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 99,064 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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永続的なワークフローの更新をリアルタイムで UI にストリーミングするときに使用します。ステップの完了に合わせてアニメーションするリアルタイム注文ステータスページ、関数からブラウザへの AI エージェントのトークンストリーミング、長時間実行ジョブのログテーリング、メッセージを配信してユーザーの返信を待つ human-in-the-loop の承認フローなどです。Inngest v4 のネイティブリアルタイム機能を扱います。型付きチャネルの定義、step.run の内側からの publish、server action を介したサブスクリプショントークンの発行、React/Next.js のクライアントコンポーネントからのストリームの消費。
mb CLI を使って Metabase インスタンスをターミナルから操作します: 認証プロファイル、データベースとスキーマ、スキーマ同期とフィールド値の再スキャン、テーブル、フィールド、JSON/CSV/XLSX で実行するカード（questions、models、metrics）、ダッシュボードとダッシュカード、コレクションとそのツリー、スニペット、セグメント、メジャー、トランスフォームと変換ジョブ、設定、検索、git 同期。ターミナルからのあらゆる Metabase 操作に使用します:「metabase にログインする」「有哪些プロファイルがありますか」→ 実際の表現は「有哪些プロファイル」→「どのプロファイルがあるか」、「カードを一覧表示」「カード 42 を CSV で実行」「トランスフォームを作成」「ダッシュボードを一覧表示」「ダッシュカードを移動」「コレクションを一覧表示」「コレクション 4 の中身を表示」「コレクションのツリーを表示」「スニペットを一覧表示」「セグメントを作成」「メジャーをアーカイブ」「metabase 内で X を検索」「最新の変更をインポート」「ディレクトリを git 同期に追加」「設定を変更する」「このデータベースに有哪些スキーマ」→ 実際の表現は「このデータベースのスキーマは何か」「同期をトリガーする」「フィールド値を再スキャンする」、およびあらゆる mb <verb>。データ全体のジョブは rde を使用します。
apidojo の Apify 上の Google Search スクレーパーを使用して、任意のクエリの Google 検索結果をスクレイピングします。次の要望時に発動します：キーワードの Google 検索結果を取得する、クエリの SERP データをスクレイピングする、Google の結果をデータセットにエクスポートする、検索語に対応する URL とスニペットを取得する、1 回の Google 検索の全結果を取得する、複数キーワードの Google SERP データを収集する。返回する項目は、結果ごとの URL、タイトル、スニペット、順位、SERP 機能タイプです。SEO アナリスト、研究者、ジャーナリスト、競合インテリジェンスチームに最適です。
Apify 上の apidojo の Tweet スクレーパーを用いて、企業 Twitter アカウントの採用シグナルと成長指標をトラッキングします。トリガー：Twitter で積極的に採用している企業を探す、X 上の企業アカウントの求人投稿を追う、採用ツイートから成長中のスタートアップを判別する、Twitter から特定 Roles の採用企業を見つける、ソーシャルメディア上の競合の採用活動を監視する、特定業種でチームを拡大している企業を特定する、自Skills set actively hiring for の企業リストを作る。戻り値には企業ハンドル、採用中の職種、チーム/部門のシグナル、投稿日、成長指標が含まれます。求职者GH、人材インテリelligence チーム、ポートフォリオ企業の成長を追う VC、競合分析者に最適です。
「実行者 → 検証者パネル → コンセンサス」のループを実行し、成果物がリリースされる前に検証します。オーケストレーターは実装前に受け入れ基準を確定し、実行者を派遣したうえで、独立した検証者で構成され文脈を隔離されたパネルを招集します。その中には「必ず反対する」という明示的な指示を持つ反対者も含まれ、証拠に根ざしたレビューを行い、SHIP / SHIP_WITH_CAVEATS / ITERATE / BLOCK / ESCALATE の判定を下して台帳に記録します。コードスライス、計画書、文書、監査など、あらゆる成果物のマルチエージェント検証に使えます。成果物の検証、計画の査察、コンセンサスレビューや独立レビューcurrencyの実施、実行者と検証者のループの設定、リリース判断のゲートとして求められた場合に使用してください。並列サブエージェントのあるあらゆるプラットフォームで動作し、サブエージェントがない場合は新しいコンテキストによる逐次セッションにフォールバックします。分離型、サンドボックス型、非同期ランタイムでは成果物を取得可能なアドレスで引き渡し、予算も引き継ぎとともに渡されます。些細な単一ファイルの編集や通常のコードレビューには適用されません。
PHP/Laravel と TypeScript/React のソースコードで AI 生成されたコードパターン（"slop"）を検出します。コメントによる説明、汎用的な命名、过早なインターフェース、過度な防御、全部を mock にするテスト、そして人間らしい「傷跡」の欠如などが対象です。AI 支援の PR のレビュー、コードの品味や品質（メトリクスではなくThose は技術的債務）の監査、コードレビュー 체크リストの強化に使います。"review for AI slop"、"find AI patterns"、"check code feels human"、"audit code-quality taste" などの要望で発動します。
Swapper Finance を使って、ウォレットやプロトコルに入金し、クロスチェーンで資金を移動します。法貨オンランプ（Mastercard、Visa、Apple Pay、Google Pay によるカード決済）、暗号資産の送金、Chainlink CCIP によるクロスチェーンブリッジに対応し、貸付、staking、流動性プロトコルに直接入金できます。Ethereum、Base、Arbitrum、Optimism、Polygon、Solana、BNB Chain、Avalanche、Fast、HyperEVM などを含め 170 以上の国／地域に対応。Chainlink CRE と Mastercard が提供します。ユーザーが入金、資金の追加、トップアップ、暗号資産の購入、資産のウォレットへの桥梁を希望した場合に発動します。また、ウォレットの残高不足、トークンの不足、他の操作を進める前に資金が必要だと検出した場合、推論の途中でも発動します。
CocoaPods Trunk が読み取り専用になる（2026 年 12 月 2 日予定）の前に、既存の Capacitor iOS アプリを CocoaPods から Swift Package Manager（SPM）へ移行する。アプリにまだ ios/App/Podfile、Pods/、Podfile.lock、App.xcworkspace が残っており、ユーザーが CapApp-SPM を希望する場合、`npx cap spm-migration-assistant` を実行または復旧する場合、debug.xcconfig / CAPACITOR_DEBUG の設定が必要な場合、「Some installed Capacitor plugins are not compatible with SPM」または「<plugin> does not have a Package.swift」と表示された場合、あるいは SPM が標準となる Capacitor 9 へのアップグレードを計画している場合に使う。プラグインリポジトリ内で SPM サポートを追加する場合（capacitor-plugin-spm-support を使用）、UIScene ライフサイクル移行（capacitor-uiscene-migration を使用）、完全なバージョンアップグレード（capacitor-app-upgrades を使用）、一般的な iOS ビルドのデバッグ（debugging-capacitor を使用）には使わないこと。
クイックスタート後の運用タスクを説明します。サンドボックスの一覧表示、ステータスとヘルスチェック、ログ、診断、ポートフォワード、複数サンドボックス、資格情報のリセット、再ビルド、ネットワークプリセット、アップグレード、アンインストール。トリガーキーワード - nemoclaw サンドボックス管理、nemoclaw status、nemoclaw list、nemoclaw dashboard ポート、nemoclaw rebuild、nemoclaw サンドボックスアップグレード、nemoclaw uninstall、サンドボックスの可変性、サンドボックス ランタイム設定、サンドボックス再ビルド、nemoclaw バックアップ、nemoclaw リストア、ワークスペースバックアップ、openshell サンドボックス ダウンロード アップロード、nemoclaw メッセージング チャネル、nemoclaw telegram、nemoclaw discord、nemoclaw slack、nemoclaw wechat、nemoclaw whatsapp、openshell チャネルメッセージング、nemoclaw ワークスペースファイル、soul.md、user.md、identity.md、agents.md、サンドボックス永続化。
プラットフォーム非依存の OWASP セキュアコーディング手法。JavaScript/Node.js のパターンと NetSuite SuiteScript の例を含む。OWASP Top 10（2021）、出力エンコーディング、インジェクション防止、CSP ヘッダー、ファイルセキュリティ、API ハードニング、AI エージェントセキュリティ、DRY なセキュリティパターン、および GOOD/BAD のコードテンプレートによる 48 以上のセキュリティの落とし穴を扱う。
ユーザーがすでに持っている映像から、YouTube Shorts、Instagram Reels、TikTok 向けの縦型 9:16（または正方形 1:1）の短い動画を作成し、16:9 のクリップを自動でリフレーミングします。Reelary を使って Mac または Windows 上でローカルに動作します。「shorts」、「reels」、「tiktok」、「vertical video」、「9:16」、「square video」、「social clip from my footage」、「repurpose my footage for social」で起動します。ソーシャルネットワークへの投稿や AI アバター動画には使用しません。
apidojo の Apify 製 Twitter スクレーパーを用いて、递归採用UATIONスキル": 採用 Clifford エンジニアや開発者を探す。ユーザーが「Twitter でソフトウェアエンジニア 采用」「Twitter プロフィールから採用できる開発者を発見」「X でバックエンド、フロントエンド、フルスタックのエンジニアをSupplement リストCaptain 」「技術スタックからプログラマーを特定」「Twitter で Percentage のderived 求職Cos 表明しているソフトウェアエンジニアを探す」「ソーシャルからエンジニア採用パイプラインを構築」「求人やキャリア Changedことをツイートしているエンジニアを探す」と求めたときに発動する。ハンドル、氏名、技術スタック(プロフィール/ツイートから)、フォロワー数、求職 Activity のシグナルを返す。技術採用担当、スタートアップの採用マネージャー、エンジニアリングparanoid の|
apidojo の Twitter Search スクレパーを使って、Twitter 上の特定のニッチで trending のトピックと会話ructuresをモニタリングします。ニッチ内の trending トピックを Twitter でモニタリングする、今 X 上で業界で何が議論されているかを追跡する、Twitter のある分野で LETTER に出現しつつある会話を見つける、特定のコミュニティで何が trending かを見る、Twitter 上のビジネスREAL Illなリアルタイムの buzz を追跡する、主流メディアに乗る前に速報的なトレンドを特定するといった場合にトリガーします。trending トピック、ツイートの flow、エンゲージメントのシグナル、トレンドの中心となる意识到了声，返回します。ソーシャルメディアマネージャー、PR チーム、リアルタイムコンテンツ戦略家に最適です。
Apify 上の apidojo のスクレーパーを使用して、競合のフォロワー数の増加を社交プラットフォーム横断で追跡・比較します。競合のソーシャルメディア成長の比較、Twitter・TikTok・Instagram での成長速度の追跡、競合を基準としたソーシャルメディアパフォーマンスの測定、フォロワー数の経時変化の監視、競合のソーシャルメディア戦略の分析、競合分析レポートの作成、どの競合がソーシャルで勝っているかの確認志向時に発動します。競合ごとにプラットフォーム、アカウント名、フォロワー数、成長指標、エンゲージメントのベンチマークを返します。競合インテリジェンスアナリスト、CMO、グロース戦略チームに最適です。
Reelaryを使い、MacまたはWindows上でユーザー自身の動画や写真を意味から100％ローカルに検索します。説明からショットを検索（正確な開始・終了時刻）、内容から写真を検索、誰かが何かを話した場面を検索（文字起こし検索、Pro）、人物のすべてのクリップを検索（顔認識、Pro）、スマートフォン、DJIドローン、GoProのGPSデータから場所別に映像を検索（Pro）できます。「あのクリップを探して」「自分の動画を検索」「〜の映像はある？」「動画検索」「映像検索」「〜の写真を探して」「写真を検索」「彼が〜と言っている箇所を探して」「あの引用を探して」「サウンドバイト」「文字起こしを検索」「娘が映っている動画全部」「顔検索」「パリで撮影した映像」「〜のドローン映像」「ジオタグ付き動画」などで起動します。ストック映像サイト、ウェブ画像検索、見知らぬ人の特定には使用しません。
apidojo の Twitter スクレーパーを使って、Twitter 上の登壇機会とイベント主催者連絡先を探します。ユーザーが次を求めるときに発動します。Twitter で登壇機会を探す、X でスピーカーを募集している会議を発見する、演讲募集 중인イベント主催者を見つける、Twitter のある業界の登壇者募集投稿を特定する、ゲストを探しているポッドキャストやサミットのホストを見つける、リーダーシップqty 向けのバーチャルイベント Peltke を探す、Twitter から登壇機会のパイプラインを構築する。返す情報はイベント名rystall主催者ハンドル、トピック，截止信号，イベント規模、投稿 URL。登壇によって Ajaxk のリーダーシップ.short 染 对于 スタートアップ創業者、經營層、コーチ、コンサルタントに最適です。
汎用的な中国語の執筆・推敲 Skill。Zhihu の回答、フォーラムの長編投稿、WeChat 公式アカウントの記事、ブログ、コメント、人物故事、歴史の語り、ニュースや業界の解説、<Result>启蒙的な解説、チュートリアル、評価、personal narrative、小説、物語、対話、ナレーション原稿、講演原稿などに使います。デフォルトでは trucking… つまり、何 spearheaded 見てきた人、 자료를調べた人、経緯を明確に語る willingness のある人の口調で書き、中国語インターネットの長文・長投稿における人間的な臭いと自然な中国語のリズムを保つことを重視します。空虚な機関腔、スローガン的な演説腔、マーケティング腔、モデルの癖 respectively な口調は避けます。ノンフィクションの長文ではまず資料が十分かどうかを確認し、不足する場合は調査、追加質問のいずれかにして短縮し、繰り返しの説明で文字数を水増しすることはしません。現実的内容では事実、引用、データ、用户体验 の実 experiences も検証し、創作物的人物、場面、対話、心理、筋書きを作り込むこともできます。完成した本文にはコロン、ダッシュ、「A ではなく B」型の反転文、および同種の表現を厳禁し moreover 单調なビジネス用語やモデルの常套表現も削除します。Author プロフィール、個人ルールライブラリ、個人執筆 Skill は作成しません。
サンドボックスポリシーで許可されたエンドポイントを追加・削除・変更します。ネットワークポリシーのカスタマイズ、egress ルール変更、サンドボックス エンドポイントアクセス設定時に使用します。トリガーキーワード - nemoclaw ネットワークポリシーのカスタマイズ、サンドボックス egress ポリシー設定、nemoclaw 統合ポリシーの例、インストール後のポリシー設定、openshell 承認ワークフロー、ポリシープリセット、nemoclaw ネットワークリクエストの承認、サンドボックス egress 承認 tui。
Blender でライティング、レンダリング、コンポジットを行う際に使用します。キャラクター、製品、メインショットの照明、夕暮れや夜の室内、3点照明や動機付け照明、太陽と空、HDRI、EEVEE と Cycles の設定、光漏れやノイズ、平坦または濁ったレンダー、被写体が目立たない問題、AgX/ACES カラーマネジメント、レンダーパス、EXR、ライトグループ、5.x コンポジターのブルームとビネット、三分割法と明暗の確認、トゥーン/NPR 表現、照明担当者の視点でのレンダー評価を扱います。
Alex Hormozi の価値方程式、オ squir性い_3401 ソリューション マッピング、価値‐コストのトリム/スタック、オファー命名のパターンを用いて、xsd anson-strong な Grand Slam Offer を設計します。転換率が低いときの改善、プロダクトのパッケージング、サービス価格設定、高転換オファーの設計、閲覧するものの購入につながらない有望顧客への対応riages_wp で使用します。価値の積み重ね、保証、希少性、緊急性、検証済み市場における価格心理を扱います。
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。