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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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Syncfusion Blazor DataGrid（SfGrid）を実装し、並べ替え、フィルタリング、ページング、グループ化、編集、集計、仮想化、遅延読み込みグループ化、行または列の結合など、効率的な表形式の操作を実現します。Blazor Server、WebAssembly、Web App、MAUI アプリケーションでデータグリッドのワークフローを構築する際に使用します。Excel/PDF エクスポート、仮想スクロールまたは無限スクロール、カスタマイズ可能なテンプレート、グリッド状態の永続化に対応し、一貫性のある最適化されたデータグリッド動作を実現します。
Java のユニットテストをレビュー、改善、作成する際に使用します。JUnit 4 から JUnit 5 への移行、流暢なアサーションのための AssertJ の導入、Given-When-Then によるテスト構成、テストの独立性確保、パラメーター化テストの適用、Mockito による依存関係のモック化、境界条件の検証（RIGHT-BICEP、CORRECT、A-TRIP）、JSpecify の null 安全性アノテーションの活用、リフレクションベースのテストや共有可変状態などのテストのアンチパターンの排除を含みます。Java コードのユニットテストのレビュー、ベストプラクティスの適用、高速な JUnit ユニットテストの作成、Mockito ベースの Java ユニットテストの改善、協力オブジェクトを分離するための Java テストのリファクタリングなどの依頼で使用します。Plinth Toolkit の一部です。
アーキテクチャ、技術スタック、実装戦略、価格／運用コストのトレードオフ、ベンチマーク調査、類似する実プロジェクトとの比較を含め、ソフトウェアプロジェクトの最適な進め方を調査して提案します。構築前、構築中、完了後に、プロジェクト戦略、最適なアプローチ、比較対象の調査、類似プロジェクト、スタック選定、ベンダー／サービス選定、リポジトリ分析、アーキテクチャ評価、実装へのフィードバック、優先順位付き改善計画を求められた場合に使用します。より広範なプロジェクト方針を求められている場合を除き、単一のバグの限定的なデバッグや個別ファイルの編集には使用しません。
Microsoft Azure ワークロードを AWS に移行します。対象例：Azure から AWS への移行、Azure からの移行、AKS から EKS、App Service または Azure VM から AWS コンピューティング、Azure SQL/Database から RDS、Cosmos DB から DynamoDB、Azure OpenAI から Bedrock、Azure のコスト見積もり、what-if ワークショップ。認証済みの読み取り専用 `az` CLI、Terraform、Resource Discovery for Azure (RDfA) レポート、アプリコードを使って調査します。任意で、同意を得たうえで OpenAI、OpenRouter、Anthropic の使用量 API も利用できます。Terraform は任意です。Discover、Clarify、Design、Estimate、任意の再価格設定、Generate、Feedback を実行します。Clarify の完了が後続段階の条件となり、Generate はオプトインです。Bicep/ARM の調査と請求データエクスポートの調査は未実装です。GCP または Heroku の移行、逆方向の移行、一般的な AWS アーキテクチャ設計、Azure から Azure へのリファクタリングには使用しません。
AI やエージェント型ワークロードを含む、GCP ワークロードの AWS への移行に対応します。対象例：GCP からの移行、GCP から AWS への移行、Google Cloud からの移行、Cloud SQL から RDS、GKE から EKS、Cloud Run から Fargate、App Engine から Elastic Beanstalk、OpenAI/Gemini/エージェント型ワークロードから Bedrock への移行。認証済みの読み取り専用 `gcloud` CLI、Terraform、アプリコード、請求データのエクスポートを使って調査します。任意で、同意を得たうえで OpenAI、OpenRouter、Anthropic の使用量 API も利用できます。Terraform は任意です。Discover、Clarify、Design、Estimate、Generate、Feedback の各段階を実行し、Clarify の完了が後続段階の条件となります。Azure 移行（azure-to-aws を参照）、逆方向の移行、移行意図のない一般的な AWS アーキテクチャ設計、GCP から GCP へのリファクタリングには使用しません。
实习.skill / get-job.skill：職種調査、履歴書の書き換えから面接ラウンドごとの準備までを網羅する、求職活動向けの一貫したスキル。就職活動、インターン応募、新卒採用、秋・春採用、夏季インターン、中途採用、転職、キャリアチェンジ、専攻外の職種への応募、留学生の就職活動に加え、プロダクトマネージャー、オペレーション、マーケティング、コンサルティング、AI プロダクト、AI Coding、データ分析、技術職などの準備に適しています。主な機能：① WebSearch で企業、求人 JD、事業部門、競合、面接情報、採用プロセス、暗黙の要件を調査。② 希望職種に合わせて履歴書を調整し、JD とのマッチング、ATS キーワード、経験の選定、STAR/CAR 形式への書き換え、転用可能なスキルの表現、docx 履歴書の作成を実施。③ 実際の面接ラウンドに沿って準備し、確認済みまたは確度の高い一次面接、業務面接、専門面接、マネージャー面接、HR 面接、recruiter screen などに対応。履歴書の各 bullet の掘り下げ、プロジェクトの台本、自己紹介、話し方の練習、模擬面接、逆質問リスト、面接後の振り返り問題集を用意します。履歴書の修正・最適化、JD とのマッチング、面接準備、面接情報の分析、模擬面接、自己紹介、プロジェクト経験の説明、履歴書に関する深掘り質問への対応、非エリート大学出身者の大手企業への内定、経歴のミスマッチへの対処、AI プロダクトやオペレーションのインターン、プロダクトマネージャーの新卒採用準備などに利用できます。品質保証：経験を捏造せず、バックグラウンドチェックの対象となる確定情報を変更しません。強い主張はすべて証拠に照らして監査し、検索ソースを市場と A/B/C/D で評価します。面接ラウンドを固定せず、最終成果物の提出前に品質ゲートとカバレッジマトリクスを実行し、bullet の抜け、ラベルの混入、過剰な誇張を防ぎます。
Codex 用のエリート Web サイト画像からコード変換スキル。視覚的に重要な Web タスクでは、まず設計画像を生成し、深く分析してから、ウェブサイトを実装してできるだけ正確に一致させる必要があります。Codex では、小さく圧縮されたボードの代わりに大型で読みやすいセクション固有の画像を優先し、古い画像をトリミングする代わりにセクションまたは詳細ビュー用に新しいスタンドアロン画像を生成し、怠け者の生成不足を避け、カード内カード内カード UI を避け、ヒーローをきれいで広々とした読みやすく、小さいラップトップで表示されるようにする必要があります。
Software Mansion の react-native-moq — React Native 向け Media over QUIC（MoQ）ライブストリーミング：MoQ リレーを介した1秒未満の遅延による動画／音声再生、カメラ／マイク／画面の配信、リアルタイムデータトラックに対応します。react-native-moq または react-native-moq-ui を使用するコードの作成、レビュー、デバッグの前に必ず使用してください。トリガー：「react-native-moq」「MoQ」「Media over QUIC」「moq relay」「moq-kit」「useSession」「useBroadcasts」「useVideoPlayer」「useAudioPlayer」「usePublisher」「useCamera」「useMultiCamera」「useMicrophone」「useScreenBroadcast」「useDataTrack」「useDataMessages」「useAudioChunks」「useAudioSource」「useVideoSource」「VideoView」「PublisherView」「VideoPlayerView」「BroadcastPickerView」「createSession」「createPublisher」「subscribeBroadcasts」。
ML、CV、NLP、システム分野の研究論文を執筆・改訂します。主張と根拠の流れを明確にし、査読者を意識した構成と投稿可能な章立てを計画します。要旨、序論、関連研究、手法、実験、アブレーション、考察、図表、チェックリストの網羅、論文の反論書／回答書の作成を支援する場合に使用します。トリガー：research paper、academic paper、ML paper、NeurIPS paper、ICLR paper、CVPR paper、experiments section、ablation plan、related work、contribution framing、reviewer response、rebuttal、camera-ready revision。
Use quando o usuário pede para promover uma entrada ou backlog já refinado, criar, iniciar ou consolidar uma especificação nova ou ainda em Draft em `spec.md`. Use também quando uma transição automática exigir criar ou completar a fonte normativa inicial. Inicializa specs em `specs/draft/` e aplica o MCR-10; para mudar spec aprovada use specsfy-update-spec, para captura sem perguntas use specsfy-01-inbox, para refinamento use specsfy-02-backlog e para revisão sem edição use specsfy-04-validate.
Use quando uma spec em draft, defined, planned, in-progress ou review precisar de conversa para resolver lacunas, recalibrar Effort ou registrar respostas confirmadas antes da próxima transição. Não use para capturar Inbox sem perguntas, executar implementação, aprovar gates ou mover pastas diretamente.
Use depois que o MVP tiver sido aceito para entrevistar a pessoa responsável sobre a evolução do produto, propor milestones pós-MVP e vincular specs sem reabrir silenciosamente o núcleo acordado. Não use para definir o MVP inicial, executar tarefas ou mudar uma spec concluída.
すべての .NET コードパスで読み込まれる C# の基礎スキル。言語パターン（records、パターンマッチング、プライマリーコンストラクター、C# 8-15）、コーディング規約、async/await、DI、LINQ、シリアライゼーション、ドメインモデリング、並行処理、Roslyn アナライザー、グローバリゼーション、ネイティブ相互運用（P/Invoke、LibraryImport、ComWrappers）、WASM 相互運用（JSImport/JSExport）、型設計をガイド。25 のトピックを網羅。ASP.NET のエンドポイントアーキテクチャ、UI フレームワークのパターン、CI/CD のガイダンスには使用しない。
@google/genai SDK（非推奨の @google/generative-ai ではありません）で Gemini API を統合します。テキスト生成、マルチモーダル（画像／動画／音声／PDF）、関数呼び出し、思考モード、ストリーミングに対応。入力トークン数は 1M。既知の 14 種類のエラーを防止します。用途：Gemini の統合、マルチモーダル AI、思考モードによる推論。トラブルシューティング：SDK の非推奨化、モデルが見つからない、コンテキストウィンドウ、関数呼び出しエラー、ストリーミングの破損、安全性設定、レート制限。
Line interior スタイルで、オリジナルの手書き SVG スポットシーンを描画します。広く開放的な室内やテラスで、ほっそりとした写実的な人物がデザインやコーディングの作業を行います。細く均一なインディゴの輪郭線（幅 480 で 1.4 px）が、ほとんど白の塗りの周囲を巡ります。まばらなフラットのアクセント（ティール、セージ、コーラル、マスタード、ラベンダー、ピーチ色の木目）がカードの 7% 未満を覆います。淡いラベンダーの 1 px の背景装飾（れんがの塊、ペンダントランプ、額入りポスター）が背後にあり、端にダッシュが入った長い床のラインが全体の下を走ります。パレット、線の太さ、パーツツールキットの頭部と手、構図、レンダリングと批評のループを扱います。ラインアート、細線・輪郭線のイラスト、インディゴの線画、オフィス、デスク、在宅ワークスペース、リモートワーク、チームのシーン、または空状態、オンボーディング画面、404 ページ、ブログヘッダー、機能紹介、ランディングセクション、マーケティングカード用のインテリアスポットイラストを求められたときに使用します。
ユーザーが「フロントエンドを構築」「ランディングページを作成」「shadcn コンポーネントを追加」「shadcn blocks をインストール」「shadcn をセットアップ」「ヒーローセクションを追加」「料金セクションを追加」「Tailwind で UI を構築」「shadcnblocks を使用」「UI ブロックを追加」「問い合わせフォームを追加」「ダッシュボードを構築」「EC ページを作成」「ナビバーを追加」「フッターを追加」と依頼した場合、または shadcn/ui コンポーネントと Tailwind CSS を活用できるフロントエンドを構築している場合に使用します。ShadcnBlocks の 1,338 個のプレミアムブロックと 1,189 個の無料コンポーネントに関する知識を提供し、あらゆるフロントエンドタスクに適した UI 要素を選択してインストールできます。
Use quando o usuário enviar uma ideia, pensamento, necessidade, oportunidade ou texto livre para guardar, capturar, anotar ou retomar depois. Preserve o input integral, faça pré-processamento silencioso e crie imediatamente um arquivo timestampado em `specs/inbox/`. Não faça perguntas, não peça confirmação e não crie backlog, spec, tarefas, testes ou código.
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。