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
カメラの前での表現技術を扱います。実際の人がレンズに向かって話す自分を撮影し、自然な自分らしさを出せるよう支援します。「トーキングヘッド動画」や「カメラに向かって話す動画」を作りたい、「自分を撮影したい」「カメラの前だとぎこちなく見える」と言う、テレプロンプター、構図、照明、音声、撮り直しについて尋ねる、または動画をまとめ撮りしたい場合に使用します。TAKES フレームワークを使用します。まずはスマートフォンで撮影します。機材がボトルネックになることはほとんどありません。最初に brand-profile + voice-builder を読み込み、台本は short-form-video-script から受け取ります（台本を書くのはそちら、このスキルは実演を支援します）。エージェントは準備と表現を指導し、プロンプター用／ビートマップ形式の台本を整え、まとめ撮りの日程を計画します。撮影とテイクの選択は人間が行います（エージェントは映像を見られません）。完成ファイルは WoopSocial が公開します。カメラが苦手な場合は、正直に heygen/synthesia または顔出しなしの形式を案内します。「あのテイクは素晴らしい」と事実を捏造することはありません。scripting-and-storyboarding（撮影計画）、heygen/synthesia（アバター）、captions-and-clipping/capcut/descript（編集）とは異なります。
2026 年の YouTube 長尺動画向け成長エンジンです。「grow my YouTube channel」「get more views on my videos」「plan/script a YouTube video」「improve my CTR or retention」「why did my video flop」と依頼された場合や、長尺動画の戦略を求めている場合に使用します。パッケージ案とスクリプトを作成します。撮影、編集、サムネイルのデザインは人間が行い、公開は scheduling-and-queue -> WoopSocial を経由します。分析とセッション機能は YouTube Studio にあります。youtube-shorts とは対をなす、方向性の異なるエンジンです。
Medusa プロジェクトで、管理者向けの社内 AI エージェントを構築する際に使用します。これらのエージェントは顧客ではなく、販売者や店舗運営者が操作します。データモデル、モジュールサービス、エージェントのランタイム（ツール、システムプロンプト、streamText）、ストリーミング API ルート（NDJSON）、管理 UI のチャット拡張機能を扱います。店舗運営アシスタント、商品監査、コホート分析、サポートスタッフ向けカスタマーサービスツールなど、あらゆる社内エージェントに読み込んでください。顧客向けエージェント（ストアフロントのチャットボット、購入者向けアシスタント）には使用しないでください。
Apify 上の apidojo の Instagram ロケーションスクレーパーを使用して、特定の場所から投稿している Instagram のコンテンツクリエイターとインフルエンサーを探す。ユーザーが「都市に|所在地の Instagram クリエイターを見つけて」「特定の地理市場のローカルインフルエンサーを発見して」「特定の店舗や地区から投稿するクリエイターを探して」「geo ターゲットキャンペーン向けのローカル Instagram マイクロインフルエンサーを特定して」「地域ブランド提携のために某国のクリエイターを探して」「特定の場所を訪れた・ basing Naga インフルエンサーを発見して」と求めたときに発動する。クリエイターのハンドル、場所での投稿数、フォロワー推定、エンゲージメント、最近のコンテンツを返す。地域ブランドキャンペーン、ローカル-Agencies マーケティング、geo ターゲットquetaのインフルエンサープログラムに最適です。
ElevenLabs 主導の AI ナレーション／ボイスオーバーのミニスキルです。「AI ボイスオーバー」「ナレーション」「動画のテキスト読み上げ」「Reel／Short／解説動画用の声」「自分の声のクローン作成」「動画の多言語吹き替え」を求める場合に使用します。声とモデルを選び、耳で聞くことを前提に原稿を書き、話し方を指示します。ElevenLabs が音声を生成し、人間がミックス／レビューし、WoopSocial がスケジュール設定／公開します。ai-video ルーターの下位に位置し、veo-3、heygen と同階層です。同意を得た声のみを使用し、広告／政治コンテンツでは AI 音声であることを開示してください。
投稿に必要な画像の基盤およびルーターとして使用します。ソーシャルメディア上のニーズを明確な画像ブリーフに変換し、モデルに依存しないプロンプト作成手法で記述して、適切なツールに振り分けます。ユーザーが「この投稿用のビジュアル／画像が必要」「どんな画像を使えばいい？」「グラフィックを作って」「画像生成プロンプトを手伝って」と言った場合や、使用する画像ツール／モデルが不明な場合に実行します。ビジュアルブランド情報は brand-profile から読み込みます。画像ブリーフ、自然言語で強いプロンプトを構成するための普遍的な要素、ツールルーター（タイポグラフィ → ideogram/nano-banana、フォトリアル → nano-banana/flux、シュール → Midjourney、編集 → nano-banana/flux、ベクター → Recraft、動画 → veo-3）を扱います。「そもそも AI で生成すべきか」という確認（汎用的な AI 画像より実際の写真、スクリーンショット、チャートが適している場合も多い）、アクセシビリティ、誠実な範囲設定（AI の使用を明示し、実在する識別可能な人物や著作権で保護された IP を生成せず、テキスト／データを検証する）も含みます。ツール別のミニスキルに引き継ぎます。WoopSocial は Media 経由で公開し、画像は生成しません。
Linux 上で NVIDIA NemoClaw（サンドボックス化された OpenClaw エージェントプラットフォーム）をインストールして設定します。cloudflared トンネル、Docker cgroup の修正、OpenShell、サンドボックスの作成、Cloudflare Tunnel 経由のリモートアクセス、既知のバグへの回避策に対応します。NemoClaw のインストール、OpenClaw のセットアップ、サンドボックス化されたエージェント向けの NVIDIA Spark または DGX の設定、NemoClaw のデプロイに関するトラブルシューティングで使用します。
RWX CI/CD 設定や `.rwx` ディレクトリ内のその他のファイルの作成、変更、理解に使用します。ユーザーが RWX について尋ねる、RWX 設定の作成や変更を希望する、「CI failed」「CI is red」「tests are failing in CI」などと言う、「what's failing on my PR / branch / commit?」と尋ねる、サンドボックスでテストやビルド手順を実行する、テスト失敗をデバッグする、実行状況を確認する、ログ／アーティファクトを取得する、または実行ループを開始する場合に使用します。
文章作法のスキル。リズム、具体性、トーンの調整、人間らしく読める文章に仕上げる編集工程など、スタイルとトーンを実践的な技法として扱います。投稿が「ChatGPT っぽい」と言われる、草稿のスタイル編集が必要、ブランドの声を保ちながら媒体や場面に応じて書き分けたい、文法は完璧でも読むのが疲れる、上司から em dash の禁止や検出スコアの追求を求められる、または AI 支援による草稿に必須の品質チェックが必要な場合に使用します。STYLE フレームワークを使用します。まず voice-builder、brand-profile、形式に合ったスキルを読みます。特徴は判断を交えて一群として捉えます。単独の指標で AI 生成を証明することはできず、検出器は人間の文章を誤判定することもあります。重要なのは、そもそも疑問が生じないほど本人に根差した内容にすることです。声はアイデンティティ、トーンは表現の調子です。エージェントが草稿を作り、人間が実体験に基づく具体的な情報を加えて最終決定します。逸話や意図的な誤字を捏造することはありません。voice-builder、hook-writer、形式別スキル、content-research-and-sourcing とは異なります。
このスキルは、SAP BTP 上の SAP Cloud Logging サービスに関する包括的なガイダンスを提供します。Cloud Logging インスタンスの設定、Cloud Foundry や Kyma ランタイムからのログ取り込み構成、OpenTelemetry によるオブザーバビリティの実装、OpenSearch Dashboards でのログ/メトリクス/トレースの分析、SAML 認証の設定、証明書の管理、取り込みの問題のトラブルシューティングに利用できます。サービスプラン（dev/standard/large）、4 つのすべてのインスタンス作成方法（BTP Cockpit、CF CLI、BTP CLI、Service Operator）、4 つのすべての取り込み方法（Cloud Foundry、Kyma、OpenTelemetry、JSON API）、およびセキュリティのベストプラクティスを扱います。
複数の Claude サブエージェントに、ごく短いタスクプロンプトと実際のツール（WebFetch、Bash、Write）だけを渡して製品、SDK、ドキュメントサイト、SKILL.md の開発者体験を監査する。エージェントは自分でドキュメントを探し、依存関係をインストールし、必要なら認証情報を求め、実際の実行を試みなければならない。このスキルは各エージェントのトレース（ツール呼び出し、リトライ、経過時間、エラー）を取得し、セットアップの手間、速度、効率、エラーからの回復、ドキュメント品質でスコア付けして、A–F のグレードと具体的な修正 signifying をeld HTML レポートを出力する。ユーザーがエージェント体験の監査、スキルのテスト、エージェント向けドキュメントの監査、SDK がエージェントに親切かどうかの確認、SKILL.md の検証、エージェント DX の計測、AI エージェントのオンボーディングがどれだけ大変かのベンチマークを求めたときに使う。トリガー：'audit agent experience'、'test this skill'、'audit docs for agents'、'is my SDK agent-friendly'、'run a DX audit'、'agent experience test'、'test my docs'、'how do agents do with my product'。
PinchTab によるブラウザー自動化が必要なタスクで使用します。ウェブサイトを開く、インタラクティブ要素を調べる、フローをクリックして進める、フォームに入力する、ページテキストをスクレイピングする、ユーザーの承認を得て専用の自動化プロファイルを再利用する、スクリーンショットや PDF をエクスポートする、複数のブラウザーインスタンスを管理する、CLI が利用できない場合に HTTP API に切り替える、といった用途に対応します。`e5` や `e12` などの安定したアクセシビリティ参照を使い、トークン効率を重視したブラウザー操作にはこのスキルを優先してください。
ユーザーが「キャラクターを作成」「キャラクターを更新」「キャラクターを追加」「家系図を作成」「キャラクターの関係」「キャラクターのタイムライン」「キャラクターアーク」「キャラクタープロファイル」「関係グラフ」「キャラクターに名前をつける」と求めたとき、または物語プロジェクトでキャラクターを管理する必要があるときに使用します。キャラクターの声の記録や確認には使用しないでください（voice-style を使用）、声が変わるよう対話を書き直す場合（line-editing を使用）、テーマアークの嘘・真実・アークタイプを扱う場合（theme-craft を使用）。
Keil MDK のプロジェクトビルドツール。.uvprojx/.uvproj/.uvmpw プロジェクトをスキャンし、Target を列挙して build/rebuild/clean を実行し、ビルドログを解析して、jlink/openocd で再利用できる成果物パスを返す。flash サブコマンドは互換エントリとしてのみ保持されている。ユーザーが Keil、MDK、uVision、UV4、Target の列挙、コンパイル、リビルド、クリーン、書き込み、ファームウェアのダウンロード、flash に言及した場合に自動起動し、/keil による明示的な呼び出しにも対応する。ユーザーが「コンパイルして」や「ボードに書き込んで」のようにしか言わなくても、文脈が組み込み Keil プロジェクトに関わる限りこの skill を起動する。
Markets オーケストレーション — ESPN のライブ日程と Kalshi・Polymarket の予測市場を接続。統一ダッシュボード、オッズ比較、エンティティ検索、プラットフォーム横断の賭け評価を提供します。使用する場面: 予測市場のオッズを ESPN の試合日程と並べて見たい、プラットフォーム間でオッズを比較したい、Kalshi や Polymarket でチームや選手を検索したい、ESPN のオッズと予測市場の間にアービトラージがあるか確認したい、特定試合の市場価値 Ulum を評価したい場合。使用しない場面: ESPN のコンテキストなしで予測市場の生データのみが必要な場合 — polymarket または kalshi を直接使用します。純粋なオッズ計算（換算、de-vig、Kelly）が必要な場合は betting を使用します。市場データなしのライブスコアが必要な場合は、該当するスポーツのスキルを使用します。
メールでやり取りする AI エージェントのアーキテクチャパターン。エージェントが人間のメールアカウントではなく専用受信箱を必要とする理由、インフラ・プロバイダのトレードオフ、エージェントごとの受信箱、双方向の対話ループ、ヒューマンインザループの下書き、WebSocket と webhook のイベント設計、マルチエージェント構成、OTP フロー、脅威モデル（プロンプトインジェクション、webhook なりすまし、認証情報の漏えい、データ漏洩）を扱う。エージェントのメールの送信・受信・管理の設計、エージェントにメールが必要かどうかの評価、メールプロバイダの選定時に使用。AgentMail SDK のメソッド呼び出しや基本的な送受信の実装には使わない。
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。