mcpField

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。

すべて

G
gjalla-debug
gjalla-debug
gjalla / engineering

修正案を提案する前に、報告された問題を根本原因まで証拠とともに調査します。何かが壊れている、予期しない動作をする、またはすぐに説明できない問題がユーザーから報告された場合に使用します。

開発355
G
godot-gdscript-patterns
godot-gdscript-patterns
sickn33 / agentic-awesome-skills

シグナル、シーン、ステートマシン、最適化など、Godot 4 の GDScript パターンを習得します。Godot ゲームの開発、ゲームシステムの実装、GDScript のベストプラクティスの習得に使用します。

開発355
J
jit-compilation
jit-compilation
mohitmishra786 / low-level-dev-skills

ランタイムコード生成向けの JIT コンパイルスキルです。LLVM ORC JIT、LLJIT、Cranelift JIT、インラインキャッシュ、トランポリン、Rust dynasm によるコード生成の構築に使用します。ORC JIT、LLJIT、Cranelift、ExecutionSession、インラインキャッシュ、W^X、dynasm に関する質問で有効になります。

開発355
K
kernel-security
kernel-security
mohitmishra786 / low-level-dev-skills

LSM、セキュリティ強化、エクスプロイト緩和のための Linux カーネルセキュリティスキルです。SELinux/AppArmor ポリシーや seccomp-bpf フィルターの作成、KASLR/CET/PAC の設定、カーネル CVE のトリアージに使用します。SELinux、AppArmor、seccomp、KASLR、CET、PAC、BTI、KASAN、カーネル CVE に関する問い合わせで有効になります。

セキュリティ355
L
letta-api-client
letta-api-client
letta-ai / skills

Letta API を使ってアプリを構築。モデルに依存しないステートフル API で、メモリと長期学習機能を備えた永続的なエージェントを構築できる。Python と TypeScript の SDK パターンを解説し、実行可能なコード例を 24 件収録

エージェントワークフロー355
L
llvm-ir-and-passes
llvm-ir-and-passes
mohitmishra786 / low-level-dev-skills

コンパイラー IR を読むための LLVM IR とパスのスキルです。LLVM IR の分析、SSA の理解、パスパイプラインの順序確認、ビットコードに対する opt の実行時に使用します。LLVM IR、SSA 形式、opt パス、llvm-dis、パスパイプライン、.ll ファイルの読み取りに関する問い合わせで起動します。

開発355
L
localize-unity-project
localize-unity-project
unity-technologies / skills

ロケール、String Table と Asset Table、CJK フォントを含む Unity Localization を設定します。言語の追加や UI テキストの翻訳をユーザーが希望する場合に使用します。

開発355
M
mel-discipline
mel-discipline
gasserane / personal-skills

MEL/SRHR 分析成果(ブリーフ、評価設計、指標セット、ToC、エビデンスレビュー、データ分析)の作成時に使用。特に、締め切りが迫っている場合、Opus/Sonnet/Haiku クラスのモデルを使用する場合、出典を開かずに引用したくなる場合、検証を省略したり一稿で提出したりしそうな場合に有用。専門サブエージェントのプロンプトで「working discipline」または「five gates」が求められた場合にも使用

生産性355
M
midjourney-prompt-engineering
midjourney-prompt-engineering
justinperea / midjourney-cc-skill

Midjourneyで画像を生成する、MJプロンプトを作成する、MJの出力品質を反復改善する、--sref/--oref/スタイルコードを選ぶ、画像の結果を評価する、再利用可能なプロンプトパターンを構築するときに使用します。MJスタイルコードの探索、画像のアニメーション化、プロンプトが意図した結果を出さない原因のデバッグにも使用します。

クリエイティブ・メディア355
P
paper-poster-html
paper-poster-html
wanshuiyin / auto-claude-code-research-in-sleep

デフォルトのポスターパイプライン。学術会議のポスター(ICML/NeurIPS/ICLR/CVPR/...)を、計測に基づく必須条件、論文の実際の図、2 色のデザイントークンシステムを備えた単一の HTML/CSS ファイルとして作成し、ヘッドレス Chromium で印刷用 PDF を生成します。ユーザーが「做海报」、「poster」、「conference poster」、「paper poster」と言った場合や、研究ポスターのデザイン・作り直しを依頼した場合に使用します。廃止された LaTeX /paper-poster に代わるものです。

デザイン・UI355
P
paper-spine-audit
paper-spine-audit
wubing2023 / paperspine

PaperSpine の出力を監査し、成果物の欠落、表面的な改訂、ロジックの転用、根拠のない主張、翻訳の網羅状況を確認します。(内部 /paperspine ステップ)

ドキュメント355
P
price-comparison
price-comparison
brightdata / skills

Bright Data のウェブスクレイピング基盤を使って商品の価格を比較します。Amazon、Walmart、eBay、Best Buy、Google Shopping、および任意の小売業者 URL を対象に、商品の販売先、価格、在庫状況を調べ、購入推奨の一覧表にまとめて順位付けします。価格比較、最安の購入先探し、価格確認、「X は Amazon と Walmart でいくらか」の確認、商品の価格追跡、購入先の検討をユーザーが希望する場合に使用します。商品名、ASIN、直接 URL に対応し、地域も考慮します(国によって価格、在庫状況、対象となる小売業者が異なります)。これは消費者の購入判断のための調査です。競合他社の価格戦略を分析する場合は、代わりに competitive-intel を使用してください。

生産性355
P
prior-auth-review-skill
prior-auth-review-skill
anthropics / healthcare

事前承認(PA)申請に対する支払者側の審査を自動化します。「このPA申請を審査して」「[procedure]の事前承認を処理して」「医療上の必要性を評価して」「PAの判断を生成して」と依頼された場合や、補償ポリシーの検証と承認判断のために臨床文書を処理する場合に使用します

その他355
P
product-page-seo
product-page-seo
adobe / skills

AEM Edge Delivery Services のコマース製品ページを最適化し、検索エンジンのクロールとインデックス登録を改善します。クライアント側でレンダリングされる製品コンテンツのクロール可能性を監査し、メタタグ、Product schema.org 構造化データ、正規 URL、画像最適化を検証します。EDS 製品ページが JavaScript 経由でカタログデータをレンダリングするため、検索クローラーが完全には実行できないという根本的な課題に対処します。製品ページが検索結果に表示されない場合や、検索での可視性が低い場合に使用します。

マーケティング・グロース355
P
production-code-audit
production-code-audit
davila7 / claude-code-templates

コードベース全体を自律的に一行ずつ詳細にスキャンして、アーキテクチャとパターンを理解し、最適化を加えながら体系的に改修し、本番環境および企業レベルのプロ品質に仕上げます

テスト・品質355
P
programmatic-seo
programmatic-seo
davila7 / claude-code-templates

テンプレートとデータを使って SEO 主導のページを大量に作成したい場合に使います。「プログラム型 SEO」「テンプレートページ」「大量のページ」「ディレクトリページ」「ロケーションページ」「[キーワード] + [都市] ページ」「比較ページ」「統合ページ」「SEO のために大量のページを作る」といった言及がある場合にも使います。既存の SEO 問題を監査する場合は seo-audit を参照。

マーケティング・グロース355
R
recover-eco-funds
recover-eco-funds
circlefin / skills

固定の返金先が SCA の backing EOA である、旧式の Circle CLI Gateway `--method eco` 入金から USDC を回収します。停止中、期限切れ、返金待ち、`eoaOwnerAddress` への返金済み、Gateway に表示されない、またはパーミッションレスな自己返金が必要な旧式 Eco intent に使用します。`refundRecipient` が SCA に設定される現行の Gateway v2 入金には、このスキルの実行可能な回収手順を使用しないでください。正確なオンチェーン intent データを使って Eco の Portal `refund(...)` を呼び出し、返金された USDC を ERC-3009 で backing EOA からリンク済み SCA に移す手順を扱います。SCA が中継するため、backing EOA に gas は不要です。USDC が Agent Wallet の backing EOA に直接送られ、そのアドレスに対して CLI が \"Wallet not found\" と報告する場合も、backing-EOA sweep を適用できます。

その他355
R
research
research
alirezarezvani / claude-skills

あらゆる調査リクエストのデフォルトの入口です。質問を決定論的に分類するハイブリッドルーターで、専門調査スキル(トレンド/センチメントには pulse、NIH 資金には grants、学術文献には litreview、コースの読書資料には syllabus、先行技術と IP の状況には patent、対象の調査には dossier、提供された文書を証拠優先で読むには deepread)に委譲するか、該当する専門スキルがない場合は独自の計画・分解・複数ソース検索・統合・引用のフォールバックワークフローを実行します。ユーザーが上書きできるよう、ルーティングの判断を常に表示します。より具体的な専門スキルに明らかに該当しない調査リクエスト(例:「[トピック]を調べて」「[トピック]について分かっていることは?」「[トピック]の情報を探して」「[トピック]を理解したい」)に使用します。出力は完全な引用と監査ログを含む Markdown のブリーフィング(デフォルト)、またはリクエストに応じた .docx 文書です。

生産性355
R
review-duplication
review-duplication
google-gemini / gemini-cli

コードレビュー中にこのスキルを使用し、コードベース内の機能重複、車輪の再発明、既存のプロジェクトのベストプラクティスや共有ユーティリティの再利用漏れを積極的に調査します。

テスト・品質355
S
solana-kit
solana-kit
sendaifun / skills

Anza の最新の、ツリーシェイク可能で依存関係のない JavaScript SDK、@solana/kit の完全ガイドです。RPC 接続、署名者、pipe によるトランザクション構築、署名、送信、アカウント取得を、TypeScript の完全なサポートとともに解説します。

開発355
S
syncfusion-angular-grid
syncfusion-angular-grid
syncfusion / angular-ui-components-skills

多機能なデータテーブルやグリッド向けに Syncfusion Angular Grid コンポーネントを実装します。データ表示、並べ替え、フィルタリング、グループ化、集計、編集、エクスポートに使用します。グリッド設定、CRUD 操作、仮想スクロールまたは無限スクロール、階層グリッド、状態の永続化、データ集約型アプリ向けの高度なデータ管理機能を扱います。

開発355
S
syncfusion-blazor-multicolumn-combobox
syncfusion-blazor-multicolumn-combobox
syncfusion / blazor-ui-components-skills

Syncfusion Blazor MultiColumn ComboBox コンポーネントの実装に関する包括的なガイドです。複数列、フィルタリング、選択、ページング、仮想化、グループ化、カスタマイズオプションを備えたドロップダウンで構造化データを表示する際に使用します。Blazor アプリケーションの複雑なデータ構造や高度なフィルタリングシナリオに適しています。Syncfusion.Blazor.MultiColumnComboBox パッケージのすべての MultiColumn ComboBox 機能を網羅します。

デザイン・UI355
U
uv-workspaces
uv-workspaces
laurigates / claude-plugins

uv workspacesで複数パッケージのPythonプロジェクトを管理します。ユーザーがuv workspaces、Pythonモノレポ、共有ロックファイル、メンバー依存関係に言及した場合に使用します。

開発355
X
xiaohongshu-search
xiaohongshu-search
redfox-data / redfox-community

小紅書の人気投稿を検索するツールです。キーワードで人気コンテンツのデータを取得し、データスコア順に投稿を並べて推薦することで、クリエイターがトレンドを見つけ、創作のヒントを得られるよう支援します。メイン Agent のみで実行し、サブ Agent には割り当てません。API がポイント不足(code=3210)を返した場合、Alipay を自動で起動してチャージし、検索を続行します。

マーケティング・グロース355
1
163-java-profiling-refactor
163-java-profiling-refactor
jabrena / plinth

信頼できるプロファイリング分析結果に基づいて Java コードをリファクタリングする場合に使用します。リポジトリ所有またはメンテナーがサニタイズした docs/profiling-problem-analysis および docs/profiling-solutions ファイルの確認、具体的なパフォーマンスボトルネックの特定、CPU・メモリ・スレッドの問題に対処するための的を絞ったコード変更が含まれます。「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」「プロファイリングを適用」「ホットパスを最適化」「プロファイリングで判明した割り当てを削減」「分析で判明した CPU ボトルネックを修正」などの依頼で起動します。Plinth Toolkit の一部です

開発354
A
agent-observability-experiment-bootstrap
agent-observability-experiment-bootstrap
datadog-labs / agent-skills

Python の ddtrace SDK または Node の dd-trace SDK を使って、再現可能な LLM オブザーバビリティ実験をセットアップします。実験、データセット、評価器、ベンチマーク、回帰テスト、LLM-as-a-judge の足場作りに使用します。従来の Python 呼び出し方法も引き続きサポートされています。

テスト・品質354
A
ai-pipeline-orchestration
ai-pipeline-orchestration
bagelhole / devops-security-agent-skills

Prefect、Airflow、Dagster を使用して、データ取り込み、モデル学習、バッチ推論、RAG インデックス作成の AI/ML パイプラインをオーケストレーションします。本番 AI システム向けに、信頼性と可観測性が高く、再試行可能なワークフローを構築します。

データ・データベース354
A
ai-writing-detection
ai-writing-detection
mike-coulbourn / claude-vibes

AI による文章生成の検出パターンと方法論を包括的に解説します。語彙リスト、構造パターン、モデル固有の特徴、誤検出を防ぐためのガイダンスを提供します。テキストが AI によって作成されたかを分析する場合や、検出パターンを理解する場合に使用します。

その他354
A
analyzing-lnk-file-and-jump-list-artifacts
analyzing-lnk-file-and-jump-list-artifacts
mukul975 / anthropic-cybersecurity-skills

LECmd を使用して、Windows LNK ショートカットファイルと Jump List アーティファクトを分析します

セキュリティ354
B
biopython
biopython
davila7 / claude-code-templates

分子生物学向けの主要な Python ツールキット。Python ベースの PubMed/NCBI クエリ(Bio.Entrez)、配列操作、ファイル解析(FASTA、GenBank、FASTQ、PDB)、高度な BLAST ワークフロー、構造解析、系統解析に適しています。手早く BLAST を実行する場合は gget を使用してください。REST API を直接利用する場合は pubmed-database を使用してください。

データ・データベース354
B
bitrix-events
bitrix-events
bxmaximum / bitrix-framework-skills

Bitrixのイベントに使用します。D7 Event/EventManagerと旧ハンドラー(OnBeforeUserAdd、&$arFields)を扱います。発行、処理、キャンセル、シグネチャ、登録が対象です。

開発354
B
bmad-technical-research
bmad-technical-research
bmad-code-org / bmad-method

非推奨 — bmad-deep-recon(技術タイプ)に転送します

開発354
B
bria-ai
bria-ai
bria-ai / bria-skill

Bria.aiで画像生成、写真編集、背景除去を行い、透過PNG画像、切り抜き、EC商品写真、商品カタログ、ライフスタイル写真を作成します。影、商品寸法画像、ライフスタイルシーン、マーケットプレイス掲載用のバリエーションなど、店舗ですぐ使えるECカタログを大規模に作成します。ユーザーがメインビジュアル、バナー、SNSビジュアル、商品写真、イラスト、アイコン、サムネイル、広告クリエイティブ、マーケティング素材など、画像の生成、編集、変換を希望する場合、または商品カタログの作成、商品写真の作成、ライフスタイル写真の演出、背景除去、透過PNGの作成、商品写真の一括処理を希望する場合は、必ずこのスキルを使用します。商品写真、商品カタログ、商品撮影、ライフスタイル写真、切り抜き、商品寸法画像、インペインティング、アウトペインティング、オブジェクト除去、アップスケール、写真修復、スタイル変換、再ライティング、季節変更、スケッチから写真への変換で起動します。商用利用に安全で、ロイヤリティフリーです。

クリエイティブ・メディア354
C
cad-to-data
cad-to-data
datadrivenconstruction / ddc_skills_for_ai_agents_in_construction

CAD/BIM ファイルを構造化データに変換します。Revit、IFC、DWG、DGN ファイルから要素データを抽出します。

データ・データベース354
C
cnki-journal-toc
cnki-journal-toc
cookjohn / cnki-skills

CNKIで学術誌の各号を閲覧し、目次を表示して、元の目次PDFをダウンロードします。特定の号に掲載された論文を確認したい場合や、元の表紙・目次ページをダウンロードしたい場合に使用します。

生産性354
C
codependix-triage
codependix-triage
organizzolini / codebase

失敗または差分を報告した codependix の実行に対処します。境界違反、古いエクスポートを検出した --check reports の実行、エクスポートに失敗したプロジェクト、アンカーブロックの欠落、起動に失敗した NestJS コンテナ、拒否されたコマンドライン、ファイルを一つも生成しなかった --write が対象です。codependix がゼロ以外で終了した場合、codependix にバインドされたターゲットが失敗した場合、エッジやサイクルが宣言済みルールに違反した場合、コミット済み Mermaid ブロックが最新の実行結果と一致しない場合、他のプロジェクトにはあるグラフエクスポートが特定のプロジェクトにない場合、またはチェックを通すためにエクスポート済み図を手編集したりルールを緩和したりする前に使用します。

開発354
C
codometer-configure
codometer-configure
organizzolini / codebase

入力、制限、独自の規約カウンター、コメント予算、除外、出力先を宣言する codometer.config.ts を作成または編集します。リポジトリに codometer 設定がない場合、サイズや件数の制限を追加する場合、コメントブロックや JSDoc コメントの長さを制限する場合、コンパイル済みまたは生成済み出力の入力を宣言する場合、組み込みアナライザーが認識しない命名規約を数える場合、制限が適用されない場合や入力に一致するファイルがない場合、ワークスペース内のすべてのプロジェクトを単一の設定で記述できるか判断する場合に使用します

テスト・品質354
C
codometer-measure
codometer-measure
organizzolini / codebase

codometer の測定を実行し、レポートの保存先を決めるか、生成されたバッジブロックや JSON レポートを読み取ります。codometer または `npx @codometer/cli` の実行、`--output-json`/`--output-markdown` と `--check` フラグの選択、CI ステップへの codometer の組み込み、README へのバッジブロックの挿入、codometer JSON レポートのメトリクス、上限、失敗項目の確認に使用します。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。

テスト・品質354
C
codometer-triage
codometer-triage
organizzolini / codebase

codometer の上限超過、コメント予算超過、コミット済みレポートの古さ、または実行そのものの失敗に対処します。`codometer --check` がゼロ以外で終了した場合、サイズまたは件数の上限を超えた場合、コメントブロックが語数、行数、文字数の予算を超えた場合、何も変更していないのにコミット済みレポートが最新の測定結果と食い違う場合、上限が適用されない場合、入力に一致するファイルがない場合、または失敗したチェックを通すためにリポジトリの上限値を変更する前に使用します。

テスト・品質354
C
cve-research
cve-research
fusengine / agents

特定の依存関係またはパッケージバージョンについて、既知の CVE やセキュリティ勧告を確認するときに使用します。

セキュリティ354
E
encore-go-cron
encore-go-cron
encoredev / skills

`encore.dev/cron`の`cron.NewJob`を使ってEncore Goで定期/繰り返しタスクをスケジュールします。`Every: "1h"`の間隔構文と`Schedule: "0 9 * * 1"`のcron式を扱います。

開発354
E
environment-setup
environment-setup
akillness / jeo-skills

アプリケーションの環境設定を整理します。`.env` ファイル、環境変数の優先順位、型付き環境変数の検証、シークレットの受け渡し、フレームワーク固有の環境ルール、ローカル・ステージング・CI・本番環境間の設定ドリフトを扱います。環境変数の構成、必須設定の検証、公開・非公開の環境変数の分離、散在する環境ファイルの整理が必要なときに使用します。これはアプリ設定の互換性に特化した、より限定的なスキルです。実行可能なマシン、Docker、devcontainer、オンボーディング、ローカルサービスのセットアップ全般は `system-environment-setup` に振り分けてください。

開発354
F
financial-statements
financial-statements
joellewis / finance_skills

投資判断のために財務諸表を分析します。損益計算書とキャッシュフロー計算書から EBITDA とフリーキャッシュフロー(FCFF/FCFE)を導出し、ROIC、利益率、デュポン ROE 分解を計算し、発生項目と運転資本の推移から利益の質を評価します。「10-K の読み方」「損益計算書とキャッシュフロー計算書の違い」「フリーキャッシュフローの計算方法」「FCFF と FCFE」「EBITDA 調整」「ROIC と WACC」「デュポン分析」「利益の質」「発生比率」「キャッシュコンバージョンサイクル」「収益認識の懸念点」「繰延税金」「取得原価と含み益」などの質問に使用します。報告利益が現金に裏付けられているか、資本コストを上回る価値を生み出しているか、値上がりした資産の売却による税務上の影響など、ファンダメンタル分析の質問にも対応します。

データ・データベース354
F
fpf:status
fpf:status
neolabhq / context-engineering-kit

FPF ナレッジベースの現在の状態を表示します

生産性354
G
game-qa
game-qa
zenstory-ai / novel-to-game

ソースコードを読まず、初めてプレイするユーザーとして対象ランタイム上でゲームをブラインドプレイテストし、検証します。まず事前知識なしで隔離されたプレイを行い、オンボーディング、ガイダンス、操作、ペース配分、モバイルのビューポートに関する問題を洗い出します。その後、設計仕様と照合し、通しプレイ1回分の検証証跡を記録します。生成されたゲームのブラインドプレイテスト、新規プレイヤーとしてのビルドの QA、初回プレイ時のプレイ可能性の監査、ゲームビルドの検証に使用します。游戏实机盲玩与运行验收。先以未读源码与设计文档的新玩家身份在目标运行环境中从头盲玩,排查上手引导、交互动线、视听节奏与视口适配问题,再对照设计规范核实定性,并用单次完整通关记录生成验收凭证。用于新玩家视角盲测游戏、诊断实机体验问题或验收构建版本。

テスト・品質354
G
gcp-audit-logs
gcp-audit-logs
bagelhole / devops-security-agent-skills

コンプライアンス対応のために GCP Cloud Audit Logs を設定します。ログルーティングと BigQuery 分析を設定します。GCP のアクティビティを監査するときに使用します。

セキュリティ354
G
generate-status-report
generate-status-report
atlassian / atlassian-mcp-server

Jira の課題からプロジェクト状況レポートを作成し、Confluence に公開します。エージェントが (1) プロジェクト状況レポートを作成する、(2) プロジェクトの進捗や更新内容を要約する、(3) Jira から週次/日次レポートを生成する、(4) 状況の要約を Confluence に公開する、または (5) プロジェクトの阻害要因や完了状況を分析する場合に使用します。Jira の課題を取得し、ステータス/優先度別に分類して、デリバリーマネージャーや幹部向けの書式付きレポートを作成します。

生産性354
G
git-workflow
git-workflow
akillness / jeo-skills

ローカルGit作業における安全な次の手順を判断します。ブランチの整理、選択的なステージング、コミットの整理、mergeとrebaseの選択、競合解決、安全なリース付きプッシュ、リセットや誤った履歴編集からの復旧を扱います。ブランチの準備、コミット整理、更新されたベースとの同期、ローカルGit競合の解決、書き換えた履歴の安全なプッシュ、失われたコミットの復旧、レビュー用の差分準備が必要な場合に使用します。ホスト型PRレビュー、リポジトリ管理、スプリント計画には使用しません。

開発354
G
godot-composition-apps
godot-composition-apps
thedivergentai / game-dev-agentic-skills

Composition(Has-A Orchestrator + コンポーネント)を使用して、スケーラブルな Godot アプリ、ツール、EditorPlugin、Control 中心の UI を構築するための専門的なアーキテクチャ標準。ダッシュボード、ツールウィンドウ、フォーム、設定パネル、EditorPlugin UI の構築時に使用。ゲームプレイエンティティ(Player/Enemy/Weapon/Hitbox)には使用せず、godot-composition に振り分けてください。トリガーキーワード:Control、EditorPlugin、ツール UI、Orchestrator、VLS、rock test、AuthComponent、ThemeManager、Saveable component、依存性注入。

開発354
I
inbox-manager
inbox-manager
anthropics / knowledge-work-plugins

受信トレイ全体を、所有者が実際に対応すべきことの短い優先順位付きリストに整理します。メールを読み、「要対応」「返信案作成済み・送信待ち」「対応済み」に分類し、所有者本人の文体で返信を作成し、長いスレッドに埋もれたアクション項目と期限を抽出し、完了分を整理して、請求書、見込み客、日程調整の依頼を担当スキルに引き継ぎます。メールボックスが接続されていない場合も、貼り付けまたは転送されたメール本文を処理できます。所有者がメールについて少しでも言及したら使用します。「メールに追われている」「未読が300件ある」「対応が必要なメールはどれ」「受信トレイを確認して」「メールを整理して」「見落としはある?」「誰に返信すればいい?」「これへの返信案を作って」「メールの状況を教えて」などの場合が含まれます。転送されたメールが1通だけの場合も、午前中いっぱいの未処理分がある場合も利用できます。

生産性354
J
jest-typescript
jest-typescript
bobmatnyc / claude-mpm-skills

TypeScript 対応の Jest。市場シェア 70% の業界標準テストフレームワークで、成熟したエコシステムを持ち、React Testing Library と連携します。

テスト・品質354
K
kicad-bom
kicad-bom
backplaneworks / kistack

KiCad プロジェクト向けに、正確な PCB 部品、パッケージ、電気定格、入手可能性、メーカーの BOM 項目を特定して確認します。

その他354
L
li-comment
li-comment
jakeschincariol / linkedin-agent-skill

他の人の LinkedIn 投稿に、ボットではなく意見を持つ人間として読めるコメントを書く。ユーザーが投稿を貼り付けてコメントを求めたとき、「これにコメントして」「これに絡んで」「ここでは何と言えばいい」と言ったとき、または自分のエンゲージメントの回向けにコメントをまとめて用意したいときに使用。

マーケティング・グロース354
L
ln-626-dead-code-auditor
ln-626-dead-code-auditor
levnikolaevich / claude-code-skills

到達不能コード、未使用のインポート/変数/関数、コメントアウトされたコード、未サポートのパターンをチェックします。デッドコードの監査時に使用します。

テスト・品質354
L
logo-designer
logo-designer
luongnv89 / skills

プロジェクトの背景情報をもとに、プロ仕様の SVG ロゴを生成します。7 種類のブランドバリエーションと、紹介用 HTML ページを作成します。プロダクトマーク、ワードマーク、アイコン、ファビコンに使用します。ラスター形式のみのロゴ、イラスト、包括的なブランドガイドラインには使用しないでください。

デザイン・UI354
M
mongodb
mongodb
bobmatnyc / claude-mpm-skills

MongoDB — 柔軟なスキーマ設計、集約パイプライン、インデックス戦略、Spring Data 統合に対応した NoSQL ドキュメントデータベース

データ・データベース354
N
n8n-data-tables
n8n-data-tables
n8n-io / skills

n8n組み込みのData Tablesを使う場合、スキーマの設計、行の挿入/更新/挿入または更新、重複排除、クエリの実行時に使用します。「Data Table」「data table」、`n8n-nodes-base.dataTable`、「重複排除」「冪等性」「検索」「永続状態」「実行間で保存」や、n8n内でスキーマ設計について話し合う場合に起動します。

データ・データベース354
O
openclaw-debugging
openclaw-debugging
openclaw / openclaw

OpenClaw のモデル/プロバイダー/ツールサーフェス/コードモード/ストリーミング、および live/Crabbox の動作をデバッグします。コードを変更する前にログ、プローブ、検証手順を選び、証拠として保存済みのセッション、トランスクリプト、添付ファイルを取得します

開発354
O
openrouter-video
openrouter-video
openrouterteam / skills

OpenRouter の非同期動画生成 API を使い、テキストプロンプト(任意の参照画像またはフレーム画像を含む)から動画を生成します。説明から動画やアニメーションを作成する、既存画像に動きを付ける、プロンプトを短い動画クリップにするようユーザーが求めた場合に使用します。

クリエイティブ・メディア354
P
personalization-at-scale
personalization-at-scale
onewave-ai / claude-skills

企業ニュース、LinkedInのアクティビティ、共通のつながりを活用し、数百人の見込み客向けに個別化した独自の書き出し文を生成します。キャンペーンごとに手作業での調査時間を10時間以上削減します。大規模なパーソナライズド outreach が必要なときに使用します。

マーケティング・グロース354
100,928 件中 25921–25980 件

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。