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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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AI 支援コーディング中の意識的なスキル向上を促します。新規ファイル、スキーマ変更、リファクタリングなどのアーキテクチャ作業後に、対話型の学習演習を提供します。機能の完成時、設計上の判断時、またはユーザーがコードをより深く理解したい場合に使用します。「learning exercise」「help me understand」「teach me」「why does this work」がきっかけとなるほか、新しいファイルやモジュールの作成後にも使用します。緊急のデバッグ、簡単な修正、またはユーザーが「just ship it」と言った場合には使用しないでください。
very_good_analysis を基盤とし strict-casts/strict-raw-types を有効にした厳格な analysis_options.yaml を強制する。無音のバグを生む一定のクラス群を error に昇格させ（unawaited_futures、discarded_futures、empty_catches、use_build_context_synchronously、cancel_subscriptions、close_sinks、avoid_dynamic_calls、exhaustive_cases、avoid_print）、空白整形の唯一の権威として dart format を用い、生成ファイルの除外設定をカバレッジにも反映し、抑制は行スコープのみに限定する規律を課す。また、バージョン固定 include の罠（include の欠落が全ルールを無言で無効化する）、errors-only が再順位付けするだけか linter を有効化するかの違い、sealed switch における解析とコンパイルのギャップについて解説する。analysis_options.yaml を編集するとき、lint を追加または無効化するとき、`// ignore:`/`// ignore_for_file:` を書くとき、Dart SDK や very_good_analysis のバージョンを上げるとき、riverpod_lint を接続するとき、または discarded_futures、use_build_context_synchronously、close_sinks、missing_provider_scope がなぜ発火するかを説明するときに使用する。
AWS Personalize を基盤とする両面型の信頼マーケットプレイス向けパーソナライズ／レコメンデーションシステム。イベント追跡、データセットとスキーマの設計、両面マッチング、コールドスタート、フィードバックループ、バイアス制御、レシピ選択、配信時の再ランキング、可観測性、既存システム向け診断ガイドを扱います。このようなシステムの設計、構築、デバッグ、レビュー、改善時に使用します。ユーザーが「AWS Personalize」と明示していなくても、レコメンデーション、ランキング、検索、ホームページのパーソナライズ、または信頼ベースのカタログで需要側と提供側をマッチングする作業にも使用します。
Nx モノレポのワークスペースを設定、調査、最適化します。Nx のセットアップ、ワークスペース構造の調査、プロジェクト境界の設定、影響を受けるプロジェクトの分析、ビルドキャッシュの最適化、affected コマンドを使った CI/CD の実装に使用します。キーワード：nx、monorepo、workspace、projects、targets、affected。タスクの実行（nx-run-tasks を使用）やジェネレーターによるコード生成（nx-generate を使用）には使用しないでください。
ユーザーが「migrate from Phaser 3」「upgrade to Phaser 4」「convert my v3 game」「Phaser 3 to 4 migration」「update Phaser version」「my Phaser 3 game broke after upgrading」「behavior changed after upgrading Phaser 4」「upgrade Phaser 4.0 to 4.2」と依頼した場合、または非推奨・削除済みの Phaser 3 API を使うコードや、Phaser 4 RC リリース間でひそかに変化した動作を扱う場合にこのスキルを使用します。
製品の多点検査を実行する — 出荷間近の製品（アプリ、ウェブサイト、機能）を実装どおりに 10 の検査ステーションで評価し、赤/黄/緑の検査レポートと優先順位付きの作業指示を作成する。ユーザーが製品や体験の検査、評価、監査、ヘルスチェックを求めたり、検査全体や特定のステーションの実行を求めたり、"why is my product's check engine light on?" と尋ねたりする場合に使用する。ds-inspection の相棒 — あちらはデザインシステムを検査し、こちらはそれで構築された製品を検査する。
サーバー側のプログラムによるフィルターとデータセット切り替えを使い、埋め込み Domo ダッシュボード／カードで各閲覧者に表示するデータを制御します。OAuth → 埋め込みトークンのフロー、標準フィルター、SQL フィルター（OR/BETWEEN/LIKE）、データセットごとの指定、マルチテナント構成向けの datasetRedirects、トークンサイズ制限を扱います。埋め込み時に閲覧者、ロール、テナントごとにデータを制限する場合に使用します。クライアント側の JS API フィルタリングには使用せず、jsapi-filters を使用してください。
React 19 の最新プラットフォーム機能とレンダリングアーキテクチャ：React Compiler（自動メモ化）とメモ化の指針への影響、並行レンダリング（useTransition/useDeferredValue/Suspense）、use() フック、Actions（useActionState/useOptimistic/useFormStatus）、ref-as-prop と Context-as-provider の変更、複合コンポーネント、コンテキストセレクター、エラーバウンダリー、ポータル、仮想化、コード分割、RSC／「use client」の境界。
作業を再開せずにローカルの Claude Code と Kimi CLI の履歴を読み取り、検索し、エクスポートする：タイムライン、ユーザー入力の原文、キーワードまたは曖昧な記憶、トランスクリプトからのファイル復元、既知の時間枠内でどの session が特定のコマンドを実行したか。ユーザーが何が言われたかを尋ねたとき、session ID や元のコンテキストを求めたとき、ある session に何が含まれていたかの証拠を必要としたとき、またはコマンド、ツール呼び出し、hook 実行に関する過去 session のランタイム証拠を必要としたときに使用 — トランスクリプトファイルを生でスキャンするのではなく、このインデックスに問い合わせる。Codex には非対応（read-codex-history を使用）。プラットフォームが指定されていない、または複数指定されている場合は local-conversation-history から始める。
28 個の ScraperAPI MCP ツールに関するナレッジベース。scrape、Google（search、news、jobs、shopping、maps）、Amazon（product、search、offers）、Walmart（search、product、category、review）、eBay（search、product）、Redfin（for_sale、for_rent、search、agent）、クローラーツール、および再利用可能なカスタム抽出向けの AI Parser（create、get_details、parse_url、list、update、delete）を扱います。ツールの選択、パラメーターの最適化、クレジットコストの指針、エラーからの復旧方法を提供します。ScraperAPI MCP サーバーと有効な SCRAPERAPI_API_KEY が必要です。次の場合に使用します：Web スクレイピング、URL のスクレイピング、ボット対策のある Web ページの読み取り、Google 検索クエリ、時事・ニュースの調査、求人情報、商品価格の比較、ショッピング調査、Amazon/Walmart/eBay の商品検索、EC データ抽出、Redfin の不動産情報、物件検索、賃貸検索、サイトのクロール、カスタム構造化抽出、再利用可能なパーサーの作成、あらゆるサイトからのフィールド抽出、SERP モニタリング、SEO トラッキング、競合分析、市場調査。注意：ユーザーが指定したクエリ、URL、コンテンツを ScraperAPI に送信します。
OWASP Top 10、7 言語別の詳細スキャナー（Go、TypeScript、Python、PHP、Rust、Java、C#）、サプライチェーン分析、Infrastructure as Code のスキャン、3000 項目以上のチェックリストを網羅する、51 スキル搭載の包括的な AI セキュリティスキャンスイートです。セキュリティ監査、脆弱性の発見、PR のセキュリティスキャン、コードベースへの許可済みペネトレーションテストに使用します。完全監査では、証拠に基づくカバレッジ追跡と独立した候補検証を行います。Claude Code では /security-check を直接呼び出すと、標準の監査設定メニューが開きます。
汎用のセルフメディア向けコンテンツ制作・運用ワークフロー。コンテンツ制作、テーマ企画、トレンドや競合の調査、複数プラットフォーム向けの書き換え、ショート動画の台本、デジタルヒューマン動画、アニメーション解説動画、YouTube、抖音、WeChat Channels、小紅書での動画公開、公開用パッケージ、WeChat 公式アカウントの下書き、コンテンツ分析、週次・月次レビュー、未完了タスクの継続に使用します。依頼の種類を判別し、クリエイティブブリーフ、コンテンツ戦略、トレンド・競合調査、プラットフォーム向けコピー、ショート動画・動画制作、動画公開、データレビュー、納品アーカイブの各モジュールを呼び出します。また、方向性、タイトル、最終稿の確認と公開許可を管理します。
ローカル開発とテスト用の Slack API エミュレーターです。Slack API エンドポイントとのローカルでの連携、Slack 統合のテスト、チャンネル／メッセージ／ユーザー／ビューのエミュレート、Slack OAuth フローの設定、受信 Webhook のテスト、実際の Slack API に接続しない Slack Web API の利用時に使用します。トリガーには「Slack API」「emulate Slack」「mock Slack」「test Slack OAuth」「Slack bot」「Slack views」「incoming webhook」「local Slack」、およびローカル Slack API を必要とするタスクが含まれます
任意の動画、音声、画像、画面録画、グラフィックを編集し、完成度の高い成果物に仕上げます。映像のカットや再構成、マルチトラック合成、ピクチャーインピクチャー、トランジション、字幕、サウンド処理、色や構図の変更、画面デモ、プレゼンター映像の編集、SNS向けクリップ、FFmpeg、HTML、React、SVG、Remotionによるモーショングラフィックスに使用します。素材の確認、タイムライン設計、再利用可能なメディアツール、透明オーバーレイ生成、迅速なレビュー用素材、再現性のあるレンダリング、技術検証も含みます。
禅道（ZenTao）RESTful API v2.0 を呼び出してユーザーのリクエストに対応します。プロジェクトセット、プロダクト、プロジェクト、実行、要件（Story/Epic/Requirement）、Bug、タスク、テストケース、テスト計画、プロダクト計画、バージョン、リリース、フィードバック、チケット、アプリ、ユーザー、ファイルなど、20 のモジュールの CRUD とステータス遷移を扱います。禅道、zentao、プロジェクトの進捗確認、Bug リストの取得、要件ステータスの更新、タスク作成など、プロジェクト管理関連の操作で使用します。
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。