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。
すべて
Codable、JSONEncoder、JSONDecoder を使用して、Swift の型と JSON、プロパティリスト、その他の外部表現との間でエンコード・デコードします。API レスポンスの解析、キーの再マッピング用カスタム CodingKeys、複雑な変換のためのカスタム init(from:) または encode(to:)、ネストまたはフラット化された JSON 構造、異種配列のデコード、日付とデータのデコード戦略、損失許容配列ラッパー、URLSession・SwiftData・UserDefaults との Codable 統合、エンコーダー／デコーダーの出力形式やキー戦略の設定に使用します。
データウェアハウスの同期が失敗する原因を診断し、適切な復旧操作を提案します。「Stripe/Postgres/Hubspot の同期が動かないのはなぜ？」「このテーブルが何時間も止まっている」「データウェアハウスのデータがおかしい」といった質問や、特定のソースまたはスキーマのトラブルシューティングに使用します。ソースレベルとスキーマレベルの障害、Running 状態での停止、認証情報やスキーマドリフトのエラー、増分フィールドの設定ミス、CDC の前提条件の失敗、およびキャンセル／再読み込み／再同期／データ削除による復旧操作を扱います。
Godot 作業のためのエージェントの目：クロスプラットフォームのスクリーンショット CLI（アセット／領域／ウィンドウ／画面）で容量制限に合わせた WebP を生成。.gdskills/ 配下の一時的なエディタービューポートブリッジ。Taste Receptor Atlas v2（約 237 の微小受容器 × 0–2：階層、コントラスト、タイポグラフィ×41、アフォーダンス、空間、色、アイコン、構図、光／FX、動きの兆候、陳腐さの回避、独創性、アイデンティティ）。エージェントが UI、アセット、エディターを見る必要がある場合に使用します。ゲーム内スクリーンショットの Autoload には使用しません。キーワード：エージェントビジョン、スクリーンショット、WebP、ビジュアル QA、審美受容器、タイポグラフィ、UI レビュー、アセットシート、エディタービューポート、陳腐さの回避
教育ゲームの専門設計ガイド。ゲーミフィケーションのループ（学習／適用／フィードバック／適応）、進捗追跡（学生プロフィール、習熟度 %）、適応型難易度（成功率の目標 70%）、間隔反復、カリキュラムツリー（前提条件システム）、視覚的フィードバック（紙吹雪、XP バー）を扱います。学習アプリ、トレーニングシミュレーション、エデュテインメントに使用します。トリガーキーワード：educational_game、gamification、adaptive_difficulty、spaced_repetition、student_profile、curriculum_tree、mastery_tracking。
コンテンツ戦略のためにキーワードを調査、拡張、クラスタリングします。コンテンツのトピック計画、キーワードリストの作成、シードキーワードの拡張、トピックや検索意図による分類、マーケティングファネル段階へのキーワードの割り当てに使用します。「キーワード調査」「キーワード拡張」「キーワードクラスタリング」「コンテンツトピック」「何を書くか」「トピックのアイデア出し」「コンテンツ計画」「6 circles method」「シードキーワード」「キーワード難易度」「検索ボリューム」「検索意図のマッピング」「ピラーコンテンツ戦略」「コンテンツカレンダーの計画」で起動します。SEO の最適化と監査については seo-and-aeo-strategy を参照してください。
Muleプロジェクト内の1つ以上のAPI依存関係について、バージョンの読み取り、更新確認、変更を行います。Anypoint StudioのProject Properties → API Specsで設定される値と同じもので、pom.xml内の<{artifactId}.version>プロパティとして保存されています。ユーザーが「APIバージョンを取得」「APIバージョンを表示」「バージョン情報を表示」「APIの現在のバージョンを確認」「新しいバージョンはあるか」「更新はあるか」「更新を確認」「APIバージョンを更新／変更／引き上げ／設定」と尋ねる場合、またはMuleプロジェクトのAPI依存バージョンの読み取り、確認、変更を依頼する場合に使用します。
ファイルを Markdown に変換する Python ユーティリティ、Microsoft MarkItDown の使用ガイドです。PDF、Word、PowerPoint、Excel、画像、音声、HTML、CSV、JSON、XML、ZIP、YouTube URL、EPUB、Jupyter ノートブック、RSS フィード、Wikipedia ページを Markdown 形式に変換する際に使用します。ドキュメント処理パイプライン、LLM の前処理、テキスト抽出タスクにも使用します。
OpenClaw Medical Skills ライブラリの Codex 向け адаптация。生物医学、臨床、ヘルスケア AI、ゲノミクス、バイオインフォマティクス、創薬、ファーマコビジランス、臨床試験、医用画像、公衆衛生、医療機器、規制、科学データ分析、ラボ自動化、医学研究のワークフローに使用します。OpenClaw Medical Skills、medical skill library、または OpenClaw の機能インデックスに記載された名前付き機能への言及がある場合にも使用します。
データベース、SaaS ツール、バケットファイルなど、新しいデータウェアハウスソースの接続を案内します。ユーザーが「Stripe を接続」「Postgres からデータをインポート」「バケットからファイルをインポート」「ファイルをアップロード」「新しいデータソースを追加」したい場合や、テーブルごとの同期方法を選ぶ場合に使用します。このスキルでは、ソースタイプの特定、認証情報の検証、テーブルの検出、テーブルごとの sync_type の選択、最終的な作成呼び出しを扱います。適切なプレフィックスの選択、作成直後に行うこと、ソースのテーブルをユーザー自身のデータウェアハウス（Snowflake、BigQuery、Postgres、S3 などの宛先）に送る方法も扱います。
ユーザーが収益、支払い、サブスクリプション、請求、CRM の取引、サポートチケット、広告費、本番データベースのテーブル、バケットファイル、ローカルファイルのアップロードについて尋ねた場合に使用します。PostHog のイベントと外部データを結合したい場合や、必要なテーブルが見つからずクエリが失敗した場合にも使用します。データウェアハウスは SaaS ツール、広告プラットフォーム、データベース、オブジェクトストレージ、アップロードされたファイルからインポートできます。既存ソースの確認、適切なソースタイプの特定、セットアップの案内を扱います。
ベンダー非依存のタイトルデザインとキネティックタイポグラフィのディレクション。動画、アニメーション、広告、解説動画、ソーシャルフック、ブランドフィルム、歌詞／テキスト動画、タイトルカード、メインタイトル、ローワーサード、デザインとしての字幕など、モーション主導の文字全般を対象とする。エージェントがアニメーション文字のタイポグラフィ階層、可読性、タイミング、出現／保持／退出、モーションの意味論、改行、セーフエリア、ローカライズ、ブランド制約、アクセシビリティ、点滅／モーションの安全性、制作仕様を計画、プロンプト化、実装、引き継ぎ、反復、または QA する必要がある場合に使用する。
traceway CLI を通じて Traceway のオブザーバビリティインスタンスを操作します。ログイン、例外・ログ・エンドポイント・メトリクスの照会、本番環境の問題の根本原因までのデバッグを行います。ユーザーが「/traceway login」「/traceway debug issue <hash|url|title>」「/traceway what's broken in prod」などのサブコマンド付きで /traceway を実行した場合や、Traceway が監視するアプリのエラー、クラッシュ、遅延、ログを調査したい場合に使用します。
適応型読み込み戦略を用いてネットワーク品質をインテリジェントに分析します。接続タイプ（2g/3g/4g）、帯域幅、RTT、省データモードを検出し、適切な最適化ワークフローを自動的に実行します。低速接続時の画像圧縮、高 RTT 時のクリティカル CSS のインライン化、省データ最適化（自動再生の無効化、画質の低下）を提案する判断ツリーを含みます。接続状況に応じたパフォーマンス予算（2g は 500KB、3g は 1.5MB、4g+ は 3MB）と適応型読み込みの実装ガイドを備えています。Loading（TTFB への影響）、Media（レスポンシブ画像）、Core Web Vitals（接続が LCP/INP に与える影響）とスキル間連携します。ユーザーが低速接続、モバイル最適化、省データ対応、適応型読み込み戦略について尋ねた場合に使用します。Chrome DevTools MCP に対応しています。
WeChat MP サーバーサイド API を使用して、WeChat Official Account の記事を作成し、下書きを管理し、「发表记录」に公開し、カスタマーサービスメッセージを送信し、メニューを管理して統計を取得します。ユーザーが公众号、服务号、订阅号、mp.weixin.qq.com、WeChat Official Account の AppID/AppSecret に言及した場合や、WeChat 経由で記事の下書き・公開、顧客メッセージの送信を依頼した場合に使用します。
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。