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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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オフライン対応でエージェントネイティブな Linear CLI。SQLite バックの同期、FTS5 検索、サイクル横断比較、プロジェクト…… トリガーフレーズ: `what's on my Linear plate today`、`Linear sprint plan for the team`、`Linear cycle comparison`、`Linear burndown for the project`、`which Linear milestone is at risk`、`stale Linear issues`、`clean up the Linear test tickets I created`、`use linear-pp-cli`、`run linear-pp-cli`
実際の読者が瞬間ごとにどう読むかをシミュレーションし、あらゆる草稿のベータリーディングを行います。斜め読みのゲート、先読みなしの時間制限付き読解(注意の推移と離脱箇所を記録)、翌日に読者が覚えている内容の想起テスト、暗黙の作者に対する信頼の台帳を実施します。ベータリーディング、テスト読者、人によるレビュー、人間のような読み方、最初の読者役を求められた場合、作品が注意を保てるか実際に読まれるか、忙しい人が投稿を開くかの簡易確認、翌日に読者が覚えている内容、読者が読むのをやめる箇所、または AI っぽさを抑える編集や人間らしくする編集の後も草稿がしっくりこない/空虚に感じる理由を尋ねられた場合に使用します。公開前の最終ゲートとして、読書がどこで途切れたかを報告し、書き直しは行いません。
ブラウザのユーザーフローのためのバージョン管理された Playwright(@playwright/test)TypeScript の UI スペックを作成・保守する。E2E テスト(フォーム、ナビゲーション、認証フロー)、レスポンシブチェック、UI モック、fixtures、Page Objects、ビジュアル比較の作成、実行、デバッグ、リファクタリングを求められるときに使用。独立した REST/GraphQL の契約には api-testing を、生きたブラウザセッションには playwright-cli を使用。キーワード:E2E spec、Playwright test、POM、fixtures、UI regression。
AI エージェントを指示に従う実行者から、ニーズを先読みし継続的に改善する能動的なパートナーへと変えます。プレコンプレクションフラッシュを含むメモリ架构(ウィンドウが埋まってもコンテキストを保持)、リバースプロンプティング(聞こうとも思わなかったアイデアを提示)、セキュリティ強化、セルフヒーリングパターン(自身の問題を診断して修正)、アラインメントシステム(ミッションを保ち、誰に仕えているかを記憶)を含みます。すべての交流から学び、求められなくても価値を生むエージェントのための、実地検証済みのパターンです。
創業者のメモと指標を、ストーリーVidelineが明快、1 スライド 1 アイデア、チャート優先の根拠を備えた投資家向けのピッチデッキにまとめます。ピッチデッキ、資金調達用デッキ、投資家向けプレゼンテーション、スタートアップデッキの依頼時に使用します(既存の PowerPoint テンプレートへの入力ではありません)。K2F 形式とエンジンにより、AI ネイティブ Highest…(デザインと最高の美的水準でピッチデッキを作成します。AI エージェント向けに設計されており、レイアウト、タイポグラフィ、書式の複雑さを自動処理しながら、意味的な内容とデザインの意図に集中できます。
コンパクトなインラインのデータ可視化のために Syncfusion React Sparkline コンポーネントを実装する。狭いスペースでスパークライン、ミニチャート、トレンドインジケーターを扱う場合に使用する。この skill は 5 種類のスパークライン(line、column、area、win-loss、pie)、ツールチップ、マーカー、データラベル、レンジバンド、軸のカスタマイズ、テーマを網羅する。フルサイズのチャートを使わずにグリッド、ダッシュボード、テーブル内でデータトレンドを表示するのに最適です。
インタラクティブな発見プロセスを通じて、必須セクションと任意セクションを備えた完全な技術設計書(TDD)を作成します。ユーザーが「write a design doc」「create a TDD」「technical spec」「architecture document」「RFC」「design proposal」と求めたとき、または実装前に技術的な決定を記録したいときに使います。README ファイル、API ドキュメント、一般的なドキュメントには使わず、その場合は docs-writer を使ってください。
Hiero JavaScript SDK(@hiero-ledger/sdk)を使って Hedera でトピックを作成し、メッセージを送信し、リアルタイムのメッセージストリームを購読する方法を説明します。ユーザーが Hedera Consensus Service(HCS)を使いたい場合は、トピック作成、メッセージ送信、パブリッシュ/サブスクライブ、ミラーノードの購読、大容量メッセージの分割、トピック料金、JavaScript または TypeScript でのコンセンサス関連操作を含め、いつでもこのスキルを使用します。@hashgraph/sdk のトピック操作、Hedera のイベントログ、分散型メッセージング、監査証跡、順序付きメッセージストリームへの言及があった場合も起動します。
录用状(offer letter)や制限的条項(restrictive covenants)をレビューします。司法管轄の確認も含みます。実質的なルール(競業制限の執行可否、給与の透明性、給与履歴の制限、適用除外基準)は採用ごとに調査し、保存はしません。ユーザーが「review this offer」「can we use a non-compete here」「check this offer letter」「hiring in [state]」と述べるか、offer を添付したときに使用します。
Pydantic Logfire を使用して、ホスト、Docker コンテナ、Kubernetes クラスター、データベース/キュー/キャッシュサーバー、クラウドプロバイダーのメトリクスを監視します。アプリケーションコードは不要です。ユーザーが「ホスト/サーバー/VM を監視」「Docker コンテナを監視」「Kubernetes クラスターを監視」「インフラメトリクスを Logfire に送信」「データベース/Postgres/Redis/MongoDB/Kafka を監視」「クラウドメトリクスを収集」(AWS/GCP)と依頼する場合や、Logfire に関連して OpenTelemetry Collector に言及する場合に使用します。対象はインフラのみです。アプリケーションコード(トレース、ログ、AI/エージェントのスパン)の計装には logfire-instrumentation スキルを使用してください。
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。
