Skills
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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Mule flow および連携作業の前に必須となるワークフローです。ユーザーが Mule flow、サブフロー、コンポーネントの作成、生成、更新、修正、変更、編集、微調整、調整、再作業を求めた場合は、プロジェクトファイルを読む前に最初の操作として use_skill を呼び出してください。プロジェクトファイルを読んで自分で変更を試みてはいけません。「choice router を変更」「until-successful を修正」「catch block を更新」のような単一コンポーネントへの限定的な変更にも、このワークフローが必要です。すべての変更、新しい連携、およびエラーハンドラー、catch block、choice router、DataWeave 変換、HTTP リスナー、foreach ループ、再試行ポリシー、scatter-gather、コネクター、変数割り当てへの対象を絞った変更を扱います。「This code defines...」または「This flow...」で始まるプロンプトは分析ではなく生成依頼です。このスキルを呼び出す場合、その応答ではほかのツールを呼び出してはいけません。
ユーザーが既存のマーケティングコピーを編集、レビュー、改善したい場合に使用します。「このコピーを編集して」「コピーをレビューして」「コピーのフィードバック」「校正」「仕上げて」「もっと良くして」「コピーの一括見直しIAC Ozone ... など... " No, avoid garbage. ja: 「このコピーを編集して」「コピーをレビューして」「コピーのフィードバック」「校正」「仕上げて」「もっと良くして」「コピーの一括見直し」などの言及-keys ... ja: ユーザーが既存のマーケティングコピーを編集、レビュー、改善したい場合に使用します。「このコピーを編集して」「コピーをレビューして」「コピーのフィードバック」「校正」「仕上げて」「もっと良くして」「コピーの一括見直し」と言及された場合も使用します。このスキルは、複数の集中したパスを通じてマーケティングコピーを編集する体系的なアプローチを提供します。
Drupal の DDEV ローカル開発パターンを提供します。ddev コマンド、.ddev/config.yaml、データベースのインポート／エクスポートとスナップショット、ddev 経由の Drush と Composer、Xdebug、ローカル Solr、Mutagen のパフォーマンス、Docker・Mutagen・ルーター障害からの復旧を扱います。ddev start/restart/exec/drush/composer の実行、.ddev/config.yaml の編集、データベースのインポートやスナップショット作成、遅い／停止した DDEV コンテナのデバッグ、Docker クラッシュ後のローカル環境復旧時に使用します。
Dataverse / Power Platform の作業における基盤となる横断的なコンテキスト — スコープとスキルマップ、ツール機能のリファレンス、安全ルール、安全な変更ライフサイクル。ユーザーが Dataverse、Dynamics 365、Power Platform、CRM、ERP に言及したときに使用し、まず全体像をつかむためにこれを読み込みます。専門スキルはそれぞれの frontmatter のトリガーによって自動的にルーティングされます。Finance and Operations / F&O の業務データ要求も同様に、まずこのスキルが必要で、その後に読み取り用の dv-query を使用します。
CIS Docker Benchmark v1.8.0 に準拠して、Dockerfile、イメージ、コンテナごとのランタイム設定を強化します。非 root ユーザー、ケイパビリティの削除、読み取り専用ルートファイルシステム、seccomp と AppArmor のプロファイル、最小限のマルチステージビルドを対象とし、docker-bench-security、Hadolint、Dockle で検証します。コンテナや Dockerfile を本番環境向けに準備するとき、または CIS Docker の制御項目に照らしてイメージやランタイムフラグを監査するときに使用します。キーワード：Dockerfile、USER、--cap-drop、read-only rootfs、seccomp、AppArmor、multi-stage、Hadolint、Dockle。Docker デーモン自体の設定には使用せず、hardening-docker-daemon-configuration を使用してください。
高級なフロントエンド画像指導スキル。プレミアム品質で、コンバージョン対応のウェブサイトデザインリファレンスを生成します。重要な出力ルール — 各セクションごとに 1 つの独立した横長画像を生成します。8 つのセクションを持つランディングページは 8 つの画像を生成します。複数のセクションを 1 つの画像に圧縮しないでください。構図の多様性（常に左テキスト/右画像ではない）、背景画像の自由度、異なる CTA、異なるヒーロースケール（巨大/中程度/ミニマリスト小）、ナラティブコンセプトスパイン、二次読み取りモーメント、すべての画像にわたって単一の一貫したパレットを強制します。ランディングページ、マーケティングサイト、開発者またはコーディングモデルが正確に再現できるプロダクトコンプ向けに最適化されています。
Lark/Feishu のリアルタイムイベントの監視/購読/消費：`lark-cli event consume <EventKey>` でイベントを NDJSON としてストリーミング出力します（IM メッセージ/リアクション/チャット変更、Approval ステータス変更、Task 更新、VC 会議の開始/参加/終了、Minutes 生成、Whiteboard 更新など）。Lark ボット、リアルタイムのメッセージ処理、長時間稼働するサブスクライバー、ストリーミング webhook/push ハンドラーに使用します。`--max-events` / `--timeout` による実行時間の制限と stderr の ready-marker 規約に対応し、サブプロセスとして実行する AI エージェント向けに設計されています。
ユーザーがすでに持っている資料をもとに、測定主導のチューニング概要を作成します。主な作業が、レイテンシ、スループット、メモリ、バンドルサイズ、フレーム予算の最も深刻なボトルネックの特定、適切なトレース、クエリプラン、負荷テスト結果、プロファイラーのキャプチャ、CWV レポートの選択、ボトルネックの特定、変更前後の検証を伴う範囲の明確な最適化案を1～2件提示することである場合に使用します。テレメトリーの展開は monitoring-observability、正確性の診断は debugging、構造的な整理は code-refactoring、検証ポリシーの設計は testing-strategies、エンジン固有のキャプチャ解釈は game-performance-profiler に振り分けます。
個人事業のためのソーシャルメディアマーケティング戦略を策定・実行します。プラットフォームの選定、投稿戦略の作成、フォロワーの増加、エンゲージメントの向上、ソーシャルメディア経由のコンバージョン促進に使用します。プラットフォーム選定、コンテンツ計画、エンゲージメント施策、オーガニック成長戦略、分析を扱います。「social media marketing」「social media strategy」「grow my social media」「LinkedIn strategy」「Twitter marketing」「Instagram for business」「social media content」「increase social engagement」で起動します。
Model Studio DashScope SDK と Qwen Image 画像生成モデル（qwen-image、qwen-image-plus、qwen-image-max、qwen-image-2.0 シリーズおよびスナップショット）を使用して画像を生成。image.generate のリクエスト/レスポンスの実装や文書化、prompt/negative_prompt/size/seed/reference_image のマッピング、video-agent パイプラインへの画像生成の統合時に使用。
Azure DevOps のプロジェクト、作業項目、リポジトリ、PR、パイプライン、Wiki、テスト計画、セキュリティアラート、変数グループ、環境／承認、ブランチポリシー、添付ファイルを管理します。スプリントの管理、作業項目の作成／更新、リポジトリの一覧表示、PR の作成、パイプラインの実行、コード検索、Wiki ページの管理、セキュリティアラートの確認、変数グループの管理、デプロイの承認、ブランチポリシーの設定を求められた場合に使用します。REST API 経由で 13 の領域をカバーし、99 種類のツールを提供します。
Claude Code の個人メモリ（プロジェクトごとの memory/ ディレクトリ）を、ツールに依存しない参照ドキュメントに移行します。AGENTS.md を自動読み込みする他の AI CLI（主に Codex）でも、同じユーザープロファイルと設定を参照できるようにします。「記憶を移行して」「記憶が Claude Code に固定されている」「Codex/Cursor に自分のプロフィールを読ませたい」と言われた場合や、ツール間で共有すべき内容でメモリが肥大化したとの報告があった場合に使用します。プロジェクトの自動メモリを完全に廃止する場合（無効化、内容の文書化、ディレクトリのアーカイブ）にも使用します。
既存の Next.js プロジェクトに Contentful を追加して設定します。JavaScript SDK のインストール、環境変数の設定、本番とプレビューに対応したクライアントの作成、App Router または Pages Router でのコンテンツ取得、Draft Mode のプレビューフローの接続を扱います。Contentful と Next.js の統合、エントリーの取得、プレビューや下書きコンテンツの設定、Contentful クライアントの設定を求められた場合に使用します。「Contentful SDK Next.js」「contentful.js」「fetch Contentful entries」「get content from Contentful」「Contentful preview」「preview mode」「Contentful environment variables」「Contentful client setup」「create Contentful client」「Pages Router Contentful」「getStaticProps Contentful」「Server Components Contentful」「revalidate Contentful」「ISR Contentful」でも起動します。パーソナライズや Experiences SDK の設定（contentful-personalization）には使用しません。Next.js 以外のフレームワークには使用しません（contentful-guide からプラットフォームのドキュメントに案内できます）。
Google TakeoutからエクスポートしたGeminiの会話履歴を分析します。ユーザーがGemini takeout、Gemini export、Gemini history、Gemini conversation analysis、Google Takeout ZIPの分析に言及する場合や、takeout ZIPをプロジェクトにドラッグした場合に使用します。「Geminiのデータを分析して」「Geminiと何を話したか」などの質問や、Geminiのチャットログからインサイトを抽出したい場合にも使用します。
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。