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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製品アイデア、機能リクエスト、スコープ変更について、構築前に迅速なリスクレビューを行います。失敗につながる可能性が最も高い前提を一つ特定し、明確な判定（小さく作る、まず検証する、まず方向転換する、まだ作らない）とノーコードの検証手順を提示します。開発に着手する前、機能リクエストを採用するか判断する際、スコープ拡大を決める際、PRD 作成前に使用します。リリース済み製品の方向転換か継続かの判断には、代わりに iterate-pivot-decision を使用します。
Fusion Framework の機能フラグを使う開発者を支援します。まず MCP 経由でフレームワーク情報を取得し、MCP が利用できない場合は同梱の公開ソース由来の代替アセットを使用します。使用対象：`enableFeatureFlag`、`enableFeatureFlagging`、`useFeature` の使用支援、段階的リリースやクリーンアップのガイダンス、Fusion Framework の機能フラグの例の検索。使用対象外：汎用 SaaS フラグプラットフォーム、バックエンド専用の段階的リリースシステム、フレームワーク API の創作。
マーケティングコピー、UX テキスト、記事、メール、ソーシャルメディア投稿など、ヘブライ語のプロフェッショナルなコンテンツを作成・編集します。ヘブライ語での執筆、「ktov b'ivrit」、ヘブライ語のマーケティングコンテンツ作成、ヘブライ語テキストの編集、ヘブライ語の UX コピー作成、ヘブライ語コンテンツの SEO 最適化を依頼された場合に使用します。文法規則、フォーマルから dugri までの文体、ヘブライ語と英語の混在、性別表現、niqqud と数字、ヘブライ語 SEO のベストプラクティスを扱います。ヘブライ語の NLP/ML タスク（hebrew-nlp-toolkit を使用）や翻訳（翻訳スキルを使用）には使用しないでください。
rspeedy/Lynx（ReactLynx）アプリのバンドルサイズを分析・削減します。対象はサイズと `.lynx.bundle` の最適化であり、ランタイム性能、型、CI は対象外です。バンドルサイズの最適化、rspeedy のバンドルが大きい原因の特定、最適化手段の選定、または `__BACKGROUND__` / “background only” による条件分岐でバックグラウンド専用コード（jsb / telemetry / request / monitor SDK）をレンダリングパスから除外して `main-thread.js` を縮小したい場合に使用します。メディア、JS バックグラウンド、メインスレッドの各レイヤーに加え、mangle/eval-poisoning による肥大化、i18n ロケールの重複、重複パッケージの統合、extractStr/compile の設定、遅延読み込み / 動的コンポーネントの分割（初回画面と全体サイズ）を扱います。まず計測し、根拠に基づいて優先順位付きレポートを作成します。コード変更は依頼された場合のみ行います。
Scenarioで生成した画像（平面画像カード、正投影カメラ、キー設定したジャンプ、剛体の小道具）から、Blenderで2D横スクロールのショット、プラットフォーマーのカットシーン、ゲームのトレーラー、視差アニメーションを制作するときに使用します。アニメーションを作り直さずに完成済みショットのテーマや見た目を変更する場合にも使用します。Blenderの画像プレーンが地面から浮く、タイル状の視差レイヤーに継ぎ目が見える、物理演算の小道具が画像プレーンから外れる場合にも使用します。
アカウントの作成、API キーの生成、Senpi MCP サーバー接続の設定を通じて、AI エージェントを Senpi 取引プラットフォームに登録します。ウォレット、Telegram、またはエージェントが生成したウォレット ID に対応します。ユーザーが「set up Senpi」「onboard to Senpi」「connect to Senpi」「install Senpi」「register with Senpi」と言った場合や、自律取引のためにエージェント自身が Senpi に登録する必要がある場合に使用します。取引操作、戦略管理、市場の問い合わせには使用しないでください。これらには Senpi MCP サーバーがすでに接続されている必要があります。
出力に満足できない特定の Agent Observability / LLM Obs trace 1 件について、開発者が反復作業を行いたい場合に使用します。ローカルコードで trace を再実行し、新旧出力の簡潔な差分を確認し、満足するまで（コード変更 → リプレイ → 差分確認）を繰り返します。呼び出し形式：/agent-observability-replay-trace <trace-id> [changes to test]。使用の合図：「この trace をリプレイ」「trace を反復」「この trace の出力が誤っているので修正して再実行」「<change> を適用して trace <id> を再実行」、または Agent Observability UI の trace ID と修正内容の提示。datadog-llmo MCP または pup CLI で trace を取得し、コードを編集してアプリを再実行し、新しい trace を生成して両者を比較します。ローカルサーバーやブラウザーは不要です。ddtrace / LLM Obs でトレースされた Agent（Python を優先）を対象とし、入力は JSON にシリアライズ可能である必要があります。使用しない対象：スコア付き Experiments、ブラウザーの「Replay」ボタン（agent-observability-replay-experiment を使用）、データセット／CSV からの実験構築、評価器の作成、失敗した trace の根本原因分析、RUM/HTTP セッションリプレイ。
複数 seed・複数設定の ML 実験向け SSH ジョブキューです。OOM を考慮した再試行、古い screen セッションのクリーンアップ、ウェーブ遷移時の競合防止に対応します。ユーザーが「batch experiments」「队列实验」「run grid」「multi-seed sweep」「auto-chain experiments」と言った場合、または /run-experiment では編成が必要な 10 件以上のジョブに対応できない場合に使用します。
あらゆるソース資料（仕様書、探索記録、調査、GTM 計画、実験結果、振り返り、未整理のメモ）から、基準となるマスタードキュメントと、対象者に合わせた一連のブリーフィングを作成します。各ブリーフィングは、経営陣、取締役会、エンジニアリング、UX、PMM、営業、CS、法務、データ、またはカスタム対象者など、関係者の視点に合わせて再構成されます。各ブリーフィングはマスターから追跡可能な形で作成されるため、内容に食い違いが生じません。1つの成果物を異なる切り口、意思決定情報、詳しさを求める複数の対象者に伝える必要がある場合に使用します。
One-line スタイルのオリジナル手書き SVG スポットイラストを描きます。デザインやコーディング作業をする楽しげなアクションフィギュアです。1 本の連続した均一な黒い線（幅 480 で 2.3 px）がループして折り返し、人物全体を描きます。平らなコーラル、ペリウィンクル、白のパッチが線の背後にあり、ぐらつきながら意図的に 2–6 px ずれて、印刷ずれの riso のようになります。上半身にはコーラルのストライプラインがあり、地面はなく、波線、カール、または数本のスピード線だけが、暖かいベージュの紙の上にあります。パレット、ルート構築ツールキット（チューブ状の手足、手と靴のループ、ぐらつくパッチ、マスク）、ポーズ、構図、レンダリング批評ループを扱います。one-line、single-line、continuous-line、misregistered、riso-style、または遊び心のある落書きイラストを求められたときに、空状態、オンボーディング、404 ページ、ブログヘッダー、機能スポット、ローンチ告知、マーケティングカードに使用します。
.lean ファイルの編集、Lean 4 のビルドエラー（型の不一致、sorry、インスタンスの合成失敗、公理の警告、lake build エラー）のデバッグ、mathlib での補題検索、Lean による数学の形式化、Lean の命題に対する反例の発見・反駁・反証、または Lean 4 の概念の学習に使用します。Lean 4、mathlib、lakefile の支援を求められた場合にも起動します。Coq/Rocq、Agda、Isabelle、HOL4、Mizar、Idris、Megalodon、その他 Lean 以外の定理証明器には使用しないでください。
実際のユーザーを模してAmazonのストアフロントを検索し、リアルタイムの検索結果、キーワードごとの商品順位、価格、評価、レビュー数、広告表示、配送情報を取得し、必要に応じてSellerSpriteの競合データを補完します。Amazonの商品検索、ASIN順位の確認、競合の発見、価格比較、広告商品の分析、新商品の監視、サイトやデバイスごとの検索結果比較に適しています。過去の検索ボリュームや順位の推移、広告管理、単独での販売動向分析、レビューの感情分析、Listing文案の最適化、在庫・サプライチェーン管理には適していません。
従来型の three.js マテリアル（Node 以外）：MeshStandardMaterial、MeshPhysicalMaterial、Phong/Lambert/Toon/Basic、Line/Points/Sprite マテリアル、MeshMatcapMaterial、MeshNormalMaterial、深度/距離マテリアル、ShaderMaterial、RawShaderMaterial。PBR マップ、透明度、深度書き込み、スキニングフラグの調整や、ShaderMaterial での GLSL 記述に使用します。TSL/NodeMaterial/WebGPU のシェーダーグラフには threejs-node-tsl を使用してください。移行中でない限り、同じ制作経路で両方を使用しないでください。
21st.dev を使ってウェブサイトや Web アプリを構築します。1400 以上のコンポーネントを揃えた、shadcn/ui ベースの React Tailwind コンポーネントの最大規模のマーケットプレイスです。ユーザーが「21st.dev」「21st」「ใช้ 21st」「จาก 21st」「build with 21st」「21st component」「21st magic MCP」に言及した場合、または任意の言語で 21st.dev コンポーネントレジストリに触れた場合に使用します。ランディングページ、ダッシュボード、ポートフォリオ、eコマースストア、認証ページなどのサイト全体の構築、既存プロジェクトへの個別 21st.dev コンポーネントの検索とインストール、21st.dev MCP サーバーのセットアップに対応します。21st.dev レジストリのプレミアム UI コンポーネントを明確に求める場合も起動します。一般的な Web 開発、標準の shadcn/ui、プレーンな Tailwind CSS、React Native、API 開発、テスト、デプロイ、または 21st／21st.dev に明示的に言及しないタスクでは起動しません。
複数のオンラインソースから、無料で商用利用できるクリエイティブ素材（写真、イラスト、アイコン、動画素材、音楽、効果音、フォント）を検索します。動画、PPT、記事などのコンテンツ制作に使う素材を探すときに使用します。トリガーとなるフレーズの例："find me a photo of"、"search for icons"、"I need background music"、"find video footage"、"search fonts"、"找一张图片"、"搜素材"、"帮我找图标/视频/音乐/字体"。Pexels、Unsplash、Pixabay、Iconify、Freesound、Google Fonts などに対応し、利用可能な場合は API を使って検索します
段階的な論理、多段階の算術、常識推論、記号操作、または単純なプロンプトでは解決が難しい複雑な推論タスクに使用します。Chain-of-Thought と関連するプロンプト技法（Zero-shot CoT、Self-Consistency、Tree of Thoughts、Least-to-Most、ReAct、PAL、Reflexion）について、テンプレート、意思決定マトリクス、研究に基づくパターンを含む包括的なガイドを提供します。
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。