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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 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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分析トラッキング、解釈、ファネル分析、プロダクト指標、ROI 測定。GA4/GTM のトラッキング設定、分析データの解釈、コンバージョンファネルの分析、ROI の計算、プロダクトエンゲージメントの測定に使用します。トリガー：「analytics」「GA4」「Google Analytics」「conversion tracking」「event tracking」「UTM parameters」「tag manager」「GTM」「tracking plan」「funnel analysis」「conversion rates」「user flow」「cohort analysis」「retention」「product metrics」「North Star metric」「ROI」「break-even」「payback period」「investment analysis」「validate my funnel」「why isn't my funnel converting」「executive financial report」。A/B テストの設定については ab-test-setup を参照してください。
fal.ai を使って、実装済みのウェブサイトを受賞レベルの、編集者が練り上げたデザインにアップグレードします。ローカルの HTML ファイルまたは開発サーバーの URL を受け取り、スクリーンショットを撮影します。opus-4.7 のビジョンモデルが gpt-image-2 の編集プロンプトを作成し、fal-ai/gpt-image-2/edit で再設計の参照画像を生成。その後、opus-4.7 のビジョンモデルが「Hard constraints」セクションを含む Markdown の実装仕様と tokens.json を作成します。反復（実装済みサイトを撮影 → 参照との差分仕様を作成）と、新規生成（概要 → モックアップ → 単一ファイル HTML）にも対応します。ユーザーが「デザインを改善」「世界レベルに」「このランディングページを再設計」「このサイトをアップグレード」「デザイン調整」と言う場合や、視覚レビューのためにローカル HTML / 開発サーバーを指定した場合に呼び出します。
製品、エージェント、ワークフローがアプリ内でウェブデータを必要とする場合、Firecrawl をアプリケーションコードに統合します。ウェブ検索、ライブ検索結果、ページのスクレイピング、構造化抽出、ブラウザー操作が対象です。ユーザーが Firecrawl を明示せず、アプリでウェブデータ、ウェブサイトのコンテンツ、検索、スクレイピング、操作を行いたいと説明しただけの場合も、コードでウェブデータを利用する機能の構築に使用します。Firecrawl の依頼、「fire girl」という略称、`/scrape`、`/search`、`/interact` に対応する一般的なアプリ内ウェブデータのニーズで起動します。現在のセッションで一度だけ行うターミナル専用のウェブタスクには使用せず、その場合は `firecrawl/cli` を使用します。
Fusion PM MCP の概要を説明し、GitHub プロジェクト管理の検索ツール用にホストされる HTTP+OAuth サーバーのセットアップを案内します。対象：Fusion PM MCP のセットアップやトラブルシューティング、issue/PR/milestone ツールの理解、セットアップ不具合の報告。対象外：fusion-pm-mcp サービス自体の変更、GitHub issue の作成/トリアージワークフロー、一般的な Fusion Framework/ドキュメント/EDS の検索。これらには `fusion-mcp` を使用してください。
現在進行中のセキュリティインシデント（ファイルサーバーを攻撃するランサムウェア、ネットワーク内に残る攻撃者、誰も作成していない新しい管理者ユーザー、CVE を通じて侵害されたホスト）に対する迅速なトリアージと初動対応を、NIST SP 800-61 Rev. 3（CSF 2.0 Respond and Recover）に沿って案内します。インシデントの宣言、検証と優先順位付け、封じ込め、証拠保全、範囲特定、IOC 抽出、通知期限の開始、根絶・復旧・教訓の共有への引き継ぎを行います。ユーザーが「incident response」「security incident」「incident triage」「active incident」「we've been hacked」「we've been breached」「compromised」「ransomware」「contain the incident」「malware detected」「suspicious activity」「IOC」「indicators of compromise」に言及した場合、またはセキュリティイベントへの対処を必要とする場合に使用します。
MPSTATS を使い、ロシア語のカテゴリ階層をたどって Ozon ロシアサイトのカテゴリ内全商品を取得します。各 SKU の販売数、売上、価格、評価、在庫、回転率、販売機会損失などの詳細指標を返し、多次元数値フィルター、並べ替え、通貨換算に対応します。カテゴリのベストセラー発掘、ブルーオーシャンの洞察、カテゴリランキング分析、ブランド構成の把握に使用します。Ozon カテゴリのドリルダウン、Ozon カテゴリ商品、Ozon のブルーオーシャン発掘、カテゴリのベストセラーやランキング、サブカテゴリ構造、ニッチ SKU、MPSTATS category、Ozon category drill-down、Russian marketplace niche、Ozon niche mining、Ozon subcategory bestseller に言及した場合に起動します。「MPSTATS」と明示されていなくても、Ozon のカテゴリ階層からカテゴリ内全商品の販売数・価格・ランキング実績を確認する意図があれば起動します。
詳細なペルソナ、心理特性、ICP（理想顧客像）を用いてブランドのターゲット層を定義します。ユーザーが「target audience」「ideal customer」「customer persona」「audience persona」「ICP」「who is our customer」「define our audience」「audience research」「buyer persona」「who should we be targeting」「audience profile」「customer profile」「who buys this」と言った場合、またはブランドやマーケティングに投資する前に顧客層をより深く理解する必要がある場合に使用します。
three.js のノードベースシェーディング：Nodes API の概要、NodeMaterial と MeshStandardNodeMaterial 系のファミリー、TSL（Three.js Shading Language）の TSL.html エントリー、WebGPURenderer との組み合わせ、コアの PostProcessing（クラス）とアドオンの EffectComposer の概要を扱います。シェーダーをグラフとして作成する場合、TSL 組み込み機能を使用する場合、コンピュート指向ノードや最新の WebGPU パイプラインを使用する場合に利用します。従来の MeshStandardMaterial、MeshPhysicalMaterial、文字列ベースの ShaderMaterial GLSL には threejs-materials を、標準の EffectComposer + Pass パスには threejs-postprocessing を、ノードを使わず WebGLRenderer のみを調整する場合には threejs-renderers を使用してください。
一連の画像に一貫した写真調整を適用し、まとめて編集したような仕上がりにします。「写真の雰囲気を統一して」「全部同じスタイルにして」「すべてに暖かくゴールデンな雰囲気を加えて」「シネマティックにして」「写真全体の見た目を合わせて」「旅行写真を同じように編集して」「まとめて編集して」「統一感を出して」「スマホ写真を直して」といった依頼や、写真フォルダーをアップロードして統一感のある洗練された仕上がりを求める場合に使用します。「すべてにプリセットを適用して」「写真をプロっぽくして」「異なる照明で撮った写真をまとめて調整して」といった依頼でも起動します。最終画像の直接 URL、チャット内のプレビューグリッド、任意で Firefly Board のリンクを出力します。アクセス：サインイン必須 | Gen AI：
2026 年の主要なグラフィックデザインのトレンドを、あらゆるクリエイティブブリーフに適用します。Kittl × Savee の「2026 Design Trends Report」（10 のトレンドと 2 つの佳作）に基づき、Adobe、Figma、Pinterest のデータを参照しています。用途：**ブランドアイデンティティのデザイン** — 対象に適した美学を選択。**ソーシャルメディア素材の作成** — 効果のあるトレンドのビジュアル言語を活用。**デザイナーや AI 画像ツールへの依頼** — 用語や参考資料を使ってスタイルを明確に指定。**ビジュアルアイデンティティの刷新** — 浮上中のトレンドと飽和しつつあるトレンドを把握。**ムードボードの作成** — データに基づく根拠をもってトレンドを組み合わせます。
スケーラブルなアプリケーション向けの React の機能ベースアーキテクチャガイドラインです。機能を適切に整理するために React コードを作成、レビュー、リファクタリングする際に使用します。プロジェクトで呼び出すと、エージェントが docs/architecture/FEATURE-ARCH-TARGET.md に、目標ディレクトリツリー、機能ごとの公開 API、インポート境界マトリクス、番号付きの移行計画を示す具体的な目標アーキテクチャ設計書を作成します。プロジェクト構成、機能整理、モジュール境界、機能間インポート、データ取得パターン、コンポーネント構成に関するタスクで起動します。
FastMoss のデータを使って TikTok の世界各国のEC商品を検索・絞り込みます。キーワード検索、多次元フィルター（カテゴリ、店舗タイプ、コミッション率、販売数、クリエイターのリーチ数など）、並べ替えに対応しています。TikTok の商品選定、商品検索、商品データ、クリエイター経由の販売、コミッション率、人気商品の追跡、GMV 分析、TikTok product search、TikTok product research、TikTok creator sales、TikTok commission rate、TikTok GMV analysis、FastMoss に言及した場合にこのスキルを起動します。ユーザーが「FastMoss」と明示していなくても、TikTok 上の商品データ検索や商品実績の分析が目的であれば起動します。
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。