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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Mover プラグイン上に構築された移動の作成やデバッグ時に使用：カスタム移動モード、レイヤード移動、移動モディファイア、インスタント効果、モード遷移、入力生成、Mover pawn のロールバックネットワーキング。ユーザーが 'Mover plugin'、'MoverComponent'、'CharacterMoverComponent'、'UBaseMovementMode'、'FLayeredMoveBase'、'FMoverSyncState'、'FMoverInputCmdContext'、'FProposedMove'、'ProduceInput'、'QueueNextMode'、'QueueLayeredMove'、'MovementModifier'、'InstantMovementEffect'、'ChaosMover'、'NetworkPrediction backend'、'MoverExamples' に言及した場合にも使用。UCharacterMovementComponent については ue-character-movement を、レプリケーションの仕組みについては ue-networking-replication を参照。
汎用 X／Twitter リサーチエージェント。X を検索し、リアルタイムの見解、開発者の議論、製品へのフィードバック、文化的な意見、速報、専門家の見解を調べます。ウェブリサーチエージェントと同様に機能しますが、情報源として X を使用します。次の場合に使用します。(1) ユーザーが「X リサーチ」「X で検索」「Twitter で検索」「〜についてみんなはどう言っているか」「Twitter の反応」「X を確認」「X 検索」「/x-research」と言った場合。(2) 新しいライブラリのリリース、API の変更、製品の発売、文化的なイベント、業界の騒動など、最近の X 上の議論が有用な背景となる事柄に取り組んでいる場合。(3) ある話題について開発者、専門家、コミュニティの意見を知りたい場合。ツイートの投稿やアカウント管理には使用しません。注：現在は直近 7 日間の検索を使用します。同じ従量課金制の X API プランでは全期間検索が利用できますが、このスキルでは未実装です。
ユーザーが opencode Fusion エージェントチームのセットアップ、設定、インストール、再設定を希望する場合に使用します。チームには、計画とレビューを行うもののファイルを編集できず、すべての編集をより低コストの sidekick サブエージェントに委任する強力なメイン／ビルドエージェント、explore 検索エージェント、任意のリサーチ／デザイン／レビュアー／ビジョン専門エージェントが含まれます。「set up fusion」「configure fusion」「install fusion」「fusion setup」「undo fusion」／「remove fusion」といった依頼、main、sidekick、explore エージェントが使用するモデルの変更、または既成プロファイルを使うためのサブスクリプション指定（例：「set up fusion with my OpenCode Go subscription」、OpenCode Zen、ChatGPT Plus/Pro、GitHub Copilot）をきっかけに使用します。~/.config/opencode/ にグローバル opencode 設定を書き込みます。
「growth loops」「build a growth engine」「design a viral loop」「create a content loop」「move beyond paid acquisition」「why isn't growth compounding」と尋ねられた場合に使用します。成果が次の投入となる自己強化型の成長システムの設計を支援します。Growth Loops フレームワーク（Brian Balfour／Reforge、Elena Verna による）は、線形のファネルから複利的なループへと発想を転換します。
「position my product」「positioning canvas」「differentiate from competitors」「figure out our category」「repositioning」「why customers should pick us」と尋ねられた場合に使用します。競合する代替案、差別化された価値、ターゲット顧客、市場カテゴリーの定義を支援します。April Dunford の著書『Obviously Awesome』のポジショニングフレームワークは、適切な顧客に製品の価値を明確に伝えます。
ユーザーが「模擬ベータ読み」「読者パネル」「ペルソナ読み」「ベータ読者の前にまず試し読み」「ジャンルの読者はどう反応するか」「読者は読み続けるか」「ベータ前の試し読み」「模擬ベータ読者」を求めた場合、または人間の読者が見る前に特定の章範囲を構造化されたペルソナ読みで確認したい場合に、この skill を使用する。実際の読者フィードバック（feedback-triage を使用）、有償のセンシティビティまたは真正性のレビュー（editorial-review を使用）、エージェント自身の行編集（line-editing を使用）には使用しない。
顧客が公開・非公開の場で何を話しているかを把握し、それに対応します。Google、Yelp、Facebook のレビューを、紛争、チケット、メールとともに集約し、原文の引用に基づくテーマとして整理します。すべてのレビューに対し、オーナー本人の口調で返信案を作成して承認を求めます。連絡が途絶えた顧客や離反しそうな顧客を見つけ、維持する価値のある顧客には再獲得オファーを作成します。Shopify を接続すると、注文やフルフィルメントの傾向も感情のシグナルとして扱います。何も接続されていない場合も、貼り付けまたはエクスポートしたレビューを利用できます。オーナーがレビュー、評価、評判、苦情、リピート購入について尋ねたときに使用します。「私たちについて何と言われている？」「悪いレビューはあった？」「この星 1 つのレビューにはどう返せばいい？」「評価が下がった」「最近反応がない顧客は誰？」「しばらく注文していないのは誰？」「どうすれば呼び戻せる？」「顧客は満足している？」などに対応します。
構造的影響の分析を含む臨床的変異解釈を行い、生の変異コールから ACMG 分類に基づく推奨事項を作成します。VUS 分類、根拠を引用した病原性評価、構造に基づく変異影響の分析（AlphaFold/PDB）、配列深層学習モデル（AlphaGenome、Enformer、Borzoi、ChromBPNet、Evo 2）による非コード／調節領域変異の影響予測、結果返却や分子腫瘍ボード向けの臨床グレードの変異レポート作成に使用します。ユーザーが変異の意義、イントロン／プロモーター／エンハンサー／UTR の非コード変異の機能的影響について質問した場合や、ACMG 分類が必要な場合は、「ACMG」という語がなくても使用します。
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。