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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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.NET 10 の Native AOT、トリミング、単一ファイル発行：PublishAot、IsAotCompatible アナライザー、ソース生成による JSON/regex/logging/config バインディング、IL2xxx/IL3xxx のトリミングおよび AOT 警告の修正、RID ごとの発行、AOT を使用すべきでない場合を扱います。ユーザーが「Native AOT」「PublishAot」「trimming」「PublishTrimmed」「single-file」「IL2026」「IL3050」「trim warning」「startup time」「self-contained」「JsonSerializerContext」に言及した場合に読み込みます
複雑さに応じた 3 段階のワークフロー（調査、提案、実装）でプロジェクト開発ライフサイクルを管理します。些細な変更は迅速な手順で進め、それ以外はすべて承認を待ちます。docs/plan/ でファイルベースの計画を追跡し、docs/task/ でタスクを追跡します。作業前のタスク取得によってマルチエージェントの調整を行います。既存のコードベースで機能開発、バグ修正、リファクタリング、計画、進捗追跡、マルチエージェント実行を扱う際に使用します。リポジトリのドキュメントとリモートから見えるメタデータは英語を優先し、ユーザーが特定の文書を中国語で作成するよう明示的に求めた場合にのみ中国語を使用します
最近の会話を全体的な依頼ごとにまとめ、記憶をもとに各依頼の進捗を振り返り、所有者の重点分野に分類して、構築の経緯を記録する。My Work に進捗メーター、リリース速度、把握した作業上の好みを表示する。「group requests」「group by overall request」「review request progress」「refresh progress」「build story」「shipping velocity」「how do I like to work with agents」と依頼された場合に使用。
Maya でキャラクターをスキニングするとき（「バインドスキン」「ウェイトの修正」、ウェイトペイント、Skin Tools または ngSkinTools のレイヤー）、変形がおかしいとき（ピンチ、キャンディラッパー状の手首、肘や肩の潰れ、ボリュームの損失、服の突き抜け）、Unreal や Unity 向けにスキンウェイトをミラー、コピー、上限設定するとき、ブレンドシェイプ、コレクティブシェイプ、ポーズスペース変形（IK 駆動のジョイントでの Pose Editor）を構築するとき、シェイプまたはジョイントによるフェイスリグ、複数の skinCluster、Delta Mush、ML Deformer を使うとき、可動域の変形テストを実行するときに使用する。
Maya で Arnold を使ってライティングやレンダリングを行うときに使用：プロダクトのヒーローショット、キャラクターのクローズアップやシーケンス（マスターとショットのライティング）、キー・フィル・リムの配置、「Arnold のレンダーにノイズが多い」やホタル、レンダー設定と時間の予算、AOV、ライトグループと Nuke 用の EXR、OIDN や noice によるノイズ除去、ACES や OCIO のカラー、平坦または暗すぎる見た目のレンダー、Render Setup レイヤー、バッチまたはコマンドラインのレンダリング、照明スーパーバイザーのようにライティング済みのフレームを評価すること。
SfDiagramComponent を使用して Syncfusion Blazor の図を作成し、問題を解決します。フローチャート、組織図、マインドマップ、BPMN、UML シーケンス図、スイムレーン、シンボルパレット、ノード／コネクター／ポート／注釈、レイアウト、データバインディング、シリアライズ（読み込み／保存）、エクスポート／印刷、共同編集に関する質問で起動します。Blazor + Syncfusion のセットアップ手順、設定パターン、サンプルコードを提供します
Roslyn Navigator MCP サーバーが単一またはすべてのリポジトリで節約したトークン数を、ツール別ランキング、導入率、数値の算出方法とともに報告します。「token report」「token savings」「how many tokens saved」「is the MCP worth it」「MCP usage」「tool leaderboard」「adoption rate」「which MCP tools are used」「prove the savings」の場合に使用します
Next.js のパフォーマンス最適化とベストプラクティス。Next.js コード（App Router または Pages Router）の作成、Server Components、Server Actions、API ルートの実装、RSC のシリアル化、データ取得、サーバーサイドレンダリングの最適化、Next.js コードのパフォーマンス問題のレビュー、Server Actions の認証修正、Suspense 境界、並列データ取得、リクエスト重複排除の実装に使用します。
TypeScript、Python、Java、Go で Restate の耐久性サービス、仮想オブジェクト、ワークフロー、AI エージェントを設計、構築、実行、テストします。ユーザーが「restate」「durable execution」「virtual object」「restate service」「restate workflow」「durable agent」「durable coroutines」に言及した場合、または自動障害復旧機能を備えた堅牢なバックエンドサービス、AI エージェント、ワークフローを構築したい場合に使用。既存アプリケーションの変換や、ワークフローオーケストレーターから Restate への移行にも使用。プロジェクトの package.json、requirements.txt、pyproject.toml、pom.xml、build.gradle、go.mod に restate 依存関係がある場合は積極的に使用。
企業または代理店向けの月次 CFO ワークフローです。銀行、決済処理、給与、経費管理から生データを取得し、分類と照合を行い、取引合計方式で月末現金を算出します。シナリオ予測ツールを更新して将来予測を行い、月次スナップショットレポートを作成し、経営陣に判断事項を提示します。モード — monthly（デフォルトの定例レポート）、weekly（簡易的なキャッシュ状況）、scenario（予測ツールでの随時モデリング）、pickup（前回の実行箇所から再開）。個人の家計を扱う personal-cfo に対応する、匿名化されたチーム向け版です。company-brain（レポートを保存して Wiki にインデックス）、toolify（会社固有のデータソースを接続）、loopify（月次および週次実行をスケジュール）と連携します。「/company-cfo」「/cfo」「monthly cash report」「do the CFO snapshot」「CFO monthly」「let's run CFO」「cash projection」「runway forecast」「monthly financials」「cash pulse」で起動します。
トピックについて複数ソースを使った複数段階の調査を行う場合に使用します。営業電話前の競合調査、新規事業アイデアの市場調査、ポジショニング案、提携先やポッドキャスト出演者のデューデリジェンス、技術選定調査（DBや認証方式の選択）、または「Xを本当に理解したい」といった場合が対象です。ウェブ検索、URL取得、agent-browser、last30days（Reddit/X/YouTube/HN/ウェブの最新情報）、メモリー、Notionを組み合わせます。引用、矛盾、情報の不足、推奨される次の手順を含む構造化ブリーフを作成します。各調査を~/.config/makerskills/deep-research/archive/に保存し、過去の調査を検索可能にします。「/deep-research」「research X」「investigate X」「do a deep dive on X」「look into X」「what's actually happening with X」「due diligence on X」「validate this market」で起動します。一度きりのウェブ検索とは異なり、複数回の調査と検証を行います。継続的な監視（radar）や単一の投稿・動画の取得（social-fetch、watch-video）には使用しません。
AnimationTree の専門的なパターンを紹介します。StateMachine の遷移、方向移動向けの BlendSpace2D、レイヤーアニメーション向けの BlendTree、ルートモーション、遷移条件、advance expression、ステートマシンのサブステートなどを扱います。移動のブレンドと状態管理を伴う複雑なキャラクターアニメーションシステムに使用します。トリガーキーワード：AnimationTree、AnimationNodeStateMachine、BlendSpace2D、BlendSpace1D、BlendTree、transition_request、blend_position、advance_expression、AnimationNodeAdd2、AnimationNodeBlend2、root_motion
診断の前に、ランタイムログの依頼を1つのエビデンスパケットに振り分けます。ユーザーがアプリ／サーバー／コンテナ／ブラウザー／CI／JSONのログ出力を共有し、最初に対処すべき阻害要因、繰り返し現れるパターン、影響範囲の見込み、または最も安全な次の読み取り専用チェックを求めている場合に使用します。パケットを1つ選択します：app-runtime、container-runtime、browser-plus-api、ci-cascade、structured-json、security-signal。トリガー：ログを確認、どの行が重要か、実際のエラー、最初の阻害要因、ノイズの多いスタックトレース、リトライストーム、ブラウザーの401/500、Podログ、ワーカーのクラッシュ、CIの中断、Webhookの失敗。エンジン固有のUnity/Unrealログは `game-build-log-triage` に、オブザーバビリティ設計は `monitoring-observability` に、修正／デバッグの仮説は `debugging` に振り分けます。
Lynxトレースデータの分析に特化し、パフォーマンス問題を診断して実行可能な最適化策を提示します。主なシナリオ：- ロード性能：起動指標（FCP、FMP、TTI）の遅延や白画面の問題を診断。- スムーズさの分析：スクロールのジャンク、フレーム落ち、操作遅延の根本原因を調査。- リグレッション検出：トレースを比較し、性能低下の特定やバージョン間の最適化効果を検証。- パイプラインの詳細分析：Layout、Paint、JS実行、バックグラウンドスレッドなど、特定のレンダリング段階のボトルネックを特定。- ネイティブモジュール分析：ネイティブモジュール呼び出しに関連する性能問題を調査。- メモリ分析：高いPSS、ページライフサイクルのリーク、共有BTSコンテキストの増加、VMプールの浪費、JSヒープスナップショットを診断。
Gemini Notebook（旧称 Google NotebookLM）のコマンドラインツール（`nlm`）と MCP サーバー（Gemini Notebook のインターフェース）に関するエキスパートガイド。ユーザーがプログラムから Gemini Notebook を操作する場合に使用します。ノートブックの作成・管理、プラン使用量やクォータ期間の確認、ソース（URL、YouTube、テキスト、Google Drive）の追加、コンテンツ（ポッドキャスト、レポート、インタラクティブレポート、クイズ、フラッシュカード、マインドマップ、スライド、インフォグラフィック、動画、データテーブル）の生成、調査、ソースとのチャット、Gemini Notebook のワークフロー自動化などが含まれます。"nlm"、"notebooklm"、"Gemini Notebook"、"plan usage"、"quota"、"podcast generation"、"audio overview"、"interactive report"、"lesson report"、"refactor document"、"critique draft"、または Gemini Notebook 関連の自動化タスクに言及した場合に起動します
AIエージェント向けのブラウザー自動化コマンドラインツールです。ページの移動、フォーム入力、ボタンのクリック、スクリーンショットの撮影、データ抽出、Webアプリのテストなど、ウェブサイトとのやり取りが必要な場合に使用します。「ウェブサイトを開く」「フォームに入力する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを撮る」「ページからデータを取得する」「このWebアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザー操作を自動化する」などの依頼や、プログラムによるウェブ操作が必要なタスクで起動します。
AggregatorV3InterfaceとlatestRoundDataを使ってChainlink価格フィードを読み取る方法を開発者に提供します。これはData Streamsレポートではありません。RESTおよびWebSocketのレポートストリームにはchainlink-data-streams-skillを使用してください。価格フィード統合、フィードアドレス検索、コンシューマーコントラクト、マルチチェーンフィード、MVRバンドルフィード、SVRおよびOEVフィード、フィード監視、履歴データ、L2シーケンサー確認、金利・ボラティリティフィード、SmartDataおよびRWAフィードに対応します。
リレーショナル、ドキュメント中心、ハイブリッド型のデータシステム向けに、ストレージモデルと移行安全性の設計資料を作成します。バックエンド／フルスタック製品、社内運用ツール、マーケティング／顧客データのワークフロー、ゲーム／ライブ運用システムで、エンティティの所有権、制約、インデックス、段階的なスキーマ変更、またはクエリ可能なフィールドと柔軟なフィールドの選択が必要な場合に使用します。API 契約は api-design、認証が担当する ID／セッションのモデリングは authentication-setup、検証は backend-testing、レポート／テレメトリの後続対応は looker-studio-bigquery または monitoring-observability に引き継ぎます。
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。