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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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Bambu Labプリンター向けのエンドツーエンド3Dプリント。MakerWorldやPrintablesでモデルを検索し、AI（テキストから3D、画像から3D）で生成するか、寸法を正確に指定したパラメトリックCADとして作成します。プリント可能性を確認・修復し、テクスチャをAMSマルチカラー用に変換してプレビューをレンダリングし、ユーザーが印刷できるようBambu Studioで開きます。プリンターの状態、AMSフィラメント、印刷の進行状況も読み取ります。ユーザーが3Dプリント、印刷用オブジェクトの設計やモデリング、プリンター用STL/3MF/OBJ/GLBファイルの操作、Bambu Labプリンター（A1、A1 Mini、A2L、P1S、P2S、X1C、X1E、X2D、H2C、H2S、H2D、H2D Pro）の確認、AMSフィラメント、スライス、印刷の進行状況について尋ねた場合は、「Bambu」と言っていなくても使用します。
ユーザーが「キャッシュ戦略」「キャッシュの無効化」「何をキャッシュするか」「リードスルーとライトスルー、ライトバックの違い」「キャッシュの追い出し」（LRU/LFU/TTL）、「RedisとMemcachedの比較」、「古いデータの読み取り」について尋ねる場合や、「サンダリングハード」「キャッシュスタンピード」「キャッシュ浸透」「ホットキー」の問題が発生している場合に使用します。また、セッションなどのキャッシュ状態について、Redisの`maxmemory`追い出しポリシー（allkeys-lru、volatile-lru、noeviction）とTTLによる期限切れのどちらを選ぶか検討する場合も対象です。読み取り中心の設計や、読み取り負荷でデータストアが過負荷になっている場合は、ユーザーが「キャッシュ」と言っていなくても使用します。
汎用コンテキスト管理・計画システム。次の場合に積極的に有効化します。(1) 計画が必要な複雑なタスク、(2) 複数ファイルのプロジェクト／ウェブサイト／アプリ、(3) アーキテクチャ上の判断、(4) 調査タスク、(5) リファクタリング、(6) 長時間のコーディング、(7) 3 つ以上の連続した手順を含むタスク。最適なファイル作成順序、コンテキスト効率の高いワークフロー、拡張思考の委任（コンテキスト効率約 23 倍）、受動的な深層分析アーキテクチャ、段階的なタスク分解を提供します。環境を問わず、Web、API、Claude Code CLI で利用できます。
試行予算とゲート条件を設けた、4段階の構造化された実験実行をガイドします。ステージ 1：初期実装（ベースラインの再現）、ステージ 2：ハイパーパラメーター調整、ステージ 3：提案手法の検証、ステージ 4：アブレーション研究。evo-memory（以前の戦略の読み込み、IVE/ESE の起動）および experiment-craft（失敗時の 5 段階診断）と連携します。ユーザーが実験を計画済みの場合、ベースラインの再現、実験ワークフローの整理、または手法の体系的な検証が必要な場合に使用します。特定の実験失敗のデバッグ（experiment-craft を使用）や、実施する実験の設計（paper-planning を使用）には使用しないでください。
floci-cli、docker run、または Docker Compose を使って、AWS（floci）、GCP（floci-gcp）、Azure（floci-az）、OCI（floci-oci）向けの無料ローカルエミュレーター Floci を実行、接続、トラブルシューティングします。ユーザーがクラウドコードやテストをローカルで実行したい場合、floci、localhost:4566/4577/4588/4599、LocalStack や Azurite の代替、ローカルの S3/DynamoDB/Pub/Sub/Blob/Object Storage に言及した場合、クラウドエミュレーターを含む docker-compose.yml または compose.yaml、エミュレーターの名前空間、複数のエミュレーターインスタンスの並列実行を求めた場合に使用します。
実験の状態遷移（開始、一時停止、再開、露出の凍結／解除、終了、バリアントのリリース、アーカイブ、リセット、複製、別プロジェクトへのコピー、旧式の実験から新しい実験エンジンへの移行）を案内します。前提条件、バリアント割り当てと分析への影響、および各操作を選ぶ際の判断基準を扱います。 トリガー条件：ユーザーが実験の開始、一時停止、再開、終了、リリース、アーカイブ、リセット、複製、別プロジェクトへのコピーを求める場合、露出の凍結／解除（指標の収集を続けながら新規ユーザーの登録を停止する、または登録を再開する）を求める場合、あるいは旧式の実験を新しいエンジンや新しい指標形式に移行、変換、移動、アップグレードする場合。 トリガーしない条件：ユーザーが実験を作成している場合（creating-experimentsを使用）、ロールアウトを設定している場合（configuring-experiment-rolloutを使用）、または指標を設定している場合（configuring-experiment-analyticsを使用）。
無料の Google Hotels コマンドラインツール。ホテルごとのデータ、詳細な予約リンク、エージェントネイティブな JSON、ローカルのウィッシュリストを提供します。API キー不要。トリガーフレーズ：`find a hotel in <city>`、`search hotels for <city> <dates>`、`cheapest dates for <city>`、`hotels near <address>`、`compare hotel prices for <city>`、`what hotels are available in <city>`、`save this hotel`、`use hotel-goat`、`run hotel-goat`。
Godot 4.7 でゲームプレイシステムを構築する場合に使用する：巡回・追跡・攻撃する敵 AI、ステートマシン、ビヘイビアツリー（LimboAI）、100 から 1000 体の敵に対する NavigationAgent3D のパスファインディングと回避、「agents stack up」や「path is empty」、hitbox と hurtbox の戦闘、壁を貫通する高速弾、セーブとロード、インベントリ、クエスト、ダイアログ（Dialogue Manager）、入力の再割り当て、プロシージャルダンジョン、ヘッドレスでのエージェント数とフレーム時間の計測。
ユーザーが「theme」「controlling idea」「thematic argument」「moral argument」「thematic arc」「flat arc」「negative arc」「the lie」「antagonist design」「motif」「symbolism」「theme audit」について尋ねる場合、またはキャラクターファイルの「lie」「truth」「ghost-wound」「arc-type」項目を含む物語のテーマ層を計画、追跡、改訂したい場合に使用します。物語の前提を探したり検証したりする場合（premise-workshop を使用）、またはキャラクターのプロフィール、人間関係、「character arc」の記録を扱う場合（character-management を使用）には使いません。
プロアクティブで仮説駆動型の脅威ハンティングを実施します。SIEM / EDR /ログを検索し、まだアラートを発生させていない攻撃者を探します。ATT&CKに基づく仮説駆動型の手法です。「脅威ハンティング」「プロアクティブハント」「TaHiTI」「PEAK framework」「MITRE ATT&CK hunt」「仮説駆動型ハント」「ハント仮説」「環境寄生型攻撃」「LOLBins」「ビーコニング」「ラテラルムーブメント検知」「データステージング」「永続化ハンティング」への言及、または既存の検知を回避した脅威を探す場合に使用します
C++ を Blueprint に公開するとき、または C++ から Blueprint を呼び出すときに使用：UFUNCTION(BlueprintCallable)、BlueprintPure、BlueprintImplementableEvent、BlueprintNativeEvent、_Implementation、UBlueprintFunctionLibrary、WorldContext、DefaultToSelf、ExpandEnumAsExecs、DeterminesOutputType、latent ノード、FPendingLatentAction、FLatentActionInfo、UBlueprintAsyncActionBase、BlueprintAssignable、UINTERFACE、Execute_、TScriptInterface、UENUM(BlueprintType)、CallInEditor、FindFunction、ProcessEvent。ユーザーが 'expose to Blueprint'、'custom Blueprint node'、'async Blueprint node'、'meta specifier' に言及したときにも使用します。リフレクションとコンテナの基礎については ue-cpp-foundations、details のカスタマイズについては ue-editor-tools を参照してください。
Better Auth を使って認証と認可を実装します。Better Auth は特定のフレームワークに依存しない TypeScript 認証フレームワークです。メール／パスワード認証と検証、OAuth プロバイダー（Google、GitHub、Discord など）、二要素認証（TOTP、SMS）、パスキー/WebAuthn 対応、セッション管理、ロールベースアクセス制御（RBAC）、レート制限、データベースアダプターを備えています。アプリへの認証追加、OAuth フローの実装、2FA/MFA の設定、ユーザーセッションの管理、認可ルールの設定、または Web アプリ向けの安全な認証システムの構築に使用します。
Feishu/Lark のあらゆる操作に対応する Agent（メッセージ／ドキュメント／多次元テーブル／カレンダー／タスク／ユーザー）。スキル選択ルール：- 通常のテキストメッセージを送信 → このスキル（msg send）- リッチテキスト／カードを送信 → feishu-post / feishu-card - 勤怠を確認 → feishu-attendance - その他すべての Feishu 操作 → このスキル。トリガー語（いずれかに一致すると呼び出し）：Feishu を送信、宛先にメッセージを送信、グループメッセージを確認、Feishu に返信、Feishu メッセージを検索、グループチャットを一覧表示、Feishu ドキュメントを作成、Feishu ドキュメントを読む、多次元テーブルを確認、bitable レコードを追加、テーブルを更新、Feishu カレンダー、予定を確認、予定を追加、Feishu タスク、タスクを作成、タスクを完了、Feishu ユーザーを確認、連絡先を検索、open_id を取得
`experiment-list`（feature-flagツールではありません）を参照し、自然言語で示されたPostHogの実験を具体的な実験IDに解決します。複数の実験が一致する場合は曖昧さを解消します。ユーザーが実験名を挙げる、引用する（“split test demo”“the File engagement boost experiment”“onboarding retention test”“landing page hero experiment”“pricing experiment”）、大まかに説明する（“the signup experiment”“my pricing test”“the one with the new checkout”）、相対的に指定する（“latest”“most recent”“the one I created yesterday”）、ステータス（running、draft、paused、exposure frozen、stopped、archived）で絞り込む、または具体的なID以外で実験に言及す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。