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。
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DataWorks データ開発 Skill。ノードとワークフローの作成、設定、検証、デプロイ、更新、移動、名前変更に対応。コンポーネント、ファイルリソース、UDF 関数の管理も扱う。150 種類以上のノードタイプに対応：Shell、SQL、Python、DI、Flink、EMR など。aliyun CLI や Python SDK を通じたスケジュール実行および手動のワークフローオーケストレーションに対応。警告：変更操作（移動、名前変更）をサポートするが、明示的なユーザー確認が必要。この Skill は削除操作をサポートしない。トリガー：DataWorks、データ開発ノード、ワークフロー、FlowSpec、スケジュールタスク、データ統合、ETL パイプライン、.spec.json。Alibaba Cloud のデータ開発、スケジュールノード設定、FlowSpec 形式、DI タスクオーケストレーションでも発動。
Resource/RefCounted クラスを使ったデータ指向設計（アイテムデータベース、キャラクターステータス、再利用可能なデータ構造）の専門的な設計ガイドです。型付き配列、シリアライズ、ネストされたリソース、リソースキャッシュを扱います。データシステム、またはインベントリ/ステータス/会話データベースの実装時に使用します。キーワード：Resource、RefCounted、ItemData、CharacterStats、database、serialization、@export、typed arrays
トークンのビルドパイプラインを設定または実行します。Style Dictionary / Tokens Studio / W3C DTCGエクスポートを使い、DTCG tokens/*.json（信頼できる唯一の情報源）をプラットフォーム用成果物（CSS変数、Tailwind @theme、JS/TS、iOS Asset Catalog、Android、Compose）に変換します。トークンからプラットフォームのテーマファイルを生成する、トークンCIを接続する、または複数プラットフォーム向けにトークンを出力する場合に使用します
three.js で暗い部屋の彫刻された明るい木材を照らし、プロシージャルな木目と細孔、窓から差し込む暖色のキーライト、接地感のある柔らかな影、光の筋、背景の光線と塵を加えます。実行可能なヘッドレス採点ツールと固定の評価基準でレンダリングを 10 点満点で採点し、各項目が目標に達するまで反復します。オイル仕上げの木材、組子、木組み、工房のシーン、平坦・プラスチック風・色あせて見える木材、黒つぶれを持ち上げるボリューメトリック表現、「10 点満点で採点して」や「ライティングを 8 点にして」といった依頼に使用します。
詩的な紙テクスチャのミニマル zine ポスターを生成または分析します。大きな余白、小さな編集的コラージュまたはフォーカル要素、実験的タイポグラフィ、そして一处で明快なアクセントカラーを/features。テーマ、文、記事、気分、オブジェクト、写真、内容ブリーフ、参考画像、画像フォルダが与えられ、最終ポスター画像 overlooksiene。本番対応の画像プロンプト、再利用可能なスタイルルール、または 하나의 visual family に収まる多様なレイアウトが求められる場合に使用します。
決算直前分析スキル——会社が四半期決算を発表する前に、過去のガイダンスを抽出し、関連イベントを追跡し、決算電話会の Q&A を要約し、構造化された速報レポート（概要 + DOCX）を生成します。米国・香港・A 株市場に対応。トリガー：「财报前瞻」「财报预览」「财报季准备」「财报要关注什么」「下季度财报」「业绩前瞻」「上季度指引」「电话会要点」「財報前瞻」「財報預覽」「財報季準備」「財報要關注什麼」「下季度財報」「業績前瞻」「上季度指引」「電話會要點」「earnings preview」「pre-earnings」「prior guidance」「earnings call Q&A」「NVDA earnings preview」「what to watch this earnings」「before earnings」。
Longbridge を通じた業界バリュエーションの比較・分布分析——同業比較バリュエーションマトリクス（PE / PB / PS / 配当利回り）、業界パーセント順位付け、および個別銘柄の業界プレミアム / ディスカウント。トリガー：「行业估值」「行业溢价」「行业折价」「行业对比」「行业百分位」「同行业估值」「板块估值」「行业贵不贵」「行業估值」「行業溢價」「行業折價」「行業對比」「行業百分位」「板塊估值」「industry valuation」「sector valuation」「industry premium」「industry percentile」「peer valuation」「sector PE」「TSLA.US industry valuation」「700.HK sector comparison」。
Longbridge を通じた業種ローテーションの継続モニタリング——景気循環（回復 / 過熱 / スタグフレーション / 不況）をまたぐ 6〜12 か月のトレンド追跡を行い、各局面のリーディング業種を特定します（回復→裁量型消費財・金融、過熱→エネルギー・素材、スタグフレーション→ヘルスケア・必需消費財、不況→公益・債券）、業種配分の提案を出力します。longbridge-sector-rotation と異なり、こちらは特定時点のスナップショットではなく継続的な監視です。トリガー："行业监控"、"板块监控"、"行业跟踪"、"经济周期"、"顺周期"、"逆周期"、"行业配置"、"周期行业"、"防御行业"、"行业仓位"、"行業監控"、"板塊監控"、"行業追蹤"、"經濟週期"、"順週期"、"逆週期"、"行業配置"、"週期行業"、"防禦行業"、"sector monitor"、"sector tracking"、"economic cycle"、"defensive sector"、"cyclical sector"、"sector allocation"、"late cycle"、"early cycle"、"sector positioning"。
Moda でソーシャル向けクリエイティブや単発グラフィックを制作します。ソーシャル投稿、カルーセル、ストーリー、引用カード、プロフィールヘッダー、ロゴ／アイコンのデザイン、「X の／向けのシンプルなグラフィック」などが対象です。ライブキャンバスでプラットフォームに合ったサイズのページを作成します（カルーセル → zip）。プラットフォームが指定されている場合は、対応する子項目 moda-social-instagram、-linkedin、-tiktok、-youtube を使用します。広告やバナーセット（Instagram 広告などのプラットフォーム向け広告を含む）→ moda-social-ads。X/Facebook やプラットフォーム指定のない単発制作はここで扱います。対象外：アニメーションまたは gif/mp4 → moda-video、印刷物 → moda-document-print。
小説/物語をインタラクティブフィクションの Web ゲーム（React SPA）に改编する。AI 生成素材（動画/画像は任意）、任意の TTS ナレーション、プロシージャルオーディオ、分岐シナリオエンジン、セーブシステムを含む。素材生成には `bl` CLI を使用する（`bl video generate` / `bl image generate` / `bl speech synthesize`）。ユーザーがインタラクティブフィクション、テキストアドベンチャーゲーム、小説改编ゲーム、H5 インタラクティブゲーム、分岐シナリオ、ビジュアルノベルに言及したときに発動する。
任意の Obsidian 保管庫を、生きた自己書き換え型のセカンドブレインとして運用する（Karpathy の LLM Wiki パターンの進化形：ソースが既存ページを書き換え、矛盾は自動的に調停され、スケジュールされたエージェントが眠っている間に保管庫を維持する）。ユーザーが Claude に Obsidian 保管庫の読み取り、書き込み、更新、検索、管理を求めたときは常に本スキルを使用 — 会話からのノート保存、デイリーエントリの作成、カンバンボードの更新、開発作業の記録、人物ノートの管理、意思決定の記録、案件の追跡、その他あらゆる保管庫構造の維持を含む。ユーザーが新しい保管庫をゼロから立ち上げたい、保管庫のヘルスチェックを実行したい、すべての Claude サーフェスが同じ運用ルールを共有できるよう _CLAUDE.md を保管庫に配置したい場合にもトリガーする。リサーチツールキット（7 コマンド：/x-read、/x-pulse、/research、/research-deep、/notebooklm、/youtube、/podcast）を含み、Grok、Perplexity、NotebookLM、YouTube、ポッドキャストフィードによる AI 駆動のリサーチを行う — 調査結果は AI ファーストの保管庫ルールに従って自動的に保管庫に保存される。会話が保存する価値のある情報（意思決定、出会った人、開始したプロジェクト、完了したタスク、学んだ教訓、研究成果）を生み出したときは常に積極的に使用する。
投稿前に自分の学術論文を自己レビューできるよう、対抗的なストレステストで導きます。主な手法は3回の通読（対抗的な熟読、5観点のチェックリスト（貢献の十分性、文章の明快さ、結果の質、テストの網羅性、手法の設計）、機械的な一貫性スキャンとデータフロー・前提・漏洩に関する実験プロトコルの精査）、逆説的な手順（Reject-first シミュレーション、根拠のない主張の削除、信頼度の採点、限界の前面化、新規性の検証）、逆和歌線によるアウトライン作成、図表の品質チェックです。用途: 投稿前に自分の論文草稿を自己レビュー・自己点検したい、自分の主張をストレステストしたい、査読者の批判に備えたい、あるいは 'self-review'、'check my draft'、'is my paper ready' と言及された場合に使用します。他人の論文の査読コメントを書くためには使用しないでください。また、実際の査読意見を受け取った後の使用も避け、その場合は paper-rebuttal を使用します。バックグラウンドのエキスパートとしても実行でき、草稿のパスを付けて非同期で起動すると、あなたが作業を続ける間にエンドツーエンドでレビューします。
よく使う Google Search Console の機能をすべてカバーし、期間比較やクイックに为其実現するオフライン SQLite キャッシュを備えています。トリガーフレーズ: `search console performance for example.com`、`quick wins for sc-domain:example.com`、`cannibalization audit on this site`、`compare last 28 days to prior period in GSC`、`why did traffic drop on this property`、`which pages are decaying`、`use google-search-console`、`run gsc`。
reddit-insights.com MCP サーバー経由でセマンティック AI 検索を使い、Reddit のコンテンツを調査・分析します。次の場合に使用します：(1) プロダクト案のためにユーザーの痛点や不満を見つける、(2) ニッチ市場や満たされていないニーズを発見する、(3) プロダクトやトピックについて実際の用户在どう考えているか調べる、(4) 実際の議論からコンテンツのヒントを得る、(5) Reddit 上の感情やトレンドを分析する、(6) 実際のユーザーフィードバックでビジネス案を検証する。トリガー：reddit search、find pain points、market research、user feedback、what do people think about、reddit trends、niche discovery、product validation。
Descobrir e refinar linguagem de domínio, invariantes, eventos, aggregates e boundaries a partir de cenários concretos. Use quando termos, regras ou ownership estiverem ambíguos ou uma decisão de modelo for necessária; não criar documentação paralela à fonte autorizada.
Unreal Engine の C++ と Blueprint の開発を支援する、プロジェクト構造を深く理解した総合的なアシスタント。Unreal Engine のプロジェクトを扱うときに使用します。C++ ゲームプレイプログラミング、Blueprint 開発、入力システムの設定（Enhanced Input）、Gameplay Ability System（GAS）、プロジェクト構造のnavigation、アセットの検出と参照、プラグイン統合（experimental/beta）、ドキュメントが少ない機能の API 参照、デバッグなどを対象。Unreal Engine の開発に関する質問はすべてトリガーになります。特に .uproject ディレクトリ内で作業しているとき。
自然で意図の伝わるWebアニメーションを設計・実装します。ユーザーがアニメーション、動き、イージング、タイミング、時間、スプリング、トランジション、アニメーション性能について質問した際は、積極的に使用します。特定のUI要素のアニメーション方法、イージングの選び方、アニメーションのベストプラクティス、動きに関するアクセシビリティ上の配慮についての質問も対象です。次の語句で起動します：easing、ease-out、ease-in、ease-in-out、cubic-bezier、bounce、spring physics、keyframes、transform、opacity、fade、slide、scale、hover effects、microinteractions、Framer Motion、React Spring、GSAP、CSS transitions、entrance/exit animations、page transitions、stagger、will-change、GPU acceleration、prefers-reduced-motion、modal/dropdown/tooltip/popover/drawer animations、gesture animations、drag interactions、button press feel、feels janky、make it smooth。
Amazon Working Backwards のプロセスを、5 Questions から完全な PR-FAQ ドキュメントまでガイドする。ユーザーが (1) 提案やアイデアに対する Amazon 5 Questions の回答を執筆する、(2) 既存の 5Q の回答を精査・批判する、(3) 問い返しで 5Q の回答を検証し、異議を唱える、(4) 5Q の回答から PR-FAQ ドキュメントを生成する、(5) Amazon の基準に基づいて既存の PR-FAQ をレビュー・批判する、(6) 5Q や PR-FAQ プロセスのいずれかの要素を明確にする場合に使用する。"5 questions"、"PR-FAQ"、"PRFAQ"、"working backwards"、"press release FAQ"、Amazon 形式の提案への言及や、Amazon 形式で製品提案の執筆やレビューを求めるリクエストなどがトリガーとなる。
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。