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 96,981 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
すべて
ログインや Meta 開発者アカウントなしで、プロフィール、投稿、リール、ストーリーズ、コメント、ハッシュタグ、場所、メンションなどの公開 Instagram データをスクレイピングします。Instagram プロフィールのフォロワー数、自己紹介、投稿数の取得、最近の投稿やリールの取得、投稿コメントの閲覧、ハッシュタグまたは場所に基づく投稿検索、キーワードによるアカウント検索、競合の Instagram コンテンツ追跡、インフルエンサーの審査や発見、エンゲージメント指標のエクスポート、ブランドへのメンション監視、Instagram データパイプラインの構築に使用します。Apify の Instagram Scraper 上で動作します。無料の Apify アカウント（API token）が必要で、初回使用時にこのスキルが設定を支援します。
inference.sh CLI 経由で ByteDance Seedance 2.0 を使って動画を生成します。テキストから動画、画像から動画、参照動画からの生成に対応する統合モデルで、音声同期、最大 1080p、長さ 4-15s に対応します。Pro と Fast のバリエーションがあります。Studio 版は、人物の一貫性を保つためのプライベート素材ライブラリを備えています。用途：ソーシャルメディア動画、ミュージックビデオ、製品デモ、アニメーションコンテンツ、音声付き AI 動画。トリガー：seedance、seedance 2、bytedance video、seedance t2v、seedance i2v、seedance r2v、video with audio、seedance 2.0、bytedance seedance、seedance studio
AWS SDK for Python（boto3/botocore）の開発パターン。boto3 または botocore 経由で AWS サービスを使用する Python コードを書く際は、必ずこのスキルを使用してください。サービスクライアントやリソースの作成、セッションと認証情報の設定、ClientError によるエラー処理、ページネーターとウェイターの使用、S3 ファイル転送と署名付き URL、DynamoDB テーブル操作、boto3/botocore クライアントの各種設定が含まれます。Python コードが boto3 または botocore をインポートする場合や、ユーザーが Python での AWS 操作について尋ねた場合は、必ず使用してください。
canister から天気データを読み込むすべての Caffeine ビルドで必須のレシピ。サポートされる経路は、出方向 HTTPS 経由で `weatherapi-client` mops パッケージ（WeatherAPI.com）を使い、クエリ文字列の API キーで認証すること。`api.weatherapi.com` への `ic.http_request` 呼び出しを手書きするのは禁止されたアンチパターンである——非複製アウトコールの保護（WeatherAPI のボディはリクエストごとのクロックを持ち、コンセンサスに失敗する）、生成された JSON デコード、API キーの扱いをすべて回避してしまうため。ユーザー、仕様、または先行するタスクが天気、予報、温度、湿度、風、雨、雪、天候、日の出、日の入り、月相、天文、タイムゾーン、IP ジオロケーション、海洋・潮汐予報、場所のオートコンプリートに言及した場合は必ずこのスキルを読み込み、天気エンドポイントに触れるコードを書く前にも読み込むこと。
inference.sh CLI 経由で Pruna P-Video-Avatar を使い、トーキングヘッドアバター動画を生成します。ポートレート画像を、TTS 内蔵のリアルな発話動画に変換します。競合製品より 18 倍高速、6 倍低コストです。モデル：P-Video-Avatar、P-Image（ポートレート生成用）。機能：テキストからアバター動画生成、音声駆動アバター、30 種類の音声、10 言語、720p/1080p、TTS 内蔵、動的背景、全身制御。用途：AI プレゼンター、製品デモ、解説動画、バーチャルインフルエンサー、マーケティング、教育、多言語コンテンツ、UGC、ゲームアバター。トリガー：avatar video、talking head、ai avatar、p-video-avatar、pruna avatar、video avatar、ai presenter、digital human、virtual presenter、lipsync、talking avatar、ai spokesperson、heygen alternative、synthesia alternative、veed alternative、fabric alternative、omnihuman alternative
ユーザーが表形式データ（pandas DataFrame、parquet、csv、Arrow、json）を扱い、フィルタリング、グループ化、集計、結合、または遅い pandas の高速化をしたい場合に使用します。chDB DataStore を提供します。pandas と同じ API を使い、内部では ClickHouse エンジンが動作します。S3、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、ClickHouse Cloud、Iceberg、Delta Lake から DataFrame として読み込み、データソースをまたいで結合することもできます。トリガー：ユーザーが DataFrame、parquet、csv、「fast pandas」、「speed up pandas」、データソース間の DataFrame 結合に言及した場合、または `chdb.datastore` や `from datastore import DataStore` をインポートした場合。生の SQL 構文（代わりに chdb-sql を使用）、ClickHouse サーバー管理、Python 以外の DataStore API 作業には使用しないでください。
新しい高レベルのシステムアーキテクチャの設計、既存設計のレビュー、アーキテクチャ上の意思決定に使用します。アーキテクチャ図の作成、Architecture Decision Records（ADR）の作成、技術的なトレードオフの評価、コンポーネント間の連携設計、スケーラビリティ計画に利用できます。システム設計、アーキテクチャレビュー、マイクロサービスの構成、ADR の作成、スケーラビリティ計画、インフラストラクチャパターンの選定が対象です。コードレベルの設計パターンやデータベースだけを対象とする設計タスクとは異なります。
インストール済みの Electron アプリ（`.asar` バンドル）からリソースと JavaScript を抽出します。`.js.map` ファイルがあれば元のソースを復元し、なければ Prettier で圧縮コードを整形します。「Electron アプリを抽出」「Electron を逆コンパイル」「<app> のソースコードを取得」「app.asar を調べる」「看 Electron 应用源码」「提取 .asar」といった要望や、デスクトップ Electron アプリの構築方法について尋ねられた場合に使用します。`node_modules` はスキップし、macOS と Windows の両方に対応します。
inference.sh CLI で OpenAI GPT-Image-2 を使って画像を生成・編集します。モデル：GPT-Image-2。機能：テキストからの画像生成、画像編集、インペインティング、マスクベースの編集、複数画像の参照、バッチ生成。用途：製品モックアップ、マーケティングビジュアル、画像編集、コンセプトアート、インペインティング、写真加工。トリガー：gpt image、gpt-image-2、openai image、chatgpt image、dall-e、dalle、openai image generation、gpt image edit、gpt inpainting、openai dall-e、gpt 4o image
inference.sh CLIを介してAlibaba HappyHorse 1.0モデルで動画を生成・編集します。モデル：HappyHorse T2V、I2V、R2V、Video Edit。機能：テキストから動画、画像から動画、参照動画からの生成、自然言語による動画編集、キャラクターの一貫性維持、720P/1080P、最長15秒。物理的にリアルな動画、動画編集、キャラクターの一貫性を保ったコンテンツ、製品デモ、ソーシャルメディア向けに使用します。トリガー：happyhorse、happy horse、alibaba video、happyhorse 1.0、dashscope video、alibaba happyhorse、video editing ai、ai video editor
コーディングタスクを OpenAI Codex CLI にバックグラウンドの実装者として委任し、その差分を自分でレビューして取り込む。実装作業を Codex に任せたい場合、つまり「Codex に X をやらせて」「これは Codex に委任して」「Codex に通して」「Codex で実装/修正/リファクタして」といった表現や、レビューは自分で行いつつ Codex にコーディングタスクのキューを流したい場合に使用します。ユーザーが自分で差分をレビューしてコミットする場合は、ワンショットの Codex 転送エージェント（codex-rescue エージェントなど）よりもこちらを推奨します。小さくてインラインで完結できるタスクや、委任せずにコードを直接書いてもらいたい場合は使用しないでください。
Grafana Loki のログ集約と LogQL クエリ言語。LogQL の構文（ログクエリ、メトリクエリ、ラベルマッチャー、ラインフィルター、パーサー：json/logfmt/pattern/regexp/unpack、ラベルフィルター、line_format）、Loki のアーキテクチャ、Alloy/Promtail/Fluent Bit によるログ取り込み、構造化メタデータ、Logs Drilldown を扱います。LogQL クエリの作成、Loki の設定、ログパイプラインのトラブルシューティング、ログの分析に使います。
inference.sh CLI で Pruna P-Video および WAN モデルを使って動画を生成します。モデル：P-Video、WAN-T2V、WAN-I2V。機能：テキストからの動画生成、画像からの動画生成、音声対応、720p/1080p、高速推論。Pruna は品質を損なわずにモデルを高速化します。トリガー：pruna video、p-video、pruna ai video、fast video generation、optimized video、wan t2v、wan i2v、economic video generation、cheap video generation、pruna text to video、pruna image to video
クロスエンジンの基礎からゲームシェーダーを書きます——頂点→フラグメントのパイプライン、座標空間、UV マティクス、illegal な表記は入れず、常见の 2D/3D エフェクト（染色、UV スクロール、ディゾルブ、アウトライン、フレネルリム、ビネット）を GLSL で実装し、HLSL の等価コードも示します。ユーザーがシェーダー、フラグメント/ピクセルシェーダー、頂点シェーダー、UV、GLSL、HLSL、ディゾルブ、アウトライン、リムライトなどのエフェクトに触れたときに使用します。
inference.sh CLI 経由で ByteDance Seedance 2.0 を使って動画を生成します。テキストから動画、画像から動画、参照動画からの生成に対応する統合モデルで、音声同期、最大 1080p、長さ 4-15s に対応します。Pro と Fast のバリエーションがあります。Studio 版は、人物の一貫性を保つためのプライベート素材ライブラリを備えています。用途：ソーシャルメディア動画、ミュージックビデオ、製品デモ、アニメーションコンテンツ、音声付き AI 動画。トリガー：seedance、seedance 2、bytedance video、seedance t2v、seedance i2v、seedance r2v、video with audio、seedance 2.0、bytedance seedance、seedance studio
SEO 最適化された競合比較ページと代替案ページを生成します。"X vs Y" レイアウト、"X の代替案" ページ、機能比較表、schema マークアップ、コンバージョン最適化を扱います。ユーザーが "comparison page"、"vs page"、"alternatives page"、"competitor comparison"、"X vs Y"、"versus"、"compare competitors"、"alternative to" などの言葉を|USE|します|とき|に|、|この|スキル|を|使い|ます|。| CORRECTION: The Japanese text must not contain stray tokens. Final: SEO 最適化された競合比較ページと代替案ページを生成します。"X vs Y" レイアウト、"X の代替案" ページ、機能比較表、schema マークアップ、コンバージョン最適化を扱います。ユーザーが "comparison page"、"vs page"、"alternatives page"、"competitor comparison"、"X vs Y"、"versus"、"compare competitors"、"alternative to" などを言うときに使用します。
inference.sh CLI で Pruna P-Image モデルを使って画像を生成します。モデル：P-Image、P-Image-LoRA、P-Image-Edit、P-Image-Edit-LoRA。機能：テキストからの画像生成、画像編集、LoRA スタイル、複数画像の合成、高速推論。Pruna は品質を損なわずにモデルを高速化します。トリガー：pruna、p-image、pruna image、fast image generation、optimized flux、pruna ai、p image、fast ai image、economic image generation、cheap image generation
複数ステップの AI エージェント作业のための永続的なファイルベース計画。task_plan.md、findings.md、progress.md をディスクに保存し、ライフサイクルフックが選択したプロジェクト計画内容を注入します。自動再開はプロジェクト計画ファイルのみを読み込みます。同じプロジェクトのエージェントセッションのローカルメタデータを調べるには session-catchup.py --metadata の明示実行が必要で、--replay は nonce で枠付けされた有界抜粋を出力します。任意のゲートモードはホストが対応する場合にのみ続行を確認求め、Markdown に書かれたコマンドは決して実行しません。このスキルにネットワークアップロードの経路はありません。調査や 5 回を超えるツール呼び出しが必要な作業に最適です。トリガー: タスクPlanning、プロジェクト計画、計画を作成、タスク分解、マルチステップ計画、進捗管理、ファイル計画、計画EVER、プロジェクト分解
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
inference.sh CLI で AI アプリを実行します。画像生成、動画作成、LLM、検索、3D、Twitter の自動化に対応します。モデル：FLUX、Veo、Gemini、Grok、Claude、Seedance、OmniHuman、Tavily、Exa、OpenRouter など。AI アプリの実行、画像・動画の生成、LLM の呼び出し、ウェブ検索、Twitter の自動化に使用します。トリガー：inference.sh、infsh、ai model、run ai、serverless ai、ai api、flux、veo、claude api、image generation、video generation、openrouter、tavily、exa search、twitter api、grok
inference.sh CLI で AI アプリを実行します。画像生成、動画作成、LLM、検索、3D、Twitter の自動化に対応します。モデル：FLUX、Veo、Gemini、Grok、Claude、Seedance、OmniHuman、Tavily、Exa、OpenRouter など。AI アプリの実行、画像・動画の生成、LLM の呼び出し、ウェブ検索、Twitter の自動化に使用します。トリガー：inference.sh、infsh、ai model、run ai、serverless ai、ai api、flux、veo、claude api、image generation、video generation、openrouter、tavily、exa search、twitter api、grok
[inference.sh](https://inference.sh) を介して、安全なサンドボックス環境で Python コードを実行します。NumPy、Pandas、Matplotlib、requests、BeautifulSoup、Selenium、Playwright、MoviePy、Pillow、OpenCV、trimesh など、100 以上のライブラリがプリインストールされています。用途：データ処理、ウェブスクレイピング、画像加工、動画作成、3D モデル処理、PDF 生成、API 呼び出し、自動化スクリプト。トリガー：python、execute code、run script、web scraping、data analysis、image processing、video editing、3D models、automation、pandas、matplotlib
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
inference.sh CLI で Pruna P-Image モデルを使って画像を生成します。モデル：P-Image、P-Image-LoRA、P-Image-Edit、P-Image-Edit-LoRA。機能：テキストからの画像生成、画像編集、LoRA スタイル、複数画像の合成、高速推論。Pruna は品質を損なわずにモデルを高速化します。トリガー：pruna、p-image、pruna image、fast image generation、optimized flux、pruna ai、p image、fast ai image、economic image generation、cheap image generation
汎用的なディープリサーチのエージェントチーム。あらゆるテーマに対して厳密な学術研究を行う 13 エージェントのパイプラインです。8 つのモード：フルリサーチ、クイックブリーフ、論文レビュー、リビュاةILSレビュー、ファクトチェック、三段式文献スキャン、ソクラテス式対話型リサーチ、任意のメタ分析を伴う体系的レビュー。研究の問いの設定、ソクラテス式coefching、方法論の設計、体系的文献検索、出典の検証、 情報源横断の統合、偏りのリスク評価、メタ分析、APA 7.0 レポートの編成、編集レビュー、构造函数的な反論、倫理レビュー、研究後の文献モニタリングをカバーします。キーワード：research、deep research、literature review、systematic review、meta-analysis、PRISMA、evidence synthesis、fact-check、WHY HOW WHAT papers、3W literature scan、guide my research、help me think through、研究、深度研究、文獻回顧、文獻探討、系統性回顧、後設分析、事實查核、三段式文獻掃描、引導我的研究、幫我釐清、幫我想想、我不確定要研究什麼、研究方向、研究主題、심층 연구、문헌 조사、체계적 문헌고찰、메타분석、사실 확인、연구 방향을 잡아줘、연구 주제 정하는 것을 도와줘、revisión de literatura、metaanálisis
inference.sh CLI で OpenAI GPT-Image-2 を使って画像を生成・編集します。モデル：GPT-Image-2。機能：テキストからの画像生成、画像編集、インペインティング、マスクベースの編集、複数画像の参照、バッチ生成。用途：製品モックアップ、マーケティングビジュアル、画像編集、コンセプトアート、インペインティング、写真加工。トリガー：gpt image、gpt-image-2、openai image、chatgpt image、dall-e、dalle、openai image generation、gpt image edit、gpt inpainting、openai dall-e、gpt 4o image
inference.sh CLI で Pruna P-Video および WAN モデルを使って動画を生成します。モデル：P-Video、WAN-T2V、WAN-I2V。機能：テキストからの動画生成、画像からの動画生成、音声対応、720p/1080p、高速推論。Pruna は品質を損なわずにモデルを高速化します。トリガー：pruna video、p-video、pruna ai video、fast video generation、optimized video、wan t2v、wan i2v、economic video generation、cheap video generation、pruna text to video、pruna image to video
inference.sh CLIを介してAlibaba HappyHorse 1.0モデルで動画を生成・編集します。モデル：HappyHorse T2V、I2V、R2V、Video Edit。機能：テキストから動画、画像から動画、参照動画からの生成、自然言語による動画編集、キャラクターの一貫性維持、720P/1080P、最長15秒。物理的にリアルな動画、動画編集、キャラクターの一貫性を保ったコンテンツ、製品デモ、ソーシャルメディア向けに使用します。トリガー：happyhorse、happy horse、alibaba video、happyhorse 1.0、dashscope video、alibaba happyhorse、video editing ai、ai video editor
独自の視覚言語を発展させ、人間が選んだ方向をリリース可能なグラフィック、ブランド、キャンペーン、出版物、Web またはプロダクトシステムへと落とし込みます。ありふれた AI や大手テック企業のicken を脱し、獨創性と差別化が十分に重視される場合に適しています。最小限のエビデンスからの開始、書体・色・余白だけで構成した 10 つの独立したタイポグラフィ主導の HTML デザイン方向、視覚を最優先にした人間の判断、明確なコミットメント、そして具体的なラウンド 2 の制作を導きます。日常的な UI の修正、小さなコンポーネント、既存デザインシステムの適用には使用しないでください。
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。