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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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InsForge プロジェクトで、バックエンドの予防的なヘルス監査を行う際に使用します。`diagnose advisor` が検出したセキュリティ設定ミス、パフォーマンスの低下、システムの健全性に関する問題に加え、各 advisor の問題に対応するバックエンド側の詳細調査を行います。単一の失敗リクエストがなく、バックエンド全体のパフォーマンス低下（CPU／メモリ使用率の上昇、すべての応答の遅延、接続プールの枯渇、ロック競合）が報告された場合にも使用します。「health check」、「audit my backend」、「review security」、「check RLS policies」、「find slow queries」、「backend performance review」、「high CPU/memory」、「everything is slow」、「EC2/database/system health」などの依頼や、ローンチ前の準備状況監査で起動します。単一の具体的な失敗リクエストに伴う実行時エラー（SDK エラーオブジェクト、HTTP 4xx/5xx、関数の失敗、デプロイの失敗）には、代わりに `insforge-debug` を使用します。
侵入テストとは異なる、許可を得たレッドチーム演習の計画、範囲設定、実行を支援します。演習方法、侵害済みを想定したシナリオ、ATT&CK エミュレーション計画、交戦規定、ブルーチームとの競合調整、演習後の振り返り、レッドチームが実際に防御を改善するためのプログラムレベルの作業を扱います。ユーザーが「red team」「red team engagement」「red teaming」「adversary emulation」「ATT&CK emulation」「assumed breach」「purple team exercise」「tabletop with technical execution」「red team scope」「rules of engagement」「red team RoE」「deconfliction」「red team debrief」に言及する場合、または許可を得てシステムに対するレッドチーム演習を設計・実施したい場合に使用します。
ARIS の Markdown / JSON 成果物（IDEA_REPORT、AUTO_REVIEW、KILL_ARGUMENT、PAPER_PLAN、research-wiki state など）を、人が読みやすい単一ファイルの HTML ビューにレンダリングします。ユーザーが「渲染 HTML」「出一份 HTML 报告」「render html」「make this readable」「export to html」と言う場合や、Markdown 成果物を整った Web 表示にしたい場合に使用します。
FileUpload、TextBox、NumericTextBox、TextArea、Signature、RangeSlider、OtpInput、Rating、InputMask、ColorPicker などの Syncfusion Blazor 入力コンポーネントを実装します。ファイルのアップロード、テキスト入力、数値、複数行テキスト入力、署名、評価、色の選択を扱う際に使用します。このスキルでは、Blazor アプリケーションの入力関連コンポーネントすべてについて、入力検証、イベント、データバインディング、高度なカスタマイズオプションを扱います。
ユーザーが「タスクスケジューラー」「ジョブスケジューラー」「ジョブキュー」「大規模なcron」「分散cron」「遅延／スケジュール／定期タスク」「ワーカープール」を設計する場合、「Celery / Sidekiq / Airflow」を検討する場合、または「タスクのリース」、可視性タイムアウト、ジョブの優先順位、公平性、タスクの重複実行に取り組む場合に使用します。ユーザーが「スケジューラー」と言わなくても、処理を後で実行する、スケジュールに沿って実行する、またはワーカーのプールに確実にリースする必要がある場合は常に使用してください。（単純なキュー転送と配信保証には `messaging-streaming` を使用します。）
Spring Boot アプリケーションのユニットテスト作成時に使用します。@Service/@Component 向けの @ExtendWith(MockitoExtension.class) を使った純粋なユニットテスト、コントローラー向けの @WebMvcTest と @MockitoBean を使ったスライステスト、JSON シリアライズ向けの @JsonTest、@CsvSource/@MethodSource によるパラメータ化テスト、テストプロファイル、@TestConfiguration が対象です。フレームワークに依存しない Java のテストには @131-java-testing-unit-testing を使用してください。結合テストには @322-frameworks-spring-boot-testing-integration-tests を使用してください。次のような依頼で起動します。Spring Boot のユニットテストに関する Java コードのレビュー、Java コードへの Spring Boot ユニットテストのベストプラクティス適用、Spring Boot サービス向けの Mockito 優先ユニットテスト作成、Spring のユニットテストで不要な @SpringBootTest を避けること、Spring Boot のスライスを使わないユニットテスト設計のレビュー。Plinth Toolkit の一部です。
一貫性のある再利用可能なフロントエンドコンポーネントを構築するための Paperclip UI デザインシステムガイドです。新しい UI コンポーネントの作成、既存コンポーネントの変更、フロントエンドへのページや機能の追加、UI 要素のスタイリング、デザイン言語や規約の確認に使用します。コンポーネント作成、デザイントークン、タイポグラフィ、ステータス／優先度システム、構成パターン、/design-guide ショーケースページを扱います。常に、ビジュアル品質向上の frontend-design スキルと Web のベストプラクティスを扱う web-design-guidelines スキルと併用してください。
英語メッセージの文法、語句選択、表現の問題を自動検出します（1 メッセージにつき最大 3 件）。中国語、日本語、韓国語、スペイン語、その他の言語のメッセージは、語彙抽出とともに自動翻訳します。単語やフレーズ（例：'break the ice'）の検索、翻訳依頼、クイズや復習にも対応します。正誤を問わず、すべての文章入力を `prose_log` に記録し、流暢さの推移を追跡します。毎日の最初のセッションで、復習期限の来た単語を 3 つ提示します（間隔反復：1/3/7/14/30/90 日）。起動条件：英語メッセージ、中国語メッセージ、英語・中国語以外の文章、英単語 1 語、慣用句、「查单词」「学英语」、「what does X mean」、語彙の復習。習熟度と流暢さの追跡データは ~/.learnwy/english-learner/ に保存されます。
LLM による評価を設定し、PostHog の機能に関する代表的なユースケースを大規模に抽出して、結果をライブフィードとして Slack チャンネルにストリーミングします。特定の AI/LLM 搭載機能が本番環境で実際にどう使われているか（何を調査し、どんな問いに答えようとしているか、どんなパターンが現れるか）を、何百件ものトレースを手動で読むことなく把握したい場合に使用します。この機能が `$ai_generation` と `$ai_evaluation` イベントを出力し、`$session_id` でトリガーしたユーザーの録画に関連付けられていることを前提とします（セッション概要関連付け PR 後の標準設定）。
適切な境界単位（機能、共有レイヤー、ルートセグメント、ワークスペースパッケージ）を軸に、プロジェクト構成を設計またはリファクタリングします。リポジトリの構成が散らかっている場合、チームに命名やインポートの規約が必要な場合、またはタイプ別、機能別、フレームワークに合わせた配置、ワークスペース構成から選ぶ必要がある場合に使用します。トリガー：ファイル整理、フォルダー構成、プロジェクト構成、リポジトリの再編成、機能別フォルダー、共有コードと機能コード、このファイルの配置場所、apps/packages の分割、プロジェクト構成のリファクタリング。
ローグライクの専門的な設計ガイドです。プロシージャル生成（Walker メソッド、BSP ルーム）、メタ進行を伴うパーマデス（アンロック状態の永続化）、プレイ状態とメタ状態の分離、シード付き RNG（共有可能なラン）、戦利品／レリックシステム（フックベースの修飾子）、難易度スケーリング（フロア単位の進行）を扱います。ダンジョンクローラー、アクションローグライク、ローグライトに使用します。トリガーキーワード：roguelike、procedural_generation、permadeath、meta_progression、seeded_RNG、relic_system、run_state。
skills-manager-cli を使って、ユーザー共有のエージェントスキルライブラリを管理します。エージェントごとのスキルのインストール、更新、削除、デプロイ、デプロイ解除、プリセットの管理、タグの整理、検索、既存スキルの採用を行います。ユーザーが Claude Code、Codex、Cursor などのエージェントにスキルを追加・削除したい場合、中央ライブラリを整理したい場合、またはインストール済み・デプロイ済みの内容を尋ねた場合に使用します。Skills Manager はソースメタデータ、プリセットへの所属、更新情報、エージェント間のデプロイ状態を保持するため、エージェントフォルダーへの直接インストールより優先してください。
ユーザーが「MCP サーバーを追加」「MCP を統合」「プラグインで MCP を設定」「.mcp.json を使用」「Model Context Protocol をセットアップ」「外部サービスに接続」と依頼する場合、「${CLAUDE_PLUGIN_ROOT} と MCP」に言及する場合、または MCP サーバーの種類（SSE、stdio、HTTP、WebSocket）について話す場合にこのスキルを使用します。外部ツールやサービスとの連携に向け、Model Context Protocol サーバーを Claude Code プラグインに統合するための包括的なガイダンスを提供します。
NVIDIA CUDA GPU 並列コンピューティングリファレンス。CUDA C++ / CUDA Python、kernel、nvcc、Unified Memory、CUDA Graphs、Cooperative Groups、Green Contexts、Driver API、マルチ GPU。PTX ISA 命令セット、state space、MMA 命令。Blackwell チューニング、Streaming Multiprocessor、NVLink、Locality Domains、Compute Fabric Transport。CUTLASS / CuTe DSL / CuTe C++ GEMM、Tensor Core、tcgen05、Task Scheduling、Operator API、nvMatmulHeuristics、nsight-compute、compute-sanitizer。
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。