合に使用します。トリガーフレーズ：「Facebook Ads」、「Meta Ads」、「Instagram Ads」、「social ads」、「carousel ad」、「lookalike audience」、「retargeting」、「ad creative」、「Facebook campaign」、「boost post」。
ユーザーが Product Hunt でのローンチ、PH への投稿準備、またはローンチ当日の計画（hunter、最初のコメント、タイミング、アップボート）を希望する場合に使用します。「Product Hunt」「launch on Product Hunt」「PH launch」「Product Hunt submission」「hunter」「Product of the Day」「upvotes」「Product Hunt first comment」に言及した場合も使用します。PH 以外の複数プラットフォームへのディレクトリ掲載や、そのまま貼り付けられる文案には directory-submission を使用します
広告、プロモーション、製品発表、ブランドコンテンツ向けの AI マーケティング動画を作成します。モデル：映像に Veo、Seedance、Wan、FLUX、ナレーションに Kokoro。種類：製品デモ、 testimonial（お客様の声）、解説動画、ソーシャル広告、ブランド動画。用途：Facebook 広告、YouTube 広告、製品発表、ブランド認知。トリガー：marketing video、ad video、promo video、commercial、brand video、product video、explainer video、ad creative、video ad、facebook ad video、youtube ad、instagram ad、tiktok ad、promotional video、launch video
AI Engineering from Scratch のページ、図、マニュアルに共通するビジュアルと文章のリファレンス。ライト／ダークのカラー値、フォントスタック、FIG_ ラベル形式、カードレイアウトに使用する。平易な技術英語のルール、アクセシビリティとモーション低減のデフォルト設定にも使用する。トリガーフレーズ：「コーススタイル」「ブループリントパレット」「コーストークン」「FIG ラベル」「平易な技術英語」「文章をチェック」「コースフォント」「ダークモードトークン」
Catalyst Signals — 疎結合なアプリケーション間のほぼ瞬時の通信を実現、イベント駆動アーキテクチャのプラットフォームです。Zoho publisher、Catalyst publisher、カスタム publisher、webhook、function、circuit、イベントのフィルタリングと変換、バッチ／スケジュール配信、リトライポリシーをサポートします。"Signals"、"event bus"、"publisher"、"event-driven"、"webhook target"、"dispatch policy"、"event transformation"、"rule filter"、"event ordering" で発動します。コンソール専用のサービスで、SDK やプログラム可能な API はありません。
Catalyst SmartBrowz——ブラウザ自動化とドキュメント生成のサービス。Headless（Puppeteer/Playwright/Selenium でリモート Chrome/Firefox に接続）、Browser Logic（Java/Node.js のサーバーレス関数でブラウザ作業を実行）、PDF & Screenshot（HTML/URL/テンプレートから視覚的ドキュメントを生成）、Templates（動的コンテンツのテンプレートを設計）、Browser Grid（自動スケール対応の並列ヘッドレスブラウザ、Early Access）、Dataverse（データスクレイピング API）を含む。'SmartBrowz'、'headless browser'、'Headless Browser'、'Puppeteer'、'Selenium'、'Playwright'、'Browser Logic'、'PDF generation'、'screenshot'、'PDF/Screenshot generation'、'PDF & Screenshot'、'browser automation'、'Browser Grid'、'web scraping' で発動。Console + SDK（PDF/Screenshot と Browser Grid 用に Java/Node.js/Python）+ CLI（Browser Logic の関数用）。
Nano Banana（NBP/NB2）と GPT Image 2.5（Flare/Sunburst）向けの画像プロンプトスキル。モデル・品質・サイズの推奨を添えた、そのまま使えるプロンプトを作成します。使用場面：「нарисуй」「сгенерируй картинку」「image prompt」「промпт для картинки」、ブログ表紙、スライド、ポスター、商品ショット、UI モック、絵コンテ、キャラクターチート、編集・彩色、スタイル転送、視覚解析、画像からプロンプト、nb、NBP、NB2、gpt-image-2.5、マルチパネルグリッド、EC 商品撮影、ファッションエディトリアル、飲食広告、シネマティックポートレート。動画（動画スキルを使用）、3D モデル、音声、画像以外のタスクには使用しないでください。
ISO のマネジメントシステムおよび試験所能力の標準について、準備状況の証拠を作成し、構造的にレビューする — ISO 13485 医療機器 QMS、ISO 14971 医療機器リスクマネジメント、ISO/IEC 17025 試験所および校正機関、ISO 15189 医療検査所。宣言範囲、管理文書、リスクマネジメントファイル、認定範囲、トレーサビリティ、CAPA、外部供給者の管理、範囲を限定したローカル証拠マニフェストを整理するとき、および ISO 認証と試験所認定、FDA QMSR 査察、CLIA 認証、MDSAP、EU MDR/IVDR の証拠の境界を区別するときに使う。法律の適用可能性、コンプライアンス、認証、認定の判断には使わない。条項本文は含まない。
画像、動画、音声、テキストを組み合わせた多段階の AI コンテンツ制作パイプラインを構築する。ワークフロー例：画像生成 -> アニメーション化 -> ナレーション追加 -> 音楽と結合。ツール：FLUX、Veo、Kokoro TTS、OmniHuman、media merger、アップスケーリング。用途：YouTube 動画、ソーシャルメディアコンテンツ、マーケティング素材、自動化コンテンツ。トリガー：content pipeline、ai workflow、content creation、multi-step ai、content automation、ai video workflow、generate and edit、ai content factory、automated content creation、ai production pipeline、media pipeline、content at scale
ブランドナラティブのカノン、タグライン、メッセージ階層、トーンや命名規則の記録・照会、またはカノンの再バージョン化をユーザーが求める際に使用します。追記専用のナラティブストリームと派生ビューを通じて、完全なバージョン管理付きカノンイベントを整理します。TALE の評価には使用しないでください——narrative-quality-auditor を使用します。システムの作成には使用しないでください——message-system-architect を使用します。ブランド叙事台账/canon 记录/语气与命名规范
Rust 言語リファレンス。別名: rustlang、rs（拡張子）、Rust-lang。TRPL（The Rust Programming Language）、Rust by Example、Reference、Cargo Book、rustc Book、rustdoc Book、Rustonomicon（Unsafe Rust）、Edition Guide、Standard Library、Error Index。所有権、ライフタイム、トレイト、async / await、エラーハンドリング、マクロ。
YouTube の文字起こしを取得し、エグゼクティブサマリー、要点、タイムスタンプ付きのトピックリストをicinejgした HTML レポートとして生成します。YouTube の URL や、「この動画を要約して」「何が話されているの」「ハイライトを教えて」「TL;DR して」「この動画をdik要して」「私のために再生して」「見たので解説してほしい」「この講演のノートを作って」といった依頼で発動します。非英語の動画、言語選択、yt-dlp によるチャプター・動画説明・豊富なメタデータの取得に対応しています。字幕がない動画では、ローカルの Whisper による文字起こしにフォールバックします。
1 ページ構成の手動実測ティア——ルールエンジンでは判定できないウェブアクセシビリティ（a11y）チェックを実際のページ上で実施します。キーボード操作とフォーカス順、アクセシビリティツリーから読み取るスクリーンリーダーの名称・ロール・状態、リフローとズーム、動きの軽減、フォームエラー、ターゲットサイズを扱います。各指摘は根拠（検証済み／人による確認が必要／人が実施）と深刻度で評価し、各判定基準を台帳で必ず締めます（検証済み、フラグ済み、未実施、N/A）。特定と評価までで、修正は行いません（`accessibility-fix` を使ってください）。キーボードテスト、フォーカス順の検証、スクリーンリーダーや a11y ツリーのレビュー、200% でのリフローとズーム、「lint を通るだけでなく本当に操作できるか」の確認に使ってください。自動化ティアは `accessibility-scan`、`accessibility-audit` はサンプリングしたサイト上で両方を実行します。
ゲノム区間がフォーマット、ツール、アセンブリの境界をまたぐ前に、座標系間の変換、バリアント表現の正規化と比較、アセンブリや contig 命名の不一致の検出を行い、分析を汚染するのを防ぎます。BED、GFF/GTF、VCF、SAM/BAM、WIG、PSL、genePred、Picard interval_list、地域文字列間の変換、0 起点の半開区間と 1 起点の閉区間の整合、indel の左揃えやトリミング、2 つのバリアントレコードが同じ変化を表しているかの確認、ゲノム座標からトランスクリプト・CDS・タンパク質座標へのマッピング、BED/GTF/VCF の座標系規約違反の監査、GRCh37 と hg19、GRCh38 と T2T、chr プレフィックス、liftover の問題の診断HX中被使用。トリガー語には "off by one"、"0-based"、"1-based"、"half-open"、"coordinate system"、"left-align"、"normalize variant"、"bcftools norm"、"chr prefix"、"wrong genome build"、"liftover"、"REF mismatch"、"HGVS" があります。
Genomic Intelligence のホスティング型 Transformer DNA 言語モデルを用いて、DNA 配列から直接、調節.features、遺伝子構造、発現を予測。ローカル GPU やモデルの重みは不要です。REST API とホスティング MCP サーバー（キー不要の公開デモ）で 6 つのタスクを提供します：プロモーター領域、スプライシングドナー／アクセプタサイト、增强子活性、クロマチン状態、配列から発現への変換（log TPM）、de novo 遺伝子アノテーション。加えて、遺伝子探索から発現予測までを行う複合ワークフローも提供します。ユーザーが遺伝子記号、ゲノム領域、DNA/FASTA 配列を持ち、これらの予測のいずれかを希望する場合や、Genomic Intelligence、genomicintelligence.ai、api.genomicintelligence.ai、mcp.genomicintelligence.ai に言及する場合に使用します。
Kalshi の予測市場 — イベント、シリーズ、市場、取引、ローソク足データ。公開 API で、読み取りに認証は不要です。米国規制下の取引所（CFTC）。サッカー（EPL、UCL、La Liga）、バスケットボール、野球、テニス、NFL、アイスホッケーのイベント契約に対応します。使用する場合：Kalshi 固有の市場、イベント契約、CFTC 規制下の予測市場、またはスポーツ結果のローソク足/OHLC 価格履歴について質問されたとき。使用しない場合：実際の試合結果、スコア、統計について質問されたとき — スポーツ別のスキルを使用してください：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（大学アメリカンフットボール）、cbb-data（大学バスケットボール）、または fastf1（F1）。Kalshi が明示されていない一般的な「誰が勝つか」という質問には使用せず、まず polymarket を試してください（スポーツの対象範囲がより広いです）。ニュースには使用せず、sports-news を使用してください。
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。