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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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成果を大規模に伸ばす広告クリエイティブの制作方法。フックのパターン、フォーマット選択、動画のテンポ、バリエーションの仕組み、段階的なテスト手法、クリエイティブ疲れの検出、コンバージョンを損なわないブランドボイスの統一、プラットフォーム固有のクリエイティブ基準を扱う。広告クリエイティブ、広告デザイン、フックのパターン、広告動画のテンポ、クリエイティブテスト、広告バリエーション、クリエイティブの更新、クリエイティブ疲れ、Metaの動画広告、TikTokクリエイティブ、LinkedIn広告クリエイティブ、広告素材ライブラリなどで起動する。チームが大規模にクリエイティブを制作する場合、テストサイクルを計画する場合、または成果が出ない原因を監査する場合にも起動する。
リポジトリごとの Claude Code エージェントチームを自動生成して実行します。現在のリポジトリ（ビルド/CI/環境マニフェスト、エージェントランチャー、スラッシュコマンド、仕様ディレクトリ）を調査し、ライブラリから関連する役割（coder、reviewer、auditor、tester、documenter、release、architect、researcher、spec-keeper、fact-checker、web-ux）のサブエージェント定義 `.claude/agents/{role}.md` と、ワークフロードキュメント `.claude/agent-team.md` を作成します。(1) `/agent-team init` で現在のリポジトリ用チームを作成する、(2) `/agent-team update` でプロジェクト構成の変更後に更新する、(3) `/agent-team {task}` でチームにタスクを実行させる（チームメイトを起動し、オーケストレーションを進め、ユーザー確認ポイントで停止する）、(4) `/agent-team reflect` でセッションのエージェントをレビューし、リファクタリングや新しい役割を提案する場合に使用します。各役割には古さを検出する frontmatter `version:` が含まれます。トリガー：「/agent-team」「チームを立ち上げる」「エージェントを自動作成」「このリポジトリ用のエージェントチーム」「team-on-task」「エージェントを振り返る」。
AI コーディングエージェント（Claude Code、Cursor、OpenCode、Grok、Codex、ChatGPT、Perplexity）、WebFetch ツール、CLI スクレーパー、ヘッドレスブラウザーによるウェブサイトや API のスクレイピングをブロックします。検証済みの Googlebot SEO インデックスを維持し、ブロックしたスクレイピングをすべて製品 URL にリダイレクトします。スクレイピングの防止、AI ボットのブロック、データセットページの保護、llms.txt または robots.txt ルールの追加、curl/Playwright による収集の停止、API やデータベースのクレジット保護をユーザーが希望する場合に使用します。
結果が異常、偏っている、空、または古く見える PostHog 実験の診断とヘルスチェックを実行します。露出数 0、サンプル比率の不一致、露出の欠落や偏り、複数のバリアントに入るユーザー、ID の不具合、有意差に関する落とし穴（データの覗き見、A/A、「目標達成」、ベイズ統計と頻度論、逐次検定、CUPED）、PostHog と SQL またはダッシュボードの不一致、実行中の編集、一時停止と凍結、アンケートによる定性的な追加調査を扱います。 起動条件：ユーザーが「実験は正常か／偏っていないか」「露出数が 0 なのはなぜか」と尋ねる、バイアスや不一致の警告、分割の偏り、異常に見えるバリアント、有意差の反転、SQL やインサイトと一致しない数値、編集後に変わった結果に言及する、または実験についてユーザーの意見を集めたい場合。 起動しない条件：実験の作成（creating-experiments を使用）、ロールアウト（configuring-experiment-rollout を使用）または指標（configuring-experiment-analytics）の設定のみ、あるいはライフサイクルに関する質問のみ（managing-experiment-lifecycle を使用）の場合
ソースコードやビルド成果物の漏えいを調査します。TypeScript/ES6ソースを再構築できるJavaScriptソースマップ（.js.map）、Swagger/OpenAPI JSONエンドポイントの発見、.env/.gitの露出、ハードコードされたシークレットを含むwebpackチャンク、robots.txt/security.txtの調査、build-infoファイル、asset-manifest.jsonによるAPIルートの発見、.DS_Storeのファイル一覧が対象です。偵察セッションの開始時に必ず使用してください。こうした発見が攻撃対象領域全体の解明につながることがあります。
ISO 27701プライバシー情報マネジメントシステム（PIMS）のコンプライアンスに関する専門アドバイザーです。ISO/IEC 27701:2025、ISO/IEC 27701:2019、プライバシー情報管理、PIMS認証、PII管理者または処理者の義務、プライバシーリスク評価、プライバシーに関する適用宣言、プライバシー・バイ・デザイン、データ主体の権利、DPIA、処理活動の記録、ISO 27701:2019からの移行、GDPRとISO 27701の整合、その他のプライバシーマネジメントシステムに関する質問には必ず使用してください。Annex A.1（管理者の管理策）、A.2（処理者の管理策）、A.3（共通のセキュリティ管理策）、ISO 27001なしで独立したPIMSを実装する方法についての質問にも適用します。迷った場合はこのスキルを使用してください。ギャップ評価から認証まで、ISO 27701の全ライフサイクルをカバーします。
Eloquent モデルとリレーションの作成、Sanctum 認証の実装、Horizon キューの設定、API リソースを使った RESTful API の設計、Livewire によるリアクティブなインターフェースの構築など、Laravel 10+ アプリケーションを構築・設定します。Laravel モデルの作成、キューワーカーの設定、Sanctum 認証フローの実装、Livewire コンポーネントの構築、Eloquent クエリの最適化、Laravel 機能の Pest/PHPUnit テスト作成に使用します。
BSC のトークンローンチカーブを監査する手法とツールです。ボンディングカーブまたはトランシェ IEO、Agent-ID または許可リストによるゲーティング、エスクロー入札、プールへの移行、連動するオフチェーン排出を対象とします。価格推移をモデル化し、デプロイを固定し、ライフサイクルの不変条件を検証し、敵対的なオーダーブックを評価して、所見一覧とともに実行／保留／阻止の判定を返します。「このローンチを監査して」「この IEO は安全か」「ボンディングカーブを確認して」「開始前にローンチを確認して」「LP はバーンされたか」「owner はカーブを変更できるか」などに使用します。BSC 上の価格設定カーブ／ボンディングカーブ／トランシェ IEO／エスクロー型プレローンチ販売について、ローンチ前または投資前にトリガーされます。上場後の取引リスクには使用しません（bsc-contract-audit を使用）。
MoonBit 言語、コード、コンパイラー診断、パッケージ、ツールチェーン、バックエンド、FFI、テストに関する問題や、「MoonBit に X はあるか」という質問への対応に使用します。.mbt ファイル、moon.mod/moon.pkg マニフェスト（または旧形式の moon.mod.json/moon.pkg.json）、moon コマンド、wasm/js/native ターゲット、mooncakes パッケージから MoonBit が暗示されている場合も使用してください。このスキルは、信頼できる MoonBit の情報源の選択、moon ide による API の確認、古い前提の回避、修正の検証に役立ちます。
Lighthouse スコア 95+ を目指す、Astro 固有のパフォーマンス最適化です。クリティカル CSS のインライン化、圧縮、フォントの読み込み、LCP の最適化を扱います。Astro サイトのパフォーマンス最適化、Astro Lighthouse スコアの改善、astro-critters の設定に使用します。Astro 以外のサイトには使用しないでください（perf-web-optimization または core-web-vitals を使用）。Lighthouse 監査の実行にも使用しないでください（perf-lighthouse を使用）。
実践認識論：計画、仮説、判断を実践に戻して検証し、「実践→認識→再実践」の螺旋状に反復します。開始前に反復の終了条件を明記します。仮説の検証が必要なとき、試行が失敗して振り返りと再挑戦が必要なとき、考えるだけで実行していない、または考えずに実行していると気づいたときに適用します。単発の出力、すぐに調べられる質問、仮説がまだない段階（まず調査）では適用しません。英語：Practice-cognition loop. Test a hypothesis or plan in practice, learn from the result, and iterate in a rising spiral with an explicit stop condition. Trigger when a plan needs validation, an attempt failed and must be retried, or you notice thinking without doing (or doing without thinking); skip for one-shot outputs, lookup questions, or before any hypothesis exists
OpenCode スキルを設計・改善し、エージェントの機能を拡張します。ディレクトリのスキャフォールディング、SKILL.md の作成、frontmatter の最適化、リソース（scripts/references/assets）の整理を扱います。新しいスキルの作成、既存ワークフローの更新、スキル検出の問題修正に積極的に使用します。例：ユーザーが「データベース管理用の新しいスキルを作成して」と言った場合は、ディレクトリと初期 SKILL.md を作成。「スキルが正しく起動しない」と言った場合は、frontmatter の説明を分析・改善。「画像処理スキルに Python スクリプトを追加して」と言った場合は、scripts/ ディレクトリを構成。「API ドキュメント用のスキルはどう構成すればよい？」と聞かれた場合は、references/ の構成を設計します。
Button、ButtonGroup、DropDownButton、Floating Action Button（FAB）、ProgressButton、RadioButton、Switch、Speed Dial、SplitButtons、Chips など、Syncfusion Angular ボタンコンポーネントの実装を包括的に解説します。これらのコンポーネントの実装とスタイリングに使用し、ビジュアルスタイル（primary、outline、toggle、icon、round、block）、グループ化、ポップアップ項目とアニメーション付きドロップダウン、FAB の配置と適用範囲、Speed Dial の直線状・放射状アクション項目、進捗対応ボタン、トグル・ラジオコントロールを扱います。
AutoComplete、ComboBox、DropDownList、ListBox、Mention、MultiSelect、MultiColumn ComboBox など、Syncfusion Angular ドロップダウンコンポーネントの実装を網羅したガイドです。Angular アプリで選択インターフェース、データバインディング、フィルタリング、カスケードドロップダウン、カスタムテンプレート、アクセシブルなドロップダウンを構築する際に使用します。
Quarkusアプリケーションのバリデーションを設計、レビュー、改善する場合に使用します。JAX-RSリソース上のBean Validation、パラメーターやCDI Bean上の@Valid、制約グループ、@ConfigMappingのバリデーション、カスタム制約、ネストされたDTOのバリデーション、ExceptionMapperによるエラーマッピングが対象です。「Quarkusにバリデーションサポートを追加」「Quarkusのバリデーションルールをレビュー」「Quarkus REST APIのリクエストバリデーションを改善」「カスタムバリデーション制約を追加」「Quarkus @ConfigMappingプロパティを検証」などの依頼で起動します。Plinth Toolkitの一部です。
生成メディア向けの、プロバイダーに依存しないキャラクターデザインと連続性のガイドです。エージェントが AI 生成画像、動画クリップ、アバター、アニメーション、コミック、広告、製品マスコット、連載型ソーシャル投稿、複数カットのキャンペーンで、繰り返し登場するキャラクターを作成、維持、修正、品質確認する場合に使用します。特に、キャラクター設定資料、参照素材集、プロンプト、表情／ポーズの幅、衣装／髪型／メイク／小道具の連続性、アイデンティティと肖像の保護策、反復計画、引き継ぎメモ、連続性レビューの作成に適しています。
どんな物語のキャラクターでも実際に参考画像を生成する（小説の翻案、自作の物語、単体のキャラクターデザインのいずれでもよく、小説の原文は不要）：キャラクターを一段落で描写し、階層化したフィールドに分解して補完後に確認し、まず正面全身のアンカー画像を 1 枚生成し、残りのビュー（顔アップ、90° 横顔、背面、ディテール、45° 顔アップ）はすべてこのアンカー画像のみを参照し、必要に応じて段階的に画像を生成する。各画像には識別子が付き、個別に再生成でき、再生成後はどの画像が古くなったかが自動的に示される。Qwen Image（ComfyUI）、codex 内蔵の画像生成、OpenAI Images API（GPT Image 2）、カスタムコマンドに対応し、メイン画像と派生画像で異なるモデルを使用できる。asset.json + PNG 一式 + ダブルクリックで開けるレポートを出力する。依存関係ゼロ。プロンプトのみで画像を生成しない場合は novel-characters を使用する。出角色图、做角色参考图、给我的角色出图、定妆照、真出三视图、character reference images を求められたときに使用する。
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。