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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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auto-editor のカット位置にトランジション（クロスディゾルブ、Premiere Pro のトランジション（push、clock-wipe、glitch、page-peel、iris-round など、Legacy フォルダー内のものも含む）、オーディオのクロスフェード）を追加し、Premiere、DaVinci Resolve、Final Cut Pro、Shotcut、Kdenlive に引き継ぎます。カットを滑らかにしたい、冒頭や末尾にフェードを加えたい、特定のトランジションを使いたい、または編集ソフトでの書き出しや読み込み後もトランジションを保持したい場合に使用します。
本番環境で検証済みの Base UI（@base-ui-components/react）セットアップガイド。Base UIはMUIのスタイルなしでアクセシブルなReactコンポーネントライブラリで、RadixのasChildパターンではなくrender prop APIを使用し、Floating UIで位置を調整します。インストール、コンポーネントパターン（Dialog、Select、Popover、Tooltip、NumberField、Accordion）、Radix UIからの移行、Tailwind v4とshadcn/uiのスタイリング、Cloudflare Workersへのデプロイ、既知のv1.0.0-betaの問題への回避策を扱います。Vite + ReactプロジェクトでのBase UIのセットアップ、Radix UIからの移行、スタイルを完全に制御できるアクセシブルなヘッドレスコンポーネントの構築、ポップアップやポジショナーの配置問題のデバッグ、採用前のBase UI beta APIの安定性評価に使用します
1 つのブリーフからブランドアイデンティティ案を作成します。ロゴ、タイポグラフィ、カラーパレットをまとめて設計し、コントラスト、色覚多様性、グリフの網羅性、フォントライセンス、小サイズでのロゴ表示を評価します。アイデンティティカードとして並べて比較し、ユーザー自身のサイトに表示します。案を選択した後、ブランドガイドラインキット（PDF、ロゴファイル、トークン）を作成します。新しいブランドやその一部（ロゴ、フォント、色、または組み合わせ）の作成、ブランドの刷新、評価に使用します。「branding」とだけ依頼された場合も対象です。
Keboola で DuckDB 変換を記述、最適化、移行するための専門知識。SQL 方言、ブロックオーケストレーション、動的バックエンド、Parquet 形式、大文字小文字の区別、Snowflake から DuckDB への移行、型キャストのパターン、ベストプラクティスを扱う。ユーザーが DuckDB SQL を記述するとき、Snowflake から移行するとき、DuckDB 変換をデバッグするとき、または Keboola における DuckDB 固有の構文と設定についての指針を必要とするときに使用する。
Exa.ai による引用付きの詳細な調査と回答生成。調査の自動化、出典付き Q&A の Answer API の実装、調査レポートの作成、要約付きのディープサーチに使用します。Exa Answer、answer endpoint、exa.answer、deep search、research API、Exa Research、async research、research report、citation extraction、summarization with sources、fact verification、streaming answers、research tasks がトリガーになります。
オープンワールドゲーム向けの専門的な設計図です。チャンクベースのストリーミング（領域の動的な読み込み／アンロード）、フローティングオリジン（5000 ユニットを超える範囲での精度の揺れを防止）、HLOD（遠方のメッシュ向け階層型 LOD）、永続状態（アンロード済みチャンク間でのエンティティ変更の追跡）、POI 発見システム（コンパス、マーカー）、スレッド読み込み（スタッター防止）を含みます。RPG、サンドボックス、探索ゲームに使用します。トリガーキーワード：open_world、chunk_streaming、floating_origin、HLOD、persistent_state、POI_discovery、threaded_loading。
公開済みの Python SDK v0.3.4（パッケージ `helix-db`、インポート `helixdb`、Python 3.10+）を使って HelixDB クエリを作成・修正します。`read_batch`、`write_batch`、`to_query_request`/`to_query_json` の直接ペイロード、行バインディング、トラバーサルビルダー、プロジェクション、パラメーター、トラバーサル範囲内の事前フィルタリングを伴うベクトル検索と BM25 検索、同期 `Client`、`AsyncClient` による非同期サーバー実行または組み込み実行に使用します。保存済みルートとクエリバンドルは v3 SDK API ではありません。対象が Helix Cloud の場合は、必ず最初に helix-mcp を使用してください。
kbagent CLI を使って Python-JS データアプリ用の Keboola 管理 Git（Forgejo）リポジトリにアクセスする場合に使用します。リポジトリのプロビジョニング、クローン URL（data-app git-repo）の確認、data-app git-credentials-create によるプッシュ認証情報の発行、Keboola git へのソースのプッシュ、GitHub と Keboola git 間でのソースのコピー、build-at-deploy による約 15MB / HTTP 413 のプッシュ上限の回避、管理対象 git リポジトリからのデータアプリのデプロイ、または GitHub リポジトリを Keboola git にコピーするか、組織認証（PAT 不要）で GitHub から直接デプロイするかの判断に使用します。トリガー：kbagent、Keboola managed git、Forgejo、data app repo、clone URL、create git credential、push to Keboola git、build-at-deploy、HTTP 413、deploy from git、organization GitHub auth。
DOMのリフローなしで、JavaScript/TypeScriptの複数行テキストを高速かつ正確に測定・レイアウトする包括的なライブラリ。段落の高さや行数の計算、手動の行レイアウト（フロート画像に沿ったテキストの回り込み）、DOM、Canvas、SVGでのリッチテキスト（絵文字、CJK、RTL）のレンダリングに使用します。npm install、コア API（prepare/layout、prepareWithSegments/layoutWithLines）、オプション（whiteSpace、wordBreak、letterSpacing）を扱います。トリガー：pretext、テキスト測定、テキストレイアウト、段落の高さ、行レイアウト、テキストのリフロー、Canvasのテキスト測定、DOMのリフロー。
インディーデベロッパー向けのプロジェクト全ライフサイクル管理：需要検証、キーワード・商品選定、ウェブサイトまたはネイティブアプリの構築、公開と連携、SEO/GEO による集客、決済による収益化、監視と改善、セッション間の引き継ぎ。ユーザーが rankup または /rankup（check、review、init。doctor はプロジェクトの .rankup 記録の整理のみ）に言及した場合、現在のディレクトリまたはワークスペースに .rankup/ がある場合、あるいはプロジェクト計画、ロードマップ、タスク、PRD、引き継ぎ、進捗文書の確認・継続・整理を求めた場合に使用します。これらのプロジェクト記録の文脈で「続けて」「前回どこまで進んだ？」「次は何をする？」と言う場合や、プロジェクト計画、需要検証、キーワード調査と SERP、単独の Google Trends 検索や比較、AI 検索レコメンデーション（GEO）、ウェブサイト診断、sitemap/IndexNow/Search Console、トラフィック、サイト構築、公開、決済（Stripe、Anyway、PayPal）、収益化、成長にも使用します。SEO/GEO は主要な手段であり、適用範囲の境界ではありません。SEO 以外のプロジェクト計画や macOS、iOS、iPad のネイティブアプリにも対応します。コピーライティングのみ（SEO トレンドブログなどのテーマ執筆を含む）、ビジュアルデザインのみ、プロジェクト管理と無関係な一般的な開発、インフラのトラブルシューティング（Cloudflare のデプロイエラーや通常の CLI doctor を含む）では使用しません。ディレクトリに .rankup/ がある場合は、プロジェクト記録の保守義務のみ追加します。外部リンクの実行は backlink、ブラウザー操作は opencli、画像生成は imagegen、複数モデルへのタスク振り分けは agent-fleet に委任します。
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。