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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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ユーザーがフロントエンドインターフェースの設計、再設計、構成、批評、監査、仕上げ、明確化、要約、強化、最適化、調整、アニメーション化、色付け、抽出、その他の改善を望む場合に使用。ウェブサイト、ランディングページ、ダッシュボード、製品 UI、アプリシェル、コンポーネント、フォーム、設定、オンボーディング、空の状態を対象とする。UX レビュー、視覚的階層、情報アーキテクチャ、認知負荷、アクセシビリティ、パフォーマンス、レスポンシブ動作、テーマ、アンチパターン、タイポグラフィ、フォント、余白、レイアウト、配置、色、モーション、マイクロインタラクション、UX コピー、エラー状態、エッジケース、i18n、再利用可能なデザインシステムやトークンに対応。平凡なデザインをより大胆または魅力的にしたい場合、派手なデザインを控えめにしたい場合、ブラウザー上で UI 要素を反復的に調整する場合、技術的に際立つ高度な視覚効果を求める場合にも使用。バックエンドのみ、または UI 以外のタスクには使用しない。
ColabFold MSA-Search NIM を使用して、タンパク質配列の多重配列アラインメント（MSA）を生成します。ホモログ検索、UniRef30／ColabFold 環境検索、A3M または FASTA アラインメント、複合体のペア MSA 検索、PDB70 構造テンプレート、ホスト型 NVIDIA API 呼び出し、ローカル Docker デプロイに使用します。ローカルにデプロイする場合は、aria2c でデータベースを並列ダウンロードし、NIM_MODEL_NAME 経由で起動します（推奨の高速手順で約 14 分。組み込みダウンローダーでは 80 分以上）。単純な docker run では、低速な組み込みダウンローダーが使われます。
Pongfi Researchは、あらゆる業界を対象とするクロスプラットフォームのソーシャルメディア調査スキルです。TikHub MCP／公開ソーシャルデータツールを動的に検出して呼び出し、業界、カテゴリー、ブランド、製品、人物、アカウント、話題について、トレンド発見、サブカテゴリー分析、競合調査、アカウント監査、人気コンテンツ分析、コメントからのニーズ発掘、コンテンツの空白の特定、プラットフォーム間比較、データに基づくテーマ選定を行います。抖音、TikTok、小紅書、Instagram、YouTube、X、微博、Bilibili、Reddit、快手、知乎、WeChat、LinkedIn、Threadsなど、公開ソーシャルプラットフォームのデータに対応します。
Instacart向けPrinting Press CLI。自然言語で操作でき、Web GraphQL APIに直接接続します。ブラウザー自動化を使わずに、カートへの商品の追加、商品検索、小売業者をまたいだカート管理ができます。購入履歴をローカルにキャッシュするため、「add」はライブ検索から推測するのではなく、過去に購入した商品を特定します。起動フレーズ：「install instacart」「use instacart」「run instacart」「add X to my Safeway cart」「what did I buy last time」「order the usual」「add my regulars to Costco」「backfill my instacart history」「sync my instacart orders」「download my order history」「save my instacart history locally」。
集団でエピソード型テレビが実際にどのように作られるか（编剧室与制作现实）— Goldberg & Rabkin（オーディションとしてのピッチ、leave-behind、ストーリーの解体、ビートシート、note の規律、制作中の書き直し）、Pamela Douglas（John Wells の部屋、staff-from-hell の過ち、七段のはしご、step deal、14 日での初稿）、Neil Landau のショーランナーインタビュー（Lindelof、Mazzara、Katims、Bays）、Evan Smith のシットコムのスタッフ配置と円卓会議、Richard Blum（時代遅れ）、Kam Miller、そして David Chase、Jesse Armstrong、Lucy Prebble、Aaron Sorkin、Julian Fellowes、Phoebe Waller-Bridge による一次証言を統合。ライターズルームに参加または運営するとき、集団でエピソードを break するとき、締切までに leave-behind、ビートシート、アウトラインを書くとき、既存シリーズにエピソード案をピッチするとき、spec エピソードを書くとき、note を受けるまたは与えるとき、予算や俳優、ロケ地のために書き直すとき、専属ライターズルームと単独執筆プロセスのどちらかを選ぶとき、あるいは什么是 showrunner／编剧室怎么运作／怎么接 note を尋ねるときに使用。
あらゆる科学的な問いに対して、研究データセットを検索・評価します。研究課題を必要な研究デザイン（縦断／横断、観察／実験、単一コホート／複数コホート）に対応付けます。「X に関するデータを探して」「Y のデータはどこで入手できるか」と尋ねられた場合や、特定のコホート／調査／リポジトリが必要な場合に使用します。GEO、ArrayExpress、dbGaP、NHANES、UK Biobank、ClinicalTrials.gov、GWAS Catalog および 30 以上の科学リポジトリを対象とします。
Traceway のオブザーバビリティに向けてリポジトリを分析し、計測を導入します。バックエンド、ブラウザー、フルスタック、モバイルまたは iOS、AI エージェントのソフトウェアについて、Traceway または OpenTelemetry の監視を計画、追加、移行、検証したい場合に使用します。プロジェクト構成の分析や、ユーザー承認済みのセットアップ計画作成も含みます。バックエンドは OTLP/HTTP を使用し、ブラウザーフロントエンドと個別にリリースされるモバイルクライアントは、それぞれ別の Traceway SDK プロジェクトを使用します。既存のプロジェクトトークンとインスタンス URL、または組織セットアップトークン（`tws_...`）と URL を受け付けます。トークンがない場合は、まず分析し、セットアップトークンの取得を案内します。`tws_` トークンはすべてセットアップトークンとして扱います。
MuleSoft Agent Network V1 プロジェクト（`schemaVersion: 1.0.0`）を V2 プロジェクト（`agentNetwork: 2.0.0`）に変換します。各 V1 broker は、orchestrator ノードを 1 つ持つ V2 broker になります。グラフの分割やプロンプトの書き換えは行いません。Agent Network / Agent Broker / Daisy planner の V1 から V2 へのアップグレード、変換、移行、翻訳、移植をユーザーが依頼した場合、または作業フォルダーに V1 `agent-network.yaml` がある場合に使用します。
動画のビジュアルデザイン：章ごとの配色、文字サイズの階層、16:9／9:16 シーン向けのチャートとレイアウトのルール、あらゆるデザインスキルで記入できる design.md の引き継ぎ資料、レンダリング結果のコンタクトシートレビューを扱います。タイトルカード、データシーン、スライド、動画全体の配色など、動画の見た目を設計・調整するとき、シーンがありきたりまたは雑然としているとき、動画の色を選ぶとき、/design や /scene-review からビジュアル作業を求められたときに使用します。ブランドと併用して単独で使うことも、taste-skill、Anthropic の frontend-design、ユーザー独自のデザインスキルなどの指針に従うこともできます
ユーザーが API Governance ルールセット（Validation Profile）の作成、記述、生成、変更、更新、修正、検証を求めた場合に使用します。OpenAPI、RAML、AsyncAPI、MCP サーバー、Anypoint API インスタンス、API プロジェクトのガバナンスルールを扱います。トリガーフレーズには「governance ruleset」「validation profile」「governance rule」「API conformance」「enforce policy」「create ruleset」「validate ruleset」が含まれます。
CesiumJS のマテリアルとポストプロセス — Material、Fabric JSON、MaterialAppearance、ImageBasedLighting、PostProcessStage、PostProcessStageLibrary、ブルーム、被写界深度、アンビエントオクルージョン、FXAA、トーンマッピング、BlendingState。エンティティやプリミティブ用の Fabric マテリアル定義、PBR のイメージベースドライティング設定、スクリーンスペースのポストプロセス効果の追加に使用します。
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。