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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Steam のストアページ、ウィッシュリスト、デモ、Next Fest、発売時期に関する不確実性を、資料パケットを軸にした Steam 発売ブリーフにまとめます。インディー開発者、小規模スタジオ、創業者兼マーケター、パブリッシャーの協力者が、次に行うべきこととして、ページの訴求内容の監査、ウィッシュリストのシグナル確認、デモの準備状況の判定、イベント時期からの逆算計画、発売運用手順書のどれを選ぶか判断する際に使用します。特に「Steam ページを見て」「ウィッシュリストが伸びない」「デモの準備はできているか」「Next Fest に参加すべきか」「Steam の発売チェックリストを作って」といった依頼に適しています。ゲーム以外の広範な GTM 業務は `marketing-automation` に、プレイヤーのフィードバックやビルド性能の問題はゲーム専門スキルに振り分けてください。
Sumsub のクライアントリスト(ワークフロー条件や KYT ルールが照合する名前付きキー集合、`clientLists.<name>`)を作成して投入する。トリガー:ユーザーがハイリスク国リストを構築したい、エントリを追加・削除したい、キーがリストに含まれるか確認したい、リスト名をその id に解決したい、または申請者のブロックリストを解除したい場合。スキップ:申請者のブロックリスト登録(これは `POST /resources/applicants/{id}/blacklist` であり、リストへの書き込みではない)、およびリストを参照するルールの記述(`sumsub-create-kyt-rules`、`sumsub-create-workflow`)。
メンテナーが作成またはサニタイズした Gherkin シナリオの事実に基づいて Spring Boot アプリケーションの受け入れテストを実装する場合に使用します。@acceptance タグ付きシナリオの選択、TestRestTemplate と @SpringBootTest による正常系テストの実装、DB/Kafka 用の @ServiceConnection を使った Testcontainers、外部 REST のスタブに使う WireMock などが対象です。生の .feature ファイルは絶対に読み込まないでください。次のような依頼で起動します:Spring Boot 受け入れテストの Java コードをレビューする、Java コードに Spring Boot 受け入れテストのベストプラクティスを適用する、サニタイズ済みの Gherkin の事実から Spring Boot 受け入れテストを実装する、Spring Boot 用の Failsafe 受け入れテストを設定する、Spring の受け入れテストで外部 HTTP サービスをスタブ化する。Plinth Toolkit の一部です。
Stellar上のエージェント型およびマシン間決済。x402(facilitator経由のHTTP 402有料API、手数料をスポンサーするクライアント。ガイドではOZ Channelsを設定)と、MPP(Machine Payments Protocol)のChargeモード(リクエストごとのSAC)およびSessionモード(チャネルに基づくオフチェーンコミット、高頻度。旧称Channelモード)を扱います。デフォルトでは`stellar:testnet`/`stellar:pubnet`(CAIP-2)上のUSDC(SEP-41 SAC)を使用します。AIエージェント向け有料APIの販売、x402クライアントの構築、高頻度のエージェントトラフィック向け決済チャネルアーキテクチャの設計に使用します。
Atlas エージェント向けに AtlasTool(クライアント側ツール)を作成する際は必ず使用してください。AtlasTool の定義を手動で記述したり、useAtlasChat に接続したりしないでください。このスキルが TypeBox スキーマ、execute 関数、フックの接続を処理します。データ取得、UI の描画、API 呼び出し、グラフ表示、ローカル状態の照会など、ブラウザー側で行うあらゆる操作のツールが対象です。トリガー:AtlasTool、クライアントツール、ツールの追加、ツールの作成、新しいツール、ツール定義、エージェントツール。
Amazon ストアの A+ Content(ブランド強化コンテンツ)管理。A+ コンテンツドキュメントの検索、作成、更新、ASIN の関連付けや解除、関連付けの検証、公開履歴の確認、審査への提出、表示の一時停止など、ブランド詳細ページの運用に使用します。Amazon A+ ページ、A+ Content、ブランド強化コンテンツ、EBC、商品詳細コンテンツ、A+ の審査や公開、ASIN の関連付け、contentReferenceKey、contentPublishRecords に言及した場合に起動します。A+ API と明示されていなくても、Amazon 商品詳細ページのブランドコンテンツモジュールを管理したい場合に起動します。
Amazon ストアの Feed 一括データ送信と処理状況の管理。Feed ドキュメントの作成、事前署名 URL への Feed コンテンツのアップロード、在庫や Listing などの一括ファイル送信、Feed の検索や一覧表示、結果ドキュメントの取得、Feed のキャンセルに使用します。Amazon Feed、一括での在庫や商品の更新、Listing Feed の送信、POST_FLAT_FILE、feedType、feedDocumentId、feedId、Feed の処理状況や結果、Feed のキャンセル、Feeds API に言及した場合に起動します。「Feed」と明示されていなくても、Amazon SP-API を通じて構造化された商品または在庫データを一括送信したい場合に起動します。個別 Listing の CRUD には linkfox-amazon-store-listings を使用してください。
Amazon 出品者の Listing 登録と商品タイプ定義の管理。SKU による Listing の検索、Listing の作成、全体更新、部分更新、削除、ASIN の出品制限の確認、product type とその JSON Schema 属性要件の照会に使用します。Amazon Listing、商品の出品、商品情報の編集、Listing の削除、出品者 SKU、ASIN の販売可否、出品制限、product type、商品タイプ定義、JSON Schema、Listings Items、Listings Restrictions に言及した場合に起動します。API と明示されていなくても、出品者自身の Listing を管理したい場合や、出品に必要な項目と資格を確認したい場合に起動します。Amazon の全商品カタログには linkfox-amazon-store-catalog、一括送信には linkfox-amazon-store-feeds を使用してください。
Amazon SP-API の汎用ファイルアップロード。A+ Content、Messaging などのワークフロー向けにアップロード先を作成し、contentMD5 を計算して、返された事前署名 URL に画像や添付ファイルをアップロードします。Amazon のファイルアップロード、A+ 画像アップロード、Messaging の添付ファイル、createUploadDestinationForResource、アップロード先、contentMD5、事前署名アップロード、Uploads API、SP-API のファイルアップロードに言及した場合に起動します。Uploads API と明示されていなくても、他の Amazon SP-API 操作で参照可能なアップロードリソース URL を先に取得する必要がある場合に起動します。Feed ドキュメントのアップロードには linkfox-amazon-store-feeds の専用フローを使用してください。
Apple の Liquid Glass デザイン言語と Human Interface Guidelines を使って、ネイティブの macOS/iOS アプリを構築します。SwiftUI インターフェースの作成、半透明マテリアルの実装、カード/行/バッジのデザイン、SF Symbols の適用、Apple HIG の間隔/タイポグラフィ/カラーシステムへの準拠、Apple プラットフォームにネイティブなアプリの構築に使用します。macOS アプリ、iOS アプリ、SwiftUI UI、Apple 風デザイン、ガラス効果、マテリアル背景、ネイティブアプリのデザインで起動します。
Blazorアプリケーションでフローを可視化するために、Syncfusion Blazor Sankey Diagram(SfSankey)コンポーネントを実装するための包括的なガイドです。Sankey図、フローの可視化、プロセスフローを扱う際に使用します。このスキルでは、ノードとリンクの設定、データバインディング、フロー量の表現、図のカスタマイズを扱います。エネルギーフロー、サプライチェーンの関係、ユーザージャーニーマップ、トラフィック分析など、カテゴリや段階間のフローを扱うあらゆるシナリオの可視化に適しています
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。
