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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 97,222 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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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
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
Google Analyticsのレポートデータを管理し、Cloud CLIでAnalytics Data APIを有効化し、Google Analytics Data API（v1beta）を使ってレポートを作成します。Google Analyticsのプロパティの操作、カスタム分析レポートの実行、指標（activeUsers、screenPageViewsなど）とディメンション（city、dateなど）の照会、指標とディメンションの互換性の確認、APIの有効化状況の確認に適しています。Google Analytics Admin APIの操作（プロパティの作成、ユーザー管理など）や、フロントエンド計測のインストールには使用しないでください。
操作に応じたノード設定ガイダンスです。ノードの設定、プロパティの依存関係の把握、必須フィールドの特定、get_nodeの詳細レベルの選択、ノードタイプ別の一般的な設定パターンの確認に使用します。Codeを置き換えるネイティブノード（Summarize、Aggregate、Split Out、Merge、Compare Datasets、Remove Duplicates、Sort、Limit、Date & Time、HTTP Requestのページネーション、Crypto）も含みます。ノードパラメーターの設定時は必ずこのスキルを使用してください。各操作に必要なフィールド、displayOptionsによるフィールド表示の制御、完全なノード更新ではなくpatchNodeFieldでピンポイントに編集する場合について説明します。
任意の API に対して、新しいインテグレーション、コネクター、CLI バインディングを設定します。research -> generate -> build -> shipcheck の軽量なループを使い、OpenAPI、HAR、Postman の仕様からリリース可能な Go CLI をラップまたは生成します。ユーザーが「CLI を作って」「この API をラップして」「新しいインテグレーションを設定して」「コネクターを追加して」「あるサービスと統合して」と要求した場合や、API 名またはドメインを挙げた場合に使用します。
Godot 4.7 向けに慣用的な GDScript を記述します。静的型付け、ノードのライフサイクル（_ready/_process/_physics_process）、@export/@onready/@tool アノテーション、シグナル、非同期処理の await に対応します。Godot プロジェクト（project.godot）の .gd スクリプト編集、GDScript の作成やデバッグ、3.x の GDScript から 4.x への移植（関数シグネチャ、yield から await、export から @export）に使用します。
値動きパターンの読み方―トークンのローソク足を名前付きパターン（上昇チャネル、ブレイクダウン、ロウからの反発、高値圏での分配、ベーシング、幅広のチャップ、コンソリデーション）に分類し、K線レスポンスから直接計算する 6 つの測定項目に基づいて 0〜100 のスコアをつける。加点・減点には必ず理由を記す。ユーザーが K線、K線パターン、値動き、トレンド、パターン、価格アクション、チャートパターンをAskたとき、チャートが強いか弱いか、ブレイクダウンしているのか、コンソリデーション 인지、トークンのチャートの技術的な読みを数字そのものだけでなく求めたときに使用すること。
Godot Shading Language で Godot 4.7 のシェーダーを作成。2D 用の canvas_item シェーダーと 3D 用の spatial シェーダーに対応し、vertex/fragment 関数、uniform（source_color、hint_range）、TIME/UV アニメーション、hint_screen_texture による画面読み取りを扱う。.gdshader ファイルの作成、fragment/vertex コードの記述、2D/3D の視覚効果の制作、3.x シェーダー（SCREEN_TEXTURE、hint_color）の 4.x への移植に使用。
ClickHouse Node.js クライアント（@clickhouse/client）の一般的な問題をトラブルシューティングして解決します。ユーザーが Node.js クライアント固有のエラー、予期しない動作、設定について質問した場合に使用してください。socket hang-up エラー、Keep-Alive の問題、ストリーム処理の問題、データ型の不一致、読み取り専用ユーザーの制限、プロキシ/TLS の設定問題、長時間実行クエリのタイムアウトなどが対象です。問題が正確に特定されていなくてもトリガーしてください。Node.js の文脈で「insert が何度も失敗する」「接続がランダムに切れる」といった曖昧な症状も、このスキルを使う強いシグナルです。ブラウザー/Web クライアントの問題には使用しないでください。
スマートマネー／クジラ／KOL／大口の活動追跡、集約された買いシグナルのアラート、ランキングに使用します。対象：（1）アドレス追跡 — スマートマネー、KOL、または指定ウォレットアドレスの未加工 DEX 取引フィード。（2）買いのみの集約シグナルアラート — スマートマネー／KOL／クジラが共同で購入したトークン。（3）ランキング — PnL、勝率、取引量、ROI による上位トレーダー。ユーザーが「スマートマネーは何を買っているか」「スマートマネーの最新取引」「KOL の取引動向」「スマートマネーを追跡」「アドレスの取引を追跡」「大口は何を買っているか」「クジラのシグナル」「スマートマネーのアラート」「シグナル」「大口シグナル」「上位トレーダー」「ランキング」と尋ねる場合や、注目ウォレットの活動を監視したい場合に使用します。Market API の支払い／課金／x402／402、Basic/Premium のティア／クォータに関する質問、およびシグナル、ランキング、追跡エンドポイントの MARKET_API_*_OVER_QUOTA / confirming:true 応答にも対応します。注：WebSocket スクリプト／bot の作成を希望する場合は、代わりに okx-dex-ws を使用してください。
MSW（MapleStory Worlds）のゲームプランニングモード。ゼロから新しいゲームを作る場合と、進行中のプロトタイプを継続・再開する場合の両方に対応する。誘導質問でアイデアを絞り、MSW のジャンルカタログ（3 種類のマップタイプ、約 180 のコアメカニクスタグ、構築負荷のヒント）に落とし込み、実装可能な GDD／ロードマップ（markdown）を作成・前進させる。ユーザーが何を作るかを決めたい、MVP の範囲を決めたい、段階的な構築を継続・再開したいと望むときは、「planning」という語がなくても主体的umbnailに発動する。Docs/*-GDD.md や *-Phase*.md が既に存在しユーザーが継続と言った場合も含まれる：単なる実装として扱いフェーズ文書に直行してはいけない。継続／再開の場合はまずこの Skill の再開フローを通す。トリガーは文言ではなく意図で判定し、「what now?」「where were we?」などあらゆる言語の言い回しでも発動する。GDD が無い状態で複数の実装にまたがる総合的な構築要望があった場合もプランニングのトリガーであり、単なる実装依頼ではない。「小さく.simpleなゲーム」という例外も適用しない。計画なしに実装することがこの Skill が防ぐまさにその失敗モードである。トリガー：「plan a new game」「GDD」「what game should I make」「scope an MVP」「planning mode」「continue my game」「resume my game」「what should I work on next」「next task」。（マイルストーンごとにゲームの構築を計画・管理する——GDD・常設マイルストーンロードマップ・フェーズ計画・進捗・改訂。コードは書かない——実装（.mlua/.model など）は msw-general/msw-scripting を使う。）
pump.fun その他のミームトークンローンチパッド（Solana / BSC / X Layer / TRON）向けの読み取り専用オンチェーン調査。以下の内容についてユーザーが聞いたら、必ず呼び出すこと（WebFetch / MCP 価格ツールより優先）：新規ミームローンチ / 新盤 / 掃链 / 打狗；開発者の評判 / rug 履歴 / ローンチ回数 / 開発者情報；バンドルまたは_snipe_ 者検出（動詞ではなく分析名詞）；bonding curve の進捗 / bonding curve から移行済み；同じ開発者による類似トークン / 類似トークン；共同投資家 / 誰 heed / 同車ウォレット；および「pump.fun alpha」。memepump エンドポイントに関する Market API x402 / クォータの質問も対応。正文に読み取りと書き込みの分岐ルールが含まれる——`狙击 / snipe + token`（狙击する行為）は okx-dapp-discovery へ、`捆绑狙击者 / sniper detection`（分析名詞）は本スキルに留まる。WebSocket スクリプト/ボット → okx-dex-ws。
Trail of Bits の 5 ステップのセキュア開発ワークフローを案内します。Slither スキャンを実行し、特殊な機能（アップグレード可能性/ERC 準拠/トークン統合）を確認し、視覚的なセキュリティ図を生成し、ファズリング/検証のためのセキュリティ特性の文書作成を支援し、手動で確認すべきセキュリティ領域をレビューします。単一のバグを探すのではなくスマートコントラクトをエンドツーエンドで保護する場合、コミットごとまたはデプロイ前にプロジェクトを確認する場合、Slither のレポートを優先順位付けする場合、スマートコントラクトのセキュリティをどこから始めるべきか尋ねる場合に使用します。
エージェントおよび LLM アプリケーション向けのフルスタック診断。12 層のエージェントスタックを監査し、ラッパーの退行、メモリ汚染、ツール規律の失敗、隠れた修復ループ、レンダリング破損を検出する。深刻度順に並べた所見と、コードを先に触る修正案を提示する。エージェントアプリケーション、自律ループ、LLM Powered の任意の機能を構築する開発者には-_With関する。エージェントや LLM の機能が異常な_'Filename_-adjust_the failing layer unidentified layer が不明な場合、またはエージェントスタックのリリース前に使う。
コーディングエージェント向けの並列発散型 ideation。異なる認知フレーム（_homeostasis_ 調節、生物学、スピードランナー、10 歳の子供、予算ゼロ）基づき N 本の独立した分岐を生成し、スコア付け、クラスタリング、罠の枝の除去、上位候補の深掘りを行います。/adhd、「ADHD モード」、ブレストーム/アイデエーションの意図、オープンエンドな設計、アーキテクチャ、命名、API/SDK 設計、あいまいなデバッグの判断に適用します。構文、参照、原因が判明しているバグ、限定的な表現（「迅速」「標準」「正統」「教科書的」など）には使わないでください。完全な事前チェック条件はスキル本文にあります。
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。