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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Spring Boot アプリケーションを調査し、技術スタック、モジュール構成、ドメインエンティティ、REST エンドポイントなどの基本情報を整理します。「explore project」「describe project」「project overview」「what is this project」「project structure」「tech stack」「give me context about the project」と明示的に依頼された場合、またはタスクを始める前にプロジェクトを把握する必要がある場合に起動します。
コンパイル時評価とメタプログラミングのための Zig comptime スキルです。comptime パラメーター、comptime 型、anytype によるジェネリクス、@typeInfo を使った comptime リフレクション、または C++ テンプレートに代わるメタプログラミングパターンを使用する際に使います。Zig comptime、コンパイル時評価、Zig のジェネリクス、anytype、@typeInfo、comptime 型、Zig のメタプログラミングに関する質問で起動します。
AWS での AI エージェント業務の入口です。ランタイムを選び、既存ワークロードの移行を計画し、実行可能な POC を構築するまでを段階的に進めます。対象となる相談：エージェント向けランタイムの選択、AgentCore と ECS/EKS/Lambda の比較、AgentCore と Lambda MicroVMs の比較、AWS への AI エージェントのデプロイ、AWS 上のエージェントアーキテクチャ、エージェントのアイデアを実現する方法、エージェントの AWS 移行、エージェント移行計画、AWS 上の既存エージェントへの AgentCore サービス（memory、gateway、identity、policy、observability）の追加、AWS 上の Temporal（Temporal workers の移行/実行、Temporal がオーケストレーションするサービス、Temporal Cloud とセルフホストの比較）。Temporal Workflow のコードを Step Functions に書き換えることはありません。少なくとも 1 つのエージェント的なコンポーネントが必要です。純粋な非エージェントシステム（通常のサービス、バッチジョブ、HTTP エンドポイント、非エージェントの Temporal Activities）は対象外で、gcp-to-aws / heroku-to-aws / llm-to-bedrock に案内します。対象外：AI エージェントを含まないコンピューティング/データ移行、純粋な LLM SDK の書き換え（llm-to-bedrock を使用）、モデルごとの料金。
ComfyUI で検証ゲートとエラーリカバリーを備えたエンドツーエンドの動画制作パイプラインを計画、編成します。img2vid、txt2vid、vid2vid、マルチショット動画制作に対応します。適切なステップ順序（生成、検証、アニメーション化、検証、結合）、モデル選択、再試行戦略（seed のランダム化、パラメーター調整、モデルのフォールバック）、VRAM を考慮したリソース管理を含むパイプライン計画を作成します。動画制作、画像のアニメーション化、マルチショット動画の作成、動画パイプラインの設定、ComfyUI での動画制作の編成を求められた場合に使用します。静止画の生成、プロンプト作成、動画以外のタスク向けワークフロー構築、外部ツールでの動画編集、モデルのトレーニング、インストール、ハードウェアの推奨は対象外です。
Enonic XP のヘッドレスコンテンツ配信向けに、Guillotine GraphQL クエリの作成、デバッグ、最適化を行います。クエリ構築、変数の使用、フィルタリング、集計、ページネーション、ソート、自動生成された Guillotine スキーマからの TypeScript 型生成を扱います。Guillotine クエリの作成やトラブルシューティング、GraphQL 経由でのカスタムコンテンツタイプの検索、Guillotine レスポンスからの型付きインターフェース生成に使用します。コンテンツタイプの XML 定義、Enonic 以外の GraphQL API（Apollo、Hasura）、サーバー側の lib-content クエリ、Guillotine のデプロイや CORS 設定には使用しないでください。
メモリリーク、GPU／Visual Profiler、ヘッドレス CI QA、孤立ノード、スレッドセーフなログ、カスタム Debugger モニターの専門的なデバッグとプロファイリングを行います。print／breakpoint のチュートリアルは対象外です。OBJECT_ORPHAN_NODE_COUNT、ObjectDB の増加、Visual Profiler の GPU スパイク、不安定なヘッドレス終了、リモートデバイスコンソールで起動します。キーワード：孤立ノード、Performance.get_monitor、Visual Profiler、Time.get_ticks_usec、EditorDebuggerPlugin、ヘッドレス QA、push_error、backtrace。
デザインとコーディングのシーン向けに、ハーフトーンライン調の手描き SVG スポットイラストを描画します。識別的な特徴は、わずかな手ぶれのある自信に満ちた黒い線と開いたままの輪郭、図形にクリップされた細かいハーフトーンドットだけで作られたグレーの階調、少数のベタ黒の塊（髪、葉、バッグ、黒い T シャツ）、温かみのあるオフホワイトの紙、そして色をまったく使わないことです。2 インクのパレット、線の太さ、開いた輪郭と点描の技法、トーンタグをドット塗りに変換するシード付きコンパイラ、やわらかく手足の長いキャラクターと表情豊かな手、落書き、床の水たまり、レンダリングと批評のループを扱います。ハーフトーン、点描、ドット、リソグラフ風、新聞印刷風、白黒、モノクロライン、エディトリアルライン、zine 風のイラスト、またはその見た目の空状態、オンボーディング、404 ページ、ブログヘッダー、機能紹介、マーケティングカードを求められたときに使用します。
Swift／SwiftUI／UIKit／iOS アプリで Stream Chat、Video、Feeds を構築、統合、移行する際の方法を案内します。StreamChatAI コンポーネントを使った AI アシスタントやエージェント型体験（ChatGPT 風アプリ、チャット内の LLM ボット、ストリーミング応答、思考インジケーター、推論とツール呼び出しの手順、ツール承認、デバイス側ツール、会話形式で表示する音声エージェントの文字起こし）も扱います。各リクエストを該当する公式 iOS ドキュメントページに案内し、最新情報を取得して適用します。厳選したセットアップフロー、AI 統合の実行手順書、Sendbird -> Stream Chat 移行手順書、iOS 固有の注意点も提供します。
顧客が支払う理由となる欲求を整理し、取り組む価値のある1～2種類を選びます。価格そのものには触れません。価値に基づく3つの欲求：愛（もっと高く請求してほしいと望む支持者）、実用性（ROI を合理的に判断する購入者）、強制（本人の意思に反して身動きが取れない状態）。3段階で進めます。（1）「今日の真実」を整理する：ユーザーとともに愛／実用性の全領域を確認し、「ある／一部ある／ない」と記録します。「良い代替案が現れた瞬間、誰が離れるか？」という脆弱性テストを行い、忠誠心を装う強制を明らかにします。（2）「何を変えるか」を整理する：どの欲求に注力し、深め、構築するか、どの強制を手放すかを決めます。節約できるコストではなく、生み出す価値を基準にします。（3）変更をそれぞれ検証し、各領域で1～2つに絞ります。これは予言者ではなくファシリテーターです。選択肢全体を示し、ユーザーから答えを引き出します。顧客がなぜ支払うのか、何が支持につながるのか、顧客維持が本物か強制かをユーザーが尋ねたときに読み込みます。価格の設定・値上げ、価格戦略（More/Less）の選択、理想顧客の定義、マーケティング文案の書き換えには読み込まないでください
Nutrient DWS Processor でドキュメントを処理します。PDF の生成と変換、パケットの組み立て、OCR、Processor による JSON コンテンツ抽出、段階的な墨消し、透かしの追加、署名、パスワード保護、最適化、PDF/A または PDF/UA の出力に使用します。高精度な Markdown や空間解析は Nutrient Data Extraction に、アクセシビリティの自動タグ付け／検証は Nutrient Accessibility に振り分け、3 つの製品を単一の API として扱わないでください。
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。