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 100,344 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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株式分析と値動き予測。ユーザーが分析、評価、予測の意図を示した場合に起動します。例：「テンセントを分析して」「0700 の最近の動きは？」「XX は買いか」「今後の値動きを予測して」「分析レポートを作成して」など。「テンセントの現在の株価は？」「茅台の銘柄コードは？」などの簡単な問い合わせでは、この Skill は起動しません。香港株、A 株、米国株に対応し、ニュース、ファンダメンタルズ、テクニカル分析、資金フロー、マクロ情報など複数のデータソースを統合して多角的に分析し、画像や可視化チャートを含む構造化レポートを出力します。glm-5v-turbo など、画像を読み取れるマルチモーダルな主モデルが必要です。
StandardMaterial3D を使った Godot 3D PBR マテリアルのエキスパート向けパターン。アルベド、メタリック／ラフネスのワークフロー、法線マップ、ORM テクスチャのパッキング、透明モード、シェーダー変換を扱います。リアルな 3D 表面の作成、PBR ワークフロー、マテリアルの最適化に使用します。トリガーキーワード：StandardMaterial3D、BaseMaterial3D、albedo_texture、metallic、metallic_texture、roughness、roughness_texture、normal_texture、normal_enabled、orm_texture、transparency、alpha_scissor、alpha_hash、cull_mode、ShaderMaterial、shader parameters。
gws CLI を介してすべての Google Workspace API を操作します。Drive ファイルの管理、Gmail の送受信・閲覧、Calendar イベントの作成、Sheets/Docs/Slides の読み書き、Chat スペース、連絡先、Admin ユーザー／グループ、Vault eDiscovery、Classroom、Apps Script、Workspace Events の管理、または gws MCP サーバーの設定に使用します。Google Workspace、gws、Drive、Gmail、Calendar、Sheets、Docs、Slides、Chat、Tasks、Meet、Forms、Keep、Admin、People、Vault、Classroom、Apps Script、Cloud Identity、Alert Center、Groups Settings、Licensing、Reseller、Model Armor、gws CLI、gws mcp、Google API、Workspace の自動化、npx skills add に関連する場合に起動します。
Representation Format YAMLファイル群に対してMetabaseセマンティックチェッカーを実行し、すべての参照が解決されることを確認します。エンティティ間参照（collection_id、dashboard_id、parent_id、パラメーターソースカード、スニペット参照、変換タグなど）と、MBQLおよびネイティブクエリ内の列参照が対象です。実行には時間がかかります（1回あたり1分以上）。ユーザーがエンティティ参照またはMBQL/SQLクエリ内の列参照の検証を明示的に求めた場合にのみ使用してください。通常はローカルではなくCIのステップとして実行します。ディスク上のデータベースメタデータが必要です（既定値は `.metadata/table_metadata.json`）
本番環境で LiveKit エージェントをデプロイ、運用します。LiveKit Cloud へのバージョンのリリースとロールバック、シークレットと設定、ワーカープロセスモデルと事前ウォームアップ、ワーカープロセス内での安全な非同期処理、プロバイダーのタイムアウトと縮退、正常なシャットダウン、SDK のアップグレード、可観測性を扱います。「エージェントをデプロイして」「デプロイをロールバックして」「エージェントのログを追って」「再起動後の最初の通話が遅い」「別のループに接続した／イベントループが閉じている」「VAD を事前ウォームアップして」「通話を切断せずにシャットダウンして」「livekit-agents を安全にアップグレードして」「セッションごとにログを関連付けて」といった依頼や、稼働中のエージェントコードベースの変更時に使用します。エージェントの設計（building-livekit-agents）や、問題のあった会話をローカルで再現する作業（debugging-livekit-agents）には使用しません。
Markdown 記事を適切な書式で X（Twitter）Articles エディターに公開します。ユーザーが Markdown ファイル/URL を X Articles に公開したい場合、「publish to X」「post article to Twitter」「X article」と言及した場合、または X Premium の記事公開を希望する場合に使用します。カバー画像のアップロード、Markdown からリッチテキストへの変換に対応し、非対応要素（表、mermaid 図、深い階層の見出し）を自動的に画像に変換します。
LoadingManager、Cache、FileLoader、画像・テクスチャローダー、DRACOLoader と KTX2Loader を組み合わせた GLTFLoader、Addons の一般的な形式ローダーを使った three.js アセットの入出力に対応します。GLTFExporter などの対称的なエクスポーターや、テクスチャ／バッファーのエクスポーターも扱います。モデル、HDR、LUT、フォント、圧縮テクスチャの読み込みやエクスポートに使用します。読み込み後の実行時 Texture オブジェクトパラメーターには threejs-textures を、シーングラフの配置には threejs-objects を使用してください。
ログインやAPIキーなしで、X/Twitterからポスト、返信、タイムライン、検索結果、X Lists、X Articlesを取得します。個別のポスト：依存関係なし（FxTwitter）。タイムライン／検索／返信：Nitterインスタンス（XTF_NITTER）。リスト／記事：ブラウザドライバー（CamofoxまたはPlaywright）。すべてのバックエンドで統一されたJSONスキーマを使用し、エージェントの分岐処理向けに機械可読なerror_codeを提供します。実地レポートとエージェント利用に関する質問：Agent Waystation #22 Teahouse：https://github.com/ythx-101/openclaw-qa/discussions/22
ブランドのアイデンティティ、オーディエンス、ポジショニング、価値観、トーンなど、ブランドの基本コンテキストを記録して保存する基礎スキル。ユーザーが「ブランドコンテキストを設定」「ブランド情報を保存」「ブランドの詳細を保存」「ブランドプロフィール」「ブランドコンテキストファイルを作成」「ブランドコンテキストを更新」と言った場合や、ブランドプロジェクトを初めて開始する場合に使用。ほかのブランドスキルはすべて、まずこのファイルを読み込む。コンテキストファイルがまだない場合は、ブランド関連の作業を始める前に必ず実行する。
Dev Container エコシステムの専門リファレンスです。ユーザーが開発コンテナーをセットアップする、devcontainer.json を設定またはデバッグする、Docker ベースの開発環境を使用する、あるいは dev コンテナー、GitHub Codespaces、DevPod、Zed について尋ねる場合に参照します。「devcontainer」と明言していない場合も対象です。Dev Container の仕様全体、スキーマ検証、ツールごとの動作と制限（VS Code、Cursor、Zed、Codespaces、CodeSandbox、Podman）、Features と Templates（選定、作成、公開）、ライフサイクルスクリプト、環境変数、ポートフォワーディング、マルチコンテナー構成、containers.dev と devcontainers.github.io の公式ベストプラクティスを網羅します。ツール間のコンテナー動作の違いにユーザーが困惑している場合、カスタム Feature の作成や公開を希望する場合、または devcontainer.json の検証やデバッグが必要な場合にも使用します。
OWASP MASVS / MASTG に照らして iOS および Android のモバイルアプリを監査します。安全でないストレージ、弱い暗号化、証明書ピンニング、ディープリンク、IPC、脱獄／root 検知、リバースエンジニアリング耐性を確認します。「モバイルセキュリティ」「iOS セキュリティ」「Android セキュリティ」「モバイル監査」「モバイルペンテスト」「MASVS」「MASTG」「証明書ピンニング」「脱獄検知」「root 検知」「ディープリンク」「URL スキーム」「App Transport Security」「keychain」「keystore」「モバイルリバースエンジニアリング」に言及した場合、またはモバイルアプリのレビューを依頼された場合に使用します。
組み込みのセマンティックガイダンスと任意の専門スキルを用いて既存のNestJSリポジトリを監査し、優先順位付けされた根拠付きのコード品質レポートを返します。NestJSのコードベース全体または指定フォルダーについて、構文、TypeScript、lint、モジュール境界、依存関係、設計上の問題、セキュリティ、テスト、パフォーマンス、信頼性、本番対応の問題を確認する場合に使用します。これは読み取り専用のレビュー用ワークフローです。コードの修正、依存関係のインストール、マイグレーションの実行、デプロイは行いません。他のスキルも該当する場合は、変更前に担当範囲を調整します。
査読フィードバックを受けた後に効果的な反論を書く方法を案内します。査読内容の診断（スコアに基づく色分け）、回答戦略（支持者の特定、共通テーマの整理）、実践的な執筆法（18 のルール）、意外性のある反論の原則を扱います。査読者のスコアやコメントを受け取った、反論や著者回答を書く必要がある、「新規性が限られている」「ベースラインが不足している」などの具体的な批判に答えたい、「rebuttal」「reviewer comments」「author response」「respond to reviewers」に言及した場合に使用します。投稿前の自己レビューには使わないでください（paper-review を使用）。
求職者向けの履歴書監査・最適化スキル。用途：(1) 履歴書の内容を詳しく監査し、面接通過率に最も影響する問題を特定する。(2) 職務内容中心の表現を成果中心に書き換え、定量的な結果、ビジネス価値、成果物を強調する。(3) 応募先の職務記述に合わせてキーワード、プロジェクトの重点、キャリアの説明を調整する。(4) 修正版の履歴書案とアクションリストを作成する。(5) 必要に応じて短縮した1ページの履歴書を作成する。履歴書の診断、最適化、書き換え、応募前の修正、面接前のセルフチェックなどに適する。キーワード：履歴書の最適化、履歴書の診断、履歴書の書き換え、履歴書のレビュー、キャリア相談、1ページの履歴書。
生成モデルではなく決定論的なコードで、既存の動画や静止画のカラーグレーディング、色補正、リライティングを行うときに使用します。シネマティックなルック（ティール＆オレンジ、フィルムストック、ブリーチバイパス、ノワール、デュオトーン、70年代風の退色）、ゴールデンアワー、ブルーアワー、デイ・フォー・ナイト、Log素材（S-Log3）からRec.709への変換、参考画像の色合わせ、1色を残す／入れ替える白黒表現、.cube LUTの書き出し、ルック比較グリッド、カラーグレーディングのショーリールに対応します
あらゆるページタイプの Schema.org 構造化データ（JSON-LD）を生成します。ユーザーが「schema markup」「structured data」「JSON-LD」「rich snippets」「rich results」「FAQ schema」「product schema」「article schema」「breadcrumb schema」「organization schema」「how-to schema」「review schema」と言う場合や、SEO 向けの構造化データについて尋ねる場合に使用します。
カメラとオブジェクト操作用のアドオンコントロール：OrbitControls、MapControls、FlyControls、FirstPersonControls、TrackballControls、ArcballControls、DragControls、PointerLockControls、TransformControls。減衰、注視点、アニメーションループとの統合に対応します。エディター形式のナビゲーションやギズモ向けであり、ゲームキャラクターコントローラー一式ではありません。選択対象を変形する場合は、threejs-objects の Raycaster 選択パターンと組み合わせてください。
センサー、アクチュエーター、バス、ステートマシン、タイミング、データロギング、ハードウェア抽象化向けの Arduino および組み込み C++ コードスニペットを生成します。ユーザーが実装コードを求める場合に使用し、まず正確なボード、フレームワーク、ツールチェーン、ピン、電圧、メモリ、ライブラリのバージョンを提示してください。付属テンプレートは UNO、ESP32、RP2040 を対象とします。非対応のボードやベンダーフレームワークの動作については、推測せずに記載してください。
あらゆるスケールや状況で機能する、印象的で見やすく、感情に訴えるゲームキャラクターを作成します。「character design, design a character, character art, character concept, character sheet, turnaround, expression sheet, character silhouette, shape language, character proportions, iconic character, memorable character, character lineup, character family, hero design, villain design, npc design, protagonist design, character, art-direction, visual-design, game-art, concept-art, silhouette, shape-language, color-theory, costume, expression, turnaround, iconic, readable」に言及されたときに使用します。
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。