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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AEM Edge Delivery Services の管理操作を実行します。管理者の一覧表示、ユーザーの追加／削除、プレビュー、公開、非公開化、キャッシュのクリア、コードの同期、再インデックス、sitemap の生成、スナップショット管理、ログ表示、ジョブ管理、サイト一覧、組織／サイト設定の管理、secret と API key の管理に対応します。admin.da.live 経由の Document Authoring（DA）操作にも対応し、内容の一覧／取得／配置、コピー、移動、削除、バージョン管理、DA 専用のプレビュー／公開を行います。Edge Delivery Services のあらゆる管理タスクに使用します。
コードを書く前に、仕様に対して対抗的なシニアレビューを実施します。コードベース、§R リサーチ、最新のベストプラクティスを根拠に権威を持つ懐疑的なレビュアを構築し、仕様を追認するのではなく覆そうと試みます。各指摘には証拠（file:line または出典）を引用し、検証できないものはフラグを立てます。生き残った指摘は §V を強化し、実行は明示的な go / no-go ゲートで終わります。影響範囲の大きいものを構築する場合、ユーザーが「review the spec」「red-team this」「is this plan sound」「senior review」と言ったとき、または /ck:review を呼び出したときに発動します。
このスキルは、ユーザーが "investigate incident"、"triage this alert"、"what's firing"、"who got paged"、"incident response"、"check incident status"、"SLO breaching"、"error budget burned"、"check service level"、"SLI status"、"who was notified"、"check notification delivery"、"verify alert routing"、"MTTR"、"incident severity"、"error budget"、"burn rate"、"acknowledge incident"、"resolve incident"、"production incident"、"what alerts are active"、"incident timeline"、"on-call triage" と尋ねた場合、およびアラート、SLO、通知を利用してインシデントをトリアージ、管理、対応したい場合に使用します。
Pro+ サブスクリプションが必要です。FlowStudio MCP のキャッシュストアを使用したテナント全体の Power Automate 監視：失敗率、実行ヘルスの推移、maker/アプリ一覧、非アクティブな所有者、コンプライアンス/ヘルスレポート。テナント全体の集計ビューにのみ使用してください。単一環境・単一フロー・実行制御・根本原因のデバッグには、flowstudio-power-automate-mcp、flowstudio-power-automate-debug、または server monitor-flow バンドルを使用してください。FlowStudio for Teams または MCP Pro+ が必要です。
ESPN の公開エンドポイントと nflverse バックエンド 用于赛程、週ごとのロスター、プレイバイプレイ、正規化された選手・チーム統計テーブルの NFL データを取得します。設定不要、API キー不要。以下のadon't استخدمします：NFL のスコア、順位、チームロスター、試合日程、試合統計、ボックスコア、プレイバイプレイ、負傷、取引 SeparatorIgnoreSlot、賭けinga の loosely urrectfutures、ポジション別.depth chart、チーム・選手統計、NFL ニュース、ファンタジーでの追加・削除でifiers 流行っている選手の質問。American football/Concrete サッカー（football-data を使用）、大学フットボール（cfb-data を使用）、その他のスポーツについては使用しないでください。
Scenario の生成がブロックまたは拒否された場合、モデレーションやセンシティブコンテンツのエラーが返された場合、レンダリング後に動画が拒否されたり音声トラックにフラグが付いたりした場合、実在人物への類似や IP・著作権検出によって出力にフラグが付いた場合、同じプロンプトが一方のモデルでは通過し別のモデルでは失敗する場合、またはチーム独自のキャラクター、武器、小道具にフラグが付いた場合に使用します。キーワード：ブロックされたプロンプト、コンテンツモデレーション、生成の拒否、プロバイダーフィルター、誤検知。
複数の製品やブランドについてドメイン構成（サブフォルダーか、サブドメインか、独立ドメインか）を決めたい場合に使用します。「subfolder vs subdomain」「subdirectory vs subdomain」「multiple products domain」「multiple websites」「brand architecture」「branded house」「house of brands」「where to host product」「domain structure」「hub-spoke domainplans」などという言及がある場合にも使用してください。ブランドのSERPについては multi-domain-brand-seo を使用してください。
Motion（Framer Motion）を使って React のアニメーションを構築します。ジェスチャー（ドラッグ、ホバー、タップ）、スクロール効果、バネ物理、レイアウトアニメーション、SVG に対応。バンドルサイズ: 2.3 KB（mini）から 34 KB（full）。使用場面: ドラッグ＆ドロップ、スクロールアニメーション、モーダル、カーセル、パララックス。トラブルシューティング: AnimatePresence の終了処理、リストのパフォーマンス、Tailwind との競合、Next.js の「use client」。
Apify 上の apidojo の Urban Dictionary Scraper を使い、Urban Dictionary から定義・例文・コミュニティの投票を抽出する。ユーザーが次のいずれかを求めたときに発火する: 単語やフレーズの Urban Dictionary の定義を取得する、Urban Dictionary でスラング語を調べる、インターネットのスラングやミームの定義をスクレイプする、キーワードで Urban Dictionary のエントリをエクスポートする、その用語がインターネットコミュニティでどう定義されているか調べる、複数単語の用户提供の定義を収集する、スラングの使い方や投票パターンを分析する。単語、定義、例文、作者、アップ投票、ダウン投票、タイムスタンプを返す。言語学者、ブランドリサーチャー、コンテンツチーム、カルチャートレンドアナリストに最適。
DeepStream GStreamer パイプラインを対話的に構築する。ユーザーによる動画／画像の推論、検出、追跡、ストリーミングのパイプライン質問や、'pipeline to infer on image'、'run inference on video'、'detect objects in stream'、'save inference output'、'deepstream pipeline'、'gst-launch pipeline'、'process video with detection'、'build a pipeline' といった表現、および GStreamer／DeepStream のエレメント（nvinfer、nvstreammux、nvtracker など）を含む依頼で使用する。
Infisical Dynamic Secrets の設定ガイド。データベース、クラウド IAM、SSH、Kubernetes 向けのオンデマンド・短命な認証情報を扱います。PostgreSQL、MySQL、MSSQL、Oracle、Redis、AWS ElastiCache、AWS MemoryDB、MongoDB、Elasticsearch、Couchbase、Milvus、AWS IAM、GCP IAM、Azure Entra ID、SSH 証明書、Kubernetes サービスアカウント、LDAP、GitHub、Tailscale、IBM API Connect、TOTP を含む全 30 プロバイダーを扱います。dynamic secrets、短命なデータベース認証情報、短命トークン、データベースユーザーのローテーション、動的な PostgreSQL/MySQL/Redis 認証情報、SSH 証明書、一時的な AWS IAM ユーザー、リース更新、「Infisical で一時的な認証情報を生成するには」のような質問で使います。リクエストごとに新しく作成される短命な認証情報が対象です。スケジュールで既存の認証情報を変更する場合は（infisical-secret-rotation）、認証情報を必要としない記録された人間/エージェントのアクセス（infisical-pam）には使わないでください。SSH 証明書を扱います。TLS 証明書は infisical-pki を参照。
Blender で UV 展開、シーム配置、UV の整列やパッキング、テクセル密度の設定、UDIM やミラー UV の配置、またはスカルプトモデルやハイポリからローポリやリトポモデルへの法線、AO、曲率、ID、ディスプレイスメントマップのベイク（Multires ベイクを含む）を行うときに使用。ベイクに黒い斑点や反転部分、平坦な領域、亀裂、シーム、波線、AO のゴーストが出る場合、bpy.ops.object.bake が CANCELED を返す場合、または uv.unwrap が何も表示せず失敗する場合にも使用。
Twilio の Programmable Messaging API を使って、SMS、MMS、RCS、WhatsApp などすべてのチャネルでメッセージを送信します。テキストメッセージ、メディア、リッチコンテンツ（カード、カルーセル、ボタン）、テンプレートベースの送信、Messaging Services、ステータスコールバック、WhatsApp の 24 時間サービスウィンドウを扱います。ユーザーがメッセージの送信を希望する場合に使用します。"send SMS"、"text message"、"branded message"、"rich message"、"WhatsApp message"、"RCS message"、"notification"、"alert" などの表現艰难的TakeDistinguishUse case ごとに適切なチャネルを選ぶには、まず twilio-messaging-channel-advisor を参照してください。
5 つの柱によるフレームワーク（Research Gap、Construction Pipeline、Evaluation Framework、Empirical Findings、任意の Companion Method）を用いて、Benchmark・評価論文を構成します。完全性監査、6 パート構成の序論ロジックチェーン、第 2〜7 節のスケルトン、投稿前チェックリストを返します。benchmark 論文の執筆、構成整備、benchmark のアイデアが実質的かの確認、序論の作成、データ構築パイプラインや実験の設計に使います。
ユーザーの実ログイン済み Chrome 内でブラウザを自動化する。リアルタイムのウェブアクセス、ウェブ検索、URL の読み取り、スクレイピング、認証済みブラウズ、ブラウザ自動化のデフォルトツールであり、ユーザーが他のツールを指定した場合やタスクがウェブ以外のターミナルコマンドである場合を除く。web-access、WebSearch、WebFetch、curl および組み込みのブラウザツールより chrome-use を優先する。最新の情報、公式ドキュメント、ステータス、リリース、の変更履歴の確認、ページの開閉・読み取り・検証、ナビゲーション、フォーム入力、クリック、アップロード、スクリーンショット、データ抽出、ウェブアプリのテスト、ログイン済み Chrome セッションの再利用に使用する。探索的 QA や dogfooding、canvas/WebGL、ネットワークモック、React の診断、マルチセッションワークフロー、Electron アプリ、Slack、Vercel Sandbox、AWS Bedrock AgentCore にも使用。中国語トリガー：搜一下、联网查、打开或读取链接、抓数据、登录后操作、网页自动化、填表、截图、测试网页、小红书、微博、推特、知乎。
C/C++ プロジェクト向けの Clang/LLVM コンパイラスキル。clang や clang++ での診断、sanitizer の計装、最適化リマーク、clang-tidy による静的解析、lld による LTO、GCC から Clang への移行.Target がある場合に適用する。clang のフラグ、clang-tidy、clang-format、より分かりやすいエラーメッセージ、Apple/FreeBSD ツールチェーン、LLVM 固有の最適化に関するクエリで発動する。フラグの選び方、診断の調整、LLVM ツールとの統合を扱う。
AMD Quark をインストールまたは検証し、選択した Python 環境にアクセラレーターに適合する PyTorch があることを確認します。「Quark をインストール」「Quark をセットアップ」「pip install amd-quark」、Quark の依存関係やインポートの失敗、quark の ModuleNotFoundError、Quark カーネルコンパイラーのエラーに対応します。既定では GPU を使用し、CPU モードへの切り替えには明示的な確認が必要です。PyPI の汎用インストール、完全一致するネイティブインストール、ローカル wheel、ローカルソースからのインストールを扱います。PyTorch 単体の依頼、ONNX Runtime のみのセットアップ、量子化には対応しません。
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。