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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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文章から AI らしい表現パターンを取り除きます。文章の執筆、下書き、編集、レビュー、改稿時に、予測可能な AI 特有の表現、冗長な内容、定型的なパターンを排除するために使用します。ユーザーが「deslop」「de-AI」「人間らしく」「AI のパターンを除去」「AI らしい言い回しを除去」「AI 文章を整える」「slop を直す」「文章の slop を取り除く」と依頼する場合や、文章の自然さを確認する場合に起動します。AI 生成ではなく自然な文章を求めて執筆や下書きを依頼する場合にも使用します。主な用途は、科学論文（原稿、要旨、カバーレター、助成金申請書、考察、査読への回答）、ブログ記事、ニュースレター、メモ、レポートなど、まとまった文章です。
バトルロイヤルゲームの専門設計ガイドです。縮小ゾーン/ストームの仕組み（フェーズ制、ダメージスケーリング）、大規模ネットワーク（関連性、ティックレート最適化）、降下システム（飛行機、自由落下、パラシュート）、戦利品のスポーン（重み付けテーブル、レア度）、パフォーマンス最適化（LOD、オクルージョンカリング、オブジェクトプーリング）を扱います。マルチプレイヤーサバイバルゲームや最後の1人が勝つ形式に使用します。トリガーキーワード：battle_royale、zone_shrink、storm_damage、deployment_system、loot_spawn、networking_optimization、relevancy_system、snapshot_interpolation。
Unity XR 開発向けの Meta XR Mixed Reality Utility Kit (MRUK) (com.meta.xr.mrutilitykit)。Scene API データ（部屋、壁、床、家具）の操作、シーンアンカーへのプレハブ生成、現実世界への仮想オブジェクトの配置、アンカードリフトを防ぐワールドロック、部屋のジオメトリに対するレイキャスト、シーンデータからの NavMesh 生成、スキャンなしで即時配置する環境深度レイキャスト、Passthrough Camera Access (PCA)、トラッキング可能な対象（キーボード、QR コード）の検出、破壊可能なシーンメッシュ、スペースマップ、マルチプレイヤー向けの部屋共有など、MR シーン認識機能全般で使用します
（NS）Harness の起動と既存プロジェクトの準備。トリガー：/ns-harness、prepare this repo、harness prepare、generate architecture rules、architecture-rules.md、write AGENTS.md、reverse-engineer codebase、engenharia reversa、brownfield map、bootstrap brownfield、ns-harness-prepare、ns-architecture-rules、ns-agent-generator、ns-codebase-reverse-spec、ns-bootstrap-brownfield。使用しない用途：コーディング、SDD、GitLab。
状態を保持する実行ディレクトリベースの証明プロジェクトを管理します。実行間の継続、実行ごとのソース記録、ローカルでの試行が行き詰まった際の手動 GPT Pro 引き継ぎパッケージに対応し、任意で DeepSeek のセカンドオピニオンを追加証拠としてのみ利用できます。証明実行のオーケストレーション、GPT Pro への引き継ぎ、実行をまたいだ証明の継続を求められた場合に使用します。通常の証明草案には /proof-writer、厳密な検証や提出物の受け入れ確認には /proof-checker を使用してください。
NVIDIA NIM 経由で ProteinMPNN の逆フォールディングを実行し、対象のバックボーンに対応するタンパク質配列を設計します。ユーザーが指定した PDB ファイルと設計パラメーターを、環境 API キーで認証して NVIDIA のホステッド API に送信するか、ユーザーが選択したローカル NIM に送信します。配列設計、バックボーンの再設計、固定チェーンと残基、omit_AAs、サンプリング温度、可溶性モデル、ローカル Docker、複数 FASTA 出力に使用します。
パフォーマンス、アクセシビリティ、SEO、ベストプラクティスを一度に包括的に監査します。複数の領域にわたって「サイトを監査」「Web 品質をレビュー」「Lighthouse 監査を実行」「ページ品質を確認」「ウェブサイトを最適化」と依頼された場合に使用します。専門スキルを連携させ、詳細に分析します。単一領域の監査には使用しないでください。対象を絞った作業には core-web-vitals、web-accessibility、seo、web-best-practices を優先してください。
現在の会話で得られた技術的な知見を、すばやく手間なく wiki の _raw/ ステージング領域に記録します。ユーザーが「/wiki-quick-chat-capture」「quick capture」「capture this finding」「save this bug fix」「capture this gotcha」「drop this to raw」「quick save to wiki」と言った場合、または完全な wiki-ingest を実行せずにセッション中の見落としやすい発見を記録したい場合に使用します。トピックのまとまりごとに 60 秒以内で _raw/ ファイルを 1 つ作成します。サブエージェント、QMD の更新、マニフェストへの書き込みは不要です。後で /wiki-ingest または /data-ingest を実行し、raw ファイルを正式な wiki ページに昇格させます。
SaaSデータ（HubSpot、Stripe、Salesforce、GitHub、Slackなど）をWren Engineに接続し、SQL分析を行います。dltのインストール、SaaSソースの選択、認証情報の設定、DuckDBへのデータパイプラインの実行、読み込み済みデータからのWrenセマンティックプロジェクトの自動生成まで、全工程をユーザーに案内します。SaaSデータの接続、APIからのデータインポート、dltパイプライン、HubSpot／Stripe／Salesforce／GitHub／Slackデータの読み込み、SQLによるSaaSデータのクエリ、REST APIからの新しいデータソースの設定に言及した場合に使用します。dltで生成したDuckDBファイルがすでにあり、そこからWrenプロジェクトを作成したい場合も起動します。
このスキルに同梱されている ZenMux Codex APP pets を、ユーザーの Codex pets ディレクトリにインストールします。ZenMux pets、Codex pets、Codex APP pets、pet.json のペットフォルダー、zenmux-codex-pets/pets 内の同梱 pets のインストール、コピー、有効化、セットアップ、使用をユーザーが求めた場合に使用します。「install ZenMux pets」「Codex pets」「安装 ZenMux pets」「安装 Codex 宠物」「复制 pets 到 .codex/pets」で起動します。
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。