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 101,174 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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会議後のフォローアップを自動化します。Fireflies で会議の文字起こしを検索し、重要な決定事項、議論の要点、アクション項目、次のステップを含む構造化された要約を作成してから、Gmail で全参加者宛ての丁寧なフォローアップメールを下書きします。ユーザーが会議の処理、議事録の作成、会議の要約送信、通話後のフォローアップメール作成、会議の要約、その他の会議後のワークフローに言及した場合は必ず使用してください。「会議」という言葉が明示されていない場合も対象です（例：「Acme との通話をまとめて」「スタンドアップのメモを送って」「デザインチームとの同期で何があったかまとめて送って」）。
iOS と Android のゲーム最適化、タッチ入力設計、バッテリーと熱の管理、端末の多様性への対応、App Store／Play Store への申請を専門とするモバイルゲーム開発のエキスパート。高性能でプレイヤーに使いやすいモバイルゲームを提供するための、モバイル固有の制約とベストプラクティスに精通しています。「mobile game, ios game, android game, touch input, mobile optimization, mobile performance, app store, play store, mobile battery, thermal throttling, mobile porting, tablet game, phone game, mobile monetization, mobile build, mobile, ios, android, touch, optimization, performance, battery, thermal, app-store, play-store, game-development, unity-mobile, godot-mobile, device-fragmentation」が言及された場合に使用します。
pgvector、全文検索、pg_trgm、ハイブリッド融合、ParadeDB BM25、再ランキングを使用して PostgreSQL 検索を構築・調整します。検索/RAG の実装、結果の質が低い場合、フィルター付き ANN スキャン、英語以外のコーパス、検索評価に使用します。検索に関係しない一般的なスキーマ、RLS、クエリのチューニングには、Supabase の supabase-postgres-best-practices スキルを使用します。
テストの構成はピラミッドではなくコードに沿わせる方針を徹底します。ロジックを Flutter 非依存のパッケージに移し、純粋な package:test と注入した Clock でテストします。独立した oracle に対するシード付きファズテストで不変条件を検証し、往復テストと丸めのゴールデンテストも行います。自分が所有するコードには mocktail より bare-implements の fake を優先し、データ層はモック DAO ではなく実際の NativeDatabase.memory Drift エンジンでテストします。ProviderContainer overrides で Notifier をヘッドレスに実行し、エンドツーエンドの受け入れゲートとランタイム不変条件のトリップワイヤを設けます。全体の割合ではなく、回復不能なバグにつながるファイルにカバレッジ下限を設定し、カバレッジが実態より高く見える問題を解消します。test/ または integration_test/ でのテスト作成、テスト種別の選択、ファズ／往復テストの追加、fake や ProviderContainer テストの構成、カバレッジゲート設定、不安定なテストスイートの調査に使用します。
コーディングエージェントとしてコマンドラインから tmux を使い、ターミナルプログラムを実行・操作・監視する（デタッチセッション、send-keys による入力注入、capture-pane による出力ポーリング、formats、完了検出、コントロールモード）。タスクが長時間実行または対話型のプロセス（ビルド、テスト、サーバー、REPL、ウォッチモード、TUI アプリ）をターンをまたいで維持する、あるいはライブで検査する必要がある場合に使用する。単純な `cmd > log 2>&1 &` で十分な場合はスキップする。
ある言語の SRT（または文字起こしテキスト）を別の言語に翻訳し、句読点に基づいて再分割して字幕キューを実際の文の切れ目で終わらせたい場合に使用します。簡体字中国語（zh-CN）と英語（en）を主要な対象言語とし、他の言語にも同じルールを適用します。出力は対象言語の SRT またはバイリンガル SRT です。音声処理や字幕の焼き込みは行いません。トリガー — 「翻译字幕」「翻成中文」「translate this SRT」「中英双语字幕」「把这个 SRT 翻译成 X」「bilingual subtitles」
各ウィジェットにアクセシビリティを正しさの要件として実装します。すべてのノードに Semantics(button/label) または ExcludeSemantics を指定し、アクセシビリティ状態はアプリ状態ではなく MediaQuery から読み取ります。ラベルを収めるために MediaQuery.withClampedTextScaling、textScaleFactor、FittedBox、TextOverflow.ellipsis を使わず、各状態を色以外の冗長な手掛かり（アイコン＋ラベル＋形状＋テキスト）で示します。合成背景に対するコントラスト（本文 4.5:1／大きな文字 3:1）、44px のシングルタップ領域、OrdinalSortKey によるフォーカス順を確保し、boldText／reduce-motion に従います。GestureDetector/InkWell やタップ領域、Icon、Image の追加、指定の機能での文字調整、色による状態表現、文字サイズやフォーカス順の設定、またはスクリーンリーダー／スイッチ／弱視対応の View レビューに使用します。
オンチェーン取引のアトリビューションと紹介手数料の獲得を目的に、Base Builder Codes（ERC-8021）を web3 アプリに統合します。Wagmi、Viem、Privy、ethers.js、または生の window.ethereum を使用する場合を問わず、Base L2 上の取引に builder code または dataSuffix を追加する必要があるプロジェクトで使用します。「add builder codes」「integrate builder codes」「earn referral fees on Base transactions」「append a builder code to my transactions」「transaction attribution」「Builder Code integration」「attribute transactions to my app」などの依頼に対応します。プロジェクトを分析してフレームワークを検出し、取引呼び出し箇所を特定して、アトリビューション付きの形式に置き換えます。
Alicloud OSS AI Content Awareness Skill。AIによるコンテンツ理解を活用したOSSセマンティック検索の有効化とクエリに使用します。トリガー：“OSS AI Content Awareness”、“OSS semantic search”、“OSS vector search”、“search by text”、“text-to-image search”、“text-to-video search”、“OSS MetaQuery”、“OSS data index”、“OSS AI内容感知”、“OSS语义检索”、“OSS向量检索”、“以文搜图”、“以文搜视频”、“OSS数据索引”
Azure AI Document Intelligence 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、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。AnalyzeDocument API、カスタム／分類／テンプレートモデル、バッチ分析、コンテナー、v4.0 への移行、その他の Azure AI Document Intelligence 開発タスクで使用します。Azure AI Vision（azure-ai-vision を使用）、Azure AI Custom Vision（azure-custom-vision を使用）、Azure AI Search（azure-cognitive-search を使用）、Azure AI Video Indexer（azure-video-indexer を使用）には使用しません。
ユーザーが BoldSign eSignature をアプリケーションに統合したいと考えるときは常にこのスキルを使用する。署名用の文書送信、埋め込み署名や埋め込み送信の設定、webhook の構成、テンプレートの利用、マルチテナント SaaS 向けの Sender Identities の実装、OAuth と Sender Identities の選択、レート制限の処理、Node.js、TypeScript、Python、.NET/C#、PHP でのスタック別コード生成を含む。また、BoldSign のベストプラクティス、よくある統合ミス、サンドボックスと本番環境の違い、webhook の代わりにポーリングする・HMAC 検証を省略する・レート制限に達するといった落とし穴の回避方法についてユーザーが尋ねるときにも使用する。ユーザーが BoldSign、eSignature、文書署名に言及した場合、または署名ワークフローを自動化したい場合は、このスキルを使用する。
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。