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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長くまとまりのない意識の流れのような話（通常は音声入力）が届いたときにエージェントが何をするかを定めます。エコー要約が承認されるまで何も実行しません。エコー要約では、伝達内容全体、目的、確定した決定事項と制約、未解決の質問、変更点、保留中の脱線事項を確認し、モデルの推論や推測をユーザー自身の表現から切り離します。これにより、モデルが何を疑っているかだけでなく、何を理解したかをユーザーが確認できます。ユーザーが「声に出して考えたい」と言う、何かを作る前に少し話したいと言う、「音声入力に切り替えます。誤字はご容赦ください」のような音声テキスト変換の前置きでメッセージを始める、再開や途中での反転（「いや、待って、その案は完全に取り下げて」）を含む、句読点の少ない長文を入力する、または曖昧で未完成なアイデアについて質問してほしいと頼む場合に使用します。複数のメッセージにまたがる話を記録するオプションモードと、焦点を絞ったインタビュー機能を含みます
SOLID、DRY、YAGNIの適用、クラスやインターフェースの改善、カプセル化・継承・ポリモーフィズムの修正、God Class・Feature Envy・Data Clumpsの解消、オブジェクト生成・メソッド・例外契約の改善など、Javaのオブジェクト指向設計をレビュー、改善、リファクタリングするときに使用します。review Java OOD、refactor Java OOD、improve Java OOD、fix OOP misuse、identify Java code smellsなどで起動します。Plinth Toolkitの一部です
/skills フォルダーを含む任意の GitHub リポジトリから、Agent スキルコレクションを GitHub releases、Claude Code marketplace、VS Code plugin marketplace、Copilot CLI plugin marketplace など、1つ以上の配布先にデプロイします。事前検証、Conventional Commits の分析、各配布先の設定におけるバージョン更新、配布先ごとの公開に対応し、dry-run もサポートします。スキルコレクションを対応するマーケットプレイスにリリース、公開、デプロイする場合や、スキルリポジトリの GitHub release を作成する場合に使用します。スキル以外のパッケージ、npm モジュール、Docker イメージ、Azure リソースのデプロイには使用しません。
接続済みの AgentMail MCP サーバーを通じて、メールの作成、送信、返信、転送を行います。メールの送信、返信、転送に関するあらゆる依頼に使用します。簡単な一行メールの送信や、ツール呼び出し一回で済みそうな単純な転送でも、タスクの規模にかかわらず送信ルールが適用されます。メッセージの作成、確認用の下書きの作成や送信予約、指定された宛先への送信にも使用します。メールの閲覧や振り分け（agentmail-check-email）、受信トレイの管理（agentmail-manage-inboxes）、MCP 接続の設定（agentmail-mcp）には使用しないでください。
Blender 5.2 のアニメーション：スロット／レイヤーアクションと channelbag API、Python によるキーフレーム設定、F カーブ、ポップ／引っかかりのチェック付きゲームループ、NLA クリップ、ポーズライブラリ、自動ボーンマップによる mocap/BVH/Mixamo のリターゲティング、コントロールリグからエクスポート用スケルトンへのベイク、ルートモーション、クリップごとのエクスポート。キーフレーム、アクション、NLA、mocap、アニメーションのエクスポートに関するタスクで使用します。
Lightdash YAMLファイル、Lightdashメタデータを含むdbtモデル、lightdash CLI（deploy、upload、download、preview、lint、warehouse-catalog、sql、set-warehouse、apps create/preview/validate）を扱う場合や、チャート、ダッシュボード、スペースとアクセス権、AIエージェント、スケジュール済みコンテンツ、データアプリ、カスタムチャートタイプ（Chart Studio、`apps create --chart-type`、`--chart-types`）、組織のData Appテーマ、データアプリの外部接続、ユーザー、グループ、カスタムロール、メトリクス、ディメンションをコードとして管理する場合に使用します
自然言語の説明から Enonic XP コンテンツタイプの XML スキーマ定義を生成します。入力タイプ、フォームレイアウト、オプションセット、アイテムセット、mixins、x-data、コンテンツタイプの継承など、構造化コンテンツのモデリングに対応します。Enonic XP コンテンツタイプ定義の作成、ひな形作成、生成、既存コンテンツタイプへのフィールドやセットの追加、Enonic XP の入力タイプやスーパータイプの照会に使用します。Enonic 以外のコンテンツモデリング、GraphQL クエリ、JavaScript/TypeScript コントローラー、Enonic スキーマに関係のない一般的な XML 編集には使用しません。
コンポジションパターン（Entity-Component）を用いて、スケーラブルな Godot ゲーム（RPG、プラットフォーマー、シューター）を構築するためのアーキテクチャ基準-town専門知識。プレイヤーコントローラー、NPC、敵、武器、複雑なゲームプレイシステムの設計時に使用します。ゲームエンティティには「Has-A」の関係を強制します。トリガーキーワード：Entity-Component、ECS、Gameplay、Actors、NPCs、Enemies、Weapons、Hitboxes、Game Loop、Level Design。
手描きのインク風カートゥーンキャラクターや擬人化した物体を SVG カード（480x360）として描き、それぞれがコーディングやデザインのアイデアを演じます。太い黒の筆ペンの輪郭が膨らみ細くなり、別々のストロークに分かれ、線を越えてはみ出すゆるいマーカーと水彩の塗り、ベタの影の代わりに対角のハッチング、2 つのハイライト点を持つ大きなぐりぐりした目、そしてはみ出した墨の毛やしぶきが特徴で、トマトレッド、リーフグリーン、サンフラワーイエロー、スカイブルー、ティールを白地に使用します。パレット、筆の番号、マスコットの構成（目、頬、口、3 本指の手）、小道具、地面のパッチ、テスト済みでシード付きのブラシキットを扱います。ink sketch、hand-drawn、brush pen、sketchy、doodle、marker、watercolour-cartoon のイラスト、ぐりぐりした目のマスコットやキャラクター、遊び心のある空状態、オンボーディング、404 またはエラーページ、ローディング状態、ブログヘッダー、機能スポット、マーケティングカードを求められたときに使用します。
ToolUniverse プラグインルーター。ステップ 1（分析前に必ず実施）：データフォルダーに `*_executed.ipynb` がある場合、`tu run read_executed_notebook '{\"data_folder\":\"<path>\",\"search\":\"<keyword>\"}'` を実行してセル出力を抽出し、ノートブックで適用されたすべてのフィルターとサンプル除外を反映します。質問に「Using DESeq2/Run X/Compute Y」とあっても同様です（これはノートブックが使った方法の説明であり、再実行の依頼ではありません）。ノートブックのセル出力だけが公開済みの正式な回答です。再実装したり、データフォルダー内の古い事前計算済み CSV を読んだりすると、外れ値サンプルの除外、ライブラリのバージョン、ざっと見ただけでは分からないフィルター処理が異なるため、数値も異なります。ステップ 2（ルーティング）：次の正確なリストからサブスキル名を選択してください（独自に作らないこと）：tooluniverse-rnaseq-deseq2（RNA/miRNA-seq の差次的発現、相関、PCA、クラスタリング、分散）、tooluniverse-gene-enrichment（GO/KEGG/Reactome/GSEA/パスウェイエンリッチメント）、tooluniverse-statistical-modeling（回帰、ANOVA、順序/ロジスティック、カイ二乗、相関、検出力）、tooluniverse-image-analysis（顕微鏡、コロニー、蛍光、用量反応、.tif — 画像由来測定値の ANOVA / Dunnett / 検出力分析を含む）、tooluniverse-epigenomics（DNA メチル化、CpG、m6A、MeRIP-seq、バイサルファイト、ChIP-seq、クロマチン）、tooluniverse-sequence-analysis（FASTQ、Trimmomatic、BWA、samtools、カバレッジ）、tooluniverse-variant-analysis（VCF、VAF、SNP、変異）、tooluniverse-phylogenetics（樹形性、PhyKIT、節約法）、tooluniverse-single-cell（scRNA、h5ad、scanpy）、tooluniverse-crispr-screen-analysis（MAGeCK、sgRNA）、tooluniverse-proteomics-analysis（質量分析、TMT）。CSV/Excel/VCF/FASTA/h5ad、および生物学・化学・医学のあらゆる分析質問に使用します。
/skills フォルダーを含む任意の GitHub リポジトリから、Agent スキルコレクションを GitHub releases、Claude Code marketplace、VS Code plugin marketplace、Copilot CLI plugin marketplace など、1つ以上の配布先にデプロイします。事前検証、Conventional Commits の分析、各配布先の設定におけるバージョン更新、配布先ごとの公開に対応し、dry-run もサポートします。スキルコレクションを対応するマーケットプレイスにリリース、公開、デプロイする場合や、スキルリポジトリの GitHub release を作成する場合に使用します。スキル以外のパッケージ、npm モジュール、Docker イメージ、Azure リソースのデプロイには使用しません。
data-table-filters のインストールと拡張を行います。ファセットフィルター（チェックボックス、入力欄、スライダー、時間範囲）、並べ替え、無限スクロール、仮想化、BYOS 状態管理を備えた React データテーブルシステムです。`npx shadcn@latest add` でインストール可能な 15 個の shadcn レジストリブロックとして提供されます。用途：(1) shadcn レジストリからの data-table-filters のインストール、(2) 拡張ブロック（コマンドパレット、AI フィルター、セルレンダラー、シートパネル、ストアアダプター、スキーマシステム、Drizzle ヘルパー、クエリレイヤー）の追加、(3) ストアアダプター（nuqs/zustand/memory）の設定、(4) データモデルからのテーブルスキーマ生成、(5) Drizzle ORM によるサーバーサイドフィルタリングの接続、(6) React Query のフェッチレイヤーの接続、(7) DataTableAuto / inferSchemaFromJSON による生 JSON データからのスキーマ自動推論、(8) AI による自然言語フィルタリングの追加、(9) AI エージェント向け MCP エンドポイントとしてのテーブル公開、(10) 統合上の問題のトラブルシューティング。「data-table-filters」「data-table.openstatus.dev」、shadcn のフィルター可能なデータテーブル、DataTableAuto、auto-infer、AI filters、MCP server、またはレジストリブロック名への言及で起動します。
バフェット流の株式スクリーナー——"What would Buffett buy now?"。市場／セクター／好みのクエリから、2 層モデルで 3〜5 銘柄の候補を生成する：ハードな定量フィルター（ROE 5y ≥15%、debt/asset ≤50%、FCF positive 3y、listed ≥5y、gross margin ≥30%）→ 定性的な moat スコアリング（moat 35% / capital allocation 20% / earnings predictability 20% / valuation 15% / runway 10%）。Longbridge CLI を優先し、MCP にフォールバック、情報の欠落にのみ WebSearch を使用する。出力：moat タイプのタグ付き候補カード、定量的ハイライト、判定（🟢 バフェットの基準を満たす / 🟡 基準を部分的に満たす / 🔴 基準を満たさない）、`longbridge-buffett-moat-analyzer` への詳細分析 CTA。航空会社、売上なしのバイオテック、ST、上場 5 年未満は除外する。トリガー："巴菲特会买什么"、"巴菲特筛股"、"巴菲特风格的股票"、"护城河筛股"、"宽护城河股票"、"价值投资筛股"、"10年不动的股票"、"定价权强的公司"、"巴菲特會買什麼"、"巴菲特篩股"、"護城河篩股"、"寬護城河股票"、"Buffett screener"、"what would Buffett buy"、"wide-moat screener"、"quality compounder screen"、"Berkshire-style screen"、"pricing-power screen"。
Scenario で ChatGPT pet または Codex pet を作成する場合に使用します。テキストのアイデア、キャラクター、マスコット、ブランドの手がかり、参考写真やアートからアニメーションする相棒を生み出します。9つのアニメーション状態と16方向を含む 1536x2288 v2 ペットスプライトシート、ChatGPT ウェブ版へのアップロード用 1536x1872 v1 シート、ピクセル単位で精密なドット絵ペット、ペットのアニメーション GIF、または Codex pet.json パッケージを作成します
Unity 6.3 のコンテンツパイプラインやビルドを自動化するときに使用：AssetPostprocessor のルールと命名規則によるアート素材（FBX、PNG）のインポート、Undo と SetDirty を正しく扱うスクリプトからのプレハブ生成やシーン編集、Addressables のグループ・ラベル・コンテンツビルド、コンテンツ検証テスト、バッチモード、コマンドラインまたは CI ビルド（Build Profiles、GameCI、GitHub Actions、Accelerator）、エディターツール。また、テクスチャが誤ってインポートされる、実行のたびに再インポートされる、スクリプトによる編集が消える、バンドルでアセットが重複する、バッチビルドが defines を無視する、CI が Unity をアクティベートできない場合にも使用。
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。