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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 100,696 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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レイアウト階層、コンテンツの明確さ、CTA の強調、視覚的一貫性、インタラクション状態、レスポンシブ対応の基本、パフォーマンスの兆候、アクセシビリティの基本などの監査カテゴリを用いて、ページ、フロー、コンポーネント画面を幅広くレビューします。UI のレビュー、ページ監査、UX の仕上がり評価、リリース前のインターフェース品質確認、曖昧なデザインフィードバック依頼の構造化された監査レポートへの整理を求められた場合に使用します。アクセシビリティのみの修正、再利用可能なコンポーネント API 設計、システムレベルのトークン管理、React／ランタイムのパフォーマンスデバッグには使用しません。トリガー：UI 監査、デザインレビュー、UX レビュー、インターフェース批評、仕上がりレビュー、ランディングページレビュー、ダッシュボードレビュー、ユーザビリティレビュー、視覚的一貫性、CTA の明確さ。
WeChat Pay の委任型自動引き落とし導入ソリューションです。定期引き落とし／後払いのシナリオにおける、契約のみの締結、支払い中の契約締結、引き落とし申請、引き落とし前の通知、契約解除、照会、返金、照合までの全プロセスを網羅します。方式選定、サンプルコード、業務クイックリファレンス、品質評価、トラブルシューティングの 5 つの機能を提供します。ユーザーが「委托代扣」「周期扣款」「周期扣费」「自动续费」「先享后付」「免密支付」「纯签约」「支付中签约」「预扣费通知」「申请扣款」に言及した場合、または「接入委托代扣」「要委托代扣接口示例代码」「排查委托代扣问题」と依頼した場合に使用します。
Java に関数型プログラミングの原則を適用する場合に使用します。内容には、不変オブジェクトと Record、純粋関数、関数型インターフェース、ラムダ式、Stream API パイプライン、null 安全性のための Optional、関数合成、高階関数、instanceof と switch のパターンマッチング、制御された階層構造のための sealed クラス／インターフェース、カスタム操作のための Stream Gatherers、カリー化／部分適用、副作用境界の分離、並行処理に安全な関数型パターンが含まれます。関数型プログラミングによるコード改善、適用、リファクタリング、streams や Optionals を安全に使う Java コードへのリファクタリング、Java における不変性と純粋関数の改善などの依頼で起動します。Plinth Toolkit の一部です
アプリケーションコードから Web Scraper API、SERP、Web Unlocker、Scraper Studio を呼び出すための Bright Data の Python および Node.js SDK です。ユーザーが定期実行またはパイプライン内で Bright Data を呼び出すコードを作成して保守する場合、同じ処理を繰り返し実行する場合、Python または Node.js で Bright Data パッケージをインポートする場合、Bright Data を基盤に独自の API やサービスを構築したい場合（「スクレイパー API を作って」「これをエンドポイントでラップして」）、または SDK を指定した場合に使用します。シェルで入力する単発の確認には適しません。それは brightdata-cli の担当です。実行時にツールを選択する AI アプリには適しません。それは brightdata-mcp の担当です。インストール、ログイン、API キーの問題には適しません。それは agent-onboarding の担当です。
AI エンジニア職向けの模擬面接コーチです。AI Engineering from Scratch の面接問題集を基にしています。質問またはインシデントシナリオを1つ提示して停止し、学習者自身の回答を待ちます。その後、問題集に照らして回答を評価し、追加質問を1つずつ行い、各弱点を該当するレッスンやマニュアルのセクションに案内します。INTERVIEW-LEARNING.md に追記のみの記録を保持します。トリガーフレーズ：「interview prep」「mock interview」「ask me an interview question」「practise for my AI engineering interview」「run an incident scenario」「debugging round」「system design round」「inference engineer loop」「review my interview gaps」「how ready am I for the interview」。
Jungle Scout のキーワード拡張ツール。シードキーワードから関連キーワードのリストを作成し、検索ボリューム、トレンド、PPC 入札額、ランキング難易度などのデータを提供します。米国、英国、ドイツ、日本など、Amazon の 10 マーケットプレイスに対応します。キーワード拡張、キーワード調査、ロングテールキーワードの発掘、関連キーワード、キーワード候補、キーワードリサーチ、PPC 入札調査、キーワード競争度、キーワード発見、Jungle Scout キーワード、keyword expansion、keyword discovery、keyword scout、related keywords、long-tail keywords、keyword suggestions、PPC bid research、keyword competition、seed keyword expansion、keyword mining についてユーザーが言及した場合に、このスキルを起動します。ユーザーが「Jungle Scout」と明示していなくても、シードキーワードから関連キーワードと検索ボリュームや競争度などの指標を見つける依頼であれば起動します。
Jungle Scout の商品データベース。カテゴリー、価格、販売数、売上、レビュー、評価、重量、BSR ランク、LQS、出品者タイプなど、複数の条件で Amazon 商品を絞り込めます。10 のマーケットプレイスに対応します。Amazon の商品リサーチ、商品データベースの絞り込み、BSR ランクによる絞り込み、カテゴリー別の商品検索、高評価・低競争の商品、FBA 商品リサーチ、Amazon 商品検索、商品フィルター、Amazon product database、product research、product filtering、BSR rank filter、category product search、niche product finder、FBA product search、Amazon product discovery、low competition products、Jungle Scout product database についてユーザーが言及した場合に、このスキルを起動します。ユーザーが「Jungle Scout」や「商品データベース」と明示していなくても、複数条件による Amazon 商品の絞り込みや有望商品の発見に関する依頼であれば起動します。
Jungle Scout の ASIN 販売数推定を検索します。指定した ASIN について、一定期間の日別推定販売数と最新の既知価格を返します。米国、英国、ドイツ、日本など 10 のマーケットプレイスに対応します。ユーザーが ASIN の販売数推定、ASIN の日別販売数、販売数推定、競合の販売状況の監視、1 日平均販売数、販売傾向、商品販売数の追跡、Jungle Scout の販売データ、sales estimates、daily sales、estimated units sold、ASIN sales tracking、competitor sales monitoring、product sales trend、daily unit sales に言及した場合にこのスキルを起動します。ユーザーが「Jungle Scout」と明示していなくても、一定期間における Amazon ASIN の日別販売数推定を確認するニーズがあれば起動します。
SIF（Search Intelligence Framework）データを使って、ASIN の流入元と露出分布を分析します。今期／前期の比較、新規／消失した期間の比較にも対応します。ユーザーが ASIN の流入元、流入構造分析、自然流入と有料流入の比率、露出スコアの内訳、期間比較、新規／消失した流入キーワード、競合流入分析、SP 広告キーワード数、ブランド広告の露出、Amazon's Choice の露出、編集者おすすめの露出、Top Rated の露出、動画広告の露出、自然検索の露出率、PPC 流入元、セール流入元、おすすめ枠の内訳、ASIN traffic analysis、traffic sources、organic traffic share、ad traffic share、exposure analysis、traffic structure、period-over-period comparison、keyword churn、SIF に言及した場合にこのスキルを起動します。「SIF」と明示していなくても、ASIN の流入元、露出チャネルの分布、期間比較、競合の流入構造を分析したい場合は起動します。
PMA 管理の React + Vite SPA および社内ツールのフロントエンドプロジェクト向けの実装・受け入れ基準です。必須の品質ゲート、TanStack Router によるファイルベースの型安全なルーティング、TanStack Query によるサーバー状態管理、shadcn/ui (base-nova) の固定採用、Tailwind のテーマ設定、テスト、i18n、nsl ベースの開発統合、納品ルールを網羅します。React/Vite SPA の実装、スキャフォールディング、アップグレード、受け入れ確認に使用します。コードレビューのワークフローには pma-cr を使用してください。
ユーザーが「ストーリーのアイデアをブレインストーミングしたい」、「ストーリーのアイデアがある」、「もし〜だったら」、「前提を発展させたい」、「このアイデアは十分に強いか」、「ログラインを練りたい」、「前提」、「ストーリーコンセプト」、「何を書けばよいか」、「短編小説か長編小説」、「中編か長編」、「本のタイトルを付けたい」、「タイトルのアイデア」と述べた場合、またはひらめき（イメージ、キャラクター、設定、問い）があり、ストーリープロジェクトを始める前にそれを検証済みの前提にしたい場合にこのスキルを使用する。既存のストーリーの支配的アイデアやテーマには使用しない（theme-craft を使用）。
Python で Maya パイプラインコードを書く、または修正するときに使用する：多数のシーンに対する mayapy バッチジョブ、シーンの検証と自動修正、Unreal または Unity 向けの FBX エクスポート（静的、スケルタル、アニメーションクリップ、Game Exporter）、Alembic または GPU キャッシュ、USD エクスポート、stage と layer、リファレンスと名前空間、PySide6 ツールウィンドウ、OpenMaya 2.0 プラグイン、または再生が遅い場合。FBX のスケール、法線、接線が誤っていたり余分な take が含まれていたりする場合、USD エクスポートが 1 フレームしかない、またはメッシュがスムーズ化されている場合、1 つの不正なファイルでバッチ全体が失敗する場合にも使用する。
ZBrush でスカルプトにポーズを付けるとき、または 3D プリント用に準備するときに使用：「このキャラクターにポーズを付けて」、Transpose Master、TPoseMesh、マスクを使った Gizmo でのポージング、ZSphere リグ、Proxy Pose、手に持たせる武器、ポーズ後の伸び、「これを 3D プリントして」、1/6 スケールのスタチュー、ミニチュア、レジンや FDM、中空化、肉厚、排液孔、キーとピン、パーツへの分割、3D Print Hub、Scale Master、Decimation Master、STL や 3MF、ミリ単位のサイズ。
既存のデータウェアハウススキーマの同期設定を変更します。sync_type の切り替え、別の incremental_field の選択、primary_key_columns の設定、cdc_table_mode の選択、sync_frequency の変更に対応します。ユーザーが「orders テーブルをフルリフレッシュから増分同期に切り替えて」「このテーブルの同期が遅すぎる／頻繁すぎる」「別の増分列を選びたい」「この Postgres テーブルに CDC を設定して」と依頼した場合、または同期失敗の診断で増分フィールドや PK の設定ミスが判明した場合に使用します。
クロスプラットフォーム .NET デスクトップアプリ向けの Avalonia UI 12：コンパイル済みバインディング（x:DataType、12 では既定で有効）、StyledProperty/DirectProperty、カスタムコントロールとテンプレートコントロール、ControlThemes、DataTemplates/ViewLocator、Generic Host + DI、StorageProvider/Clipboard、Native AOT/トリミング、パッケージ化に対応します。ユーザーが「Avalonia」「AXAML」「x:DataType」「compiled binding」「StyledProperty」「TemplatedControl」「ViewLocator」「cross-platform desktop」に言及した場合に読み込みます
CommunityToolkit.Mvvm 8.4+ のソースジェネレーターを使った .NET デスクトップアプリ（WPF、Avalonia、WinForms、MAUI）向け MVVM：[ObservableProperty] partial プロパティ、[RelayCommand] 非同期コマンド、Generic Host + DI、UI スレッドのディスパッチ、ナビゲーション、メッセージング、テスト可能なビューモデルに対応します。ユーザーが「MVVM」「ViewModel」「WPF」「desktop app」「ObservableProperty」「RelayCommand」「ICommand」「INotifyPropertyChanged」「Dispatcher」「UI thread」に言及した場合に読み込みます
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。