mcpField

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 98,873 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。

すべて

W
writing-guidelines
writing-guidelines
nexu-io / open-design

ドキュメントや文章が Writing Guidelines に準拠しているか確認します。「ドキュメントをレビューして」「文体を確認して」「文章を監査して」「ドキュメントの語調とトーンを確認して」「ライティングハンドブックに照らしてこのページを確認して」などの依頼に使用します。

ドキュメント1.0k
A
ai-model-nodejs
ai-model-nodejs
tencentcloudbase / skills

@cloudbase/node-sdk (>=3.16.0) を介して Node.js バックエンドで AI を利用する場合に使用するスキルです。対象はクラウド関数、CloudRun、Express/Koa/NestJS、サーバーレス API、スケジュールジョブ、LLM プロキシ、エージェントオーケストレーションです。画像生成(ai.createImageModel + generateImage)をサポートする唯一の SDK です。テキストには ai.createModel を使用し、cloudbase、旧版の hunyuan-v3 / hunyuan-exp、または custom-* のグループを指定します。モデル ID(例:deepseek-v4-flash、glm-5、kimi-k2.6)は generateText/streamText の `model` フィールドに設定します。コード作成前に必ず 2 段階の事前確認を実行してください。詳細は本文を参照してください。ブラウザー/Web(ai-model-web を使用)またはミニプログラム(ai-model-wechat を使用)には使用しないでください。

開発1.0k
A
audit
audit
educlopez / ui-craft

技術的な UI 監査——アクセシビリティ、パフォーマンス、レスポンシブ対応を確認し、優先度順の指摘事項テーブルを作成します。ユーザーが UI の監査を依頼した場合、またはデザイン/UI/フロントエンド作業と併せて「監査」に言及した場合に呼び出します。

テスト・品質1.0k
C
chroma
chroma
orchestra-research / ai-research-skills

AI アプリ向けのオープンソース埋め込みデータベースです。埋め込みとメタデータを保存し、ベクトル検索と全文検索を実行し、メタデータでフィルタリングできます。シンプルな 4 関数 API を備え、ノートブックから本番クラスターまで拡張できます。セマンティック検索、RAG アプリ、ドキュメント検索に利用できます。ローカル開発やオープンソースプロジェクトに最適です。

データ・データベース1.0k
C
cli-providers
cli-providers
diegosouzapw / omniroute

コマンドラインからプロバイダー接続を管理します。利用可能・設定済みのプロバイダーの一覧表示、追加、テスト、全テスト、検証、API キーのローテーション、プロバイダーごとの指標の表示。

クラウド・DevOps1.0k
C
crawl4ai-skill
crawl4ai-skill
lancelin111 / crawl4ai-skill

Web crawling and scraping tool with LLM-optimized output. 网页爬虫爬取工具 | Web crawler, web scraper, spider. DuckDuckGo search, site crawling, dynamic page scraping. 智能搜索爬取 | Free, no API key required.

データ・データベース1.0k
G
gdb
gdb
mohitmishra786 / low-level-dev-skills

C/C++ プログラム向けの GDB デバッガースキル。GDB セッションの開始、ブレークポイントの設定、コードのステップ実行、変数の参照、クラッシュのデバッグ、逆デバッグ(record/replay)、gdbserver によるリモートデバッグ、core dump の読み込みなどで使用します。GDB コマンド、セグフォルト、ハング、ウォッチポイント、条件付きブレークポイント、pretty-printer、Python による GDB スクリプト、マルチスレッドデバッグに関する質問に反応します。

開発1.0k
H
humanize-korean
humanize-korean
epoko77-ai / im-not-ai

AI(ChatGPT・Claude・Gemini など)が書いた韓国語の文章を「人間が書いた文章らしく」整えるオーケストレーター型スキル。翻訳調、英語引用の過剰、機械的な並列、慣用句、受け身過多、接続詞の多用、|%一様なリズム、絵文字や箇条書きの過剰など 10 カテゴリ 85 種の AI tic パターンを検出・分類し、内容は一文字も変えず文体の・リズム・表現だけを自然な韓国語に書き換える。shim の route_hint(light|standard|heavy) で経路を決め、写得:C Anger的作品は 1 コール、標準は 2 コール、重症・長文のみ 3 コール以上(診断 → 狙いを定めた潤色 → finalize)。トリガー——「AI tic 消して」「AI っぽい文章を自然に」「GPT/ChatGPT の文体」「AI 翻訳調を直して」「人間が書いたように潤色して」「AI 潤色」「ChatGPT tic 除去」「韓国語 AI 検出・潤色」「AI 文章を人っぽく」「翻訳調 除去」「英語引用が多い文章を潤色」「AI .article を見せないように」「휴머나이저」「humanize Korean」「AI detector bypass 韓国語」。後続作業——「特定カテゴリだけ再実行」「潤色の強さを調整」「ジャンルを変えて」「この段落だけ」「2 回目の潤色」もすべてこのスキル。単純な表記揺れや誤字の修正は自分で対応し、翻訳は翻訳スキル、内容を増減させる書き起こしは別の執筆スキルを使う。

クリエイティブ・メディア1.0k
L
llama-factory
llama-factory
orchestra-research / ai-research-skills

LLaMA-Factory による LLM のファインチューニングをエキスパートがガイド。WebUI でのノーコード操作、100 以上のモデル、2/3/4/5/6/8 ビット QLoRA、マルチモーダルに対応

開発1.0k
P
plannotator-review
plannotator-review
backnotprop / plannotator

現在のワークツリー、別のディレクトリ、またはプルリクエスト URL に対して Plannotator のブラウザベースコードレビュー UI を開き、返ってきたフィードバックに対応します。

テスト・品質1.0k
S
sglang
sglang
orchestra-research / ai-research-skills

RadixAttentionのプレフィックスキャッシュを使用した、LLM向けの高速な構造化生成とサービング。JSON/regex出力、制約付きデコーディング、ツール呼び出しを伴うエージェントワークフロー、またはプレフィックス共有によりvLLMより5倍高速な推論が必要な場合に使用します。xAI、AMD、NVIDIA、LinkedInで300,000台以上のGPUを支えています。

クラウド・DevOps1.0k
S
speculative-decoding
speculative-decoding
orchestra-research / ai-research-skills

投機的デコーディング、Medusaの複数ヘッド、先読みデコーディング技術でLLM推論を高速化します。推論速度の最適化(1.5~3.6倍の高速化)、リアルタイムアプリケーションのレイテンシ削減、計算資源が限られた環境でのモデルデプロイに使用します。ドラフトモデル、ツリー型アテンション、Jacobi反復、並列トークン生成、本番デプロイ戦略を扱います。

開発1.0k
V
visionos-design-guidelines
visionos-design-guidelines
ehmo / platform-design-skills

Apple Vision Pro 向け Apple ヒューマンインターフェイスガイドラインです。空間コンピューティングアプリの開発、視線/手の入力の実装、没入型体験の設計に使用します。visionOS、RealityKit、空間 UI、複合現実に関するタスクで利用できます。

デザイン・UI1.0k
C
capacitor-ci-cd
capacitor-ci-cd
cap-go / capgo-skills

Capacitorアプリ向けのCI/CDパイプラインを設計・修正します。GitHub Actions、GitLab CI、Fastlane、Capgo Cloud Build(npx @capgo/cli@latest build request)に対応し、Webのビルドとテスト、cap sync、App Store Connect APIキーを使ったiOSのアーカイブ/エクスポート/アップロード、Android AABの署名とPlayへのアップロード、Capgoのライブアップデートのアップロード、シークレット、キャッシュ、ビルド番号の更新を扱います。ランナーイメージやツールチェーン(Node 22/24、macos-26とxcode-27のランナー、JDK 21、Capacitor 9向けGradle 9 / AGP 9)の選定時や、CIが「No signing certificate」「requires a provisioning profile」「Unsupported class file major version」「Android Gradle plugin requires Java 17」「The engine node is incompatible」「Could not find the web assets directory」などのエラーで失敗した場合に使用します。単発の手動ストア申請(capacitor-app-store)、Capgo Cloud Buildの認証情報の詳細なオンボーディング(capgo-native-builds)、Capgoのチャンネル/リリース戦略(capgo-release-workflows)、テスト作成(capacitor-testing)には使用しないでください。

クラウド・DevOps1.0k
C
cli-anything-obsidian
cli-anything-obsidian
hkuds / cli-anything

Obsidian のコマンドラインインターフェース。Obsidian Local REST API を通じてナレッジ管理とノート取值を行います。GUI なしでノート管理、Vault の検索、コマンド実行が必要な AI エージェントとパワーユー向けに設計されています。

生産性1.0k
D
distributed-llm-pretraining-torchtitan
distributed-llm-pretraining-torchtitan
orchestra-research / ai-research-skills

torchtitan を使用し、4D 並列処理(FSDP2、TP、PP、CP)による PyTorch ネイティブの分散 LLM 事前学習を提供します。Float8、torch.compile、分散チェックポイントを用いて、8~512 基以上の GPU で Llama 3.1、DeepSeek V3、またはカスタムモデルを大規模に事前学習する場合に使用します。

開発1.0k
E
evaluating-code-models
evaluating-code-models
orchestra-research / ai-research-skills

pass@k 指標を用いて、HumanEval、MBPP、MultiPL-E および 15 以上のベンチマークでコード生成モデルを評価します。コードモデルのベンチマーク、コーディング能力の比較、多言語対応のテスト、コード生成品質の測定に使用します。BigCode Project による業界標準で、HuggingFace のランキングでも使用されています。

テスト・品質1.0k
M
model-merging
model-merging
orchestra-research / ai-research-skills

mergekit を使って複数のファインチューニング済みモデルを統合し、再トレーニングせずに能力を組み合わせます。分野別の専門性(数学 + コーディング + チャット)を融合した特化モデルの作成、単体モデルを超える性能向上、モデルバリアントの迅速な実験に使用します。SLERP、TIES-Merging、DARE、Task Arithmetic、線形統合、本番デプロイ戦略を扱います。

開発1.0k
N
nemo-curator
nemo-curator
orchestra-research / ai-research-skills

LLM トレーニング向けの GPU 加速データキュレーション。テキスト、画像、動画、音声に対応。ファジー重複排除(16 倍高速化)、品質フィルタリング(30 種類以上のヒューリスティック)、セマンティック重複排除、PII のマスキング、NSFW 検出を備えています。RAPIDS により GPU 間でスケールします。高品質なトレーニングデータセットの準備、ウェブデータのクリーニング、大規模コーパスの重複排除に使用します。

データ・データベース1.0k
O
openrlhf-training
openrlhf-training
orchestra-research / ai-research-skills

Ray+vLLMで高速化した高性能RLHFフレームワーク。大規模モデル(7B-70B+)のPPO、GRPO、RLOO、DPOトレーニングに使用します。Ray、vLLM、ZeRO-3を基盤としています。分散アーキテクチャとGPUリソース共有により、DeepSpeedChatより2倍高速です。

開発1.0k
P
portfolio-rebalance
portfolio-rebalance
anthropics / financial-services

ポートフォリオの配分のずれを分析し、複数の口座にまたがるリバランス取引の推奨案を作成します。税務上の影響、取引コスト、ウォッシュセール規則を考慮します。「rebalance」「portfolio drift」「allocation check」「rebalancing trades」「my portfolio is out of balance」で起動します。

データ・データベース1.0k
S
snipgrapher
snipgrapher
mcollina / skills

snipgrapher を設定して使用し、シンタックスハイライト付き PNG、SVG、WebP のエクスポートなど、洗練されたコードスニペット画像を生成します。カスタムテーマ、プロファイル、スタイル設定に対応します。ユーザーがコードのスクリーンショット作成、共有可能な画像へのコード変換、ドキュメントやソーシャル投稿向けの見栄えのよいコードスニペット生成、ソースファイルからのシンタックスハイライト画像作成を希望する場合、または snipgrapher に明示的に言及した場合に使用します。snipgrapher CLI または npx を通じて、単一ファイルのレンダリング、一括ジョブ、監視モード、再利用可能な名前付きプロファイルに対応します。

クリエイティブ・メディア1.0k
U
ui-density
ui-density
dembrandt / dembrandt-skills

情報密度をプラットフォームとユーザー種別に合わせます。データテーブル、ダッシュボード、ツールバーの設計時、またはデスクトップ製品をモバイル向けに適応させる際に使用します。

デザイン・UI1.0k
D
databricks-jobs
databricks-jobs
databricks / databricks-agent-skills

DABs、Python SDK、または CLI を使って Databricks 上で Lakeflow Jobs を開発・デプロイします。ノートブック、Python wheel、SQL、dbt、パイプラインを使ったデータエンジニアリングジョブの作成時に使用します。実装開始前に呼び出してください。コンピューティング(サーバーレス、パフォーマンスモード、クラシック)には databricks-serverless も使用します

データ・データベース1.0k
I
internationalization-i18n
internationalization-i18n
mindrally / skills

Web アプリとモバイルアプリで複数の言語とロケールをサポートするため、国際化(i18n)のベストプラクティスを実装します。

開発1.0k
R
rendering-strategies
rendering-strategies
kostja94 / marketing-skills

ユーザーが SEO 向けのレンダリング戦略を選択または最適化したい場合に使用します。「SSR」「SSG」「CSR」「ISR」「静的レンダリング」「動的レンダリング」「サーバーサイドレンダリング」「クライアントサイドレンダリング」「JavaScript レンダリング」「事前レンダリング」「初期 HTML 内のコンテンツ」「クローラーからの可視性」に言及した場合も使用します。クロールの問題には site-crawlability を使用してください。

マーケティング・グロース1.0k
S
sentencepiece
sentencepiece
orchestra-research / ai-research-skills

言語に依存せず、テキストを生の Unicode として扱うトークナイザー。BPE と Unigram アルゴリズムに対応。高速(毎秒 5 万文)、軽量(メモリ使用量 6MB)で、語彙が決定的です。T5、ALBERT、XLNet、mBART で使用されています。事前トークン化せずに生テキストで学習できます。多言語、CJK 言語への対応や、再現可能なトークン化が必要な場合に使用します。

開発1.0k
S
stripe-integration
stripe-integration
sickn33 / agentic-awesome-skills

サーバー側の認可とリトライ境界を明示して、Stripe のチェックアウト、サブスクリプション、Webhook、返金を実装・検証します

開発1.0k
A
applying-slds
applying-slds
forcedotcom / sf-skills

適切な_blueprint、スタイルフック、ユーティリティクラス、アイコンを用いて SLDS 準拠の UI を適用します。SLDS が必要な UI の構築、Lightning Base Components と SLDS Blueprints の選択、テーマ設定用のスタイルフックの適用、レイアウトとスペーシングのためのユーティリティクラスの使用、アイコンの選択時に使用します。「モーダルを作成」「フォームを作成」「データテーブル」「SLDS スタイル」「フックでスタイルを設定」「アイコンを追加」などがトリガーです。

デザイン・UI1.0k
A
asc-analytics-reports
asc-analytics-reports
rorkai / app-store-connect-cli-skills

asc を使って App Store Connect Analytics のレポートを収集、ダウンロード、検証します。アナリティクスレポートのリクエストを検出する、処理日や粒度でレポートインスタンスを選択する、すべてのセグメントをダウンロードする、分析前に Apple が提供するサイズと MD5 メタデータでダウンロード済みファイルを検証する、といった場合に使用します。

データ・データベース1.0k
C
claude-design-system
claude-design-system
jimliu / baoyu-design

Claude Design を Agent Skill としてローカルで実行できます。Cursor、Codex、DeepSeek Harness などに対応。洗練された UI モックアップ、プロトタイプ、スライド、ワイヤーフレームを、claude.ai/design を使わずに自己完結型 HTML として作成できます。Opus または Claude の使用を推奨します。

デザイン・UI1.0k
F
form-design
form-design
dembrandt / dembrandt-skills

ヘルパーテキスト、プレースホルダー、バリデーション、送信時の挙動。フォーム、入力フィールド、データ入力 UI の設計やレビュー時に使用します。

デザイン・UI1.0k
G
gptq
gptq
orchestra-research / ai-research-skills

精度低下を最小限に抑える、LLM 向けの学習後 4 ビット量子化です。コンシューマー向け GPU で大型モデル(70B、405B)をデプロイする場合、メモリを 4× 削減しつつパープレキシティの悪化を 2% 未満に抑えたい場合、または FP16 より高速な推論(3~4× 高速化)が必要な場合に使用します。QLoRA ファインチューニング向けに transformers および PEFT と統合できます。

開発1.0k
O
outlines
outlines
orchestra-research / ai-research-skills

Outlines(dottxt.ai の構造化生成ライブラリ)を使って、生成時に有効な JSON/XML/コード構造を保証し、Pydantic モデルによる型安全な出力を実現します。ローカルモデル(Transformers、vLLM)に対応し、推論速度を最大化します

開発1.0k
P
progressive-hydration
progressive-hydration
patternsdev / skills

優先度の高いクライアント側のインタラクティブ機能に対するプログレッシブハイドレーションを解説します。サーバー描画ページに、JavaScript の実行を遅らせて Time to Interactive を改善できる非クリティカルなセクションがある場合に使用します。

開発1.0k
P
pyvene-interventions
pyvene-interventions
orchestra-research / ai-research-skills

pyvene の宣言的介入フレームワークを使って PyTorch モデルに因果介入を行うためのガイダンスです。因果トレーシング、活性化パッチング、交換介入学習、モデルの振る舞いに関する因果仮説の検証に使用します。

データ・データベース1.0k
B
blockbench-use
blockbench-use
jasonjgardner / blockbench-mcp-project

コンテンツを作成・変更・エクスポートする Blockbench MCP 呼び出しの前に読み込みます。現在の形式とツールの把握、モデリング、UV/テクスチャ、アニメーション、パーティクル、PBR、Hytale ガイダンスへの振り分け、依頼された結果の検証Politics。

クリエイティブ・メディア999
L
llamaindex
llamaindex
orchestra-research / ai-research-skills

RAG を使った LLM アプリケーション構築のためのデータフレームワークです。ドキュメントの取り込み(300 以上のコネクター)、インデックス作成、クエリに特化しています。ベクトルインデックス、クエリエンジン、エージェント、マルチモーダルに対応。ドキュメントの Q&A、チャットボット、ナレッジ検索、RAG パイプラインの構築に使用します。データ中心の LLM アプリケーションに最適です。

データ・データベース999
S
simpo-training
simpo-training
orchestra-research / ai-research-skills

LLM のアラインメント向けのシンプルな選好最適化です。参照モデル不要の DPO 代替手法で、より高い性能を実現します(AlpacaEval 2.0 で 6.4 ポイント向上)。参照モデルが不要で、DPO より効率的です。DPO/PPO よりシンプルで高速な学習による選好アラインメントに使用します。

開発999
S
slime-rl-training
slime-rl-training
orchestra-research / ai-research-skills

Megatron+SGLang フレームワークの slime を使った LLM の強化学習によるポストトレーニングをガイドします。GLM モデルの学習、カスタムデータ生成ワークフローの実装、強化学習のスケーリングに向けた Megatron-LM との緊密な統合が必要な場合に使用します。

開発999
S
sparse-autoencoder-training
sparse-autoencoder-training
orchestra-research / ai-research-skills

SAELens を使って Sparse Autoencoders(SAE)をトレーニングおよび分析し、ニューラルネットワークの活性化を解釈可能な特徴に分解するためのガイダンスを提供します。解釈可能な特徴の発見、重ね合わせの分析、言語モデルにおける単義的表現の研究に使用します。

データ・データベース999
T
training-llms-megatron
training-llms-megatron
orchestra-research / ai-research-skills

NVIDIA Megatron-Core と高度な並列化戦略を使って大規模言語モデル(20 億~4620 億パラメーター)を学習します。10 億パラメーターを超えるモデルの学習、GPU 効率の最大化(H100 で MFU 47%)、テンソル/パイプライン/シーケンス/コンテキスト/エキスパート並列化が必要な場合に使用します。Nemotron、LLaMA、DeepSeek で使われている本番環境対応フレームワークです。

開発999
A
anti-ai-slop-writing
anti-ai-slop-writing
jalaalrd / anti-ai-slop-writing

人が書いたように読めるテキストを生成し、検出されやすい AI ライティングのパターンを回避します。ツイート、メール、記事、自己紹介、キャプション、レポート、コピー、メッセージ、LinkedIn の投稿、カバーレター、README ファイルなど、出力が AI 生成物として読まれ면困るすべてのコンテンツで有効です。禁止用語、構造の多様性、句読点の規律、事実の正確性に関するルール、トーンの調整を適用します。ユーザーが「書いて」「下書き」「書き直して」「人間らしく」「anti-slop」「AI じゃない」など、自然 sounding な出力を求めるHOW messed ときに使用します。

クリエイティブ・メディア998
A
axiom-watchos
axiom-watchos
charleswiltgen / axiom

あらゆる watchOS アプリの開発に使用します。アプリ構成、独立したアプリ、Watch Connectivity、Smart Stack ウィジェット、コンプリケーション、コントロール、RelevanceKit、バックグラウンドタスク、ClockKit からの移行を扱います。

開発998
C
creative-qa
creative-qa
postplusai / postplus-skills

ショート動画制作において、生成画像、音声テイク、動画に対する人間参加型の品質評価を記録します。人がアセットを確認し、主観的な承認を追跡できないチャット履歴にせず、判定、理由、問題カテゴリ、再実行の指針を構造化して記録する必要がある場合に使用します。

テスト・品質998
D
deslop
deslop
michael-denyer / pstack-claude

AI 生成コードの不要な部分を取り除き、コードスタイルを整えます

開発998
G
guidance
guidance
orchestra-research / ai-research-skills

正規表現と文法で LLM の出力を制御し、有効な JSON/XML/コードの生成を保証して、構造化形式を強制します。Microsoft Research の制約付き生成フレームワーク Guidance で複数ステップのワークフローを構築します

エージェントワークフロー998
K
kotlin-multiplatform-expect-actual
kotlin-multiplatform-expect-actual
chrisbanes / skills

プラットフォームサービス、ネイティブ SDK、ソースセット、Compose Multiplatform UI、権限、ファイル、設定、センサー、プラットフォーム連携に関する Kotlin Multiplatform の expect/actual やインターフェース境界を設計する際に使用します。

開発998
M
maintain-verification-skill
maintain-verification-skill
michael-denyer / pstack-claude

プロジェクトの検証スキルと機能マップが実態に即していることを定期的に確認します。機能ごとにソースを並行して読み、1 回のライブセッションですべての機能を操作し、実証済みの修正は最大 1 件の PR にまとめます。/maintain-verification-skill または「verify skill を監査して」の場合に使用します。

テスト・品質998
M
make-pr
make-pr
remotion-dev / remotion

現在の機能のプルリクエストを作成します

開発998
S
sap-abap-cds
sap-abap-cds
secondsky / sap-skills

データモデリング、ビュー開発、セマンティック強化のための包括的な SAP ABAP CDS(Core Data Services)リファレンス。CDS ビューやビューエンティティの作成、注釈によるデータモデルの定義、アソRPーションとカーディナリティの処理、入力パラメータの実装、組み込み関数の使用、CASE 式の記述、DCL を使ったアクセス制御の実装、CURR/QUAN データ型の扱い、CDS エラーのトラブルシューティング、ABAP からの CDS ビューへのクエリ、SALV IDA によるデータ表示などに活用できます。ABAP 7.4+ から ABAP Cloud までを扱います。

データ・データベース998
T
twilio-communications
twilio-communications
sickn33 / agentic-awesome-skills

「Twilioで通信機能を構築:SMSメッセージ、音声

開発998
U
use-gateway
use-gateway
circlefin / skills

Circle Gateway を統合し、許可不要の入金、バーン、ミントのワークフローを通じて、複数のブロックチェーンで USDC の統合残高を保持し、USDC を即時(<500ms)に送金します。11 の EVM チェーンと Solana(メインネット、テストネット)、および Arc(メインネット、テストネット)で利用できます。チェーンに依存しないユーザー体験の実現、低レイテンシまたは次ブロックでの即時ファイナリティ、資本効率向上のためのチェーン間の資金集約、クロスチェーン残高を統合するアプリの構築に使用します。Gateway、Gateway Wallet、Gateway Minter、gatewayMint、burn intent、unified balance、instant crosschain transfer で起動します。

開発998
C
create-learning-path
create-learning-path
cursor / plugins

マイルストーンと練習のチェックポイントを含む、個人に合わせた学習ロードマップを作成

生産性997
D
detect-ai
detect-ai
humanizerai / agent-skills

テキストを分析し、AI が書いたものかどうかを検出します。詳細な指標とともに 0~100 のスコアを返します。公開または提出前のコンテンツ確認に使用します。

その他997
M
mamba-architecture
mamba-architecture
orchestra-research / ai-research-skills

状態空間モデルで、計算量は O(n)(Transformers は O(n²))。推論は 5 倍高速で、100 万トークンのシーケンスに対応し、KV キャッシュは不要です。ハードウェアを考慮した設計の選択的 SSM を採用。Mamba-1(d_state=16)と Mamba-2(d_state=128、マルチヘッド)を提供。HuggingFace 上のモデル規模は 130M~2.8B。

開発997
N
newsletter-curation
newsletter-curation
inference-sh / skills

ニュースレターのキュレーション。コンテンツの収集、編集構成、購読者増加戦略を扱う。号の書式、リンクまとめ、コメントのスタイル、配信頻度を網羅。用途:メールニュースレター、リンクまとめ、週次ダイジェスト、キュレーションコンテンツ、クリエイターニュースレター。トリガー:newsletter、email newsletter、newsletter curation、weekly digest、link roundup、curated newsletter、newsletter writing、newsletter format、subscriber growth、newsletter strategy、content curation、newsletter template

マーケティング・グロース997
U
use-circle-wallets
use-circle-wallets
circlefin / skills

アプリに適した Circle ウォレットの種類を選び、実装します。開発者管理型、ユーザー管理型、モジュラー型(パスキー)ウォレットを、カストディモデル、鍵管理、アカウントの種類、ブロックチェーン対応、ユースケースの観点から比較します。オンチェーンアプリ開発でブロックチェーンウォレットの統合が必要な場合に使用します。対象:「どのウォレット」「ウォレットを選ぶ」「ウォレット比較」「EOA と SCA と Modular Wallet」「カストディモデル」「プログラマブルウォレット」。

開発997
W
warranty-tracker
warranty-tracker
datadrivenconstruction / ddc_skills_for_ai_agents_in_construction

建設保証を追跡・管理します。有効期限、請求、メーカーの書類を監視します。

生産性997
C
capacitor-app-spm-migration
capacitor-app-spm-migration
capawesome-team / skills

既存のCapacitorアプリプロジェクトで、iOSの依存関係管理をCocoaPodsからSwift Package Manager(SPM)へ移行する手順をエージェントに案内します。前提条件の確認、インストール済みCapacitorプラグインの一覧作成、カスタマイズしたiOSプロジェクトファイル(Info.plist、AppDelegate.swift、Assets.xcassets、Base.lproj、App.entitlements、GoogleService-Info.plist、.xcconfigファイル、署名設定)のバックアップ、既存の `ios/` フォルダーの削除、`npx cap add ios --packagemanager SPM` による再生成、保存したファイルの復元、プラグインの再同期、ビルドの検証を扱います。移行手順はすべて手動で行い、対話型コマンド `npx cap spm-migration-assistant` は使用しません。Capacitorプラグインプロジェクト、すでにSPMを使用しているアプリプロジェクト、既存の `ios/` フォルダーがないアプリプロジェクト、またはCapacitor以外のモバイルフレームワークには使用しないでください

開発996
98,873 件中 13381–13440 件

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。