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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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実際に有効なシグナルを得られるクローズドおよびオープンベータを運営します。ベータ参加者の選定、構造化されたフィードバック収集、ベータから GA への移行判断基準に加え、ソフトローンチ（構造もシグナルもない）、全員参加型（参加者は多いが実行可能なフィードバックがない）、構造化ベータ（適切な参加者群、意図的なフィードバックループ、明確な完了基準）の違いを扱います。ベータプログラム、アルファテスト、ベータ参加者群、ベータ参加者、ベータフィードバック、ベータから GA への判断、デザインパートナー、早期アクセスプログラム、クローズドベータ、オープンベータ、RC リリースで起動します。機能のリリースが近づき、GA 前の構造化検証が必要な場合、以前のベータで有効なシグナルではなくノイズが生じた場合、または以前のソフトローンチより構造化されたフィードバックを今回求める場合にも起動します。
Google Search Console のページエクスポートを2つ（現在と前期間）比較し、クリック数または表示回数が指定したしきい値を超えて減少したページを特定して、優先対応のヒント（更新、クエリの変化、統合、削除）を提示します。デフォルトの20%はスクリーニング用の目安であり、衰退の証明ではありません。「/blog decay」「content decay」「QoQ decline」「refresh declining posts」に使用します。GSC エクスポートが2つ必要です。リアルタイムの単発のトラフィック減少の診断（blog-google）や記事の書き直し（blog-rewrite）には使用しません。
DevOps Centerのパイプラインテスト操作を行う前に環境を検証します。認証済みのSalesforce組織、Agentforce DXプラグイン、認証済みのDevOps Center組織、特定済みのパイプライン（必要に応じてパイプラインステージ）を確認します。テストスイートの実行、結果のポーリング、テストの同期、品質ゲートの設定や再実行、スイートの割り当て／マッピング、修正作業項目の作成、テストの推奨、カバレッジの説明、失敗の分析など、あらゆるDevOpsテストスキルから最初に内部で使用します。別のDevOpsテストスキルがクエリやシステム呼び出しの前に組織／パイプラインのコンテキスト確認を必要とする場合に起動します。DevOps Center以外の作業では起動しないでください。
OpenClaw（v2026.2.19）のエキスパートスキルです。チャットアプリ（WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、iMessage、Signal、LINE、Matrix、Teams、Google Chat）を AI エージェントに接続する、セルフホスト可能な AI ゲートウェイです。OpenClaw のインストール／設定／更新、チャットチャネルの設定やトラブルシューティング、セキュリティ強化と監査、openclaw.json の設定やプロンプト（SOUL.md/AGENTS.md）の確認、マルチエージェントのルーティングとセッション管理、クラウドデプロイ（AWS/GCP/Fly.io/Docker）、バージョンアップ、ClawHub スキルの検索についてユーザーが尋ねた際に使用します。セキュリティ監査、設定確認、セッションスキャン用のスクリプトを同梱しています。次の場合に起動します：“openclaw”、“openclaw.json”、“~/.openclaw”、“gateway config”。対象外：一般的なチャットボットフレームワーク、OpenClaw 以外のゲートウェイ、無関係な Docker の質問。
OpenNext adapter (@opennextjs/cloudflare) を使用して Next.js を Cloudflare Workers にデプロイします。SSR/ISR/SSG/App または Pages Router、getCloudflareContext、bindings（D1/R2/KV/AI/Hyperdrive）、キャッシュ階層、skew protection、マルチワーカー、カスタム worker、環境変数、worker size/runtime/keep_names/FinalizationRegistry/connection-scoping のエラーに対応します。
Dockerfileの作成、CI/CDパイプラインの設定、Kubernetesマニフェストの記述、Terraform/Pulumiインフラテンプレートの生成を行います。デプロイの自動化、GitOps設定、インシデント対応ランブック、社内開発者プラットフォームのツールにも対応します。CI/CDパイプラインの構築、アプリケーションのコンテナ化、Infrastructure as Codeの管理、Kubernetesクラスターへのデプロイ、クラウドプラットフォームの設定、リリースの自動化、本番インシデントへの対応に利用できます。パイプライン、Docker、Kubernetes、GitOps、Terraform、GitHub Actions、オンコール、プラットフォームエンジニアリング関連の作業に利用できます。
Composer を介して Drupal のコントリビュートモジュールを管理します。モジュールの更新とメジャーバージョンへのアップグレード、cweagans/composer-patches v2（patches.lock.json、composer patches-relock、パッチの適用確認）、mglaman/composer-drupal-lenient、upgrade_status による Drupal 11 互換性チェック、最適化した vendor/ オートローダーのコミット、issue fork と merge request を通じた drupal.org への修正提供に対応します。コントリビュートモジュールの更新／アップグレード、パッチの適用／検索／作成、composer install 後にパッチが失敗または再発する問題、Composer 依存関係や drupal/core バージョンの競合解決、Drupal 11 への対応状況や非推奨項目の確認、drupal.org の課題キューへの貢献に使用します。
クリエイティブディレクション主導の作業について、段階的なデリバリーのオーケストレーション計画を作成します。どのスキルをいつ実行するか、どのゲートで何を確定するか、引き継ぎ方法、MCP と CLI を介して AI エージェントを使い、チームのツール（Jira、Linear、Notion、Figma、GitHub）で進行ペースをどう実現するかを計画します。各フェーズ、確定ポイント、引き継ぎ仕様、ゲート定義、QA 検証ゲートの時間軸マップを提供します。`creative-brief`（静的なプロジェクトブリーフ）や `creative-direction`（美的方向性）とは異なります。インテグレーションオーケストレーター、デリバリーの進行ペース、プロジェクトのオーケストレーション、ブリーフを確定する時期、クリエイティブディレクションの段階分け、デザインから開発への引き継ぎ、QA ゲート、エージェント主導の QA、またはクリエイティブディレクション案件の開始時、進行中のペースの乱れ、PM ワークフローへの AI エージェント統合時に使用します。プロジェクトのスコープ策定には `creative-brief`、美的方向性には `creative-direction` を使用してください。クリエイティブディレクションを伴わない一般的なプロジェクト管理には使用しません。
ユーザーがデンマークでの求人検索、求人一覧、求人、雇用機会、デンマーク政府の求人ポータルに関する話題に触れたら、jobnet.dk を明示しなくても必ずこのスキルを使用してください。デンマークの雇用に関する文脈で、特定の職名、職業、雇用主、地域について質問された場合も呼び出します。このスキルは、STAR（Styrelsen for Arbejdsmarked og Rekruttering）が運営するデンマーク公式の公共求人ポータルを対象とします。トリガーとなる語句：danish jobs、danish job search、jobnet、jobnet.dk、find job denmark、danish employment、job i danmark、job på jobnet、offentlige job、stillinger i det offentlige、public sector jobs denmark、government jobs denmark、STAR jobs、job ledige stillinger、ledig stilling、søg job、job opslag、job vacancy denmark、stillingopslag、jobopslag、sygepleje job、ingeniør job、lærer job、pædagog job、it-job denmark、jobs in copenhagen、jobs in aarhus、jobs in odense、deltidsjob、fuldtidsjob、fastansættelse、tidsbegrænset ansættelse、fleksjob、sygeplejerske job、social worker job denmark、occupation search denmark、esco occupation、job deadline、ansøgningsfrist、søg efter job、full time job denmark、part time job denmark。
MCP サーバーをプライベートなシングルテナントの Keboola データアプリとしてホストします — 自前の Keboola コンピュート上に専用のリモート MCP エンドポイント（Keboola MCP が組み込みの例ですが、任意の streamable-HTTP / FastMCP サーバーをラップできます）をクライアント認証付きで提供します。ユーザーがプライベートまたはセルフホスト可能な MCP エンドポイントを求める場合、または求めていないが恩恵を受ける場合に使用します（"When to use this" を参照）。キーワード：host/self-host MCP server as Keboola data app、private/remote MCP endpoint、deploy MCP to Keboola。
runIdを指定してDevOps Centerの非同期テスト実行をポーリングし、完了、失敗、タイムアウトのいずれかまで待機して結果を提示します。実行レコードに対する読み取り専用SOQLを、プロバイダーごとの間隔（Apex 15s/5m、Code Analyzer 10s/3m、Provar UI 60s/20m、Flow 20s/8m）で実行します。テストスイートが実行中でユーザーが結果を待っている場合、またはスイートの実行直後に使用します。テストスイートが実行中でユーザーが結果を待っている場合、またはスイートの実行直後でrunIdが利用可能な場合に起動します。アクティブなrunIdがない場合は起動しないでください。
inference.sh を介して React/Remotion コンポーネントコードから動画をレンダリングします。TSX コードを渡すと MP4 を取得できます。useCurrentFrame、useVideoConfig、spring、interpolate、AbsoluteFill、Sequence など、すべての Remotion API に対応します。解像度、FPS、長さ、コーデックを設定できます。用途：プログラムによる動画生成、アニメーショングラフィック、モーションデザイン、データ駆動型動画、React アニメーションの動画化。トリガー：remotion、render video from code、tsx to video、react video、programmatic video、remotion render、code to video、animated video、motion graphics code、react animation video
プロジェクト用のnaoエージェントを初期設定します。リポジトリ、対象範囲、追加コンテキストの情報を一度に収集し、naoのドキュメントからリポジトリ固有の設定を調べ、nao_config.yamlを作成し、nao init + nao syncを実行して、LLMキーを設定し、最初のRULES.mdを生成します。新しいプロジェクトでnaoを使い始めることを決めたユーザー向けです。初回設定専用です。ルールの編集、テストの生成、既存コンテキストのレビューにはwrite-context-rules / create-context-tests / audit-contextを使用してください。
UI 作業では、コンポーネントを独自に作成する前に、設定済みの shadcn レジストリ（無料の @shadcn レジストリと有料の @shadcnblocks ブロックレジストリ）から既存コンポーネントをインストールすることを優先します。レジストリを設定した components.json があるプロジェクトで React UI を構築または再スタイリングする場合に起動します。対象にはヒーロー、ナビゲーションバー、フッター、価格表、機能グリッド、ダッシュボード、フォーム、認証画面、マーケティングセクション、データテーブルなどの一般的なブロックが含まれます。shadcn MCP ツールで検索、プレビュー、追加を行い、最終決定の前に、少なくとも 3 つのビルド可能なバリエーションを組み立て、並べて比較できる画面を必ず用意します。レジストリにない独自仕様または特定分野向けのコンポーネント、React 以外のスタック、レジストリ未設定のプロジェクトでは起動しません。
@trigger.dev/sdk/ai の chat.agent を使って永続的な AI チャットエージェントを作成・実行します。ターンごとの実行ループ、ai からインポートせず run 引数から streamText を取得しなければならない理由、StreamTextResult の返却と chat.pipe() の呼び出しの違い、2 つのサーバーアクション（chat.createStartSessionAction + auth.createPublicToken）、useChat と useTriggerChatTransport の接続を扱います。チャットバックエンド（エージェントタスクまたはライフサイクルフック）やその React トランスポートの構築、変更、デバッグ、型付きツールまたはカスタムデータパーツの宣言、通常の AI SDK streamText ルートから chat.agent への移行時に読み込みます。
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。