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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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Temu 米国向け EC プロモーション API。LinkFox ゲートウェイ経由で、Partner US Promotion 関連の bg/temu エンドポイントを転送します（キャンペーン作成、参加申請、照会、クーポン／タイムセールなど。エンドポイントは Partner のドキュメントに従って順次接続します）。ユーザーが Temu US のプロモーション、キャンペーン、クーポン、タイムセール、キャンペーン参加申請、promotion campaign、product-inventory のプロモーションについて言及した場合に起動します。商品管理には linkfox-temu-manage-product-us、価格には linkfox-temu-price-us、注文には linkfox-temu-order-us を使用します。
Temu 欧州向け EC の返品・返金 API。LinkFox ゲートウェイ経由で、Partner EU Returns & Refunds 関連の bg/temu エンドポイントを転送します（返品申請、返金、アフターサービス案件の照会・処理など。エンドポイントは Partner のドキュメントに従って順次接続します）。ユーザーが Temu EU の返品、返金、アフターサービス返品、return、refund、aftersales return、parentAfterSalesSn、返品伝票、返金伝票、order-shipping のアフターサービスについて言及した場合に起動します。注文キャンセルには linkfox-temu-cancel-order-eu、注文には linkfox-temu-order-eu を使用します。
Temu 米国向け EC の返品・返金 API。LinkFox ゲートウェイ経由で、Partner US Returns & Refunds 関連の bg/temu エンドポイントを転送します（返品申請、返金、アフターサービス案件の照会・処理など。エンドポイントは Partner のドキュメントに従って順次接続します）。ユーザーが Temu US の返品、返金、アフターサービス返品、return、refund、aftersales return、parentAfterSalesSn、返品伝票、返金伝票、order-shipping のアフターサービスについて言及した場合に起動します。購入者／販売者による注文キャンセルには linkfox-temu-cancel-order-us / linkfox-temu-cancel-order-us、注文には linkfox-temu-order-us を使用します。
Temu 欧州向け EC 税務（Tax）API。LinkFox ゲートウェイ経由で、Partner EU の 7 つの temu.pay.tax.* エンドポイントを転送します。レポートのエクスポート、Galerie 署名、請求書の照会／ダウンロード、販売者レポートのダウンロード／請求書のアップロードなどに対応します。ユーザーが Temu EU Tax、temu.pay.tax.invoice、VAT、請求書のアップロード、export report、Galerie signature、site=eu の税務について言及した場合に起動します。商品管理には linkfox-temu-manage-product-eu を使用します。
数学モデリングコンテストの解答を全工程にわたって支援します。国内コンテスト（CUMCM）と MCM/ICM の全問題タイプ（A～F）を網羅し、問題の本質分析 12 種、95 以上のシナリオに対応したモデル選択マトリクス、アルゴリズム Cookbook 5 冊、完全な例題 Playbook 11 冊、実行可能な Python コードテンプレート 22 個と MATLAB コードテンプレート 7 個を提供します。math-modeling-paper と「問題解決→執筆」の連携を実現します。モデリングの方針、モデルの選択や構築、コンテスト問題の解答、問題文の貼り付け、MCM/国内コンテストの問題分析、CVaR/NSGA-II/Monte Carlo/時系列/ANOVA/灰色関係分析、ネットワークフロー/グラフ理論/生態モデリング、モデル名、Memo/Letter/Our Work のフローチャートについて言及された場合に使用します。
今日の通話と今日のインバウンドリードを扱います。3 つのモードがあります。ICP に基づくインバウンドリードの評価（単一または一日分を一括で評価し、順位付け）、1 画面の通話前ブリーフ作成（会社と人物、3 つの話題、鋭い切り出し、2 つのヒアリング質問、想定される異議）、通話計画の作成（評価フレームワークに沿ったヒアリング質問案、または見込み客が実際に述べた課題のみを基にしたデモの流れ）。Crustdata の企業、人物、求人、ニュース、投稿データを使用します。「午後 2 時の準備をして」「<company> との通話を準備して」「このリードを評価して」「このインバウンドは対応する価値がある？」「今日のインバウンドを整理して」「ヒアリング計画を作って」などに使用します。
人間が `automerge` ラベルを付けた PR を処理する無人キューワーカーです。時間枠内（デフォルトは 2h）に、設定された数までの PR を並行処理し、コードレビュー、QA、CI の 3 つのシグナルを取得して、それぞれラベルとして記録します。シグナルが不足している場合、オーケストレーションモードでは om-auto-review-pr、om-auto-qa-pr、om-auto-fix-pr に引き継ぎます。遅い CI を待つことはありません。デフォルトはガード付きの squash merge です。設定/CLI で準備のみのモードと独立したネイティブレビューを選択できます。
ページ、機能、またはサイト全体に対して、3段階（スモーク、標準、完全）でQAテストを実施します。ページやサイトのQA、デプロイ後のスモークテスト、公開前のページ確認、回帰テストを依頼された場合に使用します。QA、QA sweep、スモークテスト、回帰テスト、デプロイ後確認、公開前確認、デプロイの検証、このページのテスト、ページが表示されるか、リンク切れ、404、画像が読み込まれない、といった内容で起動します。検証が重要なデプロイ後や新規ページ公開後にも、必要に応じて自発的に起動します。アクセシビリティ、パフォーマンス、SEOは表層的なシグナルのみを対象とします。詳細な監査には`accessibility-audit`、`performance-optimization`、`seo-technical`を、コードレベルのデバッグには`code-review-web`を使用してください。
ユーザーが Spree 6 の REST API v3（Store API（ストアフロント、モバイルアプリ、顧客）、Admin API（統合、バックオフィスツール）、Seller API（マーケットプレイスの販売者））を呼び出す、またはデバッグする際に使用します。認証（publishable/secret キー、JWT オーディエンス）、スコープと権限、プレフィックス付き ID、カートから注文への分割、チェックアウト `requirements[]`、注文ステータス、`{data, meta}` エンベロープ、expand/fields、Ransack フィルター、エラー、冪等性、ローカライズヘッダー、レート制限を扱います。よくある表現：「Spree API」、「Store API」、「Admin API」、「publishable key」、「secret key」、「X-Spree-Api-Key」、「X-Spree-Token」、「API scopes」、「403 required_scope」、「cart_ vs or_」、「complete cart」、「cart 404 after checkout」、「prefixed IDs」、「expand」、「Idempotency-Key」、「429 rate limit」、「v3 endpoint」、「Admin API OpenAPI spec」。新しいエンドポイントの追加や OpenAPI ドキュメント作成には spree-resource、MCP 経由でストアを操作する AI エージェントには spree-mcp、ロールと権限の内部仕様には spree-auth-permissions を使用してください。
Spree 6 のパフォーマンスを調査・改善するときに使用します。カート更新やチェックアウトの遅延、Store API の商品一覧の遅延、カスタムエンドポイントやシリアライザーの N+1 クエリ、検索遅延、Meilisearch の大量インデックス作成、画像処理の滞留、Solid Queue/Sidekiq のキュー調整、Store API の HTTP/CDN キャッシュ、ダッシュボードのデータ取得、OpenTelemetry によるトレースを扱います。よくある表現：「カートが遅い」「カートへの追加が遅い」「税プロバイダーが呼び出されすぎる」「Spree の N+1」「商品一覧が遅い」「検索が遅い」「Meilisearch の再インデックス」「インポートがジョブを圧迫している」「ジョブの滞留」「キュー調整」「Spree キャッシュ」「CDN による API キャッシュ」「チェックアウトをトレース」「遅いワークフローのステップを特定」。
SQL クエリの最適化、データベーススキの設計、パフォーマンス問題のトラブルシューティングを行う。クエリが遅い理由の質問、複雑な結合や集計の記述支援、データベースのパフォーマンス問題への言及、スキの設計や移行の要望があるときに使用。複雑なクエリ、ウィンドウ関数、CTE、インデックス戦略、クエリプランの分析、カバリングインデックスの作成、再帰クエリ、EXPLAIN/ANALYZE の解釈 Burst、，优化前後のクエリベンチマーク、データベース方言（PostgreSQL、MySQL、SQL Server、Oracle）間のクエリ移行などkills
ユーザーがコードの簡素化、クリーンアップ、リファクタリング、整理、改善を望むときに使用します。ステージ済み／未ステージの git 変更、または指定されたファイル／パスが対象です。複雑さを減らし、ネストを浅くし、重複や不要なコードを削除します。各変更の価値を評価して（価値の低い変更は抑え）、その後テストを実行し、問題がないことを確認します。次の場合に使用します：“simplify”、“simplify this”、“simplify my code/changes”、“clean up”、“clean this up”、“clean up my changes”、“refactor this”、“make this cleaner”、“tidy this up”、“reduce complexity”、“flatten this”、“remove dead code”、“make it more readable”、“polish before commit”、“absolute simplify”。作業中の diff に適用します。リポジトリ全体の不要なコードには absolute-prune、lint/type の負債には absolute-debt を使用します。
セッショントレースと Data Cloud を使って本番環境の Agentforce エージェントの動作を分析し、Agent Health Monitoring (AHM) のアラートを管理します。トリガー条件：ユーザーが STDM セッションデータや Data Cloud のトレースレコードを問い合わせる、本番環境のエージェントの障害・回帰・パフォーマンス問題を調査する、セッショントレース・会話ログ・エージェントの指標について尋ねる、報告された本番問題のプレビューでの再現を試みる、findSessions やトレース分析クエリを実行する、エージェントの指標（エスカレーション率/deflection など）に対して AHM データアラートを作成・一覧表示・更新・削除する、アラートが発火しない理由を尋ね거나発火済みか確認する（通知件数、またはアラートごとの Incidents ビュー）。トリガーしない条件：ユーザーが開発中に .agent ファイルを作成・変更・デバッグする（agentforce-generate を使用）、テストスペックを作成・実行する（agentforce-test を使用）、ローカル開発で sf agent preview を使う、エージェントをデプロイまたは公開する。
求是方法論の入口および基本原則です。新しいトップレベルセッションの開始時に一度読み込み、「事実に基づいて真実を求める」姿勢ですべての判断を行います。明らかに適用できる場合に限り、対応する方法論スキルにタスクを振り分けます。単一の具体的なタスクを委任されたサブエージェントはスキップしてください。English: Entry point and governing principle of the Qiushi methodology. Load once at the start of a top-level session to enforce "seek truth from facts" and route to a downstream skill only when it clearly helps. Delegated sub-agents on narrow tasks should skip it.
監査、品質評価、対象を絞った改善など、CLAUDE.md ファイルの包括的な管理機能を提供します。ユーザーが CLAUDE.md ファイルの確認、監査、更新、改善、修正、保守、検証を依頼した場合に使用します。「プロジェクトメモリの最適化」「CLAUDE.md の品質チェック」「ドキュメントレビュー」や、CLAUDE.md を新規作成する場合にも起動します。すべての CLAUDE.md ファイルをスキャンし、標準化された基準で品質を評価して、スコアと推奨事項を含む詳細な品質レポートを出力した後、ユーザーの承認を得て対象を絞った更新を行います。
利用可能なソース（スクリーンショットのみ、公開中の URL、生の HTML/CSS、またはその組み合わせ）を使い、ユーザーの既存の技術スタック上に任意の Web UI をピクセル単位で忠実に再現します。スクリーンショット、画像、URL、Figma エクスポート、HTML ダンプをもとにデザインを再作成、照合、複製、または「クローン」したい場合に使用します。「これをクローンして」「このデザインに合わせて」「スクリーンショットから作って」「このページを再現して」「このように見せて」「この UI を作り直して」「このレイアウトをコピーして」といった表現で起動します。ユーザーが視覚的な参考資料を提示して忠実な実装を求める場合も対象です。明示的な表現がなく、スクリーンショットだけが送られた場合も、このスキルを適用してください。
aio-commerce-sdk を使用して新しい Adobe Commerce アプリのひな形を作成します。基本的なプロジェクト構造とメタデータを含む app.commerce.config ファイルを作成します。新しい Commerce アプリをゼロから作成したい場合や、空の Commerce アプリプロジェクトを初期化したい場合に使用します。ひな形の作成後、デプロイを希望する場合は appbuilder-project-init に続き、Developer Console の設定（プロジェクト、ワークスペース、API サブスクリプション）を行います。拡張性ドメインは設定しません。設定には commerce-app-eventing、commerce-app-webhooks、commerce-app-business-config、commerce-app-admin-ui、commerce-app-storage を使用してください。
Bronze、Silver、Gold のメダリオンパターンに基づき、Fabric データプラットフォームをエンドツーエンドで計画・構築します。データ取り込みから分析、PySpark と Delta レイヤー、パイプラインのオーケストレーション、レイヤーごとの Spark チューニング、Silver と Gold での Materialized Lake View と notebook の選択、Direct Lake への引き継ぎを扱います。レイヤー化アーキテクチャの設計、計画、推奨に使用します。既存の Power BI レポートに関する質問には fabriciq を使用してください。
商品情報、パッケージと資格、対象プラットフォーム、ターゲット層、ビジュアル参考を、実行可能な EC ビジュアルプランにまとめます。コンバージョン戦略、Campaign Style Lock、メイン画像／詳細ページ／Listing／A+ Storyboard、画像内コピー、デザイン指示、画像生成 Prompt、根拠とコンプライアンスの審査が含まれます。淘宝、天猫、京东、拼多多、抖音小店、小红书、视频号／微信小店のほか、Amazon、Shopify、TikTok Shop、Temu、Shopee、Lazada に対応します。商品画像、詳細ページ、画像内コピー、デザイナー向け制作指示、越境商品のローカライズが必要な場合に使用します。短尺動画／ライブ配信の台本のみ、広告出稿や店舗運営の最適化、弁護士による最終的な法的判断（リスクスクリーニングは可能）には適しません。商品を自動で出品・公開することはありません。資格、データ、売上、レビュー、認証、効果を捏造してはなりません。最新のプラットフォーム規則や高リスクのコンプライアンス判断では、公式情報を確認してください。
実際の読者が瞬間ごとにどう読むかをシミュレーションし、あらゆる草稿のベータリーディングを行います。斜め読みのゲート、先読みなしの時間制限付き読解（注意の推移と離脱箇所を記録）、翌日に読者が覚えている内容の想起テスト、暗黙の作者に対する信頼の台帳を実施します。ベータリーディング、テスト読者、人によるレビュー、人間のような読み方、最初の読者役を求められた場合、作品が注意を保てるか実際に読まれるか、忙しい人が投稿を開くかの簡易確認、翌日に読者が覚えている内容、読者が読むのをやめる箇所、または AI っぽさを抑える編集や人間らしくする編集の後も草稿がしっくりこない／空虚に感じる理由を尋ねられた場合に使用します。公開前の最終ゲートとして、読書がどこで途切れたかを報告し、書き直しは行いません。
HTTP リクエストスマグリング（CL.TE、TE.CL、H2.CL、H2.TE）を調査します。原因：フロントエンドプロキシとバックエンドサーバーで、1 つのリクエストの終端と次のリクエストの開始位置の解釈が一致しない（Content-Length と Transfer-Encoding ヘッダーの解析不整合）。CL.TE：フロントエンドは CL、バックエンドは TE を使用 → TE: chunked を送信しつつ、本文を CL の長さに合わせてスマグリングします。TE.CL：逆の組み合わせです。H2.CL：HTTP/2 のダウングレード時に CL を HTTP/1.1 バックエンドへスマグリングします。検出ツール：Burp HTTP Request Smuggler 拡張機能、smuggler.py、h2csmuggler。確認方法：時間遅延手法（タイムアウトを 30s にした GET をスマグリング）—次の被害者のリクエストに対してフロントエンドの応答が遅くなれば、スマグリングが成功しています。検証方法：キャッシュポイズニング連鎖（被害者向けにキャッシュされるリクエストをスマグリング）、認証情報の窃取（X-Forwarded-For を上書きするリクエストをスマグリングし、次のユーザーの Cookie を取得）、認証の回避（内部パスへのリクエストをスマグリング）。大手 CDN 導入環境における実際の有償案件の例を含みます。CDN とオリジンの構成を使用する H1 有償プログラムの調査や、ロードバランサー／WAF の回避を狙う場合に使用します。
Service filter.expression を通じた Make App のレコード一覧キーワード検索や、@qfei-design/make-app-filter による高度／条件／テーブル／ヘッダーフィルターの生成、統合、レビュー、デバッグに使用します。列表搜索、关键词搜索、筛选、高级筛选、条件筛选、表格／表头／列头／按字段筛选、CEL/DNF、フィールド型オペレーター、候補値、フィルター Preset の保存／再表示がトリガーになります。検索のみのモードでは、フィルターパネルや Preset のライフサイクルを使わず、パッケージコンパイラーを使用します。高度なフィルターモードでは、パッケージパネル、権限を考慮した Entity Preset、デスクトップ／タブレットの CanvasTable ヘッダー連携を使用します。スマートフォンではモバイルパネルレイアウトを使用します。make-app-permission のリストアクセスを利用します。make-app-actions がある場合、フィルターの適用成功後に選択を解除し、保留中の処理を無効化する必要があります。下書きと失敗時は選択を維持します。ページレイアウト、CanvasTable の内部実装、Service ルートの実装、ソート、グループ化、認証、ランタイム、DSL、Make CLI、テーブルセルの編集は対象外です。
ユーザーがプロンプトの強化、改善、調整、書き換え、明確化、検証を依頼した場合、または「このプロンプトをもっと良くして」と言った場合に使用します。プロンプト自体の文脈に基づいて検証項目を選び、実行はせずに、より明確で具体的かつ構成の整ったプロンプトを返します。対象にはコーディング、調査、執筆、画像・動画生成、エージェントタスク、データ作業、システムプロンプトが含まれます。曖昧さ、矛盾、制約や成功基準の不足、形式の不備、秘密情報の漏えいを指摘します。ユーザーがプロンプトのタスク実行を求めている場合は使用しません。
Remotion を使ってプログラム的にビデオを構築するためのベストプラクティスとドメイン知識（React/TypeScript でのビデオ、MP4 にレンダリング）。Remotion コードを書いたり編集したりするときはいつでも使用してください—ビデオプロジェクトのスカッフォルディング、interpolate/spring と useCurrentFrame() でのアニメーション、シーンとトランジションのシーケンス処理、字幕、オーディオ、GIF/Lottie/3D、チャート、ビジュアルエフェクト、calculateMetadata による動的な期間、またはレンダリング。Remotion API に手を出す前に相談してください。そのコンポーネントとプロップは進化し続けているからです（例：@remotion/media）。
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。