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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任意のテーマ、文章、記事のアイデア、物体、参照写真から、オリジナルの単色または制御された2色のエディトリアル画像を生成します。ユーザーが単色ポスター、2色印刷、単色調のビジュアル、青／緑の謄写版印刷、risograph、網点写真、レトロまたは現代的なエディトリアルレイアウト、zine poster、monochrome editorial poster、duotone printを求める場合、またはmono-colorスタイルの使用を求める場合は、必ずこのスキルを使用します。白、グレー、淡いベージュの基材を状況に応じて使い、印刷インクは最大2色に抑え、ネガティブスペースを効果的に使い、簡潔で自然な言葉と力強いセリフ体／グロテスク体／等幅フォントを用います。レトロ調を既定にせず、元の構図、文言、ロゴ、作品を模倣しません。ユーザーがプロンプトのみを明示的に求めた場合を除き、最終的な生成プロンプトと生成したラスター画像の両方を作成します。
Web／モバイル／API のテスト案件向けのビジネスロジック脆弱性テストです。ワークフローの迂回、状態機械の違反、多段階プロセスの悪用、価格・数量・割引の改ざん、通貨の混同、クーポンの併用、返金・チャージバックの悪用、ロジック境界での競合状態、パラメーター改ざんによる隠れたフローの実行、ロール／テナント境界の違反、検査時と使用時の不一致、ボット対策の回避、不正検知の回避、サブスクリプション／クォータの悪用を扱います。表層的な OWASP Top 10 の確認後にアプリのスコープを定める場合や、ロジック上の欠陥が直接的な金銭的損害につながる取引・マーケットプレイス・フィンテック・EC・SaaS アプリを対象とする場合に使用します。
ペネトレーションテストおよびレッドチーム報告書の作成手法です。エグゼクティブサマリーの構成（非技術者向けのリスク主導の説明）、技術的な所見の形式（タイトル、深刻度、影響範囲、説明、再現手順、影響、修正策、参考資料）、ベクターによる根拠を添えた CVSS v3.1 / v4.0 の評価、OWASP リスク評価、証拠の適切な取り扱い（認証情報のマスキング、クライアントデータのハッシュ化、すべての操作へのタイムスタンプ付与）、スクリーンショットと PoC 成果物の管理、所見の連鎖を説明する記述、スコープ／制限事項／前提条件の文書化、再テストの証拠と修正状況の追跡、成果物の形式（PDF、DOCX、HTML、SIEM 取り込み用の JSON）、クライアント・顧客・成果物の区別、よくある報告書の誤り（CVSS の過剰評価、トリアージ担当者の判断を損なう記述、「それで何が重要なのか」の欠落）を扱います。案件の終了時に成果物を作成する場合、経営層向けに草稿を読みやすく再構成する場合、またはコンサルティング業務で再利用可能な報告書テンプレートを整備する場合に使用します。
Autobrowse形式の外側ループを通じてBrowserbase Agent APIのデモを構築・改善します。固定タスクを実行し、Agentのメッセージとセッションログを収集して結果を評価し、システムプロンプトのヒューリスティックを1つ改訂して収束を確認します。Browserbase AgentsのデモやPOCの作成、Agentシステムプロンプトの最適化、不安定なAgent実行の診断、自動リサーチ／自動ブラウズのBrowserbase Agents APIへの適用に使用してください。
Construcción y optimización cuantitativa de portafolios: Markowitz (scipy.optimize + Monte Carlo), Black-Litterman (prior CAPM, views absolutas/relativas, posterior bayesiano), HRP/HERC/NCO (clustering jerárquico, risk parity, NCO con restricciones). Todo flat numpy + scipy, sin Riskfolio-Lib ni PyPortfolioOpt.
Fabric REST APIに対して`az rest` CLIを使用し、Microsoft FabricのPower BIレポートワークスペース項目とPBIR定義を管理します。（1）PBIR／レポート定義をFabricにアップロードまたは公開する、（2）レポート定義を取得またはダウンロードする、（3）レポート項目の定義やプロパティを更新する、（4）ワークスペースのレポート一覧を取得する、（5）レポートを削除する場合に使用します。PBIRファイル、ページ、ビジュアル、フィルター、テーマ、書式の編集には`powerbi-report-authoring`を使用してください。レポートデータに関するビジネス上の質問には`fabriciq`を使用してください。トリガー：PBIRレポート定義のアップロード、Power BIレポートのアップロード、PBIR定義のダウンロード、PBIR定義の公開、Power BIレポートのFabricへの公開、Power BIレポートの管理、ワークスペースレポートの一覧表示。
Sealos Cloud 向けの Brain マネージドモードデプロイ実行ツールです。SEALAI_DEPLOY_MODE=managed（Brain Devbox サンドボックス）の場合、またはタスクで /sealos-deploy の実行が指示された場合に使用します。MCP で制御されたマネージドパイプラインを通じて、ワークスペースのリポジトリを Sealos にデプロイします。分類し、必要に応じて Kaniko でビルドし、標準テンプレートを生成して、template_ready / deployment_completed を介して引き継ぎ、検証します。マネージドモード以外では use-sealos スキルを使用してください。
Syncfusionを使用してAngularアプリケーションにインタラクティブな3D円形チャートを実装します。円グラフとドーナツチャートの作成、データバインディング、位置やテンプレートを指定したデータラベル、空のポイントの処理、カスタム書式のツールチップ、凡例の設定、タイトルとサブタイトル、印刷/エクスポート機能（PNG、SVG、PDF）を扱います。データの表現、比較、インタラクティブなユーザーエンゲージメント向けに3D円形ビジュアライゼーションを作成する際に使用します。
右クリックおよびタッチ長押しメニュー向けに Syncfusion Angular ContextMenu コンポーネントを実装します。コンテキストメニューの作成、メニュー項目の追加／削除／有効化、クリック処理、アニメーションのカスタマイズ、テンプレートの適用、データバインディング、メニュー項目からのダイアログ起動、項目の動的な表示／非表示、アイコンの追加、スクロール可能なメニューの作成、外観のカスタマイズが必要な場合に使用します。
色のグラデーションで2次元データを可視化するSyncfusion Angular HeatMap Chartコンポーネントを実装します。ヒートマップやデータマトリックスの作成、色分けされたセルでのデータ表示、軸（数値/カテゴリ/日時）の設定、凡例の追加、色やレンダリングモードのカスタマイズ、セル選択やイベントの処理、アクセシビリティ機能の実装に使用します。データバインディング、軸の種類、インタラクティブな選択、ツールチップ、バブルヒートマップを含みます。
SaaS製品の無料から有料へのコンバージョンフローを設計します。トリガーとなるタイミング、ペイウォール設計、価値の提示、アップセルとダウンセル、再獲得フロー、解約防止を扱います。「どこでもペイウォール」（あらゆる機能を積極的に制限）、「無料版の罠」（アップグレードへの導線がない）、「価値を契機としたアップグレード」（価値が実証されたタイミングでペイウォールを表示）というパターンを率直に扱います。アップグレードフロー、ペイウォール、無料から有料への移行、フリーミアムのコンバージョン、トライアルのコンバージョン、プランのアップグレード、サブスクリプションのアップグレード、再獲得フロー、解約防止などで起動します。無料から有料への転換率が低い場合、ペイウォールが不適切なタイミングで妨げになっている場合、またはアップグレードフローを初めて策定する場合にも起動します。
inference.sh CLI を介して Tavily と Exa によるウェブ検索とコンテンツ抽出を行います。アプリ：Tavily Search、Tavily Extract、Exa Search、Exa Answer、Exa Extract。機能：AI 検索、コンテンツ抽出、直接回答、調査。用途：調査、RAG パイプライン、ファクトチェック、コンテンツ集約、エージェント。トリガー：web search、tavily、exa、search api、content extraction、research、internet search、ai search、search assistant、web scraping、rag、perplexity alternative
Apify's Tweet Scraper V2を使用して、追跡対象アカウントのパフォーマンスの高いX/Twitterコンテンツを調査します。突出した反応を得たツイート、トレンドの話題、コンテンツパターンを特定し、コンテンツ戦略に役立てます。以下の依頼で使用します。 - 特定分野のトレンドツイートやコンテンツを探す - X/Twitterで成果を上げているものを調査する - パフォーマンスの高いツイートのパターンを特定する - 競合他社のXコンテンツを分析する - Xのトレンドからコンテンツ案を生成する - X/Twitterの調査を行う トリガー：「x research」「twitter research」「find trending tweets」「analyze x accounts」「what's working on twitter」「content research x」「tweet analysis」
Micronaut で MongoDB の永続化が必要な場合に使用します。@MongoRepository の設計、ドキュメントモデリング、インデックス、クエリパターン、エラー処理を扱います。次のような依頼で使用します：Micronaut への MongoDB 追加、Micronaut Data Mongo の設計レビュー、Micronaut Mongo 操作のエラー処理改善、Micronaut サービス向け MongoDB ドキュメントのモデル化、Micronaut MongoDB のコーデック・インデックス・トランザクションの設定。Plinth Toolkit の一部です
AI SDK に関する質問に回答し、AI 搭載機能の構築を支援します。開発者が (1) generateText、streamText、ToolLoopAgent、embed、tools などの AI SDK 関数について質問する、(2) AI エージェント、チャットボット、RAG システム、テキスト生成機能を構築したい、(3) AI プロバイダー（OpenAI、Anthropic、Google など）、ストリーミング、ツール呼び出し、構造化出力、埋め込みについて質問する、(4) useChat や useCompletion などの React Hooks を使用する場合に使います。トリガー：「AI SDK」「Vercel AI SDK」「generateText」「streamText」「アプリに AI を追加」「エージェントを構築」「ツール呼び出し」「構造化出力」「useChat」。
BMad Autonomous Development — ストーリー実装パイプラインを並行して統括します。依存関係グラフを構築し、GitHubからPRのステータスを更新し、バックログからストーリーを選択して、それぞれを専用サブエージェントの新しいコンテキストウィンドウで、create → dev → review → PRの順に並行処理します。各ストーリーは独自のgit worktreeに分離されます。任意のエピック振り返りを含め、スプリント計画全体をバッチ単位で繰り返し処理します。ユーザーが「run BAD」「start autonomous development」「automate the sprint」「run the pipeline」「kick off the sprint」「start the dev pipeline」と言った場合に使用します。/bad setupまたは/bad configureを実行してモジュールをインストール・設定します。
専用パッケージのないプレーン HTML や任意のフレームワークで、@blossom-carousel/web カスタム要素を使ったカルーセルを構築します。npm と CDN のセットアップ、CSS scroll-snap レイアウト、blossom-prev/blossom-next/blossom-dots/blossom-dot コントロール、スライドごとのドット用 renderDot、要素メソッド（prev、next、goTo）、command および overscroll イベントを扱います。プロジェクトで <blossom-carousel> または @blossom-carousel/web を使用している場合や、React、Vue、Svelte コンポーネントのない静的 HTML、CMS テンプレート、Astro、Rails、Django、Laravel などの環境で Blossom カルーセルを使いたい場合に使用
Warren Buffett の投資思考体系全体を起動します。次の状況では必ず使用します。あらゆる株式や企業の分析、投資機会の評価、財務報告書・年次報告書・株主向け書簡の解釈、事業の堀や競争優位性の評価、経営陣の質と誠実さの評価、買い・保有・売りの判断、複利・本質的価値・安全域・能力の輪・Mr. Market などのバリュー投資の基本概念、保険・銀行・消費財・メディア・エネルギー・鉄道・テクノロジーなどあらゆる業界の分析、資本配分・自社株買い・配当の問題、市場心理とマクロリスクの評価、売却時期の検討、制度的惰性や経営行動の分析。ユーザーが「Buffett」と言わなくても、投資分析、企業の質の評価、投資判断に関する話題では積極的に起動します。
Claude API / Anthropic SDK のリファレンスです。モデル ID、料金、パラメーター、ストリーミング、ツール使用、MCP、エージェント、キャッシュ、トークン数のカウント、モデル移行を扱います。トリガー——対象ファイルを開く前に必ず読むこと。「1 行だけに見える」からといって省略しないこと。次の場合は必ず読む：プロンプトに何らかの形で Claude/Anthropic（Claude、Anthropic、Fable、Opus、Sonnet、Haiku、`anthropic`、`@anthropic-ai`、`claude-*`、`us.anthropic.*`、`[1m]`）が含まれる場合、ユーザーが LLM（料金／モデル選択／制限／キャッシュ）について尋ねる場合——記憶だけで回答しないこと。または、プロバイダーが明示されていない LLM 系タスク（agent/MCP/ツール定義/マルチエージェント/RAG/LLM 評価/コンピューター操作、自然言語の生成／要約／抽出／分類／書き換え／対話、拒否／途中終了／ストリーミング／ツール呼び出し／トークンのデバッグ）にも適用します。他のプロバイダーを扱っている場合に限り、すべてのトリガーに優先してスキップできます。クエリに OpenAI/GPT/Gemini/Llama/Mistral/Cohere/Ollama が含まれる場合、またはプロジェクト内で `grep -rE 'openai|langchain_openai|google.generativeai|genai|mistralai|cohere|ollama'` がヒットする場合が該当します（プロバイダーが明示されていない場合は、ファイルを読む前に必ずこの grep を実行してください）。
Cocos Creator 3.8ゲームエンジンの包括的な開発ガイダンスです。コンポーネントシステム（_decorator、Component）、ライフサイクルコールバック、イベントシステム（EventTarget、input）、resourcesによるリソース管理、tweenアニメーションシステム、オブジェクトプール、UIシステム、物理演算と衝突、プレイアブル広告の最適化を扱います。ユーザーがCocos Creator 3.xのTypeScriptコードを記述・リファクタリングする場合、ゲーム機能を実装する場合、リソースの読み込み・解放を扱う場合、パフォーマンスやパッケージサイズを最適化する場合、コード変更をレビューする場合、またはプレイアブル広告のプロジェクト構成を作成する場合に使用します。import from 'cc'、Component、Node、resources、tween、directorなどの3.x APIが挙がった場合にも適用します。
サードパーティライブラリ、ランタイム、SaaS 依存関係を管理します。更新頻度の設定、セキュリティアドバイザリへの対応、非推奨の依存関係の処理、新しい依存関係の評価、インストール済み項目の監査、依存関係のアップグレードの阻害要因の解消に使用します。トリガー：dependency、package update、security patch、lockfile、deprecated、breaking change、supply chain、dependency audit、npm audit、dependabot、renovate。更新後にビルドが失敗した場合や、使用中のパッケージに関するアドバイザリが公開された場合にも起動します。
注意：分子と標的の入力、および NGC_API_KEY は、呼び出しのたびに NVIDIA がホストする外部 API エンドポイントに送信されます。機密データや専有データにはローカル NIM コンテナを使用してください。NVIDIA BioNeMo NIM を使って、GenMol で薬剤様分子を生成し、DiffDock でタンパク質標的にドッキングしてから、Boltz2 で結合親和性を予測する、計算創薬の完全なパイプラインを実行します。ユーザーが低分子候補薬の生成とスクリーニング、ヒット探索、タンパク質標的に対するリード最適化、または分子生成・ドッキング・親和性予測を組み合わせたバーチャルスクリーニングを希望する場合に使用します。薬物発見パイプライン、ヒット探索、リード最適化、バーチャルスクリーニング、分子生成、分子ドッキング、結合親和性、GenMol、DiffDock、Boltz2、SMILES、SAFE notation、NIM マイクロサービスで起動します。これは 3 つの BioNeMo NIM を組み合わせた多段階パイプラインです。
eスポーツデータ — Dota 2（OpenDota）および League of Legends の eスポーツ（Leaguepedia）。プロの試合、トーナメント、チーム、構造化された LoL 競技データを扱います。使用する場合：ユーザーが Dota 2 のプロの試合／チーム／リーグ、または LoL の eスポーツトーナメント／ロースター／結果について尋ねたとき。使用しない場合：eスポーツの賭け／オッズについて尋ねられたときは、`kalshi`（get_esports_odds）または `polymarket`（get_esports_events）のスキルを使用します（キー不要のブックメーカーオッズのデータソースはありません）。Dota 2／LoL 以外のタイトルには使用しません（対象は Dota 2 と LoL のみです）。
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。