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 100,928 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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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。
SQLi脆弱性の調査スキル。公開済みのバグバウンティレポート12件を基に構築されており、最新のNoSQLインジェクション（Rocket.Chat CVE-2021-22911 MongoDB $regex、Mongoose ORM CVE-2024-53900 $whereバイパス）、最新ORMの生フラグメントSQLi（Django CVE-2024-42005、Sequelize GHSA-wrh9-cjv3-2hpw）、二次SOQLインジェクション（HackerOne Salesforce）、GraphQLリゾルバーの時間ベースブラインドSQLi、OIDC-proxyバックエンドのSQLiを含みます。あらゆるターゲットでSQLiを調査する際に使用します。専用のNoSQL演算子インジェクション（MongoDB/CouchDB $where/$regex/$ne）はhunt-nosqliの担当です。ここでのNoSQLは、関連するORM/WAFの文脈としてのみ扱います。
定義ではなく体験を通じて、概念や原理を教えたり、見解を検証したりします。まず学習者の理解度に合った状況を提示して選択してもらい、公平な意外性によって理解の抜けを明らかにします。構造化してから名前を付け、転移場面を用いて繰り返し再確認します。ユーザーが「/ljg-teach」を呼び出す、「状況を通して教えて」「先に答えを言わないで」「事例を通じて学ばせて」と言う場合や、選択とフィードバックを通じて概念や見解を理解したい場合に使用します。定義の直接的な質問（ljg-is/ljg-word を使用）、八次元の概念分析（ljg-learn を使用）、テキストの伴読（ljg-read を使用）には使用しません。
「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。
snapcn で Remotion 動画を構築する — snapcn はコピー＆ペーストできるアニメーションコンポーネントとタイムライン駆動の UI プリミティブの shadcn レジストリ。Remotion プロジェクトで動画シーンの構成、テキストアニメーション、トランジション、背景、UI ブロック、ブランド/ソーシャルカード、または完全なコンポジションを追加する際に使用する。トリガーには「snapcn」「動画コンポーネント」「アニメーションを追加」「テキストリビール」「製品デモ動画」「remotion コンポーネント」「ターミナルシミュレーター」「デバイスフレーム」「スマホモックアップ」「焼き込み字幕」「カラオケ字幕」「ロゴアニメーション」「ローンチ動画」「チェンジログ動画」、および UI プリミティブ層の「動画入力」「入力キャレット」が含まれる。ユーザーが snapcn に言及していなくても、Remotion 向けの洗練された動画プリミティブが必要な場合は起動する。
テストファイルの生成、モック戦略の作成、コードカバレッジの分析、テストアーキテクチャの設計、および機能・性能・セキュリティの各テスト領域におけるテスト計画と不具合報告を作成する。単体テスト、結合テスト、E2E テストの作成、テスト戦略や自動化フレームワークの構築、カバレッジのギャップ分析、k6 や Artillery を用いた性能テスト、OWASP の手法を用いたセキュリティテスト、不安定なテストのデバッグ、または QA、リグレッションテスト、テスト自動化、品質ゲート、Shift Left テスト、テスト保守の業務で使用する。
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。
Java アプリケーションのパフォーマンス問題を検出・測定するためにプロファイリングを設定する場合に使用します。信頼できる事前インストール済み async-profiler v4.x の設定、問題に応じたプロファイリング（CPU、メモリ、スレッド、GC、I/O）、対話型プロファイリングスクリプト、Java 25（JEP 518、JEP 520）との JFR 統合、フレームグラフや JFR 記録によるプロファイリングデータの収集が含まれます。「プロファイリングでコードを改善」「プロファイリングを適用」「プロファイリングに基づいてコードをリファクタリング」「プロファイリングサポートを追加」「Java のパフォーマンス分析用に JFR または async-profiler データを収集」などの依頼で起動します。Plinth Toolkit の一部です
@formkit/auto-animate（3.28kb）を使って、React、Vue、Solid、Svelte、Preact にゼロ設定のアニメーションを追加。React 19 StrictMode のバグ、SSR のインポート、条件付き親要素、ビューポートの問題、ドラッグ＆ドロップの競合、CSS transform のバグなど、記録済みの 15 種類のエラーを防止。リスト／アコーディオン／トーストのアニメーション、SSR アニメーションエラーや React 19 StrictMode の問題のトラブルシューティング、または prefers-reduced-motion に自動対応するアクセシブルなドロップイン型トランジションが必要な場合に使用
オーナーが手作業で繰り返しているタスクを、名前で呼び出したりスケジュールに登録したりできる、名前付きの再利用可能なスキルに変換します。実行を一度観察するか説明を聞き、変化する部分と固定部分を見極め、適切な箇所に承認チェックポイントを設けてスキルを作成し、ルーターに登録してチームと共有します。これにより、ビジネスに合わせたワークフローを実現できます。「毎週これをやっている」「やり方を覚えておいてくれる？」「頼むだけでできるようにして」「Agent を作って」「自動化して」「ワークフローにして」「毎週月曜日に実行したい」など、オーナーが自動化したい反復作業を説明したら使用します。自動化を求めていなくても、定型作業について説明した場合は使用してください。
codependix.config.ts の作成または編集に使用します。実行するグラフの種類、プロジェクトごとのオーバーライド、include／exclude glob、ワークスペース全体のグラフ、各エクスポートの出力先、構築した各グラフに適用する境界ルールを設定します。ワークスペースに設定がない場合、すべての出力先が none に解決されて実行結果が空の場合、JSON または Markdown の出力先追加、アンカーブロックと独立ファイルの選択、出力先の不足や空のセレクターで設定が拒否された場合、forbid／allow／acyclic ルールの追加、プロジェクトごとの Nx gate の登録、または 1 つの設定でワークスペース内の全プロジェクトを記述できるか判断する場合に使用します。
codependix の依存関係グラフのエクスポートまたは境界チェックを実行し、--check boundaries、--check reports、--write から選択し、実行対象をワークスペースのルートまたは構成ファイルに指定し、生成された Mermaid ブロックや JSON グラフを読み取ります。codependix または npx codependix の実行時、何も書き込まずに終了コード 0 で終了した場合、値がないため --check が拒否された場合、グラフ種別を選択するフラグを探す場合、codependix を CI ステップや Nx タスクに組み込む場合、codependix にバインドされたターゲットが失敗した場合、エクスポートされた Nx Neighborhood、NestJS モジュールグラフ、ファイル単位のインポートグラフを読む場合に使用します。タスクランナーを前提とせず、コマンドラインホストを直接扱います。
.NET および ASP.NET Core のセキュリティパターン。Identity、認証、依存関係の監査、安全なコーディングの実践、.NET エコシステム向け OWASP を扱います。使用する場合：ユーザーが「C#」「.NET」「ASP.NET Core」「Entity Framework」を使用している、または「.NET vulnerabilities」「NuGet security」「.NET authentication」「Blazor security」について質問している場合。使用しない場合：一般的な OWASP の概念には `owasp` または `owasp-top-10` を使用。Java/Python のセキュリティには言語固有のスキルを使用。
DX Data MCP サーバーの PostgreSQL データベースを通じて Developer Experience（DX）データを照会。開発者の生産性指標、チームのパフォーマンス、PR／コードレビュー指標、デプロイ頻度、インシデントデータ、AI ツールの導入状況、アンケート回答、DORA 指標などのエンジニアリング分析に使用。このスキルは、DX スコア、チーム比較、サイクルタイム、コード品質、開発者の感情、AI コーディングアシスタントの導入、スプリント速度、エンジニアリング KPI に関する質問で起動
ホスト環境で利用可能なレンダリングスタック、3D/2D ジェネレーター、モデリングツールに合わせて、リスクに応じたホワイトボックスまたは承認済みの製品版ゲームを構築します。GAME_DESIGN と ART_DIRECTION を簡潔な BUILD_BRIEF と、決定論的なセルフチェックを備えた実行可能なゲーム候補に変換します。最もリスクの高い設計上の問いをプロトタイプで検証する場合、承認済みのゲームデザインを実装する場合、または設計を実行可能な 2D、2.5D、3D ゲームにする場合に使用します。游戏构建执行。结合本机与宿主环境实际可用的渲染栈与生成/建模工具（如 Three.js、混元 3D 等 3D 模型、Blender、2D/音视频工具），先针对头号设计风险搭建白盒原型，或将已批准的 GAME_DESIGN 与 ART_DIRECTION 实现为可运行游戏并配齐自检。用于验证核心设计风险、构建游戏原型或实现正式可玩版本。
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。