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 96,981 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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開発者オーディエンスを、名称・規模・優先順位のあるいくつかのセグメントに分類します。分類に使うべき2つの軸、確信度付きの規模範囲、各セグメント内のユーザー／推進者／承認者／購入者の内訳、加重スコア、主要セグメントと副次セグメント、および対象外とするセグメントを明記します。実際の開発者層、最初に取り組むべき開発者層、言語エコシステムやペルソナの規模、趣味の開発者とエンタープライズのプラットフォームチームのどちらを狙うべきか、開発者が購入者でない場合の契約者、コンテンツが広く届いても誰もコンバージョンしない理由について尋ねられた場合に使用します。「これは誰向け？」だけの質問にも対応します。ユーザージャーニーマップには使用せず、samber/developer-relations-skills@developer-journey-map を使用してください。
張雪峰の思考フレームワークと表現スタイル。著作 5 冊、権威あるメディアによる詳細インタビュー 15 件以上、本人の発言 30 件以上、重要な意思決定の記録 11 件、完全な人生年表に関する詳細な調査をもとに、5 つの中核的なメンタルモデル、8 つの意思決定ヒューリスティック、独自の表現 DNA を抽出します。思考アドバイザーとして、張雪峰の視点から教育選択、キャリア設計、社会階層の移動などを分析します。ユーザーが「張雪峰の視点で」「張雪峰ならどう見るか」「張雪峰モード」「雪峰の視点」に言及した場合に使用します。「張雪峰の立場から考えて」「張雪峰ならどう言うか」「張雪峰に切り替えて」といった依頼も対象です。
サポートチケット、課題履歴、エラーテレメトリを、開発者がエラー文字列を貼り付けて見つけられるトラブルシューティングページやエラーリファレンスに変換します。症状、条件、原因、修正、確認手順の項目、単一の信頼できる情報源から生成するエラーコードカタログ、製品自体のエラー出力に連動する修正情報を扱います。トラブルシューティング文書、エラーコードの文書化、エラーメッセージのページ、既知の問題ページ、サポートチケットからの FAQ 作成、「毎週同じ質問に答えている」といった話題が出た場合に使用します。「ユーザーがこのエラーに何度も遭遇する」とだけ言われた場合も対象です。進行中のインシデントのデバッグには使用しません。ドキュメント検索のランキングには使用せず、samber/developer-relations-skills@docs-seo を使用してください。
transitions.dev のモーショントークンスケール（時間、距離、スケール、ぼかし、イージング）に基づいて既存の動きを磨き、最適化します。各トークンを適用するルール（開閉の非対称性、ホバー時の入場と退出、スタッガーのオフセット、意図的な遅延）も扱います。新しいトランジションを追加するのではなく、すでにアニメーションする要素の調整に特化した transitions-dev スキルのアドオンです。ユーザーが「トランジションを磨いて」「動きを洗練して」「タイミング／イージングを調整して」「アニメーションをより良く／ぎこちなくない感じにして」「時間を短くして」「スタッガーを修正して」「モーショントークンに合わせて」「動きを監査して」「アニメーションをレビューして」「場当たり的なトランジションを探して」「アニメーションをトークン化して」と依頼する場合、または transitions review や transitions polish コマンドを実行する場合に使用します。Refine パネルの Small refinement 機能も駆動します。「動きの磨き込み」「トランジションの磨き込み」「動きの調整」「タイミングがおかしい」「遅すぎる／速すぎる」「スタッガー」「遅延」「開閉のタイミング」「ホバーの入場／退出」で起動します。
開発者リレーションズの窓口として、個人または組織の GitHub プロフィールを監査・再構築します。対象はプロフィール README、6 件のピン留め項目、自己紹介とソーシャル欄、組織プロフィール用リポジトリ、訪問者が実績の証拠として見るコントリビューション情報です。「GitHub プロフィールを最適化したい」「プロフィール README」「GitHub 組織ページが空」「何をピン留めすべきか」「GitHub で会社が何を作っているのか誰も知らない」といった発言や、ローンチ、講演、求職の準備をしている場合に使用します。GitHub ページに言及しただけの場合も対象です。個人メンテナー、企業組織、採用時にプロフィールを見られるエンジニアを対象とします。GitHub 専用です。監査スクリプトとピン留め・コントリビューショングラフの仕組みは GitHub 固有ですが、チェックリストの考え方は他のコードホスティングサービスにも手作業で応用できます。単一リポジトリの README 用ではありません。samber/developer-relations-skills@readme-optimization を使用してください。
base44 SDK は base44 サービスと通信するためのライブラリです。プロジェクトでは、リモートリソース（エンティティ、バックエンド関数、リアルタイムアクター、AI エージェント、コーディングエージェントや画像・動画・音声の生成、AI 判断に使う AI ゲートウェイ）との通信や、バックエンド関数とアクターの作成に使用します。このスキルでは、利用可能なモジュールと型について学べます。マルチプレイヤー、共同ボード、プレゼンスとライブカーソル、ルーム内チャット、ライブオークション向けのリアルタイム／WebSocket プリミティブであるアクターも含まれます。機能を計画または実装する際は、このスキルを必ず習得してください。
開発者向けドキュメントのすべてのコードサンプルが満たすべきポリシーを定め、既存のサンプル群を監査して、優先順位付きの修正リストを返します。ドキュメントのコードサンプル、コードスニペット、実行可能な例、コンパイルできなくなった例、コピー＆ペーストの失敗、API 変更後のスニペットのずれ、CI でのドキュメント例のテスト、言語間の SDK スニペットの整合性、サンプルの保守責任に言及する場合や、ドキュメントの例が動かない理由を尋ねる場合に使用します。単にドキュメントが壊れていると言う場合も対象です。サンプルの構成、コピー＆ペーストとセキュリティ上の安全性、実行レベル、テスト済みコードを単一のソースとする方法、言語間の整合性を扱います。クイックスタートページの執筆には使用せず、samber/developer-relations-skills@developer-quickstart-guide を使用してください。
開発者コミュニティの健全性を測定するフレームワークを設計・運用します。活動度、応答性、コントリビューターのファネル、センチメント指標、誠実な計測、ベースラインに基づくしきい値、意思決定につなげるレポートを扱います。開発者コミュニティの測定方法、追跡すべき健全性指標、Discord、Slack、フォーラムの衰退状況、コミュニティが静かな理由、健全性ダッシュボード、コントリビューターファネル、コミュニティ KPI、エンゲージメントレポートについて尋ねられた場合に使用します。「コミュニティはうまくいっている？」という質問にも対応します。コミュニティの立ち上げ（samber/developer-relations-skills@developer-community-launch）や全社的な DevRel KPI（samber/developer-relations-skills@devrel-metrics）には使用しないでください。
オープンソースプロジェクトや開発者ツールのために、持続可能な build in public の実践を設計する：開示の 단계をどこまで進めるか（リリースログ、意思決定、失敗、指標、収益）、メンテナーが維持できるペース、プラットフォームの組み合わせ、そしてセキュリティ・顧客・ロードマップの詳細を公開記録に含めないための境界。build in public、devlog、週次更新、オープンスタートアップや透明性ダッシュボード、指標や収益の公開、模倣を恐れる気持ち、過剰開示、数値の公開をやめたい、停滞した実践を再開したい、 bookstores迹象が build in public という言葉を出さなかった場合でも#line-wrapped均可.grace 個人メンテナー、bootstrap の開発者ツールチーム、資金調達済みのチームを扱う。単発のローンチには適用しない。samber/developer-relations-skills@oss-launch を使う。
Dockerfileの作成、CI/CDパイプラインの設定、Kubernetesマニフェストの記述、Terraform/Pulumiインフラテンプレートの生成を行います。デプロイの自動化、GitOps設定、インシデント対応ランブック、社内開発者プラットフォームのツールにも対応します。CI/CDパイプラインの構築、アプリケーションのコンテナ化、Infrastructure as Codeの管理、Kubernetesクラスターへのデプロイ、クラウドプラットフォームの設定、リリースの自動化、本番インシデントへの対応に利用できます。パイプライン、Docker、Kubernetes、GitOps、Terraform、GitHub Actions、オンコール、プラットフォームエンジニアリング関連の作業に利用できます。
base44 プロジェクトに関するあらゆる操作に base44 CLI を使用します。リソース構成（エンティティ、バックエンド関数、リアルタイム Actor、AI エージェント）、初期化と操作（リソース作成、デプロイ）、Base44 公開 API を通じた既存のアプリやワークスペースでのその他の操作（設定、ドメイン、ユーザー、メンバー、ソースのエクスポート）に対応します。このスキルでは、マルチプレイヤー、共同ボード、プレゼンスとライブカーソル、ルーム内チャット、ライブオークションを支えるリアルタイム/WebSocket プリミティブである Actor を含め、リソースの構成方法を学べます。機能を計画または実装する際は、必ずこのスキルを学んでください。
Manifest V3 のベストプラクティスに従って Chrome 拡張機能を構築・公開します。ユーザーが Chrome ブラウザー拡張機能、アドオン、または Chrome Extensions API に関するものの作成、変更、デバッグ、理解を求めた場合は、このスキルを使用します。次の語句が出た場合に起動します：'Chrome extension'、'browser extension'、'manifest.json'、'content script'、'service worker'（ブラウザーの文脈）、'popup'（ブラウザー拡張機能の文脈）、'side panel'、'chrome.* API'、'declarativeNetRequest'、'omnibox'、'context menu'（拡張機能の文脈）、'userScripts'、'user script'、'script manager'、または Chrome ブラウザー UI と連携する機能の構築依頼。Chrome Web Store への公開に関する依頼（'publish extension'、公開準備、審査却下への対応、権限の正当性説明、プライバシーポリシーの作成）でも起動します。
Superdesignのキャンバス上で、複数の主要AIモデルから選んでフロントエンドUI、プレゼンテーション、グラフィックをデザインまたは再設計します。ページ、機能、フロー、スライドデッキ、新製品のデザイン、既存UIの改善や再現、主要モデル間のデザイン結果の比較、ビジュアル案の検討、デザインシステムの設定や抽出、再利用可能なコンポーネントや複数ページのフローの構築、プレゼンテーション、ポスター、マーケティング用グラフィックの作成に利用できます。「デザインツール」という言葉がなくても利用できます。デザインに必要な画像や動画素材の生成にも対応します。
step.parts から、一般的な購入可能 CAD 部品を検索・評価・ダウンロードします。名称が特定された既製アクチュエーター、サーボ、モーター、電子基板、コネクター、ねじ、ボルト、ナット、ワッシャー、ベアリング、スペーサーなどのカタログ部品が対象です。Codex が簡略化したプレースホルダー形状を作成する前にホストされた step.parts カタログを検索する場合、曖昧な部品名・規格・別名・寸法を特定する場合、適合部品を選ぶ場合、正規の .step ファイルを取得する場合、チェックサムを検証する場合、または標準部品の検索に step.parts API/OpenAPI/カタログのエンドポイントを使う場合に使用します。
inference.sh を介した AI エージェント向けブラウザー自動化。Web ページの移動、@e 参照を使った要素操作、スクリーンショット撮影、動画録画ができます。機能：Web スクレイピング、フォーム入力、クリック、入力、ドラッグ＆ドロップ、ファイルアップロード、JavaScript 実行。用途：Web 自動化、データ抽出、テスト、エージェントによるブラウジング、調査。トリガー：browser、web automation、scrape、navigate、click、fill form、screenshot、browse web、playwright、headless browser、web agent、surf internet、record video
`conductor/`ディレクトリ内でプロジェクトのコンテキストファイル（product.md、tech-stack.md、workflow.md、tracks.md）を作成・管理します。新規プロジェクトをゼロから構築し、既存コードベースからコンテキストを抽出し、実装前にファイル間の整合性を検証して、プロジェクトの進行に合わせてドキュメントを同期します。プロジェクトのセットアップ、製品ドキュメントの作成・更新、技術スタックファイルの管理、開発ワークフローの定義、作業単位の追跡、既存コードベースへの参加、プロジェクトのスキャフォールディングに使用します。
非推奨 — 代わりに scrape + interact を使用してください。Interact を使うと、セッションを手動で管理せずにページをスクレイピングし、その後クリック、フォーム入力、ページ移動ができます。ユーザーがウェブページとの操作、サイトへのログイン、ボタンのクリック、フォーム入力、複数ステップのフローの移動、ページネーションへの対応を必要とする場合や、JavaScript による操作が必要なため通常のスクレイピングに失敗する場合に使用します。「クリック」「フォームに入力」「ログイン」「ページネーション」「無限スクロール」「ページを操作」「スクレイピングに失敗」などがトリガーです。
Darwin Skill 2.0（达尔文.skill 2.0）：自律型スキルオプティマイザーです。v2.0ではMicrosoft Research SkillLens（arXiv 2605.23899）の9次元評価基準、SkillOpt（arXiv 2605.23904）の検証ゲート設計、human-in-the-loopチェックポイントを統合しています。構造、有効性、メタスキルのブラックリストを含む9次元の基準でSKILL.mdファイルを評価し、gitバージョン管理を使った山登り最適化を実行します。独立した評価エージェントによるブラインド評価、テストプロンプトによる改善検証（効果が逓減した場合は自動停止）、結果カードの生成も行います。ユーザーが「优化skill」「skill评分」「自动优化」「auto optimize」「skill质量检查」「达尔文」「darwin」「帮我改改skill」「skill怎么样」「提升skill质量」「skill review」「skill打分」と言った場合に使用します。
inference.sh CLI で AI アプリを実行します。画像生成、動画作成、LLM、検索、3D、Twitter の自動化に対応します。モデル：FLUX、Veo、Gemini、Grok、Claude、Seedance、OmniHuman、Tavily、Exa、OpenRouter など。AI アプリの実行、画像・動画の生成、LLM の呼び出し、ウェブ検索、Twitter の自動化に使用します。トリガー：inference.sh、infsh、ai model、run ai、serverless ai、ai api、flux、veo、claude api、image generation、video generation、openrouter、tavily、exa search、twitter api、grok
inference.sh CLI を介して Tavily と Exa によるウェブ検索とコンテンツ抽出を行います。アプリ：Tavily Search、Tavily Extract、Exa Search、Exa Answer、Exa Extract。機能：AI 検索、コンテンツ抽出、直接回答、調査。用途：調査、RAG パイプライン、ファクトチェック、コンテンツ集約、エージェント。トリガー：web search、tavily、exa、search api、content extraction、research、internet search、ai search、search assistant、web scraping、rag、perplexity alternative
OKX.AI のエージェントとマーケットプレイスのワークフローを操作します。Agent ID の登録、更新、表示、Agent サービス（タスク）の検索、公開、購入、管理（シグナルサービスを含む）、マーケットプレイスサービスの作成や履行、サブスクリプションの管理や表示、コピートレード記録の表示、納品物の確認、エージェントサービス注文の評価、評価の依頼や回答、タスク／注文の実行状況の監視、タスク内での相手へのメッセージ送信（返信も送信と同じ）、Job ID と相手の Agent ID によるタスクのチャット履歴の照会をユーザーが希望する場合に使用します。
inference.sh を介して React/Remotion コンポーネントコードから動画をレンダリングします。TSX コードを渡すと MP4 を取得できます。useCurrentFrame、useVideoConfig、spring、interpolate、AbsoluteFill、Sequence など、すべての Remotion API に対応します。解像度、FPS、長さ、コーデックを設定できます。用途：プログラムによる動画生成、アニメーショングラフィック、モーションデザイン、データ駆動型動画、React アニメーションの動画化。トリガー：remotion、render video from code、tsx to video、react video、programmatic video、remotion render、code to video、animated video、motion graphics code、react animation video
ユーザーが **Shopify CLI** を使って今すぐ何かを実行または修正する必要がある場合に使用します。ディスク上のアプリまたは拡張機能の設定（`shopify.app.toml`、`shopify.app.<name>.toml`、`shopify.extension.toml`）の検証、アプリコードのセキュリティ脆弱性のレビューや監査、ストアのワークフロー（`shopify store auth`、`shopify store execute`）の実行やトラブルシューティング、または指定されたストアドメインに限定した明示的な読み書き（例：`foo.myshopify.com` のストアで最初の 10 件の商品を表示／一覧表示／検索、handle、SKU、またはロケーション名による在庫や商品の変更）に使います。GraphQL の作成だけでなく、**コマンドと実行手順**を重視します。CLI を実行しない API の理解やコード生成のみの場合は対象外です。また、まだアカウントを持たない新規マーチャントが Shopify ストアの開設や Shopify の試用を希望する場合も対象外です。例：デプロイ前に設定を検証する、CLI で既存のクエリを実行する、`foo.myshopify.com` の最初の 10 件の商品を表示する、`shopify store execute` が見つからない。
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。