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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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hcloud CLI（KooCLI）で Huawei Cloud API を呼び出し、kubectl cce プラグインで Kubernetes ノード操作（cordon/uncordon/drain/status）を行う、Huawei Cloud CCE（Cloud Container Engine）クラスタのライフサイクル管理スキルです。次の場合に使用します：(1) CCE クラスタの作成、削除、休止、起動、(2) クラスタの一覧表示とクラスタ／ノード／ノードプール／アドオン情報の照会、(3) ノードプールの管理（作成、削除、サイズ変更）、(4) ノードの管理（作成、削除、cordon、uncordon、drain）、(5) アドオンの管理（インストール、アンインストール、更新）、(6) パブリックアクセス用のクラスタ EIP のバインド／解除、(7) クラスタ kubeconfig の取得。ユーザーが「CCE cluster」「create cluster」「delete cluster」「node pool」「node management」「hibernate cluster」「awake cluster」「addon」「kubeconfig」「EIP binding」「CCE 集群」「创建集群」「删除集群」「节点池」「节点管理」「休眠集群」「唤醒集群」「插件」「kubeconfig」「EIP 绑定」に言及した場合に起動します。
論文、記事、トランスクリプト、メモ、プロジェクトの知見をもとに、LLM が整理するナレッジベースを構築・維持します。情報源を相互リンクされた Markdown に取り込み、引用付きで質問に回答し、wiki の検査・改善を行い、セッションやエージェントをまたいで有用な知見を保持します。検証済みのタスク経験の記録、成功・失敗パターンの統合、根拠に紐づくスキル改善の提案・評価・適用・ロールバックにも対応します。「add this to my wiki」「what does the wiki say」「learn from this task」「improve this procedure」、/wiki:learn または /wiki:evolve で起動します。ローカルフォルダーまたはホストされた wiki URL（MCP）で動作します。インデックス優先のナビゲーション、原子的なページ、ハイブリッド検索を使用します。
ドキュメントを優先した PRD（短い forge issue と、マイルストーンを含む詳細な prds/ ファイル）を作成し、その後、作業開始、後で対応するためのコミット、または PRD の uzi への送信を提案します。ユーザーが PRD の作成、新機能の仕様策定、製品要件ドキュメントの作成、機能アイデアの追跡可能な GitHub／GitLab／Forgejo issue 化を希望する場合に使用します。トリガー：「create a PRD」「new PRD」「/prd-create」「write a PRD for」「spec this feature」。
ヒットタイトルのロジックを分析し、ユーザーの入力に基づいて質の高いヒットタイトルを10件ワンクリックで生成し、タイトル選びの迷いを解消します。また、既存タイトルをテーマとの関連性、構成の適合性、価値の明確さ、感情への訴求力、希少性の印象、コンプライアンス上の安全性という6つの観点から加重評価し、ランクと改善案を提示します。ユーザーが小紅書のヒットタイトルの生成、タイトルのヒット可能性の評価、ヒットの法則との適合度の確認、タイトルの改善案を求める場合に使用します。
ユーザーが Zenodo に言及した場合、研究成果物（データセット、ソフトウェア、論文、ポスター）の Zenodo への登録または公開、データセット／コードリリースの DOI 取得、Zenodo レコードへのファイルアップロード、登録内容の新バージョン作成、または Zenodo レコードの検索を行う場合に使用します。Zenodo REST API の一連のワークフロー（登録の作成、bucket API によるファイルのアップロード、メタデータ設定、公開、バージョン管理、検索）を、本番環境（zenodo.org）とサンドボックス（sandbox.zenodo.org）の両方について扱います。
対話形式で要件を掘り下げ、CLI、REST/HTTP API、またはその両方を対象とする機能要件のアーキテクチャ決定記録（ADR）を作成します。コマンドラインや HTTP サービスのアーキテクチャを文書化する、機能要件をまとめる、CLI または API プロジェクトの ADR を作成する、決定事項を記録したインターフェースを設計する場合に使用します。「機能要件の ADR を作成」「機能要件を文書化」「機能要件を整理」「ADR に機能要件を記載」「ADR 向けに CLI と REST の機能要件を決定」などの依頼で起動します。Plinth Toolkit の一部
ISO/IEC 25010:2023 品質モデルを用いて、対話形式で非機能要件のアーキテクチャ決定記録（ADR）を作成します。品質特性、NFR の決定事項、セキュリティ／パフォーマンス／スケーラビリティのアーキテクチャを文書化したい場合や、測定可能な品質基準に基づいてシステムを設計したい場合に使用します。非機能要件の ADR 作成、非機能要件の文書化・整理、ADR での非機能要件の生成、パフォーマンス・スケーラビリティ・セキュリティ要件の ADR 作成などの依頼で使用します。Plinth Toolkit の一部です
Quarkus アプリケーションのセキュリティを設計、レビュー、改善する場合に使用します。JWT/OIDC を使った Quarkus Security、基本認証、@RolesAllowed / @Authenticated / @PermitAll、SecurityIdentity、権限チェック、設定でのパスベースの認可、認証失敗時の例外マッピング、機密データを漏らさないログ記録が含まれます。Quarkus のセキュリティ対応の追加、セキュリティ設定のレビュー、API 認可の改善、JWT/OIDC セキュリティの追加、認可ルールの強化などの依頼で起動します。Plinth Toolkit の一部です
Firecrawl CLI を使ってウェブを検索、スクレイピングし、操作します。ユーザーがウェブ検索、記事の検索、トピックの調査、オンラインでの情報検索、ウェブページのスクレイピング、URL からのコンテンツ取得、ウェブサイトからのデータ取得、ドキュメントのクロール、サイトのダウンロード、クリックやログインが必要なページの操作を求めた場合に、このスキルを使用します。「このページを取得」「ここからコンテンツを取り出して」「https:// のページを取得」と言った場合や、外部サイトに言及した場合も使用します。リアルタイムのウェブ検索、ページ全体のコンテンツ、操作機能を提供し、Claude が組み込みツールで標準的に実行できる範囲を超えます。ローカルファイル操作、git コマンド、デプロイ、コード編集タスクでは使用しないでください。
React v17、TypeScript、Fluent UI V9 を使用して、モデル駆動型アプリ向けの Power Apps 生成ページを作成、更新、デプロイします。計画、エンティティ作成、コード生成を専門エージェントに調整します。既存の Microsoft Power Apps モデル駆動型アプリのページを作成、取得、更新するよう求められた場合に使用してください。「generative page」「page in a model-driven」「genux」と言及された場合にも使用します。汎用またはスタンドアロンの React/Web アプリ、ウェブサイト、ダッシュボード（Power Apps コードアプリを含む）、Power Pages、キャンバスアプリ、Power Automate には使用しないでください。また、Power Platform、Dataverse、モデル駆動型アプリを除外する場合（例：「no Power Platform」）も使用しないでください。生成ページはモデル駆動型アプリ内でのみ実行され、このスキルでスタンドアロンプロジェクトをスキャフォールディングすることはできません。このスキルは単独で使用でき、/app-builder は不要です。ただし、既存アプリのページではなく、アプリ全体（テーブル、フォーム、ビュー、サイトマップ）の構築を希望する場合は、代わりに /app-builder を使用してください。
計算負荷の高い科学的タスクの開始時にこのスキルを使用し、利用可能なシステムリソース（CPU コア、GPU、メモリ、ディスク容量）を検出して報告します。リソース情報と戦略的な推奨事項を含む JSON ファイルを作成し、並列処理（joblib、multiprocessing）、アウトオブコア計算（Dask、Zarr）、GPU アクセラレーション（PyTorch、JAX）、メモリ効率の高い手法を使うかどうかなど、計算方法の決定に役立てます。分析の実行、モデルのトレーニング、大規模データセットの処理など、リソース制約が重要となるタスクの前に使用します。
ツイート、動画、YouTube 動画、ランディングページを、元の内容と見た目を保ち、単語ごとにカットする 9:16 の縦型動画（Instagram Reels、TikTok、Shorts）に変換します。元資料（文章、メディア、計測したフォントと色）を読み、構成（プロモーション、紹介、「これを見つけた」、解説、ビフォーアフター）を選び、元資料の事実に基づいてクリエイターの口調で台本を作成します。タイムスタンプ付きの音声（本人の ElevenLabs クローン音声）を生成し、1 つのクロック（window.__frame(t)）で描画する HTML シーンから、元資料の見た目に沿った映像を構築します。フックの最良の瞬間を最初のフレームにしたカバーで始め、デモ動画を構図に合わせて単語ごとにカットし、MCP 経由で Fil の動画エディター上に組み立てます。初稿からカメラレイアウト（逆光のスタジオのシルエット）にクリエイターの仮画像を入れます。全画面、バブル、画面の半分のレイアウトを選べ、録画後にスマートフォンで撮影した素材と差し替えられます。単語アンカーで本人の実際の発話に合わせて全体を再タイミングします（t = W(τ)）。顔出しなしの動画にもできます。投稿、スレッド、ローンチ、ランディングページ、デモ動画、YouTube 動画から短尺動画や縦型動画を作りたい場合、「これみたいな動画」を作りたい場合、または本人の話すテンポに合わせたトーキングヘッドのプロモーション動画を作りたい場合に使用します。
セッション管理の脆弱性を調査します。ログイン時に再生成されないセッション固定、ログアウト／パスワード変更／メールアドレス変更時の無効化不足、予測可能またはエントロピーの低いセッション ID、exp／失効機能のない JWT セッション、リフレッシュトークンのローテーション／再利用検知の不備、OAuth/SSO セッション連携、デバイスバインドセッション（DBSC）のダウングレード、Cookie 属性の問題（Secure/HttpOnly/SameSite/__Host-）が対象です。実際のセッションを 2 つ（攻撃者 A + 被害者 B）使って検証し、すべての 200 応答の本文を差分比較し、窃取攻撃チェーンは OOB で確認します。深刻度は中からクリティカル（セッション固定→管理者乗っ取り、無効化なし→持続的な ATO）。
WebSocketの脆弱性を調査します。クロスサイトWebSocketハイジャック（CSWSH）、WSハンドシェイク時のOrigin検証の欠如／不備、メッセージごとの認証欠如、メッセージ改ざん、socket.ioの名前空間／ルーム認可の回避、ハンドシェイク層でのUpgrade smugglingが対象です。対象にWebSocketエンドポイント（ws://またはwss://）、socket.io / SignalR / Phoenix Channels、リアルタイム機能、チャット、ライブダッシュボード、通知、取引プラットフォームがある場合に使用。
MCP Developer エンドポイントを介して Materialize 環境を分析し、または MCP クライアント（Claude Code、Cursor、VS Code、Zed、Continue、Windsurf、Claude Desktop）を設定して materialize-developer サーバーに接続します。分析では、環境の健全性確認、パフォーマンス調査、古くなったマテリアライズドビューのトラブルシューティング、メモリ負荷の診断、リソース使用状況の監査、ユーザーオブジェクトへの EXPLAIN ANALYZE の実行、最適化の推奨を行います。クライアント接続では、MCP クライアントを設定して materialize-developer（Emulator、Cloud、または self-managed）に接続し、使用するユーザー/ロールを指定したり、ID を切り替えたりします。「環境を確認して」「MV が古いのはなぜ」「クラスターが遅いのはなぜ」「何を最適化できるか」「マテリアライズドビューで explain analyze を実行して」「Claude Code を materialize-developer に接続する方法」「Materialize MCP 用に Cursor を設定して」といった依頼でも起動します。
OpenAI Codex CLI のマルチエージェントオーケストレーションが必要なときに使用します。特に Claude の `/team`、`/autopilot`、`/ultrawork`、`/ultraqa` に相当する Codex 機能に対応します。トリガー：omx、$plan、$ralph、$team、$ulw、$ultraqa、$autopilot、$deep-interview、$prometheus-strict。v0.18.14 — 30 以上のエージェント、35 以上のワークフロースキル、tmux チームランタイム、sparkshell、explore、ralplan、prometheus-strict、best-practice-research、autoresearch-goal。
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。