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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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系統解析 — EBI_msa_align（Clustal Omega/MUSCLE/MAFFT）による新規の多重配列アラインメントと、手元の配列からの近隣結合法／UPGMA 系統樹構築（EBI_build_phylogenetic_tree）に加え、系統樹解析、tree-ness、飽和度（PhyKIT）、節約情報サイト、アラインメントのギャップ解析、DVMC、長枝検出、BUSCO オルソログに対応します。PhyKIT、Biopython、DendroPy を使用します。配列のアラインメント、配列またはアラインメントからの系統樹構築、系統樹の品質管理、多遺伝子系統ゲノミクス、進化速度解析、比較ゲノム研究に使用します。
ターミナル UI、テキストユーザーインターフェース、curses アプリ、ダッシュボード、ウィザード、REPL シェル、プロンプトフロー、インタラクティブな画面を備えた CLI の設計、作成、選定、刷新、レビューを依頼された場合に使用します。TUI アーキテクチャ、ターミナル UI デザイン、フレームワーク選定、curses とモダンなフレームワークの比較、全画面 UI とインライン UI の選択、アプリの状態モデリング、ウィジェット構成、コマンドパレット、キーボード優先のワークフロー、ターミナルダッシュボード、インタラクティブ CLI の UX、クロスプラットフォームのターミナル製品計画では積極的に有効化します。アーキテクチャパターン、フレームワーク選定ルール、UX ガイドライン、スコープの境界、本番運用準備チェックリストを提供します
CI/CDパイプラインの設計、最適化、DevSecOpsセキュリティスキャン、トラブルシューティングに対応します。ユーザーがCI/CD、GitHub Actions、GitLab CI、パイプライン、ワークフロー、ビルド、DevSecOpsに言及した場合に使用します。新しいCI/CDワークフローの作成、パイプラインの失敗や不安定なテストのデバッグ、SAST/DAST/SCAセキュリティスキャンの導入、キャッシュや並列化によるビルドの高速化、デプロイワークフローの設定、OIDCやシークレット管理によるパイプラインの保護、マトリックスビルドやテスト分割の導入、Docker・権限・タイムアウトの問題のトラブルシューティングがトリガーです。
Git submodule が外部リポジトリの境界として適切かを判断し、安全な操作フローを選択します。追加して固定する、再帰的に初期化する、記録されたコミットに同期する、追跡ブランチを進める、detached HEAD の問題を避けてサブモジュール内を編集する、適切に削除する、CI／ホスティングプラットフォームのチェックアウト制約を設定する、といった手順を扱います。`.gitmodules`、`git submodule`、再帰的なクローン／セットアップ、ポインターの更新、detached HEAD、CI のプライベートサブモジュール、GitHub Pages のサブモジュール制限、submodule と subtree／ベンダー化／パッケージ配布の比較についてユーザーが尋ねた場合に使用します。一般的な Git 履歴の整理やパッケージマネージャーによる依存関係の配布には使用しません。
放置系／クリッカーゲーム向けの専門的な設計指針です。大きな数の処理（仮数 + 指数システム）、指数成長曲線（cost_growth_factor 1.15x）、ジェネレーターシステム（自動生産）、オフライン進行の計算、プレステージシステム（永続的な倍率のためのリセット）、数値書式（K/M/B の接尾辞、科学的記数法）を扱います。インクリメンタルゲーム、放置ゲーム、Cookie Clicker 派生ゲームに使用します。トリガーキーワード：idle_game、big_number、exponential_growth、generator_system、offline_progress、prestige_system、number_formatting。
Software Mansion の moq-kit。Media over QUIC（moq-lite）ライブストリーミング向けのネイティブ Swift（iOS）および Kotlin（Android）SDK です。サブ秒の低遅延再生、カメラ／マイク／画面の配信、MoQ リレー経由のリアルタイムデータトラックに対応します。MoQKit（Swift）または com.swmansion.moqkit（Kotlin）をインポートするコードの作成、レビュー、デバッグの前に必ず使用してください。React Native アプリには react-native-moq スキルを使用してください。起動対象：「moq-kit」「MoQKit」「Media over QUIC」「moq-lite」「MoQ relay」「moq-ffi」「BroadcastSubscription」「DataTrackEmitter」「CameraCapture」「MicrophoneCapture」「MultiCameraCapture」「ScreenCapture」「TrackSubscription」「AudioDataStream」「MoQReplayKitBroadcastSampleHandler」、または moq-kit の Session/Player/Publisher/Catalog。
人や企業を検索、評価し、情報を補完します。職種、企業、所在地、役職レベル、対象層に基づく専門家・候補者・KOL の検索、既知の連絡先へのメール・電話番号・LinkedIn 情報の補完、業界・資金調達・技術スタック・採用活動に関する企業調査、連絡先の検索、採用候補者の発掘、B2B リードリストの作成、個人や組織のウェブ上の背景調査に使用します。ユーザーが「検索」や「情報を補完」と明言しなくても、連絡先の発見、候補者発掘、見込み客開拓、人物・企業の調査、ビジネスインテリジェンスの収集に言及した場合は起動します。
Web/アプリケーション/APIの強化を優先的に振り分けるスキルです。主な作業が、欠けているセキュリティ層（ブラウザー/境界ポリシー、セッション/Cookie/CSRF、不正利用対策、検証/安全でない実行、シークレット/ランタイム設定、または検証）の分類と、曖昧なOWASP/セキュリティ要件を具体的な強化ブリーフにまとめることである場合に使用します。認証スタックの選定は `authentication-setup`、スキーマ作業は `database-schema-design`、コードレベルのバグ修正は `debugging` / `code-review`、環境の接続設定は `system-environment-setup` に振り分けます
Dreamina／即梦 Seedance 2.5 専用のスクリプトや、そのまま使えるプロンプトを設計、導出、最適化、診断、書き換えます。新しいテキスト／画像／動画／音声から動画へのコンセプト、正確なタイムラインの動画、30～180 秒の長尺動画、延長、動画編集、Clay Renderer、シームレスなトランジション、複数グリッドのストーリーボード、リアルな演技のセリフ、恋愛ドラマ、スポーツやバラエティ番組のライブカメラ文法、キャラクターと衣装の固定、例の構成への適応、声／声質の参照、BGM の除去、クリエイティブの転用、視点の再構成、グリーンスクリーン合成に使用します。求められた成果物（ディレクター向けブリーフ、動画スクリプト、診断、改訂、最終 Seedance 2.5 プロンプト）のみを作成し、有料の動画生成ジョブは決して送信しません。
ライブラリを比較する前に、React／フルスタックの状態管理で実用上最小の選択肢を決めます。ローカル UI 状態、共有サブツリー／Context 状態、URLやフォームの状態、サーバー状態のキャッシュ、Zustand／Redux Toolkit／Jotai などのクライアントワークフローストアを分類する場合に使用します。トリガー：グローバル状態、prop drilling、Context と Zustand の比較、Redux Toolkit と Zustand の比較、サーバー状態とクライアント状態の比較、React Router の状態管理、楽観的更新、URL状態、フォーム状態、単一ストアへの状態の集中。
Syncfusion SpeechToText コンポーネントを使用して、Blazor アプリケーションに音声入力を実装します。音声入力、音声認識、音声の文字起こし、Blazor での SpeechToText コンポーネントの実装が必要な場合は必ず使用してください。Syncfusion.Blazor.Inputs、マイク入力、音声テキスト変換、言語サポート、文字起こしテキストのバインド、リスニング状態、エラー処理、ブラウザー音声 API、その他の音声認識要件が対象です。
Java プロジェクト向けに JMeter パフォーマンステストを設定する必要があるときに使用します。指定テンプレートどおりの run-jmeter.sh スクリプトの作成、ループ・スレッド・ランプアップを使った負荷テストの設定、カスタムまたはデフォルト設定でプロジェクトルートからパフォーマンステストを実行する作業が含まれます。「JMeter のパフォーマンステストでコードを改善」「JMeter のパフォーマンステストを適用」「JMeter のパフォーマンステストでコードをリファクタリング」「JMeter サポートを追加」「Java サービスの JMeter テスト計画を作成」などの依頼で起動します。Plinth Toolkit の一部です。
既存のサードパーティ SDK トラッキングコード（Firebase、Amplitude、Sensors Data、Mixpanel、GA4）を AE SDK（数数 / ThinkingAI / Agentic Engine / AE SDK）に移行します。切り替え（置き換え）または既存のトラッキングと併用（デュアル書き込み）します。トリガーワード：埋点迁移、埋点切换、第三方埋点迁移、第三方埋点切换、迁移埋点到数数、把 xx SDK 切换到数数、把已有埋点用数数实现一遍、用数数替换 xx SDK、集成数数并参考已有 xx SDK 埋点、Firebase 迁移、Amplitude 迁移、Mixpanel 迁移、神策迁移、Sensors Data 迁移、GA4 迁移、gtag 迁移、双写、tracking migration、migrate Firebase/Amplitude/Mixpanel/Sensors Data/GA4 to AE、switch xx SDK to ThinkingAI、replace xx SDK with AE、replace logEvent with track、re-implement existing tracking with ThinkingAI、add AE tracking alongside existing analytics、dual-write。プロバイダー非依存のコアにプロバイダーごとのアダプターを備え、ae-generate-tracking-plan と ae-generate-tracking-code を再利用します。
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。