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。
すべて
Dynatrace React Native プラグインを React Native または Expo プロジェクトに統合します——依存関係の設定、dynatrace.config.js、Babel の登録、npx instrumentation、ナビゲーショントラッキング、ユーザープライバシーオプション、検証。素の React Native と Expo（babel-preset-expo）の両方の Babel 設定を自動的に処理します。トリガー：「add Dynatrace to React Native」「React Native plugin setup」「instrument React Native app」「integrate Dynatrace RN」「mobile observability React Native」「react-native-plugin」「dynatrace react native」「add Dynatrace to Expo」「instrument Expo app」「Dynatrace Expo setup」。使用しない場合：RN RUM データの照会（dt-obs-frontends を使用）、React Native 以外のモバイル設定、Dynatrace のサーバー側設定。
AI オブザーバビリティ評価（`hog`（決定論的なコードベース）、`llm_judge`（LLM プロンプトベース）、`sentiment`（ユーザーメッセージの感情）を調査します。既存の評価の検索と設定の確認、特定の生成結果に対する実行、個別結果の照会、評価の定期レポート設定を行います。評価の失敗原因のデバッグ、一般的な失敗パターンの抽出、フィルター間の結果比較、Hog 評価器のドライラン、新しい LLM ジャッジ用プロンプトの試作、感情分類の確認、評価ライフサイクルの管理をユーザーが求めた場合に使用します。
PostHog の MCP ツールを使って LLM／AI エージェントのトレースをデバッグ、確認します。ユーザーがトレースまたはセッションの URL（例：/ai-observability/traces/<id>、/ai-observability/sessions/<id>）を貼り付けた場合、トレースのデバッグや問題の特定、エージェントがツールを正しく使ったかの確認、コンテキスト／ファイルが提示されたかの検証、サブエージェントの動作確認、LLM の判断の調査、トークン使用量とコストの分析を求めた場合に使用します。`events.properties.$ai_input` / `$ai_output_choices` に対する生の SQL/HogQL が空の結果を返す場合にも使用します。メッセージ内容は専用の `posthog.ai_events` テーブルにのみ格納されています。
Ascend DevServer（910Bシリーズ）上でのLLMのデプロイとテストに対応するHuawei Cloud Ascendスキル。LLM、VL（ビジョン・ランゲージ）、Embedding、Rerankモデルの単一マシンおよび2台構成でのデプロイをサポートする。モデル推論テスト、デプロイログの表示、ステータス監視に加え、モデルの自動マッチングとデプロイスクリプトの生成を提供する。ユーザーが(1) Ascend DevServerへのモデルのデプロイ、(2) モデル推論のテスト、(3) デプロイログやステータスの確認、(4) 対応モデルの一覧表示、(5) デプロイの前提条件の確認を求める場合に使用する。トリガー：deploy、test、model list、deployment log、Ascend、DevServer、910B、ModelArts、LLM、VL、Embedding、Rerank、multimodal、inference、model catalog、昇腾、部署模型、测试模型、模型列表、部署日志、模型部署、推理测试
オフライン検索に対応した X/Twitter の CLI および MCP インターフェース。投稿のアーカイブ、リンクの解決、メンションの監視、スレッドの作成、Articles の公開、同期済みブックマークの検索ができます。起動フレーズ：`search X for`、`archive tweets about`、`show me the X thread for`、`monitor my X mentions`、`post a thread to X`、`use x-twitter`、`run x-twitter-pp-cli`。
ユーザーが営業支援ツールやリソースの作成、改善、導入を希望する場合に使用します。「ROI calculator」「value calculator」「business case builder」「sales tools」「deal support materials」「proposal generator」「pricing calculator」「value selling tools」と言及した場合にも使用します。営業チームが価値を示して取引を成立させるためのツール構築を扱います。
ユーザーが「モノリスとマイクロサービスの比較」、「サービスへの分割」、「サービス境界」の設定、適切な「サービス粒度」の決定、「APIゲートウェイ／BFF」の設計、「サービスディスカバリー」の実施、「サービスメッシュ」の追加を尋ねる場合や、サービス間の通信が「多すぎる」／「細分化しすぎている」と懸念する場合に使用します。チームが「スケールに備える」ためにマイクロサービスやサービス間のKafka導入を迫られているものの、モジュラーモノリスが適切な場合も対象です。システムをサービスに分割する（または分割しないと決める）方法と、サービス同士が互いを検出して呼び出す仕組みを示します。設計に複数のサービスが含まれる場合、またはサービス追加が検討されている場合は、ユーザーが「マイクロサービス」と言っていなくても使用します。
three.js Core Helpers（AxesHelper、GridHelper、CameraHelper、light helpers、SkeletonHelper、bounding box helpers、PlaneHelper、PolarGridHelper、ArrowHelper）およびAddons Helpers（VertexNormalsHelper、VertexTangentsHelper、RectAreaLightHelper、LightProbeHelper、ViewHelper、OctreeHelper、TextureHelper、PositionalAudioHelper、AnimationPathHelper、RapierHelper）のデバッグ・可視化ヘルパーです。開発およびエディターのオーバーレイにのみ使用し、出荷するアートには使用しないでください。ギズモ形式の操作にはthreejs-controlsを使用します
Tiger Brokers OpenAPI Python SDK — AIコーディングツール向けの包括的なスキル集です。SDKのセットアップ、市場データ照会、株式／先物／オプション取引、リアルタイムプッシュ購読、CLIコマンドラインツール、MCPサーバー連携を扱います。取引アプリの構築、市場データ照会、注文、tigeropen CLIの使用、Tiger Brokers APIとAIエディターの連携に利用します。老虎证券 OpenAPI Python SDK 完整技能集。涵盖 SDK 配置、行情查询、股票/期货/期权交易、实时推送订阅、CLI 命令行工具、MCP Server 集成。适用于构建交易应用、查询行情数据、下单交易、使用 tigeropen CLI、或将老虎 API 集成到 AI 编辑器。用户提到以下关键词时自动使用 / 以下关键词可自动触发：行情、报价、价格、K线、快照、买卖盘、深度、买入、卖出、下单、撤单、改单、交易、持仓、资金、账户、订单、委托、期权、期权链、到期日、期货、推送、订阅、选股、筛选、tigeropen、tiger API、quote、price、K-line、order、buy、sell、trade、position、asset、account、option、future、push、scanner
C4 モデルの Mermaid 図を使用してアーキテクチャドキュメントを生成します。アーキテクチャ図の作成、システムアーキテクチャの文書化、ソフトウェア構造の可視化、C4 図やコンテキスト／コンテナー／コンポーネント／デプロイメント図の生成に使用します。「architecture diagram」「C4 diagram」「system context」「container diagram」「component diagram」「deployment diagram」「document architecture」「visualize architecture」などで起動します。
ロシア語テキストの編集ツールです。事実を保ち、個性を加えながら、AI生成の痕跡、官僚的な表現、冗長さを取り除きます。AI特有の文章パターンを38種類収録し、否定的な並列構文、長いダッシュ、数学記号、技術用語の乱用を厳しく禁止。決定論的リンターと、チャットボットからのコピー＆ペースト痕跡検出機能を備えています。「編集して」「冗長さをなくして」「自然にして」「humanize」「AIらしさを消して」「人間らしく書き直して」と依頼された場合、文章が「AIっぽい」と言われた場合、AIの下書きを公開用に整える場合、「AIが書いたの？」「AIチェックして」「AIだとばれる？」と尋ねられた場合に使用します（detect モードは編集せず監査のみ）。ゼロからの執筆、翻訳、スペルや句読点の確認、ロシア語以外の文章、コードや設定ファイル、法律文書や学術文書には使用しないでください（官僚的表現や受動態はそれらの文体の一部です）。
目標駆動型の TDD パイプラインを使用して、既存のリポジトリに Mem0 を統合します。リポジトリの言語を自動検出し、Mem0 Platform（マネージド）と Mem0 Open Source（セルフホスト可能）のどちらを使うかユーザーに確認します。実装前に失敗するテストを作成します。ローカルの機能ブランチと、連携する検証スキルが使用する `.mem0-integration/` 成果物を生成します。起動条件：ユーザーが「integrate mem0」「add mem0 to this repo」「wire mem0 into <repo>」と言う、または既存プロジェクトへのメモリ機能の追加方法を尋ねた場合。起動しない条件：一般的な SDK の使い方（skill:mem0 を使用）、CLI の使い方（skill:mem0-cli を使用）、または Vercel AI SDK の利用を希望する場合（skill:mem0-vercel-ai-sdk を使用）。成功後、同じワークスペースで skill:mem0-test-integration を呼び出して検証します（疎結合）。
プログラム生成／テンプレートベースの手法で、SEO に最適化されたページを大規模に作成します。ユーザーが「programmatic SEO」「pSEO」「pages at scale」「template pages」「dynamic SEO pages」「auto-generate pages」「landing pages at scale」「city pages」「comparison pages」と言う場合や、異なるキーワードを対象とする類似ページを多数作成したい場合に使用します。
Unreal Engine 5.8 でライティングやレンダリングを行うときに使用：物理ライト単位と露出（EV100、lux、lumens）、Lumen GI と反射、MegaLights、仮想シャドウマップ、空、フォグと雲、ポストプロセスとカラーグレーディング、パストレーサー、Movie Render Graph のスチル。トリガー：「Lumen がノイズっぽい」「MegaLights のノイズ」「屋内が暗すぎる」「ライトリーク」、ネオンサイン、夜や夕暮れのシーン、「fireflies」「パストレーサーと Lumen の比較」「スチルをレンダリング」、EXR 設定。
three.js 向け WebXR 統合：レンダラー上の WebXRManager と XRManager、セッション初期化パターン、VRButton と ARButton のヘルパー、XRControllerModelFactory とハンドモデル群、XREstimatedLight、XRPlanes、および関連する addon Webxr ユーティリティ。イマーシブセッション、コントローラーや手のトラッキングに使用します。標準的なデスクトップカメラ投影（threejs-camera）や Composer のポストエフェクト（threejs-postprocessing）には使用しません。
トークン使用量や API コストの削減、コンテキストウィンドウ内への作業の収容、高コストまたは低速なエージェントループの高速化に使用します。「optimize tokens」「reduce token usage」「save on cost」「fit in context」「context too long」「running out of tokens」「prompt caching」「compact the context」「agent is too expensive」「shrink the prompt」「cheaper model」「tokens-per-task」などのフレーズで起動します。測定（ヒューリスティックなカウントと予算配分）、プロンプト側の調整（キャッシュ、システムプロンプトの簡素化、ツール定義の削減）、コンテキスト管理（圧縮、観測結果のマスキング、ファイルシステムへのオフロード）、エージェントループのパターン（並列ツール呼び出し、バッチ処理、複雑さに応じたモデルルーティング）、出力制御（深度レベル、停止シーケンス、構造化出力）を含む多層的な手法カタログを提供します。プロジェクトやプロバイダーを問わず、Claude Code、Codex CLI、Cursor、Gemini CLI、Copilot で利用できます。
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。