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
ありふれた「AI のchool」ではなく、本当に美しくブランドに沿った UI を生成します。UI、ランディングページ、ダッシュボード、アプリ画面、コンポーネントの構築・デザイン・スタイル設定・改善をユーザーが求めたとき、実装前に PRD や仕様でデザイン打磨が必要なとき、ユーザーがリファレンス画像や Pinterest／Dribbble のリンクを貼り付けてそれ 类似 التقلي Sputnikに見えるよう求めたとき、AI 生成の UI が一般的で退屈、型通り、「他のどの AI アプリとも同じ”而INIQIOTOQIのQIアTIを聞いたら使います。ユーザーが明示的に「デザイン」と言わなくても、「これを良くして」「X のフロントエンドを作って」「他の SaaS サイトと同じ hurledelevations」「このムードに合わせて」alyzes表現も対象です。さらに 2 つの動詞でも発動します。参照スクリーンショットや URL の「見た目を研究する／抽出する」ための study／extract the look of、および既存 UI を批評する audit／review／why does this look AI-generated。
個人事業主が時間を節約し、事業を拡大するための自動化ワークフローを設計・実装します。自動化する反復作業の特定、ツール間のワークフロー構築、トリガーとアクションの設定、既存の自動化の最適化に使用します。自動化機会の特定、ワークフロー設計、ツール選定（Zapier、Make、n8n）、テスト、保守を扱います。トリガー：「automate」「automation」「workflow automation」「save time」「reduce manual work」「automate my business」「no-code automation」
複数の情報源を統合し、規制遵守状況を追跡して、検証済みの市場分析を行うエンタープライズ向け金融調査です。10件以上の情報源、検証済みの主張、市場比較、投資調査を必要とする包括的な金融分析に使用します。トリガー語は「financial research」「market analysis」「investment analysis」「due diligence」「financial deep dive」「compare stocks/funds」「analyze [company/sector]」です。単純な株価照会、基本的な企業情報の検索、1～2回の検索で回答できる質問には使用しないでください。
inference.sh CLI 経由で Google Gemini のネイティブ画像モデルによる画像生成を行う。モデル：Gemini 3 Pro Image、Gemini 2.5 Flash Image。機能：テキストからの画像生成、画像編集、複数画像の入力。トリガー：nano banana、gemini image、gemini 3 pro image、gemini 2.5 flash image、google image generation、native image generation、gemini native image
VTEX IO で Payment Connector を設計または実装する際に使用します。PPF の実装、TypeScript 3.9.7 の builder-hub 制約と安全な依存関係の解決、configuration.json のスキーマ検証、PaymentProviderService クライアントの接続、Secure Proxy のスコープ（authorize のみ）、ExternalClient と SecureExternalClient のパターン、IOContext へのアクセス、PPF レスポンスヘルパー、PSP 統合チェックリスト、vtex link のデバッグを扱います。VTEX IO 上でホストされるあらゆる Payment Connector の実装に使用します。
AI/ML の埋め込み、RAG アプリケーション、セマンティック検索向けに、pgvector でベクトル類似検索を設定する際に使用します。**次の依頼で起動：** - PostgreSQL でベクトル埋め込みを保存または検索する - セマンティック検索、類似検索、最近傍検索を設定する - ベクトル用の HNSW または IVFFlat インデックスを作成する - PostgreSQL で RAG（検索拡張生成）を実装する - pgvector のパフォーマンス、再現率、メモリ使用量を最適化する - 大規模なベクトルデータセットにバイナリ量子化を使用する **キーワード：** pgvector、埋め込み、セマンティック検索、ベクトル類似性、HNSW、IVFFlat、halfvec、コサイン距離、最近傍、RAG、LLM、AI 検索。halfvec ストレージ、HNSW インデックス設定（m、ef_construction、ef_search）、量子化戦略、フィルター検索、一括読み込み、パフォーマンス調整を扱います。
AP スタイルと逆ピラミッド構造でプレスリリースを作成。書式、日付欄、引用、会社概要、ファクトチェックを扱う。用途：製品発表、資金調達の発表、提携、企業ニュース、イベント。トリガー：press release、pr writing、media release、news release、announcement、product launch announcement、funding announcement、company news、media advisory、ap style、press statement、news wire
実際にالماSymmetry... [fix] 実際の金銭が発生しないように RevenueCat の購入テスト環境をセットアップします。RevenueCat の購入をテストする、sandbox のセットアップ、StoreKit 設定ファイル、license tester、実際のRevolution... [fix] 実際にXpense をEFG [fix: 実際にお金を使わずに購入をテストする方法]、sandbox アカウントの設定、内部テストトラック、iOS・Android・Kotlin Multiplatform・Flutter・React Native でのペイウォールのテスト biologiqueHelpers |biological などのご相談にEvaluatEnglish - no.
Salesforce Data Cloud Connectフェーズ。次の場合にトリガーします：ユーザーがData Cloud接続、コネクター、コネクターメタデータを管理する、接続をテストする、ソースオブジェクトやデータベースを参照する、新しいソースシステムを設定する。次の場合はトリガーしません：タスクがデータストリームまたはDLO（sf-datacloud-prepareを使用）、DMOまたはID解決（sf-datacloud-harmonizeを使用）、検索（sf-datacloud-retrieveを使用）、STDMテレメトリ（sf-ai-agentforce-observabilityを使用）に関する場合。
OmniStudio Integration Procedureの作成と検証を110点満点で評価します。Data Mapperアクション、Apex Remote Actions、HTTP呼び出し、条件ロジックを組み合わせたサーバー側プロセスのオーケストレーション構築に使用します。次の場合にトリガーします：ユーザーがIntegration Proceduresを作成する、Data Mapperのステップを追加する、Remote Actionsを設定する、既存のIP設定をレビューする。次の場合はトリガーしません：OmniScriptsの構築（sf-industry-commoncore-omniscriptを使用）、Data Mappersの直接作成（sf-industry-commoncore-datamapperを使用）、コンポーネント間の依存関係の分析（sf-industry-commoncore-omnistudio-analyzeを使用）。
AI アバター、リップシンク、ボイスオーバーによるトーキングヘッド動画の制作。推奨：P-Video-Avatar（最速、最安、TTS 内蔵）。OmniHuman、PixVerse、Fabric も扱う。ポートレートの要件、音声品質、制作ワークフロー。用途：スポークスパーソン動画、コース教材、ソーシャルメディア、プレゼンテーション、デモ。トリガー：talking head、avatar video、lipsync、lip sync、ai spokesperson、virtual presenter、ai presenter、omnihuman、talking avatar、video presenter、ai talking head、presenter video、ai face video、p-video-avatar
現実的なサンプルデータを含むデータベースシードスクリプトを生成します。Drizzle スキーマまたは SQL マイグレーションを読み取り、外部キーの順序を考慮し、冪等性のある TypeScript または SQL のシードファイルを作成します。D1 のバッチ制限、一意制約、ドメインに適したデータに対応します。開発・デモ・テスト用データベースへのデータ投入時に使用します。トリガー語句：'seed database'、'seed data'、'sample data'、'populate database'、'db seed'、'test data'、'demo data'、'generate fixtures'
Salesforce Data Cloud の準備フェーズ。次の場合に起動：ユーザーが Data Cloud のデータストリーム、DLO、変換、Document AI の設定を作成または管理する場合、または Data Cloud への取り込みについて尋ねる場合。次の場合は起動しない：タスクが接続設定のみの場合（sf-datacloud-connect を使用）、DMO と ID 解決の場合（sf-datacloud-harmonize を使用）、またはクエリ／検索の場合（sf-datacloud-retrieve を使用）。
ロングフォームから Shorts への変換＋音声なし字幕のミニスキル（Opus Clip / CapCut / Submagic）。「ポッドキャスト／ウェビナー／長い動画を Shorts に切って」「YouTube 動画から TikTok／Reels を作って」「動画に字幕を入れて」「ロングフォームをショート動画に作り替えて」「elang clips を自動生成して」といった要望があるときに使用します。ツールが剪辑と字幕を担当し、人間がレビューし、WoopSocial が公開<mm:think>・投稿します。ai-video ルーター配下で、veo-3、heygen、ai-voiceover の兄弟スキルです。これは汎用.Throwsで、OpusClip 固有のパイプライン（クレジット、Virality Score、ティア）は opus-clip へ、手作業のショート動画編集は capcut へ、ロングフォームのトーク本身的編集は descript へ振り分けます。透かしなしのJPG clean な書き出しとし、AI 編集の الفيديوであることを開示します。
ユーザーが「インフルエンサーコンテンツを確認して」「この投稿がブランドガイドラインに従っているかチェックして」と依頼したときに使用。型付けされた STAR の公開前ゲートを実行し、成果物に対して Trust と Appeal を採点し、クリエイター適合性の所見を取り込み、プロフィール加重 SQS を算出し、開示・主張・ブランド安全性、および詐欺/フェイクエンゲージメントの拒否条件を検査して、建設的な修正フィードバックを書き出します。ブリーフ作成には使用しない（brief-generator を使用）、パートナーシップ条件には使用しない（contract-helper を使用）。インフルエンサーコンテンツ審査／公開前品質チェック
ElevenLabs と Dia TTS によるマルチスピーカー対話音声の作成。話者タグ、感情制御、ペース、会話の流れ、ポストプロダクションを扱う。用途：ポッドキャスト、オーディオブック、解説動画、キャラクター対話、会話型コンテンツ。トリガー：dialogue audio、multi speaker、conversation audio、dia tts、two speakers、podcast audio、character voices、voice acting、dialogue generation、conversation tts、multi voice、speaker tags、dialogue recording、elevenlabs dialogue、eleven labs conversation
クリエイターのPCとプロジェクトに、ショート動画やYouTube動画向けの編集スタジオをセットアップします。ツール、video-agent/フォルダー、レンダーエンジン、クリエイターのvoice.md、デフォルトの編集スタイル（色、紙、フォント、字幕、サウンド、Instagram CTA、実際のツールロゴ、ロゴ、エンドカードを設定し、自分の映像でプレビューするオンボーディング）、権限、任意のアカウント（Instagram、TikTok、YouTube用のTreg、ElevenLabsキー、Codex）を扱います。ユーザーがsetup、onboarding、install、「start here」、configure、connect my account、Tregと言った場合、studio-script、short-editing、publishなどの動画スキルを初めて使う場合、またはvoice、ニッチ、CTA、ブランドカラー、見た目、フォント、字幕、効果音、ロゴ、ツールロゴを更新したい場合（`/studio-setup style`）に使用します。macOS、Windows、Linux向けのインストールコマンドを使ってNode、ffmpeg、yt-dlp、gitを確認し、本人の動画または短いインタビューからvoice.mdを作成し、.claude/settings.jsonでツールコマンドを事前承認します。
ユーザーのメッセージに「tailwind」がどのような形でも含まれる場合は必ず呼び出します。レスポンシブなグリッドレイアウト（複数列のカードグリッド、商品グリッド）、Flex／Grid のページ構成（サイドバー付きダッシュボード、固定トップバー、モバイル切り替えナビゲーション）、UI コンポーネント（カード、テーブル、ナビバー、料金セクション、フォーム、入力欄、バッジ）のスタイリング、ダークモードのバリアント追加、余白やタイポグラフィの修正、Tailwind v3/v4 の作業にも使用します。主な用途は HTML テンプレート（Blade、JSX、Vue）で Tailwind ユーティリティクラスを記述または修正することです。バックエンド PHP ロジック、データベースクエリ、API ルート、HTML/CSS コンポーネントを含まない JavaScript、CSS ファイルの監査、ビルドツール設定、通常の CSS は対象外です。
fallow のグラフベースのレビュー要約を用いて、AI 生成または人が書いたコード変更をレビューします。決定的な指摘（未使用コード、複雑さ、重複、スタイル）をループから除外し、影響範囲とリスクで優先順位をつけ、重要な構造上の判断（新しい公開 API 契約、結合や境界の越境、新しい依存関係）を検証可能なシグナルに紐づいた判断質問として提起します。閉じたエージェント契約のループを駆動します。解説ガイドを取得し、判断を返し、fallow が実グラフに対して事後検証します（幻覚または陳腐化した判断は拒否されます）。PR のレビュー、ブランチのレビュー、diff のレビュー、コードレビュー、マージ前の変更コード確認の依頼時に使用します。
ユーザーが「写真スライドショーを作って」「写真を動画にして」「フォトモontaージュ動画を作って」「音楽つきの写真スライドショーを作って」「写真から思い出動画/振り返り動画を作って」「写真に Ken Burns のパン/ズームを付けて」「スライドの切り替えを音楽のリズムに同期して」「フォルダ内の画像から動画をレンダリングして」と依頼したときにこの skill を使用します。写真ごとの Ken Burns 演出、トランジション、リズム同期のタイミング、異なるアスペクト比の処理、字幕/日付、導入・締めのカード、写真フォルダを完成動画にテンプレート化する手法までを扱います。
ユーザーが Qt6 QML コードのレビュー、チェック、監査、確認を依頼した場合、またはコミット前の実施を提案した場合に起動します。決定論的な lint（48 以上のルール）を実行し、変更規模に応じた詳細分析エージェントでバインディング、レイアウト、ローダー、デリゲート、状態、パフォーマンスを確認します。必要に応じてシステムの qmllint を使い、型レベルのチェックを行います。信頼度が 80/100 を超える問題のみを、体系的な対策とともに報告します。読み取り専用で、コードは変更しません
Salesforce Data Cloud の Segment フェーズです。ユーザーがセグメントを作成または公開する、計算済みインサイトを管理する、セグメント数やメンバーシップを確認する、または Data Cloud のオーディエンス SQL をトラブルシューティングする場合にトリガーします。DMO／マッピング／ID 解決作業（sf-datacloud-harmonize を使用）、アクティベーション作業（sf-datacloud-act を使用）、クエリ／検索インデックス作業（sf-datacloud-retrieve を使用）、または STDM／セッション追跡（sf-ai-agentforce-observability を使用）ではトリガーしません
Lemo-Opuscar ライブラリのスタイル（例：Impasto Oil Painting 油画厚涂、Watercolor Brush 水彩笔刷、Ukiyo-e 浮世绘、Satellite Briefing 卫星简报、Exploded Teardown 产品拆解）のいずれかで、すべてコードによって短編映画を演出・制作します。指定スタイルで動画、映画、短編、プロモーション、解説動画、アニメーション（视频、短片、动画、宣传片）を依頼された場合に使用します。衛星画像、レーザースキャン、CAD ファイル、アーカイブのスキャンなど実素材を使った解説動画（数据解说、科普、产品拆解）や、実際のアーカイブ映像・資料から新しい作品を編集する場合（剪辑与纪实、例：用档案影像剪一支新闻片）も対象です。ユーザー自身の題材で映画を作りたいがスタイルが未定の場合は選択を支援します。スタイルを自分のものに変更する、白紙から独自スタイルを作る、保存済みのスタイルを使う場合（改风格、从空白开始、我的风格）、希望を伝えずにスキルを起動した場合、映画のスタイル一覧を尋ねた場合にも使用します。既存の動画ファイルの単純な編集、トリミング、変換には使用しません。
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。