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 99,951 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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まとまりのある機能モジュール、モジュラーモノリス、レイヤー型またはヘキサゴナルな境界、依存性逆転、実践的なエンジニアリング原則を用いて、NestJSアプリケーションのアーキテクチャを設計・レビューします。NestJSプロジェクトの計画、モジュール境界の変更、Clean ArchitectureやDDDの評価、循環依存の解消、ポートとアダプターの定義、結合度のレビュー、CQRSやマイクロサービスの妥当性判断に使用します。フロントエンドのみの作業やNestJS以外のバックエンドには使用しないでください。他のスキルも該当する場合、変更前に担当範囲を調整します。
準備カスケードを統括し、サイト全体の移行に備えます。全インベントリのクロール（extract --prep）、ページタイプとモジュールカタログの確認（direct --prep）、アーキタイプのプロトタイプとデザイン規範（prototype --prep）、アセットの準備を行い、各フェーズの間に確認ゲートを設けます。`migrate` が使用する、型付きページインベントリ、確認済みモジュールカタログ、デザイン規範を構築します。サイト全体の移行準備、移行前のページタイプとモジュールの確認、大規模サイトの移行準備、または `$stardust prepare-migration` の呼び出しに使用します。トリガーフレーズは “prepare the migration”、“migration prep”、“set up the migration data”、“get the site ready to migrate” です。再デザインのフロー専用です。同じデザインで移行する場合、`replica` が独自の保持モード準備カスケードを実行します。prepare-migration と replica を連結しないでください。移行そのもの（`migrate`）や単一ページの変換（`deploy`）には使用しません。
プロンプト、セットアップ画面、レガ場のワークフローが Remotion による動画制作を明示的に求める場合に、`video-production` の互換エイリアスとして機能します。依頼が Remotion、React ベースの動画レンダリング、コンポジション、シーンコンポーネント、またはレガ Peel の `remotion-video-production` カタログ項目を明示しながら、実質的なワークフローは標準のプログラマブル動画ルートである場合に使います。一般的な用途では `video-production` を優先してください。トリガー: remotion-video-production、Remotion レンダリングパイプライン、React 動画コンポジション、古い Remotion スキルの移行。
すでにカバレッジ対象となっている企業の四半期業績を分析する、専門的な株式リサーチ業績アップデートレポート（8～12ページ、3,000～5,000語）を作成します。ビート／ミス分析、主要指標、予想の更新、投資テーゼの修正に焦点を当てた迅速対応形式です。サマリー表1～3点、チャート8～12点を含みます。"earnings update"、"quarterly update"、"earnings analysis"、"Q1/Q2/Q3/Q4 results"、または決算後レポートを依頼された場合に使用します。
スマートマネー概念（SMC / ICT）シグナルエンジン——BOS（構造ブレイク）、ChoCH（キャラクター変化）、FVG（公正価値ギャップ）、注文ブロック（Order Block）、流動性のグラブを識別し、機関投資家の資金方向を判定します。smartmoneyconcepts ライブラリに依存します。トリガー:「スマートマネー」「SMC」「ICT」「注文ブロック」「BOS」「ChoCH」「FVG」「構造ブレイク」「流動性のグラブ」「機関資金」「Order Block」「公正価値ギャップ」「スマートマネー」「ICT 取引」「注文ブロック」「BOS break of structure」「ChoCH change of character」「fair value gap」「FVG」「liquidity grab」。
スキルを最新にし、作業対象リポジトリに残ったスキルのコピーを移行し、スキルの正本、シンボリックリンク、スキル表を照合する。npx skillsによるホームのスキルの確認・更新、philtzjp/skillsのコピー削除の提案、ローカル改変の扱い、リポジトリ固有のスキルとphiltzjp/skills本体の整合性検査を定義する。作業開始時、上流からスキルを取り込み直すとき、.agents/skillsや.claude/skillsにphiltzjp/skillsと同名のスキルを見つけたとき、スキルを追加・削除・改名したときに使う。
Reddit、Twitter/X、LinkedIn、Instagram、Facebook、TikTok のソーシャルメディア投稿を作成し公開。プラットフォームごとのフォーマット、文字数制限、ハッシュタグ戦略、フック、コンテンツ再利用に対応。API 통해 Reddit などのプラットフォームへ直接投稿可能。トリガーフレーズ：「social media post」「tweet」「LinkedIn post」「Instagram caption」「TikTok script」「social content」「social media copy」「carousel」「thread」「social media strategy」「repurpose content」「hashtag strategy」「post to reddit」「publish on social」「post on reddit」「share on social media」。
Firecrawl API でウェブサイトを LLM 対応データに変換します。機能: スクレイptest、クロール、マップ、検索、エクス tracts、自律エージェント、バッチ操作、変更追跡。JavaScript 処理_units、ボット対策回避、PDF/DOCX パース、ブランド情報抽出に対応。文書化された 10 種のエラーを回避。用途: ウェブサイトのスクレイプ、サイトのクロール、ウェブ検索＋スクレイプ、自律的なデータ収集、コンテンツ変更の監視、ブランド/デザインシステムの抽出、コンテンツが読み込まれない、JavaScript レンダリング、ボット検出、v2 移行、ジョブステータスのエラー、DNS 解決、ステルスモードの料金などのトラブルシューティング。
マイクロアーキテクチャ分析向けの Intel VTune および AMD uProf プロファイリング Skill です。ホットスポット、マイクロアーキテクチャのボトルネック、メモリアクセスパターン、パイプラインストールの分析や、ルーフラインモデルの使用時に役立ちます。無料の VTune Community Edition と、無料の代替ツールである AMD uProf を扱います。VTune、uProf、マイクロアーキテクチャ分析、パイプラインストール、メモリ帯域幅、ルーフラインモデル、ハードウェア性能分析に関する質問で起動します。
Longbridge Securities を通じた市場微观構造分析 — スプレッド、注文フロー毒性（大型注文の圧力）、流動性の厚み、価格インパクト、機関注文の方向性。A 株の板寄せ竞价分析と香港のypes大宗取引の仕組みを対象。トリガー: "盘口分析"、"微观结构"、"订单流"、"大单分析"、"买卖价差"、"逐笔分析"、"买卖盘深度"、"挂单墙"、"主力动向"、"集合竞价"、"盤口分析"、"微觀結構"、"訂單流"、"大單分析"、"買賣價差"、"逐筆分析"、"買賣盤深度"、"掛單牆"、"主力動向"、"market microstructure"、"order flow"、"bid-ask spread"、"depth analysis"、"large order"、"order book imbalance"、"price impact"、"auction analysis"、"institutional order flow"。
11 ステップのワークフローと LaTeX テンプレート、逆説的な執筆戦術を用いて、学術論文をセクションごとに書くよう導く。概要、はじめに、手法、実験、関連研究、結論、補足資料を扱う。使用する場合：ユーザーが論文のセクションの執筆や下書きを依頼したとき、LaTeX テンプレートが必要なとき、学術的な文章の質を高めたいとき、新規性の訴え方を最適化したいとき、または「write introduction」「draft method」「paper writing」に言及したとき。投稿前レビュー（paper-review を使用）、実験の実行（experiment-pipeline を使用）、論文の計画/ストーリー設計（paper-planning を使用）には使用しない。
記憶に頼らず、ドキュメントから最新の LiveKit 情報（API シグネチャ、CLI フラグ、設定オプション、モデルとプロバイダーのサポート、SDK の変更履歴、料金）を調べます。「LiveKit は X に対応しているか」「agents 1.8 の変更点」「Y の引数」「LiveKit の料金」「LiveKit のリポジトリにある Z の例」など、LiveKit 固有の質問や、LiveKit コードを書く前に使用します。他の LiveKit スキルは最初にこのスキルを読み込みます。LiveKit Docs MCP サーバーと `lk docs` CLI に対応します。
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。