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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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あらゆるプラットフォームや状況におけるオンラインコミュニティの構築と成長を支援します。開発者/B2Bコミュニティ（Discord、Slack、Circle、Discourse）、ソーシャルコミュニティ（Twitter/X、Reddit、Farcaster）、暗号資産/保有者コミュニティ（Telegram）を対象とします。戦略、プラットフォーム選定、チャンネル設計、メンバーのジャーニーマップ、オンボーディング、エンゲージメント施策、アンバサダー/チャンピオンプログラム、モデレーション、ガバナンス、成長、維持、危機管理、指標を扱います。コミュニティ主導の成長、コミュニティ戦略、開発者コミュニティ、ユーザーコミュニティ、Discord/Slack/フォーラム/Telegramの設定、アンバサダープログラム、コミュニティの健全性、保有者心理、エンゲージメント施策、ソーシャルコミュニティの構築、複数プラットフォーム間の連携に使用します
分析、比較、調査結果、進捗、計画を、意思決定に役立つ自己完結型の HTML レポートとして生成します。「HTML レポートを作って」「レポートにまとめて」「比較を可視化して」「グラフで見せて」「ガントチャートを作って」「ダッシュボード風にまとめて」「見やすくまとめて」といった依頼に使用します。データと伝えたい関係に応じて、KPI、表、棒グラフ、折れ線、散布図、ヒートマップ、ウォーターフォール、ドーナツ、レーダー、ガントから適切な表現を選び、アクセシブルでレスポンシブ、印刷に対応した単一の HTML ファイルを生成します。
タスクがまだツールを決めかねている場合、または DataLens 内で何かを実行するのではなく DataLens 自体に関する問いである場合に、まずここから始める：DataLens とは何か、何ができるか；どのインストール形態か——Yandex Cloud、オンプレミス、または Yandex 内部の Team 版——およびホスト、認証、機能における違い；コレクション、ワークブック、接続、データセット、チャート、ダッシュボードとは何か、それらがどう関係するか；そして MCP サーバー、Python SDK、HTTP API、Web UI のどれを使うべきか。これは位置づけを把握し、作業を行うスキルへルーティングするために使用する。方法が選択された後に作業を行うためではない——それは Python 向けの `datalens-sdk` とスタンドアロン HTML レポート向けの `datalens-html-pages` である——また、ビジネス指標の値の意味を解釈するためでもない。
既存のWebプロジェクト（Next.js App Router、Nuxt、SvelteKit、Astro、およびReact/Vue/Svelteのコンポーネント利用）におけるDatoCMSフロントエンド統合コードの修正、拡張、説明に使用します。ドラフトモードのエンドポイント追加、Preview Links / Visual Editingフローの接続、Content Linkオーバーレイの修正、リアルタイムプレビューサブスクリプションの調整、キャッシュタグの無効化／再検証（Next.js revalidateTagまたはタグによるCDNパージ）、robots/sitemapの設定、クローラー対応検索の接続など、個別の課題に取り組む場合に適しています。また、react-datocms、vue-datocms、@datocms/svelte、@datocms/astroを使ったフレームワークのコンポーネント／フック連携にも使用します。対象はImage/RSCImage/datocms-image、StructuredText、VideoPlayer（React/Vue/Svelte）、SEO/メタデータヘルパー（renderMetaTags/toHead/Seo）、リアルタイムのQuerySubscription/QueryListener、ContentLinkコンポーネント、サイト内検索（React/Vue）です。稼働中のコードベースを課題ごとに修正する場合、フレームワーク固有のAPIについて質問する場合、または1つのパッチで複数のフロントエンド課題を扱う場合に優先してください。
Eva Brief の単独の商業案件 Brief 分解用エントリーポイント。ユーザーがブランド Brief やブランド提携要件の分解、商業案件の制約カードの作成、既存の商業案件原稿と Brief の照合、または同一製品の比較サンプルの構成移行を明確に求めた場合のみ使用します。生成するのは Brief 分析、訴求ポイント一覧、商業案件の制約カード、または原稿修正の引き継ぎのみです。商業案件の完全な原稿、タイトル、書き出し、本文は直接作成しません。「商業案件の書き方」「製品の訴求ポイントの伝え方」「商業コンテンツを作って」といった一般的な依頼は Eva のメイン制作ワークフローに戻します。トリガー：/eva-brief、eva-brief、商单Brief、品牌Brief、品牌合作需求、帮我拆 Brief、拆商单约束卡、对照 Brief 检查、这个商单稿能不能交、检查商单稿、同产品商单样本、品牌参考样例。
Dart で Flutter のウィジェットテスト、統合テスト、ゴールデンテストを生成します。ローカル実行と、実機テスト向けの TestMu AI クラウドに対応します。ユーザーが「Flutter」「widget test」「WidgetTester」「testWidgets」「flutter_test」「integration_test」に言及した場合に使用します。トリガー：「Flutter」「widget test」「Dart test」「testWidgets」「WidgetTester」「golden test」。
リズムゲームのエキスパート向け設計書です。オーディオ同期（BPM conductor、AudioServer.get_time_since_last_mix によるレイテンシ補正）、ノートレーン（スクロール速度、判定ウィンドウ）、判定システム（Perfect/Great/Good/Bad/Miss）、コンボ倍率付きスコア、入力処理（レーンベース、ロングノート検出）、譜面／ビートマップの読み込みを含みます。DDR/osu!/Beat Saber の調査に基づいています。トリガーキーワード：rhythm_game、audio_sync、timing_judgment、note_highway、combo_system、BPM_conductor、latency_compensation。
アパレル画像の生成（モデル／衣類）。単一画像または画像セットに対応：白背景画像（見えないマネキン）、モデル画像、購入意欲を促す画像、特徴紹介画像、A+ 画像、サイズ表。1種類の画像を1枚生成する場合は直接生成し、複数種類の画像を複数枚生成する場合は自動で計画・編成します。ユーザーがモデル画像または衣類画像（トップス／ボトムス／ワンピース／コート／靴・帽子など）をアップロードし、「画像セットを作成」「モデル画像を作成」「購入意欲を促す画像を作成」「特徴紹介画像を作成」「A+ 画像を作成」「サイズ表を作成」「衣類の白背景画像を作成」と言った場合に使用します。画像編集のみの場合は linkfox-aigc-imagegen を使用します。
Shopee 店舗内広告（Ads。linkfox-shopee-store-auth と同シリーズ）。/shopee/developerProxy 経由で Shopee Open API Ads モジュールの 23 個のエンドポイントを転送します：get_total_balance、create_manual_product_ads、get_product_campaign_daily_performance、GMS 広告など。呼び出す前に、対象店舗に appType=ad の認可があることを確認してください（ERP の認可では代用できません）。ユーザーが Shopee 広告、Ads、広告残高、CPC、商品プロモーション、手動広告、campaign、広告効果、ROI、get_total_balance、広告認可に言及した場合に起動します。「広告」と明示されていなくても、認可済み Shopee 店舗の広告アカウント、プロモーション、効果の照会に関する場合は起動します。
Hyper MCPを通じてMeta（Facebook + Instagram）の広告キャンペーンを一貫して計画・作成します。デフォルトではAdvantage+自動化を使用します。Meta広告、Facebook広告、Instagram広告、Advantage+キャンペーン、カルーセル広告、ダイナミッククリエイティブ広告の開始、Metaコンバージョントラッキングの設定、パフォーマンス分析、Meta広告アカウントの監査、Metaパフォーマンスダッシュボードの構築をユーザーが希望する場合に使用します。meta campaign、facebook campaign、advantage+、meta account auditなどのフレーズでも起動します。
2026 年に実際に使える賃貸アパート探し CLI — Surf でボット対策を回避し、ウェブサイト自体にはないローカル SQLite ストアを利用します。トリガーフレーズ：`find apartments in <city>`、`watch apartment listings for <area>`、`rank rentals by price per square foot`、`compare these apartments`、`use apartments-pp-cli`、`run apartments`
CMS を notfair SEO ツールに接続します。WordPress、Strapi、Contentful、Ghost の設定を案内し、接続をテストして認証情報を .env.local に書き込みます。設定後、seo-analysis は CMS コンテンツを Google Search Console のデータと自動的に照合します。ユーザーが「connect my CMS」「set up WordPress」「configure Strapi」「add Contentful」「connect Ghost」「CMS setup」と言った場合に使用します。seo-analysis レポートに CMS データが表示されない理由を尋ねた場合も対象です。
John Truby の『The Anatomy of Genres』に基づくジャンル解剖（类型解剖 / 类型节拍 / 混合类型 / 超越类型）—— ジャンルをビートシステムとして捉え、その下に人生哲学があるとみなす。三つのルール（自分のジャンルの各ビートを打つ、三つか四つのジャンルを混ぜる、主要ジャンルを超越する）、十二のジャンルの階段とファミリー（Horror 恐怖、Action 动作、Myth 神话、Memoir and Coming-of-Age 回忆录与成长、Science Fiction 科幻、Crime 犯罪、Comedy 喜剧、Western 西部、Gangster 黑帮、Fantasy 奇幻、Detective and Thriller 侦探与惊悚、Love 爱情）、それぞれに主人公/敵対者/世界/プロット形状のテンプレート、ビート一覧、失敗条件を伴う厳格なルール、サブジャンルと超越の道筋を備え、さらにジャンル混合のワークシートと診断を付す。sw-truby-anatomy と Field/Snyder のページマップのそばに置く。脚本のジャンルを選ぶまたは確認するとき、ジャンルの物語が凡庸に感じられたり観客が期待するビートを外しているとき、ジャンルを混ぜるとき、ホラーに圧力が欠けるとき、アクションにプロットが欠けるとき、ラブストーリーに対立が欠けるとき、または探偵物に明かしが欠けるときに使用する。
v4 の改善を含む Tailwind CSS のパフォーマンス最適化。次の場合に積極的に使用：(1) Tailwind v4 の Oxide エンジンのパフォーマンス、(2) Lightning CSS の圧縮、(3) CSS バンドルサイズの削減、(4) 未使用ファイルのスキャンを避ける content 設定の調整、(5) 動的クラス向け safelist（肥大化を防止）、(6) @apply を最小限に抑えた本番ビルド、(7) クリティカル CSS の抽出、(8) 生成 CSS の HTTP キャッシュ、(9) @apply の過剰使用の回避（utility-first を優先）、(10) PurgeCSS／コンテンツ検出のエッジケース。パフォーマンス調整チェックリスト、Oxide エンジンの解説、content 設定パターン、safelist のガイダンス、クリティカル CSS のワークフローを提供
GWAS 変異を生物学的パスウェイおよび創薬可能な標的に結び付けます。ファインマッピング／eQTL によって GWAS ヒットを原因遺伝子に対応付け、次にパスウェイ（Reactome、KEGG、WikiPathways）、さらにそれらのパスウェイを標的とする既存薬に対応付けます。パスウェイレベルの疾患機序、GWAS に基づく創薬可能なパスウェイの優先順位付け、SNP からパスウェイ、標的への追跡、創薬標的仮説のための組織特異的 eQTL エビデンスに使用します。
翻訳後修飾（PTM）解析：リン酸化、ユビキチン化、アセチル化、糖鎖修飾、メチル化。iPTMnet（部位と酵素）、ProtVar（機能的影響）、UniProt（基準データ）、STRING、ELM（線形モチーフ）、MassIVE/ProteomeXchange（実験データ）、および EBI Proteins API（変異導入、MS プロテオミクス／HPP ペプチドのエビデンス、抗原領域、ゲノム座標、accession/dbSNP/HGVS によるタンパク質レベルの変異検索）を使用して相互検証します。PTM 部位の注釈、キナーゼ・基質の特定、PTM と疾患の関連付けに使用します。
React/Next.js コードの機能単位の UX 監査を行います。Lighthouse、axe、ESLint、Storybook が見落とす問題——状態カバレッジの不足（ローディング/空/エラー状態の欠落）、検証時のフォームデータ消失、フォーカス管理の不備、ロールバックのない楽観的 UI、スケルトンによるレイアウトシフト、曖昧なマイクロコピー、その他 25 件以上の最新フロントエンド UX バグを検出します。差分を認識して変更ファイルのみを監査し、画面領域ごとに 3 段階のリリース準備度（リリース阻害要因／今スプリントで修正／バックログ）を判定します。最新の React 19 API（useActionState、useFormStatus、useOptimistic、useTransition、Suspense）を使った具体的な修正案も提示します。フロントエンド PR のマージ前や機能公開前、「このチェックアウト／オンボーディング／ダッシュボードは準備できているか」「この PR の UX バグをレビューして」「このコンポーネントを監査して」「本番環境で何が壊れるか」「リリースしてよいか」と尋ねられた場合に使用します。
AI 画像生成を最大限に制御します。構造化された VGL（Visual Generation Language）JSON を記述し、すべての視覚属性を明示的に制御します。曖昧な自然言語ではなく、決定論的な JSON でオブジェクトの配置、光の方向、カメラアングル、レンズの焦点距離、構図、配色、アートスタイルを正確に定義します。再現可能な画像生成、シーン構成の精密な制御、または自然言語による画像リクエストの Bria Fibo モデル向け構造化 JSON スキーマへの変換が必要な場合に使用します。構造化プロンプト、制御可能な生成、VGL JSON、決定論的な画像説明、Bria/FIBO structured_prompt 形式のリクエストで起動します。
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。