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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SAP AI Core のライフサイクルリソース（scenarios、executables、configurations、deployments）を管理する。WHEN：ユーザーが scenarios や executables の一覧表示・確認、configurations の作成・一覧表示、deployments の作成・一覧表示・停止・削除・patch、deployment ログの取得、重複した LLM deployments の削除を求めたとき。DO NOT USE FOR：基盤モデルの一覧表示や推論例の取得 — `genai-hub-foundation-models` を使用。リソースグループ、シークレット、GitOps リソースの管理 — `aicore-admin-resources` を使用。
安定した利用者向け API とインターフェースの設計パターン。REST エンドポイント、チーム間の境界、または外部利用やバージョン管理の対象となるサービス契約の設計に使用します。契約ファースト開発、エラーの意味論（RFC 9457）、REST の規約、ページネーション、冪等性、レート制限、後方互換性をカバーします。プロセス内の機能やモジュールの一貫した責務とインターフェースの深さについては、codebase-design を使用してください。TypeScript の型パターンと信頼境界の検証については、typescript-strict を参照してください。
Azure Files 開発に関する専門知識。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、コーディングパターン、デプロイを含みます。Azure File Sync、クラウド階層化、NFS/SMB 共有、AVD FSLogix プロファイル、Azure Files 上の RAG、およびその他の Azure Files 開発タスクに使用します。Azure Blob Storage（azure-blob-storage を使用）、Azure NetApp Files（azure-netapp-files を使用）、Azure Virtual Machines（azure-virtual-machines を使用）には使用しません。
Azure Front Door 開発に関する専門知識。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、コーディングパターン、デプロイを含みます。ドメイン/HTTPS、ルールエンジンとキャッシュ、TLS/mTLS セキュリティ、Private Link オリジン、階層の移行などの構成、およびその他の Azure Front Door 開発タスクに使用します。Azure Application Gateway（azure-application-gateway を使用）、Azure Load Balancer（azure-load-balancer を使用）、Azure Traffic Manager（azure-traffic-manager を使用）、Azure Web Application Firewall（azure-web-application-firewall を使用）には使用しません。
Azure Static Web Apps の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、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。SWA API と Azure データベースの接続、カスタムドメイン／バックエンドの設定、Entra 認証、CI/CD、プランの制限、および Azure Static Web Apps 関連のその他の開発タスクで使用します。Azure App Service（azure-app-service）、Azure Functions（azure-functions）、Azure Container Apps（azure-container-apps）、Azure Web Application Firewall（azure-web-application-firewall）には使用しません。
Составляет однозначный план реализации без написания кода. Используй, когда пользователь явно просит составить, подготовить или расписать план реализации, внедрения либо исправления. Не используй, когда пользователь хочет обсудить варианты и ещё не выбрал решение, просит зафиксировать только желаемый результат без шагов, сразу реализовать задачу или провести ревью изменений.
WebMCPツールの設計、評価、監査、実装を行います。Webページがdocument.modelContext上でブラウザー内AIエージェントに公開するクライアント側ツールが対象で、registerTool、宣言的フォーム属性（toolname、tooldescription）、React useWebMCP、Angular provideExperimentalWebMcpToolsを使用します。開発者がWebサイトやWebアプリをエージェント対応にしたい場合、サイトやURLのWebMCPユーザージャーニーを分析したい場合、ブラウザー内エージェント向けツールの追加・レビュー、ツールのスキーマ、説明、アノテーション、evals.jsonの作成、既存WebMCPツールの監査、Lighthouseの「Agentic browsing」やDevToolsのWebMCP指摘事項の修正を行う場合に使用します。stdioやSSE経由のバックエンドMCPサーバー、単独のスクレイピングスクリプトには使用しません。
一連のインサイトから新しいダッシュボードを構築する、または既存のものを更新する — アプリ内アシスタントが upsert-dashboard ツールで行うのと同じ作業を MCP 経由で行う。ユーザーがダッシュボードの作成、複数の指標/チャートを 1 ページにまとめること、あるトピック(プロダクト分析、リテンション、収益、アクティベーションなど)のダッシュボードの組み立て、既存のダッシュボードへのインサイトの追加/削除/置き換えを求めたときに使用する。作成か更新かの判断、既存インサイトの再利用か新規作成か、PostHog の検証済みダッシュボードテンプレートをそのトピックの優れたダッシュボードの参考として使うことを扱う。
エンジニアリングマネージャーが直属の部下の成長を支援できるようにします。段階別のエンジニアリングへの影響モデル（Circles of Influence）、非線形のキャリア計画フレームワーク（Tarzan Method）、成長停滞の診断サイン、キャリア面談の会話例、昇進準備度とタイミングの違いを提示します。ユーザーが「キャリア成長」「昇進」「キャリアパス」「この人は成長したいと言っている」「キャリア面談」「この人の次のステップ」「キャリアラダー」「IC とマネージャーのどちらの道か」「部下の昇進をどう支援するか」「誰かの成長を支援する」「エンジニアが昇進を望んでいる」と述べた場合に使用します。正式な書面による業績評価や業績不振には使用せず、performance-reviews を使用してください。
ローカルのJSONLストレージにあるClaude Codeのセッション記録を管理します。候補セッションの一覧表示、全体または選択したセッションの整理されたMarkdownへのエクスポート、アーカイブの確認、ツール呼び出し履歴の要約に対応します。Claude Codeのセッション、`~/.claude/projects`データ、`.jsonl`記録、ツール呼び出し履歴、読みにくいClaude Codeの会話ログのスキャン、解析、アーカイブ、確認、復元、要約、管理、変換をユーザーが求めた場合に使用します。
指定されたタスクの計画を作成し、現在の作業ディレクトリのリポジトリに GitHub issues として保存します。GitHub issue の URL を指定すると、その issue を親の「plan」issue（目標、背景、フェーズのチェックリスト）に変換し、各フェーズに子 issue を 1 つ作成して、GitHub ネイティブのサブイシューとして親にリンクします。issue を作成する前にユーザーの承認を待ちます。作成後は、codely-plan-phase-implement-github skill を使って計画を実装します。
人間のような符号化、統合、減衰、想起を備えたインテリジェントなマルチストアメモリシステム。エージェントのメモリ設定、記憶／忘却トリガーの構成、スリープ中の振り返りの有効化、ナレッジグラフの構築、監査証跡の追加に使用します。基本的なフラットファイルメモリを、エピソード記憶、意味記憶、手続き記憶、コア記憶ストアを備えた認知アーキテクチャに置き換えます。共有読み取り・制限付き書き込みのアクセスモデルで、マルチエージェントシステムをサポートします。時間とともに理解を深める哲学的なメタリフレクションを含みます。MEMORY.md、エピソードの記録、エンティティグラフ、減衰スコア、振り返りサイクル、進化の追跡、システム全体の監査を扱います。
個別株の詳細分析に関する中核ワークフローです。「詳細分析／包括的な分析／見てほしい／買う価値があるか／DCF／機関投資家向けモデリング／新規カバレッジ／投資委員会メモ」など、個別株調査の依頼時に使用します。中国本土株、香港株、米国株に対応し、22次元のデータ、66人の専門家による定量評価、6種類の機関投資家水準のバリュエーションモデル（DCF/Comps/LBO/3-Stmt/Merger）、7種類の調査成果物（新規カバレッジ／決算分析／カタリストカレンダー／投資テーゼの追跡／モーニングブリーフ／定量スクリーニング／業界概観）、6種類の意思決定手法（IC Memo/DD/Porter/ユニットエコノミクス/VCP/リバランス）、不正な株価吊り上げ・売り抜けの検出を提供します。最終的に Bloomberg 風の HTML レポートとソーシャル共有用の実績レポートを生成します。キーワード：株式、個別株、詳細分析、バリュエーション、DCF、comps、新規カバレッジ、IC memo、不正な株価吊り上げ・売り抜け、龙虎榜、akshare。
高精度なモデリング、財務分析、目視検証を伴うスプレッドシート操作（Excel/CSV）を行います。予算モデル、データダッシュボード、複雑な数式を含むシートに使用します。数式エラーゼロとプロ品質が求められる場合は、積極的に使用します。例：ユーザーが「LBO モデルを作成して」と言った場合は、銀行業界標準の書式で Excel を作成。「このデータを分析してダッシュボードを作成して」の場合は openpyxl + artifact_tool を使用。「このスプレッドシートの数式を検証して」の場合は recalc.py を実行してエラーを確認します。
PostHog エンドポイントの実行ログを調査・診断します。エラーメッセージ、実行失敗、キャッシュミス、実行の遅延、エンドポイント呼び出し時の予期しない行数などを確認します。「エンドポイントが失敗している」「エンドポイント X のログを見せて」「エンドポイント Y で発生したエラーは？」「エンドポイント Z が行を返さなかったのはなぜ？」「このエンドポイントはキャッシュを使っている？」「直近 N 回の実行を確認して」などの依頼に使用します。プロジェクト全体の監査やクエリのパフォーマンス分析ではなく、指定された単一のエンドポイントの実行時ログに特化しています。
PostHog の Web 分析とプロダクト分析で、トラフィック分類サーフェス（isLikelyBot / getTrafficType HogQL 関数と $virt_* 仮想プロパティ）を使ってボット／クローラー／AI エージェントのトラフィックを特定、測定、除外する。ユーザーが "exclude bots"、"filter out crawlers"、"remove bot traffic from my numbers"、"how much of my traffic is bots / AI crawlers"、"is GPTBot / ChatGPT / Claude hitting my site"、"break down traffic by human vs bot" を求めるとき、またはインサイトやダッシュボードで人間のみのクリーンなカウントを求めるときに使用する。リアルタイムの Live タブのボットタイルについては、代わりに exploring-live-traffic 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。