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。
すべて
グローバル状態管理、シーン遷移、シグナルベースの通信、依存性注入、AutoLoad の初期化順序、避けるべきアンチパターンなど、Godot AutoLoad(シングルトン)アーキテクチャの専門的なパターン。ゲームマネージャー、セーブシステム、オーディオコントローラー、シーン間リソースに使用。トリガーキーワード:AutoLoad、singleton、GameManager、SceneTransitioner、SaveManager、global_state、autoload_order、signal_bus、dependency_injection。
学術論文や研究PDFを分析します。ユーザーが研究論文をアップロードまたは貼り付け、その内容を理解したい場合に使用します。トリガー:「analyze this paper」「read this PDF」「summarize this research」「paper summary」「research paper breakdown」「explain this study」「paper critique」「academic paper analysis」「论文分析」「帮我看这篇论文」「解读这篇文章」「这篇 paper 讲什么」「帮我分析这个 PDF」「论文解读」「文献分析」「读一下这篇论文」「帮我总结这篇文章」「这篇论文的创新点」「论文方法分析」「论文结果」「帮我准备组会汇报」「生成 PPT 大纲」。学術以外のPDF、スプレッドシート、一般的な文書タスクには使用しないでください。
コマンドラインから、SOL または USDC での支払い、トークンの売買、価格確認、話題のトークンや新しいトークンの発見、Solana ウォレットの作成と管理、SOL のステーキング、融資や運用型ボールトによる利回り獲得、担保を用いた借入、DCA(ドルコスト平均法)や指値注文の設定、複数の DEX での流動性提供、予測市場での取引、x402 による API の支払い、セキュリティ権限と支出上限の設定、ポートフォリオ実績の追跡ができます。API キーや秘密鍵の環境変数は不要です。ユーザーが暗号資産の送金、トークンの交換や取引、トレンドの確認、残高確認、利回り獲得、借入、定期購入や指値注文の設定、流動性提供、予測への賭け、ウェブリソースの支払い、または保有資産の状況確認を希望する場合に使用します。
ユーザーの通常のテストスイート(pytest(Python)または Vitest(Node.js))で、LiveKit エージェントのターン単位のテストを作成します。「エージェントのテストを書いて」「このツールのテストを追加して」「ハンドオフをテストして」「このバグを再現して」「エージェントのテストが失敗する理由は?」と依頼された場合や、回帰テストが必要なエージェントの動作を新たに実装・変更した場合に使用します。SDK のテストセッションハーネス、メッセージ・ツール呼び出し・ハンドオフのアサーション、意図に照らした応答の LLM 判定、ツールのモック、マルチターンテスト、組み込みの判定機能による会話全体の評価を扱います。対話的な調査には debugging-livekit-agents、大規模な会話全体の評価には running-livekit-simulations を使用してください。
npm-check-updates(ncu)を使って package.json の依存関係を最新バージョンに更新します。古い依存関係の確認、パッケージバージョンの更新、特定パッケージのフィルタリングや除外、バージョン範囲(latest、greatest、minor、patch、semver、@tag)の指定、単一または複数のパッケージファイルのスキャン(--deep、--workspaces、--packageFile)、対話形式での選択(--interactive)、更新ごとにテストを実行して破壊的変更を検出(--doctor)、--cooldown によるサプライチェーン攻撃対策、プライベートまたは代替レジストリへの問い合わせ、.ncurc.js 設定ファイルまたは Node モジュールからのプログラム API の使用に適しています。
Dart のコマンドライン、サーバーサイド、Flutter を使わないデスクトップアプリで、Drift の永続化機能を構築、修正、監査、移行します。package:drift/native.dart による SQLite の追加、drift_postgres と package:postgres による PostgreSQL の設定、型安全なテーブル、クエリ、書き込み、ストリーム、マイグレーションの作成、build_runner または drift_dev の障害対応、コード生成、解析、テスト、マイグレーションチェックによる Dart データベースコードの検証に使用
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。
