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 99,719 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
すべて
GitHub Dependabot の設定と管理に関する包括的なガイドです。dependabot.yml ファイルの作成や最適化、Dependabot のプルリクエスト管理、依存関係更新戦略の設定、グループ化された更新、モノレポのパターン、複数エコシステムのグループ、セキュリティ更新の設定、自動トリアージルール、Dependabot に関連する GitHub Advanced Security（GHAS）のサプライチェーンセキュリティについてユーザーから質問された場合に使用します。GitHub MCP Server 経由で AI コーディングエージェントのコミット前に依存関係の脆弱性をスキャンする場合、このスキルは Advanced Security プラグイン（`advanced-security@copilot-plugins`）を参照します。エージェントがコミット前に既知の脆弱性について依存関係をスキャンする必要がある場合に使用します
ユーザーが AI 画像生成ツール（NanoBanana / Gemini / DALL-E / Midjourney）向けの詳細な英語プロンプトを要求し monetizeテ adopters學に公认トップ会議品質の学術図 版を求めている場合、このスキルを使用してください。対象にはフレームワーク図、ネットワーク構成図、パイプラインフロー図、モジュール詳細図、比較／アブレーション図、データパターングリッドが含まれます。特にユーザーが「論文配图提示词」「生成论文配图」「学術論文の図生成」「アーキテクチャ図のプロンプト」「フレームワーク図のプロンプト」「トップ会議スタイルの図」「CVPR スタイルの図」「NeurIPS スタイルの図」「paper figure prompt」「academic diagram prompt Gomesposer」と言った場合や、LaTeX/PDF/Word の論文を提示して図のプロンプトを求めた場合に合 mag。カラースキームが指定されていない場合は、プロンプトを生成する前に、8種類のプリセットパレットとカラーツールのリンクを提示します。
シラバス、ルーブリック、過去の試験問題、参考資料をもとに、中間試験、期末試験、単元テスト、持ち帰り課題などの正式な試験問題を作成します。配点のバランス、明確な解答指示、意図的な解答スペースを備えます。学生に配布する試験問題、テスト、クイズ、期末試験、中間試験、印刷可能な評価課題を求められた場合に使用します。K2F 形式とエンジンを活用し、AI ネイティブな設計と高い美的基準で試験問題を作成します。AI エージェント向けに設計された K2F により、エージェントは意味内容とデザイン意図に集中でき、レイアウト、タイポグラフィ、書式設定の複雑な処理は自動化されます。
AI エージェント向けの CLI RSS/Atom フィードビューアで、ディスカバリ、検索、OPML のインポート/エクスポートに対応します。エージェントが RSS フィードの管理、記事の閲覧、ターミナルからのフィードディスカバリを行う場合に使用します。トリガー: "read RSS feeds"、"view RSS"、"RSS reader CLI"、"rss-viewer"、"discover RSS feeds"、"import OPML"、"search feeds"、"discover-search feeds"。
Longbridge Securities を介して、香港／米国／A株／シンガポール上場の株式について K 線ローソク足チャートパターンを識別します。OHLCV データから 15 種類の定番パターン（锤子線、吊り人形、吞没、十字星、朝の星、夕の星、白兵三騎、黒烏三騎、流れ星など）を判定し、概括的な強気／弱気／ニュートラルシグナルを生成します。トリガー：「K线形态」「蜡烛图形态」「锤子线」「吞没形态」「十字星」「早晨之星」「暮色之星」「三白兵」「三黑鸦」「吊颈线」「射击之星」「K線形態」「蠟燭圖形態」「錘子線」「吞沒形態」「candlestick pattern」「hammer」「engulfing」「doji」「morning star」「evening star」「three white soldiers」「shooting star」「K-line pattern」。
Metabase Representation Format を理解します。これは、コレクション、カード、ダッシュボード、ドキュメント、セグメント、メジャー、スニペット、変換、アクション、データアプリなどの Metabase コンテンツを扱う YAML ベースのシリアライズ形式です。Metabase representation YAML ファイルの作成、編集、理解、検証や、Metabase のシリアライズ／デシリアライズ（serdes）を行う際に使用します。エンティティスキーマ、MBQL とネイティブクエリ、ビジュアライゼーション設定、パラメーター、フォルダー構造を扱います
Rust クロスコンパイルスキル。異なるターゲットアーキテクチャや OS 向けの Rust バイナリのビルド、cross または cargo-zigbuild を使った隔離型クロスコンパイル、クロスターゲット用の .cargo/config.toml の設定、組み込みシステムやベアメタルシステム向けのビルドに使用します。Rust クロスコンパイル、rustup targets、cross ツール、cargo-zigbuild、aarch64-unknown-linux-gnu、thumbv7m-none-eabi、組み込み向けビルドに関する問い合わせで起動します。
Theme リソース、StyleBox、カスタムフォント、テーマのオーバーライドを使って一貫したビジュアルスタイルを実現する UI テーマのエキスパートブループリント。StyleBoxFlat/Texture、テーマの継承、動的なテーマ切り替え、フォントのバリアントを扱う。一貫した UI スタイルの実装や複数テーマへの対応をするときに使う。キーワード：Theme、StyleBox、StyleBoxFlat、add_theme_override、font、theme inheritance、dark mode。
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。