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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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ObjectStackの自動化（Flows（ビジュアルロジック）、Triggers、Approvals、ステートマシン、および `jobs`（`defineJob`）/ `webhooks`（`defineWebhook`）スタックコレクション）を設計します。ユーザーが `*.flow.ts` を追加する場合、イベント駆動ルールを接続する場合、承認チェーンをモデル化する場合、またはインタラクティブな画面フロー／ウィザードを構築する場合（objectstack-uiはここにルーティングします）に使用します。オブジェクト層のデータライフサイクルフック（objectstack-dataを参照）や、カーネル／プラグインイベント（objectstack-platformを参照）には使用しないでください。フロー条件／エッジガードでCEL式を使う場合は、objectstack-formulaも読み込みます。
ObjectStackの翻訳バンドル（オブジェクト／フィールドのラベル、ビューのテキスト、アプリのナビゲーション文字列、自動化メッセージ）を作成し、ロケールのフォールバック、カバレッジレポート、ソースレイアウトを設定します。ユーザーが `*.translation.ts` ファイルを追加する場合、Studioまたはmetadata APIを通じて `translation` メタデータ項目を作成する場合、パッケージやプラグインから生成済みバンドルを配布する場合、新しいロケールを接続する場合、または翻訳不足の警告を解決する場合に使用します。ObjectStackのバンドルに関係しない一般的なi18nライブラリの質問には使用しないでください。
ObjectQLクエリ（フィルター、ソート、ページネーション、集計、リレーション展開、全文検索）を構築します。ユーザーがクエリDSL式を記述する場合や、ページネーション戦略を選ぶ場合に使用します。オブジェクト／フィールド／リレーションの定義（objectstack-dataを参照）、クエリを公開するAPIエンドポイントの設計（objectstack-apiを参照）、リストビューのフィルタールール／ダッシュボードデータセット（objectstack-uiを参照）には使用しないでください。
reladraw で図を記述、レンダリング、編集します。reladraw は要素の配置を記述するテキスト形式の図言語で、画像を見なくてもソースから配置を読み取れます。アーキテクチャ、システム、データフロー、パイプライン、デプロイ、ディレクトリ構成、変更やプルリクエストの構造を描画・図示・スケッチ・可視化するよう求められた場合、.reladraw ファイルの読み取りや編集時、または「reladraw」「これを図にして」「アーキテクチャを描いて」「これらの要素の関係を見せて」と言われた場合に使用します。ノードと線の図が必要で reladraw がインストールされている場合は、Mermaid、Graphviz、D2、手描きの ASCII ボックスの代わりに使用します。データチャート（棒、折れ線、円、散布図）や、ノードと線以外の画像には使用しません。
承認済みのテーマやコピーを、撮影、画面録画、動画ツールでの制作にそのまま使える動画プランにします。ユーザーが肖像と音声の権利を確認し、プラットフォームへ手動でアップロードした後のデジタルヒューマン動画にも対応します。また、合成音声と AI 生成の映像を使った、出演者なしのアニメーション解説動画（教育、歴史、ブランドストーリー）も制作できます。微信视频号、抖音、小紅書動画、YouTube 横型動画、Shorts 向けのナレーション原稿、冒頭 3 秒のフック、絵コンテ、字幕、画面録画チェックリスト、カバー、トピック、音楽とライセンス、デジタルヒューマンまたはアニメーションの制作パッケージ、複数プラットフォーム向けの横型・縦型バージョン、公開用コピーに対応します。
アイデアから販売可能なシリーズ企画へ：シリーズエンジン／フランチャイズ、ストーリーパターン、対立を生み続けるキャラクター相関網、パイロットの種類、それらを売り込む資料（シリーズエンジン／フランチャイズ／ストーリーパターン／キャラクター相関網／パイロットの種類／シリーズバイブル／スプリングボード／ピッチ）。Rabkin の四要素フランチャイズとストーリーの落とし穴、Landau の暗黙の契約とピッチのレシピ、Oberg のシリーズの種類とバイブル仕様、Douglas のフランチャイズとスプリングボードおよびバイブルの段階、Goldberg と Rabkin の 100 話テスト、Blum のコンセプト／プレゼンテーション／バイブルの段階、Miller の 10 要素トリートメント、Calvisi の Compelling Crisis、Smith のシリーズ形式、さらに Sopranos、Fleabag、Succession から読み取ったエンジンを統合しています。アイデアのシリーズ化、企画の持続性の検証、前提型と典型的なエピソード型のパイロット選び、持続可能なキャラクター相関網の設計、ログラインやピッチ資料、バイブル、トリートメントの執筆、シリーズの種類の選定、IP のシリーズ化、または企画が「シリーズより映画に近い」と感じられる原因の診断に使用します。
あらゆるアプリや製品の TikTok + Instagram スライドショー広告を自動化します。競合を調査し、AI 画像を生成し、テキストを重ね、Upload-Post 経由で投稿し（1 回の API 呼び出しで複数プラットフォームに対応）、分析データを追跡して効果に応じて改善します。TikTok マーケティングの自動化設定、スライドショー投稿の作成、投稿パフォーマンスの分析、アプリのマーケティングファネルの最適化、またはユーザーが TikTok の成長、スライドショー広告、アプリのソーシャルメディアマーケティングに言及した場合に使用します。ブラウザーによる競合調査、画像生成、テキストの重ね合わせ、複数プラットフォームへの投稿（Upload-Post API で TikTok + Instagram などに同時投稿）、分析追跡、フックのテスト、CTA の最適化、RevenueCat によるコンバージョン追跡、閲覧数とコンバージョン数に基づいてフックと CTA を調整する完全なフィードバックループを扱います。
Wiki のゴールデンページを、CI をブロックできる評価スイートに変換します。低コストから高コストへ進むアサーションカスケードと、コミット済みの回帰ベースラインを備えます。ゴールデンは llmwiki/wiki/sources/evals/ 配下の md ファイルで、YAML frontmatter（input、expected、任意の rubric、asserts）を含みます。エンジンは純粋なコードで決定論的な第1層のアサーション（equals/contains/regex/is-json/is-sql-ish）を実行し、任意で第2層の類似度評価を行い、第3層（LLM-rubric judge）は隔離されたアダプターとして報告します。モデルは一切呼び出しません。候補出力は --outputs outputs.json から取得するため、モデルなしでスイート全体を実行できます。ユーザーが「wikieval」「eval suite for the wiki」「regression gate for goldens」「assertion cascade」「block CI on eval drop」と言うか、/wikieval を呼び出した場合に起動します。
iOS App Store の申請と審査通過を支援する専門システム。9 つの専門エージェントが、コンプライアンス、デザイン、プライバシー、収益化、メタデータ、技術要件、申請時期、却下からの回復、学習について、上級 App Review Team レベルの専門知識を提供します。app store、iOS submission、apple review、app rejection、aso、privacy manifest、privacy labels、ATT、iap、in-app purchase、subscription、storekit、review guidelines、HIG、testflight、app store connect などのキーワードで起動します。
Azure AI Search 開発に関する専門知識を提供します。トラブルシューティング、ベストプラクティス、意思決定、アーキテクチャと設計パターン、制限とクォータ、セキュリティ、構成、統合とコーディングパターン、デプロイを扱います。インデックス、ベクトル/セマンティック検索、インデクサーとスキルセット、RBAC/ACL セキュリティ、デプロイの自動化など、Azure AI Search 関連の開発タスクに使用します。Azure Cosmos DB（azure-cosmos-db を使用）、Azure Data Explorer（azure-data-explorer を使用）、Azure SQL Database（azure-sql-database を使用）、Azure Synapse Analytics（azure-synapse-analytics を使用）には使用しません。
品質を重視してTypeScriptまたはReactコードを作成、レビュー、リファクタリングする際に使用します。命名、関数やコンポーネントの構成、エラー処理、データモデリング、テスト、抽象化を扱います。Robert C. MartinのClean Code原則を現代のTS+Reactの慣用表現（TS 5.x、React 19）に適用し、「適用すべきでない場合」の明確なガイダンスと、原則間の衝突（DRYとSRP、小さな関数と深いモジュール、型安全性と使いやすさ）を扱うMetaカテゴリを備えています。コードレビュー、明瞭さのためのリファクタリング、命名、関数／コンポーネント設計、「これはクリーン？」「もっと読みやすくして」「適切な抽象化？」などで起動します。ユーザーが「clean code」と言わない場合も対象です。React固有のAPI（RSC、hooks API surface）は対象外です。`react`スキルを使用してください。TSコンパイラーのパフォーマンスやtsconfigも対象外です。`typescript`スキルを使用してください。
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。
Proteina-Complexa のエンドツーエンド設計パイプラインドライバー。「結合タンパク質を設計」「X 向けの結合タンパク質を設計」「complexa design を実行」「de novo 結合タンパク質」「PDL1 結合タンパク質」「TrkA 結合タンパク質」「標的向けタンパク質を設計」「タンパク質結合タンパク質の設計」「リガンド結合タンパク質」「低分子結合タンパク質を設計」「ATP 結合タンパク質」「AME モチーフの足場構築」「リガンド近傍にモチーフの足場を構築」「モチーフ + リガンド設計」「酵素の足場構築」「フローマッチングによるタンパク質設計」「ビームサーチ結合タンパク質」「FK ステアリング」「MCTS タンパク質設計」「AF2 で再フォールディング」「RF3 で再フォールディング」を希望する場合や、単一コマンドで成功率、インターフェース pAE、scRMSD、FoldSeek の多様性を求める場合に使用します。このスキルセットの科学的な中核であり、ターゲット選択からマニフェスト出力まで `complexa design <pipeline>` を実行し、合格した設計数をユーザーに伝えます。
Flutter のデザインシステムを tokens→theme→modifiers→shapes の構造にし、2 層のトークン（測定値で命名するプリミティブと、役割で命名するセマンティックスロット）を ThemeExtension 経由で公開し、assert を行う of(context) で読み取ります。ColorScheme.fromSeed は使わず、ライトとダークの ColorScheme を手動で定義します。すべての生の color/hex/Colors./Curves./Duration/BorderRadius/fontSize を lib/theme/ 内に置き、no-raw-values gate で検査します。視差効果を抑える設定ではアニメーションをゼロにし、初回描画前に永続化されたテーマを復元し、フォントを同梱します（google_fonts/dynamic_color は使用しません）。各状態の意味を補足する色は最後に導出し、色だけを唯一のシグナルにしません。ThemeData/ThemeExtension/ColorScheme の作成・編集、デザイントークンの追加・改名、テーマ注入やテーマモードの永続化、fromSeed/dynamic_color/google_fonts/FontVariation の使用、theme/ または DesignSystem/ フォルダーの構成、色・角丸・時間・フォントを描画する widget のレビュー時に使用します。
サポート対象のあらゆるプラットフォーム（JavaScript/TypeScript Web、React Native (Hermes)、Android (Proguard / R8)、iOS / macOS (dSYM)）で、PostHog Error Tracking のスタックトレースのシンボリケーションをデバッグします。PostHog のシンボルセット検索フローは全プラットフォーム共通です。ビルドツールと成果物の詳細はプラットフォーム別のリファレンスに記載されています（JavaScript は詳述済みで、その他は必要に応じて追加されます）。シンボルのアップロード後もスタックフレームが圧縮または難読化されたままの場合、PostHog のシンボルセットに last_used が表示されてもフレームを読めない場合、チャンク ID や dSYM UUID が一致しない場合、「Token not found」が表示される場合、アップロードした source maps / dSYMs / Proguard マッピングが空に見える場合、またはバンドラーやシンボルアップロードの設定をトラブルシューティングする場合に使用します。
解説動画の制作ガイド：スクリプト作成、ナレーション、ビジュアル、編集・組み立て。スクリプトの公式、テンポのルール、シーン設計、複数ツールのパイプラインを扱います。用途：製品デモ、仕組み解説動画、オンボーディング動画、ソーシャル向け解説。トリガー：explainer video、how to make explainer、product video、demo video、video production、video script、animated explainer、product demo video、tutorial video、onboarding video、walkthrough video、video pipeline。
アプリページ、ビュー、またはマルチセクションのレイアウトを Figma に変換するタスクでは、figma-use と併せてこのスキルを使用します。トリガー：'write to Figma'、'create in Figma from code'、'push page to Figma'、'take this app/page and build it in Figma'、'create a screen'、'build a landing page in Figma'、'update the Figma screen to match code'、'convert this modal/dialog/drawer/panel to Figma'。ユーザーがコードや説明から Figma 上でフルページ、モーダル、ダイアログ、ド Judaism、サイドバー、パネル、または複合的なマルチセクションのビューを構築・更新したい場合、これは第一選択のワークフロースキルです。Code Connect ファイル、既存のスクリーン、ライブラリ検索からデザインシステムのコンポーネント、変数、スタイルを検出し、それらをインポートして、ハードコードされた値の代わりにデザインシステムのトークンを使い、セクション単位でビューを段階的に組み立てます。
gitnexus-planで作成されたエンジニアリング計画（または範囲が明確な小規模タスク）を実行する際に使用します。各シンボル編集の前にGitNexusの影響チェックを行いながら段階的に実装し、計画のシナリオに基づいてテストを実行し、detect_changesを各コミットのゲートとして適用します。例：「/gitnexus-work docs/plans/2026-07-11-gitnexus-plan-ingestion-retry.md」、「/gitnexus-work」（最新の計画）、「計画を実行」。
スポーツゲーム（FIFA、NBA 2K、Rocket League、Tony Hawk）向けの専門ガイド。物理ベースのボール操作、チーム AI のフォーメーション、状況に応じた入力、試合の審判／スコア管理を扱います。中継風の画面構成には godot-camera-systems を使用します。サッカー、バスケットボール、ホッケー、レース系スポーツ、アーケードスポーツゲームの制作に使用します。キーワード：ボール物理、マグヌス効果、フォーメーション AI、チーム戦術、状況に応じた操作、ステアリング行動。
Google Ads アカウントの監査とビジネスコンテキストの設定を行います。アカウントの健全性監査やビジネスコンテキストの設定に使用します。「audit my ads」、「ads audit」、「set up my ads」、「onboard」、「account overview」、「how's my account」、「ads health check」、「what should I fix in my ads」がトリガーです。また、ユーザーが NotFair を使い始めたばかりで、まだ監査を実施していない場合にも使用します。
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。