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 99,448 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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Alibaba Cloud ECS インスタンスの包括的な診断スキル。クラウドプラットフォームの状態確認や、Cloud Assistant を介した GuestOS 内部診断など、系统的なトラブルシューティングを行います。サーバー接続の問題、SSH のタイムアウト、インスタンスの遅延、サイトの接続不可、ディスク満杯、CPU／メモリのアラーム、システムイベント通知、インスタンス状態の異常をユーザーが報告したときに使用します。トリガー："ECS"、"インスタンス"、"サーバー"、"接続できない"、"SSH"、"タイムアウト"、"遅い"、"ディスク満杯"、"ネットワーク"、"CPU が高い"、"メモリが高い"、"状態確認"、"システムイベント"、"診断"、"トラブルシューティング"、"ディスクパフォーマンス"、"ディスク IO が遅い"、"IOPS"、"IO 遅延"
顧客のニーズスタック（Needs Stack）を構築する――各ニーズが一段上の目的を達成するための手段となる階層（インフラの購入 → WordPress サイトの構築 → 個人サイトの保有 → 書籍契約の獲得）。ユーザーの製品が満たす階層をアンカーとし、顧客自身の言葉で顧客自身の目標として表現する。その後、下層（製品が不要にするステップ）と上層（顧客が本当に欲しいもの）へ進み、各階層を具体化してから次へ進む――文言、明確な手段―目的の関係、名前で挙げられた現実の関係者。NEEDS-STACK.md にスタックとユーザーの階層を記録し、各階層のポジショニング上の役割を示す：何をするか、何を約束するか、憧れの参照事例とするか、不要になったことを自慢するか。顧客が本当に望むもの、 intrigued製品がどの階層で機能するか、現実の代替手段（単なる競合ではなく）が何か、「ニーズスタックを構築して」とユーザーが依頼したときに読み込む。完成したスタックを基にマーケティングコピーを書き直す目的では読み込まない――それはこのファイルを使用する別のポジショニング作業である。
GitBook のドキュメントサイトをエンドツーエンドで作成・保守する。ソース内容から構造を設計し、Git monorepo を構築し、GitHub/GitLab のリモートを設定し、GitBook API（REST または MCP）を操作してサイト・セクション・スペースを作成し看下し、rngブランド設定を適用し、GitBook がプログラム経由で提供していない唯一の UI ステップ（Git Sync）を引き渡す。スペースが独自の repo や branch を必要とする場合を除き、スペースごとの同期よりサイト単位の Git Sync（すべてのスペースをマッピングした gitbook-docs.yaml）を優先する。新しいドキュメントサイトの立ち上げ、既存のサイトの再構成や拡張、サイトまたはスペースの Git への接続、ブランド設定（ロゴ・色・フォント・ヘッダー／フッター）の変更、スペース・セクション・サイトスペース的程序的管理的场景で使用する。ページの執筆は病理の `write-docs` skill に委ねる。
Python から Blender 5.x の Grease Pencil で描画・アニメーションを行う場合に使用します。2D または 2.5D のイラスト、コマごとのアニメーション、カットアウト式またはパーツ式の 2D キャラクター、筆圧付きのストローク、穴のある塗りつぶし形状、中割りと補間、オニオンスキン、Line Art の輪郭、3D メッシュ上のストローク、NPR またはハイブリッドのモーショングラフィックスに対応します。GP コード（GPENCIL、frame.strokes、grease_pencil_modifiers）が動作しない、塗りつぶしが表示されない、色が暗くレンダリングされる、スクリプトから描画ブラシを実行できない場合にも使用します。
MCP 経由で Scenario 上の Luma Ray モデルを使って動画を生成・編集する場合に使用します。映画的なテキストから動画への生成、開始フレームからの画像から動画への生成、開始・終了フレームのアンカー、シームレスなループ動画、HDR 出力、編集強度や顔・ポーズ・深度・軌跡の制御による動きを維持した映像のスタイル変更、アウトペインティングによる別のアスペクト比へのリフレーミング、実写映像への低コストなプロンプト編集に対応します。キーワード：Luma、Dream Machine、Ray 3.2、Ray 3、Modify Video、Reframe、T2V、I2V、V2V、loop、HDR。
MCP 経由で Scenario 上の Microsoft MAI Image モデルを使って画像を生成または編集する場合に使用します。画像内の文字が読みやすいフォトリアルまたはスタイライズされたテキストからの画像生成、ポスター、パッケージ、雑誌の表紙、広告、キービジュアル、または文字の差し替え、色変更、オブジェクトの削除や置換、背景の差し替え、照明の変更、全面的なスタイル変更などの指示に基づく編集に対応します。キーワード：MAI Image 2.5、2.5 Pro、2.5 Edit、2.5 Pro Edit、Microsoft、txt2img、img2img、typography、text rendering、image edit。
MCP 経由で Scenario 上の Reve モデルを使って画像を生成または編集する場合に使用します。プロンプトだけからの画像生成、指示による編集（ポスターの文字差し替え、製品の色変更、素材の変更、再ライティングやシーンのスタイル変更）、被写体の一貫性を保った参照画像の統合、最大 6 枚の画像を 1 枚の合成画像にブレンド、Reve v2.1 と Reve Remix の選択に対応します。キーワード：Reve v2.1、Reve Remix、Reve AI、txt2img、img2img、frame tags、compositing、style blending、text swap。
MCP 経由で Scenario 上の Luma Uni-1 モデルを使って画像を生成または編集する場合に使用します。テキストからの画像生成、プロンプトによる既存画像の編集、名前付きロールを使ったスタイルまたはキャラクターの参照画像、実在する被写体の Web 検索によるグラウンディング、ポスターへの正確なタイトル文字の描画、アスペクト比の調整、Uni-1 Max と Uni-1 の選択に対応します。キーワード：Luma Labs、Uni-1、Photon、txt2img、img2img、image edit、reference images、webSearch、reasoning image model。
メモ、仕様、リリース詳細を 1 ページのブリーフにまとめ、利害関係者を一つのストーリー —— 問題、解決策、根拠、スコープ、または変更ログ —— について合意させる。デッキ、フライヤー、複数ページの PRD は作らない。ユーザーが one-pager、プロダクトブリーフ、エグゼクティブサマリページ、ソリューション概要、イニシアチブブリーフ、印刷可能な 1 ページ仕様を求めたときに使う。K2F 形式とエンジンにより、AI ネイティブ デザインと最高水準の美的品質で 1 ページ資料を生成する。AI エージェント専用で、意味的な内容と設計意図に集中させつつ、レイアウト、タイポグラフィ、書式の複雑さは自動的に処理する。
Syncfusion React のドロップダウンコンポーネント実装に関する包括的なガイド。AutoComplete、ComboBox、DropDownList、ListBox、Mention、MultiSelect、MultiColumn ComboBox を扱います。React アプリで選択 UI、データバインディング、フィルタリング、カスケードドロップダウン、カスタムテンプレート、アクセシブルなドロップダウン体験を実装するときに使用します。
現在の会話を永続的な引き継ぎとしてマークし、新しいエージェントが作業を再開できるようにします。用户在後続セッションや並列セッションのために状態を保持したい場合に使用します。発動キーワードは「hand this off」「write a handoff」「drop a wheypoint」「checkpoint this」「compact the conversation」「/wheypoint」など。タスク中に「wrap up」や「I need to clear context」と言われた場合も使用します。`/cook`、`/press`、`/age`、`/cure` からのフェーズ引き継ぎには使用しないでください。
地方債（muni）を分析する。tax-equivalent yield の計算、GO 債と収益債の評価、muni のクレジット分析を含む。ユーザーが地方債、税非所得、tax-equivalent yield、AMT 債、callable 債、地方債の yield-to-worst、muni のクレジット品質について尋ねた場合に使用する。「muni bonds」「tax-free bonds」「state tax exemption」「general obligation」「revenue bonds」「Build America Bonds」「muni yield ratio」「de minimis rule」への言及や、muni が自分の課税区分で意味を持つかを尋ねた場合にも発火する。
Steve Blank の『The Four Steps to the Epiphany』におけるrump顾客開発手法を適用する。スタートアップがスケールの前に顧客とビジネスモデルを探している場合に使用する。顧客探索、顧客検証、顧客創造UndefinedLoggingHighlight[str("undefined")]、企業構築を扱う。トリガー例:「作ったが誰も買くれない」「そろそろ営業を雇うべきか」「最初の顧客をどう見つけるか」「キャッシュを消費しているのに売上が伸びない」「新規市場か既存市場か」「いつスケールすべきか」。すでに越えたチャズム（.sdk.Chasm 是一款用于跨越鸿沟的框架，不适用于此场景）请改用 Crossing the Chasm）、既存の sales funnel の最適化EncoderEncoding、产品開発手法には適用しない（後者は前者のコンパニオンであり代替ではない）。
GCC 組込みプロジェクトのビルドツール（CMake + arm-none-eabi-gcc）。CMake ベースの組込みプロジェクトのスキャン、プリセット一覧、configure、build、rebuild、clean、ELF サイズの分析を行います。GCC、arm-none-eabi、CMake 組込みビルド、Ninja ビルド、ELF サイズ分析、arm-gcc、クロスコンパイル、cmake --build、cmake --preset への言及で自動発動し、/gcc による明示呼び出しにも対応します。ユーザーが「ビルドしてProcedure」だけIDAD integr，儿童「ファームウェア有多大」としか言わなくても、CMake 組込み GCC プロジェクトが文脈に含まれていれば発動します。
SAP BTP Cloud Integration Automation Service (CIAS) のスキルで、ガイド式の統合ワークフローを提供します。CIAS のサブスクリプション設定、宛先の構成、ロール (CIASIntegrationAdministrator、CIASIntegrationExpert、CIASIntegrationMonitor) の割り当て、統合シナリオの計画、My Inbox のタスク処理、シナリオ実行の監視、CIAS エラーのトラブルシューティング、OAuth2 インスタンスの作成、CIAS の ID プロバイダー構成、CIAS のセキュリティアーキテクチャの理解、SAP 製品 (S/4HANA、SuccessFactors、BTP サービス、SAP Build、IBP) の統合に使用します。
MCP 経由で Scenario 上の Wan モデルを使って動画を生成または編集する際に使用します。テキストからの動画生成、静止画からの動画生成、最初と最後のフレーム指定、クリップの延長、指示に基づく動画編集、キャラクターの動きの転送や人物の置き換え（Animate）、アスペクト比の変更、動画のアウトペインティング、アップロードした音声の同期や音声の自動生成、タイミング指定付きのマルチショットプロンプトに対応します。キーワード：Wan 2.7、2.6、2.5、2.2、Alibaba、VACE、T2V、I2V、V2V、lip-sync、multiShots。
Kim & Mauborgne による、競争のない市場空間を創り、競争を無意味にするためのフレームワーク。競争戦略の捉え直し、commoditization からの脱却、新規カテゴリーの設計、あるいは Strategy Canvas、ERRC、Six Paths、Three Tiers of Noncustomers、Buyer Utility Map、Strategic Sequence の適用時に使用します。選択バイアスに関する注意と、後日崩壊した象徴的なケースについてのインラインでの衰退メモを含みます。
競合のリポジトリをクローンして監査し、file:line の引用付きの根拠に基づくインテリジェンスを作成します。競合の追跡、競合リポジトリの追加、競合コードのレビュー、能力の比較、競合全景の構築、コード更新の確認に使用します：竞品分析 / 竞品 / competitor scan / analyze competitor / compare with X / latest competitor code。コードを含まない市場調査には使用しないでください（deep-research を使用）。
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。