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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Markdown でテキスト主体のビジュアル（チャート、図、カード、アーキテクチャ、ページレイアウト）を作成します。チャートと分析ビュー（棒、折れ線、円、ヒートマップ、相関、回帰）、信頼性と運用（レイテンシ、インシデント、スループット、サイクルタイム、OKR、スタンドアップ、オンコール）、プロダクトと財務（ファネル、リテンション、収益、予算）、プロセスとワークフロー（承認、BPMN）、ソフトウェア設計と振る舞い（クラス、ステートマシン、シーケンス、C4）、依存関係と影響（依存関係グラフ、ER、因果関係）、HTML によるシステムアーキテクチャ（レイヤースタック、区画、ゾーン、トポロジー、サービスカタログ、リクエストパス）、インフラ（クラウド、Kubernetes、ETL、ネットワーク、セキュリティ、IAM、コンプライアンス）、ガバナンスと人材（ArchiMate、組織図、採用）、ナレッジと計画（マインドマップ、ロードマップ、ガント、移行）、ドキュメント（比較、SWOT、メモ、ポリシー、カタログ、ケーススタディ）に対応します。ドキュメントに図、チャート、カードが必要な場合に使用します。図はリアルタイムでレンダリングされます。スライドデッキや数式表記には使用しません。非推奨：mermaid / canvas / drawio / dot
成人女性のポートレート向けに、構造化された AI 画像プロンプトを生成、視覚的に拡張、最適化、診断し、適切な処理に振り分けます。ライフスタイル、曲線を強調した表現、ファッション、オリエンタル、ファンタジー、リアリズム、美容、CCD、ローキーなシネマ風、スタジオ、スポーツ、旅行、EC 向けのポートレート依頼、導入や使用方法の案内、パラメーターの提案、プロンプトの書き換え、画像からプロンプトへの変換準備、画像の直接生成、または許可された参照画像から人物の同一性と製品を保持した編集に使用。ユーザーが明示したパラメーターと固定された参照対象を保持しながら、一貫性のある撮影ディレクションのシーンを作成。
Godot Profiler、オブジェクトプーリング、可視性カリング、ボトルネック特定を用いたパフォーマンスのプロファイリングと最適化（フレーム落ち、メモリーリーク、ドローコール）に関する専門ガイドです。ラグの診断、目標 FPS に向けた最適化、メモリー使用量の削減に使用します。キーワード：プロファイリング、Godot Profiler、ボトルネック、オブジェクトプーリング、VisibleOnScreenNotifier、ドローコール、MultiMesh。
専任の DevOps または SRE エンジニアがいないスタートアップ向けに、AWS DevOps Agent で稼働中の AWS ワークロードを運用します。インシデント調査、根本原因分析、リリース準備状況のレビューに対応します。稼働中の AWS ワークロードに問題がある場合（本番環境の停止、5xx エラー、レイテンシの急増、タイムアウト、直近のデプロイ後の障害、アラーム発生、貼り付けられた CloudWatch アラームやスタックトレース、根本原因の特定、事後分析の作成、オンコール担当者がいない）、マージ前レビュー（この PR を安全にリリースできるか、影響範囲）、または AWS DevOps Agent の設定、一時停止、停止、費用確認に使用します。既存の設定を最初に検出し、再オンボーディングは行いません。設定の前に、費用（2 か月のトライアル、Activate クレジット）とアカウントへのアクセスについて、明確な Yes/No の確認を 1 回行います。依頼がない限り、コードの外部送信は無効のままです。次の用途には使用しないでください：新しいアーキテクチャ（architect-for-startups）、スキャフォールディング（start-building-for-startups）、移行（gcp-to-aws、azure-to-aws、heroku-to-aws、llm-to-bedrock）、一般的な Activate やクレジットに関する質問（knowledge-base-for-startups）。
Render 上で Docker コンテナをビルド、デプロイします。Dockerfile、マルチステージビルド、Blueprint の Docker フィールド、プライベートレジストリ、レイヤーキャッシュ、プラットフォームの制約を扱います。ユーザーが Docker、Dockerfile、コンテナイメージ、マルチステージビルド、コンテナレジストリ、GHCR、ECR、BuildKit、dockerContext、ランタイムの docker またはイメージに言及した場合や、Render 上の Docker ビルドを最適化する場合に使用します
ユーザーが「微信监听」（WeChat の監視）、「消息提取」（メッセージ抽出）、「Agent 开发」（Agent 開発）、「wxauto」、「Accessibility API」、「UI 自动化」（UI 自動化）、「输入框控制」（入力欄制御）、「Platform Agent」を求める場合、または「微信自动化」（WeChat 自動化）、「消息监控」（メッセージ監視）、「WeChat monitoring」に言及する場合に、このスキルを使用します。WeReply の Platform Agent（Windows wxauto または macOS Accessibility API）の開発、WeChat メッセージの監視と抽出、入力欄制御、Agent のエラー処理に使用します。
個別株のエリオット波動によるテクニカルなタイミング分析。現在の波動サイクルの位置（推進5波／修正ABC）を特定し、フィボナッチ比率で検証、モメンタム指標（MACD、RSI、出来高のダイバージェンス）で確認し、市場ごとの環境（HK／US／A-share／SGX）を評価します。フィボナッチ価格帯と実用的な参考情報を含む、構造化された自然言語レポートを出力します。「波浪分析」「艾略特波浪」「Elliott Wave」「波浪周期」「wave analysis」「技术择时」「technical timing」、株式ティッカー＋波動／タイミング関連キーワード、「现在是第几浪」「处于哪个波浪」「波浪判断」「波浪理论」「浪形分析」「波浪择时」で起動します。
ローカル優先のCraigslist監視・振り分けツール。再投稿、詐欺、値下げされたばかりの出品を見分けます。トリガーフレーズ：`watch craigslist for`、`find new listings on craigslist`、`craigslist deal alert`、`scan craigslist across cities`、`craigslist repost`、`craigslist scam check`、`use craigslist-pp-cli`、`run craigslist-pp`
AI プロンプトインジェクション、エージェントのセキュリティ、LLM の権限境界の脆弱性についてアプリケーションを監査します。チャットボットや、閲覧エージェントが悪意のある Web ページに誘導されるケース、返信送信・ファイル書き込み・ツール呼び出しが可能なエージェントに届くメール、ドキュメント、チケットによって乗っ取られるエージェントも対象です。ユーザーが「prompt injection」「LLM security」「AI security」「jailbreak」「indirect prompt injection」「prompt leaking」「AI red team」「LLM vulnerabilities」「AI input validation」「system prompt extraction」「agent security」「MCP security」「AI permissions」「AI privilege escalation」に言及した場合、または AI 機能、AI エージェント、LLM 統合を含むアプリケーションの保護が必要な場合に使用します。
生成されたシリアライズを通じて漏えいする可能性のあるシークレット、トークン、パスワード、API キーを検出します。対象は Python の dataclass repr と asdict、attrs、pydantic model_dump、NamedTuple、JavaScript の JSON.stringify と util.inspect、構造化ログ、トレーススパン、エラーレポートです。「シークレットのシリアライズを確認」「repr 内の認証情報」「repr=False の監査」「スパン内のシークレット」「ログ内のトークン」を求められた場合や、dataclass、モデル、設定オブジェクトに認証情報フィールドを追加する変更、オブジェクト全体またはすべての kwarg を文字列化してテレメトリーに記録するコードを追加する変更で使用します。
npm、Vite/Webpack/Rollup、bare ESM import maps、TypeScript を使う three.js アプリの初期構築とツールチェーンを案内します。`three` コアと `three/addons/`（examples/jsm の再エクスポート）の標準的なインポートパス、https://threejs.org/docs/ とのバージョン整合、ローダーやコントロールで発生する「module not found」の修正を扱います。新しい 3D プロジェクトの雛形作成、バンドラーの移行、addons の解決問題のデバッグに使用します。レンダリング API の詳細（threejs-renderers を参照）やアセット読み込みロジック（threejs-loaders を参照）には使用しないでください。
PostHog プロジェクト内の古くなったフィーチャーフラグを特定し、それを確認するコードを整理します。未使用、全面展開済み、または放棄されたフィーチャーフラグの検索、監査、削除、フィーチャーフラグの健全性レビューや週次クリーンアップの実施、技術的負債の削減、または「どのフラグを削除できますか？」という質問に使用します。エージェントがリポジトリを読み書きできる場合は、自らコードを整理し、ローカル変更をテストします。公開が許可された場合は、フラグごとにドラフト PR を 1 件作成します。リポジトリにアクセスできないエージェントは、状況に合わせたクリーンアップ用プロンプトを生成します。古さの検出、依存関係の確認、保持パスのルール、コードを先に整理する順序を扱います。このスキルは PostHog 内のフラグをアーカイブしたり、その他の方法で変更したりしません。
スキャナー、監査、勧告、レポート、findings.json の記録などから得た単一のセキュリティ所見をトリアージし、適切に調整した重大度、緩和計画、誤検知の根拠、または受容リスクの説明を含む、根拠のある処置方針を作成します。「この所見をトリアージして」「実際の脆弱性か」「緩和計画」「誤検知」「このリスクを受容」「代替コントロール」「リスクの正当化」「セキュリティチケット」「CVSS を評価」「重大度はどの程度か」「本当に重大か」「重大度の調整」「検証が必要」「強化に関する注記」「findings.json」「修正すべきか」「処置方針」「承認」に言及した場合、または単一のセキュリティ所見への対応を判断する必要がある場合に使用します。
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。