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
セキュリティ強化された C/C++ ビルド向けのバイナリ強化スキルです。RELRO、PIE、スタックカナリア、FORTIFY_SOURCE、CFI サニタイザー、シャドウスタック、seccomp-bpf システムコールフィルタリングの有効化に使用します。checksec 分析、強化ビルド用のコンパイラーおよびリンカーフラグ、NSA/CISA 推奨の緩和策を扱います。バイナリ強化、checksec、RELRO、PIE、スタックカナリア、FORTIFY_SOURCE、CFI、シャドウスタック、seccomp に関するクエリで有効になります。
化学反応を自己完結型の微視的な 3D インタラクティブデモウェブページにします。左側/上部には Three.js によるインタラクティブな分子アニメーション（スライダーを動かして結合の切断・形成、原子の再配置を確認し、段階ごとにハイライト）、右側には KaTeX の反応式、段階的な解説、原子保存のカウント、任意のエネルギー・反応進行曲線を表示します。3 つの入力方法に対応：反応/方程式のテキスト入力、ランダム問題の生成、画像をアップロードして認識・デモを表示。燃焼、合成/分解/単置換/複分解、酸化還元（電子移動の可視化）、有機反応機構（エステル化など、触媒・遷移状態を含む）を扱います。sympy で一貫して厳密に処理し、方程式の自動係数調整、原子保存と原子マッピングの検証、結合の切断・形成の導出を行い、答えと形状を同じ情報源に基づいて一致させます。2 種類のエンジンを内蔵し、自動選択します：morph（原子の変形により原子保存を表示）と mechanism（反応機構のキーフレームにより触媒/遷移状態を表示）。ハイブリッド形状：標準では独自の VSEPR 分子ライブラリを使用し、環境に RDKit がインストールされている場合は SMILES から配座を生成できます（自動インストールはしません）。他のエージェントもこのスキルを呼び出して同種のウェブページを生成できます。形式は edu-solid-geometry / edu-analytic-geometry と並行しており、Three.js + KaTeX を使って分子反応を表示します。トリガー語：化学反応、微視的デモ、分子アニメーション、燃焼、メタンの燃焼、水素の燃焼、水の電気分解、酸化還元、電子移動、エステル化反応、反応機構、結合の切断と形成、原子保存、質量保存、化学反応式の係数調整、この化学反応を解く、ランダムな化学反応を出す、この画像内の化学反応；chemistry reaction, microscopic/molecular animation, combustion, electrolysis, redox electron transfer, esterification mechanism, bond breaking and forming, atom conservation, balance equation, interactive chemistry reaction page。
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。
FastNoiseLite、ランダムウォーク、BSP ツリー、Wave Function Collapse、シード付きランダム化を使った、プロシージャルなコンテンツ生成（ダンジョン、地形、戦利品、レベル）の専門的な設計指針。ローグライク、サンドボックスゲーム、動的コンテンツの作成に使用。キーワード：procedural、generation、FastNoiseLite、Perlin noise、BSP、drunkard walk、Wave Function Collapse、seeding
ブランド向けに、ワードマーク、ロックアップ、シンボルのみ、文字をシンボル化したデザイン、モノグラムなど、異なる構成の実用レベルのロゴ案を複数作成します。設計意図、適用仕様、意思決定に役立つプレゼンテーションも提供します。ロゴに加え、色、書体、ボイス、各種用途を含むシステム全体を作成する `brand-identity` とは異なり、ロゴそのものを掘り下げます。書体のスタイル、シンボルのアプローチ、用途に応じた設計（16px のファビコン、刺繍、看板、モーション）、制作仕様（SVG 対応、単色、反転）を扱います。ロゴデザイン、ワードマーク、モノグラム、ロックアップ、ロゴ案、ロゴの反復、再設計や調整、ロゴの刷新、文字をシンボル化したデザイン、既存ブランドのロゴ案の検討などで起動します。ブランド全体の構築（`brand-identity` を使用）、ポジショニングや戦略（`brand-discovery` を使用）、プロジェクト全体のクリエイティブディレクション（`creative-direction` を使用）、単発のイラストには使用しません
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上で本物の編集可能なスライドデッキを作成します。ライブキャンバス上でページごとにスライドを作り、実際の図形とテキストレイヤーを含むネイティブPPTX、またはテキストレイヤー付きPDFとして書き出します。python-pptxで作成したスクリーンショットではありません。用途：デッキ、スライド、プレゼンテーション、ピッチ、基調講演、QBR、取締役会向け報告、「このドキュメント／リポジトリ／メモをスライドにする」。対象外：既存の.pptxがある場合 → moda-deck-pptx、「このスライドにアニメーションを付ける」またはモーション版 → moda-video
mp4 または gif 形式で納品する、Moda での動画、モーション、アニメーション制作に使用します。「動画を作って」「これをアニメーションにして」「動きをつけて」「アニメーション版」などの依頼、アニメーション広告／投稿／バナー、モーショングラフィック、ロゴのアニメーションが対象です。生成クリップ（プロンプトから動画、画像から動画、延長、アップスケール、リフレーム）→ moda-video-clip；キャンバス上のモーション、タイムラインのカットやトランジション、スライドショー、gif/mp4 エクスポート → moda-video-motion；実写映像フォルダー → moda-video-footage。
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。
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。
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。
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。
デバッグ情報を理解するための DWARF デバッグ形式スキルです。dwarfdump による DWARF セクションの調査、分割 DWARF（.dwo ファイル）の操作、リモートシンボル解決用 debuginfod の設定、DWARF と LTO やシンボル削除の関係の理解に使用します。DWARF、.debug_info、.debug_line、dwarfdump、分割 DWARF、.dwo ファイル、debuginfod、デバッグ情報の削除に関するクエリで有効になります。
ゲームの戦闘スキルと呪文をブラインド審査員で 10 点満点で採点し、最も弱いものを基準まで引き上げる。対象はタイミングと可読性（スキルがそれ自体として読めるか、打撃が当たるべきときに当たるか）と、アート（ディテール、光、軌跡、インパクト、アートディレクション。Diablo IV などの参考作品と比較して評価）。停止した段階送りのクロックでキャストを撮影すること、コンタクトストリップとクローズアップ、匿名の 2 審査員ラウンド、スコアを動かしたレバー（描いたコンセプトから image-to-3D で作るヒーロープロップ、独自のスケジュールとキー付きモーション、描き込んだ加算テクスチャ、カメラ正対のリボン、体の外の光）、減点となる罠、アセットとロードの予算、各スキルを独自バージョンとして出荷することまでを扱う。ユーザーが戦闘スキル、呪文、攻撃の採点、レビュー、改善、磨き込み、作り直しを求めたとき、スキルが「意味が通らない」「見た目が悪い」と言ったとき、別のゲームのようであるべきだと言ったとき、目標スコアを指定したとき、または「次のスキル」のスレッドを始めたときに使用する。プロジェクト固有の情報（レビューフック、ハーネス設定、各スキルのコードの場所、現時点のスコア）は、このスキルの隣の任意のローカル references/<project>.md に置く。
インベントリ内のすべてのページに DESIGN、canon、modules を適用し、デプロイ可能な静的 HTML サイトを作成します。キャプチャしたサイト全体を再設計済みの静的ツリーに移行またはレンダリングする際に使用します（「ページを移行」「移行後のサイトをレンダリング」「すべてのページにデザインを適用」「デプロイ可能なサイトを構築」「承認済みプロトタイプをサイト全体に変換」）。プロトタイプとデプロイ／ロールアウトの間に行うページレンダリングの手順です。3 つのレンダリング分岐（承認済みページ、テンプレートを適用した類似ページ、独自レンダリング）があり、各ページに忠実度レベルを宣言します。ページ単位で段階的に処理し、冪等性を保ち、デフォルトでコンテンツを保持します。
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。