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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 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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作業を垂直スライス、または明示的に選択したメカニズム削減プログラムとして、小さく確実な増分で計画します。独立したプルリクエストを使うか、順序付けた一つ以上のスライスにまたがるスタック型PR構成も選べます。重要な作業の開始、分割済みストーリーの実装計画化、PRの計画、複雑なタスクの順序付けに使用します。メカニズム削減プログラムでは、まずreduce-system-complexityを使って維持する契約、最終的なメカニズム削除状態、振る舞い／メカニズムのゲートを定義し、その後planningで順序を決めます。入力がプロダクトスライスを必要とする広範なストーリー、エピック、機能案、バックログ項目なら、先にstory-splittingを使用します。スライスにレビュー層が必要な場合や、下位PRのマージ前に後続スライスを進化中のベースライン上で開始する場合は、stack-pull-requestsも使用します。
DeepSeek Harness (DSH)プラグインのパッケージ化、公開、配布を行います。npm packの成果物検証、GitHub/npm/hubのリリーストラック選択、未公開コホート（0.1.2-alpha.*）向けのtarballオーバーライドによるインストール、ロールバック付きのCI/リリースゲートに対応します。プラグインの公開、tarballの作成、プロファイル/hubへのプラグインの組み込み、npmにないアルファ版のインストール時に使用します。公開操作の前に計画を提示し、ユーザーの確認を得てください。
コーディング作業向けのシニア開発者の省力モード。タスクを完全に解決する最小限の変更を提出し、コードベース、stdlib、プラットフォーム、インストール済み依存関係が提供するものを再利用します。検証、データ損失への対処、セキュリティ、アクセシビリティを維持し、リスクのあるロジックには簡単なチェックを1つ設け、最後に省略した内容とリスクを示します。ponytail、/ponytail、be lazy、simplest solution、YAGNI、過剰設計や肥大化への不満、/ponytail-review、/ponytail-audit、/ponytail-debt、/ponytail-gain、shortcut-debt ledger に使用します。
Rails 8+ における Propshaft アセットパイプラインの専門ガイダンス。アセット、スタイルシート、CSS 構成、JavaScript アセット、import maps、アセットのプリコンパイル、フィンガープリント、画像、フォント、CDN 設定、Sprockets からの移行時に使用。ファイル構造、stylesheet_link_tag、image_tag、@layer の順序、@import、CSS カスタムプロパティ、アセットヘルパー、デプロイ、Propshaft の一般的な落とし穴を扱う。トリガー："propshaft"、"asset pipeline"、"assets"、"stylesheet"、"javascript assets"、"import maps"、"asset precompile"、"CSS organization"、"sprockets migration"、"fingerprinting"、"stylesheet_link_tag"、"image_tag"、"asset_path"。
Qwoted（HARO 形式の PR プラットフォーム）をエンドツーエンドで自動化し、大規模に高 DR のバックリンクを獲得します。ログインし、ユーザーの「専門家」Source ペルソナ（プロフィール＋勤務先＋連絡先）を設定し、Algolia ベースの機会インデックスを検索します。ユーザーのテーマについて、出典付きの統計ページ（ジャーナリストが引用したくなるリンク可能なコンテンツ）を調査・作成し、そのページへのリンクを含む売り込み文をユーザー名義で作成して、ジャーナリストに送信します。「PR の機会」、「Qwoted の機会」、「報道掲載」、「ジャーナリストからの依頼」、「HARO への返信」、「メディア向け売り込み」、「ポッドキャスト出演」、「専門家の引用」、「SEO 用統計ページ」、「ジャーナリスト向け調査ページ」、「ジャーナリストからのバックリンク」をユーザーが求めた場合に使用します。
React/TypeScript のフロントエンド実装パターン。実装フェーズで React コンポーネント、カスタムフック、ページ、TanStack Query によるデータ取得ロジック、フォーム、ルーティングを作成または変更する際に使用します。コンポーネント構成、フックのルール、カスタムフックの設計（useAuth、useDebounce、usePagination）、TypeScript strict-mode の規約、フォーム処理、アクセシビリティ要件、プロジェクト構成を扱います。テスト（react-testing-patterns を使用）、E2E テスト（e2e-testing を使用）、デプロイは対象外です。
ドキュメントの品質、明確さ、SEO、技術的な正確性をレビューします。Docus／Nuxt Content 向けに最適化されていますが、あらゆる Markdown ドキュメントで利用できます。「review docs」「check documentation」「audit docs」「validate documentation」「improve docs quality」「analyze documentation」「check my docs」「review my documentation pages」「validate MDC syntax」「check for SEO issues」「analyze doc structure」と依頼された場合に使用します。実行可能な提案を優先度（重大、重要、あるとよい）別に提示します。
RQAlphaは米筐のオープンソースのイベント駆動型バックテストフレームワークです。A株と先物に対応し、モジュール式で自由に拡張できます。A株・先物戦略の迅速なバックテスト、組み込みデータ（download-bundle）の利用、Modプラグインの開発、またはrqalpha、米筐について言及された場合に使用します。backtraderと比べ、rqalphaはA株の日足データを内蔵し、インストールも簡単なため、迅速な検証に適しています。backtraderはより柔軟で、コミュニティも大きいです。データ取得のみが必要でバックテストが不要な場合は、baostock/akshare/tushareなどのデータSkillを案内してください。
Tailwind CSS のデバッグと一般的な問題のトラブルシューティング。次の場合に積極的に有効化：（1）クラスが適用されない／ブラウザーにスタイルが表示されない、（2）JIT モードが動的なクラス名（文字列連結）を認識しない、（3）v3 から v4 への移行エラー、（4）PostCSS の設定問題、（5）VS Code で IntelliSense の自動補完が機能しない、（6）本番ビルドでクラスが欠落する（purge/content 設定）、（7）CSS 変数の競合、（8）@layer の詳細度の問題、（9）他の CSS フレームワークとのプレフィックス競合、（10）HMR でスタイルが更新されない。提供内容：トラブルシューティングの判断ツリー、動的クラスの許可リストパターン、content 設定テンプレート、IntelliSense のセットアップ、PostCSS のデバッグ手順。
テクノロジー（フレームワーク、データベース、ライブラリ、クラウドツール）を選定・評価する場合に使用します。adlc-radar OKF ナレッジリポジトリから Tikal Israeli Tech Radar の背景情報（採用リング、象限、見解、Stop 項目に対する Keep/Start の代替案）を取り込み、/architect-specify による ADR 記録と組み合わせます。team-boot の Class Boots カタログから呼び出します（旧称 tech-radar-context）。
Zoho CRM v8.0 のオーケストレーションレイヤー。すべての CRM 開発ツール（REST API、Deluge Functions、ClientScript、Widgets、COQL、Queries Workbench、Connections）を対象に、プリミティブの選択、コード生成、検証を行います。MCP ツールの接続の有無にかかわらず動作します。「Zoho CRM」「Deluge script」「ClientScript」「COQL」「CRM widget」「zoho.crm.*」「invokeurl」「CRM automation」「CRM integration」「CRM query」「Queries Workbench」「Blueprint」「Workflow Rule」、または任意の CRM モジュール操作で使用します。Catalyst、Zoho Creator、その他の Zoho 製品には使用せず、該当する製品スキルを使用してください。
Quarkus アプリケーションで Mongock MongoDB データ移行を追加またはレビューする際に使用します。Quarkiverse Mongock 拡張機能、Quarkus MongoDB クライアント設定、起動時移行、@ChangeUnit クラス、ロック／トランザクション設定、Quarkus テストによる検証が対象です。Quarkus で Mongock 移行を追加、quarkus-mongock を設定、Quarkus MongoDB データ移行をレビュー、Quarkus MongoDB 用 Mongock change unit を作成、Quarkus サービスの Mongock 移行順序をレビューする依頼で呼び出します。Plinth Toolkit の一部
AI、LLM、AI エージェント、RAG、ツール呼び出し、ワークフロー自動化、モデルベースの意思決定支援を利用し、EU AI Act の規制への配慮が必要な Java エンタープライズシステムのレビュー、設計、変更に使用します。Java AI システムの EU AI Act 対応状況のレビュー、企業ツールを使う AI エージェントのガバナンス設計、LLM ワークフローへの人間による監督と監査可能性の追加、本番リリース前の RAG やモデル駆動型意思決定支援の評価などに使用します。Plinth Toolkit の一部です。
ユーザー、企業、コネクテッド製品、クラウドプロバイダー、API、イベントストリーム、AI データパイプライン、データスペース、SaaS プラットフォーム間でデータを公開、交換、保存、処理、エクスポート、移植する Java エンタープライズシステムをレビュー、設計、変更する際に使用します。EU Data Act に準拠したエンジニアリング管理が必要な場合が対象です。Java プラットフォームの EU Data Act 対応レビュー、データアクセスとポータビリティの証跡設計、データ共有リクエストのワークフロー・エクスポート形式・相互運用性・メタデータ・監査ログ・クラウド切り替え対応・非個人データ保護・営業秘密の引き継ぎの追加、本番リリース前の Data Act 対応準備状況の評価などの依頼で呼び出します。Plinth Toolkit の一部
abaplint（自動静的解析）と Clean ABAP 原則（手動コードレビュー）を用いた包括的な ABAP コード品質チェック。ユーザーが ABAP コードの構文エラー、クリーンコード準拠、コード品質、ベストプラクティス、Clean ABAP ガイドラインへの準拠について確認、lint、検証、レビュー、分析を求めた場合に使用する。abaplint のセットアップ、設定、実行にも使用する。トリガーには「この ABAP コードを確認して」「私の ABAP を lint して」「abaplint を実行して」「abaplint を設定して」「これは Clean ABAP か」「私の ABAP をレビューして」「ABAP コード品質を分析して」「コード品質チェック」「ABAP ベストプラクティス」が含まれる。
Rails で Action Text を使ったリッチテキスト編集を実装するための専門ガイダンス。リッチテキストフィールドの追加、Lexxy または Trix エディタの設定、リッチテキストコンテンツのレンダリング、添付ファイルと埋め込みの処理、カスタムアタッチャブルの作成、リッチテキストのスタイリング、リッチテキストによる N+1 クエリの修正に使用する。"action text"、"rich text"、"lexxy"、"trix"、"WYSIWYG"、"rich text editor"、"has_rich_text"、"text editor"、"rich content"、"embedded content"、"rich_text_area"、"action-text-attachment" でトリガーされる。
[user] Alibaba Cloud の DDoS セキュリティ製品を対象にセキュリティ検査と監視を行います。DDoS Basic Protection、DDoS Native Protection、DDoS Anti-DDoS Pro/Premium に対応しています。ブラックホール／スクラビングイベント、QPS の急増・急減、L4 トラフィック異常、HTTP ステータスコード（4xx/5xx）の前期間比急増、オリジンサーバーのステータスコード異常、インスタンスのアセット一覧を照会できます。ユーザーがセキュリティ検査、DDoS 保護状態の確認、攻撃イベントの照会、トラフィック異常の調査、または DDoS セキュリティ製品のプロビジョニング状況の確認を必要とする場合にこの Skill を使用します。トリガー：“DDoS inspection”、“security check”、“DDoS protection check”、“attack event query”、“traffic anomaly”
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。