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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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Omni CLI を通じて YAML を使用し、ビュー、トピック、ディメンション、メジャー、リレーションシップ、クエリビュー、複合トピック、集計テーブル（materialized_query）など、Omni Analytics のセマンティックモデル定義を作成・編集します。フィールドの追加、新しいディメンションやメジャーの作成、トピックの定義、テーブル間の結合設定、データモデルの変更、新しいビューの構築、計算フィールドやリレーションシップの作成、YAML の編集、ブランチでの作業、モデル変更の昇格、「このデータをモデル化」「この指標を追加」「～のビューを作成」「～間の結合を設定」といった依頼に使用します。Omni の YAML は概念的に他のセマンティックレイヤー定義と類似しているため、モデリングパターンの移行にも使用します。結果の各行のラベルや計算列など、データ自体を扱う場合は omni-query を使用します。このスキルはフィールド、メジャー、またはモデルの他の部分を指定する依頼向けです。
レイアウトが欠陥を grep しやすいものになるよう Flutter/Dart プロジェクトのスキャフォールドを強制します — 既定では単一パッケージアプリ（lib/features/ 配下で機能優先、共有の基盤は役割ごとに core/ data/ services/ routing/ theme/ l10n/ へ分割、bootstrap() を呼ぶだけの薄い main.dart、アプリ内に lib/src は置かない）。ある程度のロジックが抽出に値する場合にのみ、汎用的な名前の純 Dart パッケージを切り出します（公開 barrel で私有 lib/src/ を覆うのは PACKAGES のみ、meta-only 依存をコンパイルファイアウォールとし、resolution:workspace メンバー、依存 DAG は下方向のみ）。pubspec を監査成果物として扱い、utils/helpers/common/misc/grab-bag-shared のような雑多な寄せ集めフォルダは設けません。.dart ファイルやディレクトリを作成するとき、repository/Notifier/MethodChannel/値型/token の置き場所を決めるとき、pubspec.yaml を作成・修正するとき、workspace メンバーを追加するとき、import ディレクティブを書くとき、test/ 配下にテストをミラーするとき、または diff を構成の観点でレビューするときに使用します。
動画タイトルの生成・保存ワークフロー。完成済みまたは予定中の動画のタイトルをユーザーが求めた場合に使用します。特に、抖音/小红书の動画タイトル、视频标题.md、完成動画と同じディレクトリ、参考タイトルに共通する特徴、二部構成のタイトル、動画テーマに基づくタイトル、リライト後のタイトル、動画タイトル用に汎用の dbs-xhs-title を置き換える場合に対応します。まず動画の実際のテーマを特定し、参考タイトルがあればそのパターンを分析し、テーマを先に示す二部構成の候補を 8～12 件生成して、推奨または選定します。依頼があれば、最終 MP4 と同じディレクトリに 视频标题.md を書き込みます。
Bright DataのDiscover APIを基盤に、RAG（検索拡張生成）パイプラインまたはカスタム検索エンジンを構築します。意図に基づいて順位付けされたウェブ検索結果と解析済みページコンテンツを、LLMまたはベクトルストア向けの検索／取り込みレイヤーとして使用します。「RAGパイプラインを構築したい」「LLM／エージェントにウェブ検索を追加したい」「モデルをリアルタイムのウェブデータに基づかせたい」「ウェブ検索エンジンを構築したい」「ウェブコンテンツをベクトルDB／ナレッジベースに取り込みたい」「チャットボットに検索機能を追加したい」といった場合に利用します。ライブ検索（クエリ時にDiscoverをウェブ情報に基づく検索器として利用）と取り込み（Discover → 分割 → 埋め込み → ベクトルストア → 検索）の両方に対応します。`discover-api`スキルを基盤にしています。単発のレポート作成には`live-research`を、既知の特定URLから生のMarkdownを取得するには`scrape`を使用してください。
デプロイ前にセキュリティ機能をテストし、実装を検証します。CSRF 保護、レート制限、入力検証のテスト、セキュリティヘッダーの検証、セキュリティ監査の実施、デプロイ前セキュリティチェックリストの確認に使用します。トリガーには「test security」「security testing」「verify security」「security checklist」「pre-deployment」「test CSRF」「test rate limit」「security verification」が含まれます。
QC 済みで実際のタイムスタンプを持つ字幕素材から、一貫した本番用字幕をレンダリング、プレビュー、検証し、映像に焼き込みます。AI 動画制作、洗版動画制作、IndexTTS2 の解説動画、実用的な長尺動画、トーク映像の編集、Kimi 風のダークな角丸字幕、暖色系ホワイトの半透明字幕、字幕のスタイリングやオーバーレイ、字幕サイズ・位置・影・ずれ・4K スケーリングの修正に使用します。最終的な単語単位のタイムスタンプがまだない場合は、必ず ra-audio-to-subtitles と併用してください。
SRT 字幕を、温かみのあるベージュの紙を背景にしたホワイトボード手描きアニメーションにする：字幕を読む→挿絵戦略を出力→確認後に統一スタイルの線画を生成→ナラティブの意味に沿って領域を注釈→プレビューパネルで調整→MP4 をレンダリング。オーケストレーションは領域マスクのリビール（annotation.json / sequence / startMs / protectedRegions）を踏襲するが、各領域内の描画は stream の連続した筆跡（骨格/グリッド ink→color）に置き換える。ユーザーが SRT 字幕を提供し、「字幕をホワイトボード手描き/ストリーミング筆跡動画にする」「SRT からホワイトボードアニメーションを生成」「字幕ごとに手描きの絵コンテを描く」ことを求めたときにトリガーする。
エージェントがたどった経路（ツールの選択、順序、再試行、再現性、根拠）を、最終回答だけでなく評価し、「不正な成功」（不適切または危険な経路で正解に至ること）や不安定さを検出します。決定論的なトレーススキーマ、pass^k の再現性、設定駆動のルールチェック（禁止ツール、順序違反、再試行の連発、過剰なステップ、読み取りなしの編集に関する根拠チェック）を備えます。標準の traces.json、hooklib.audit / code-logger events.jsonl、または Claude Code の完全なセッション記録（--transcript。最も情報量が多く、取得引数、観察結果、各ステップの成否を復元）を解析します。ユーザーが「実行経路を評価して」「答えではなく経路を採点して」「不正をしたか／悪い経路を取ったか」「行動前に確認したか／根拠はあるか」「不正な成功」「不安定か／再現するか」「pass^k」「セッション記録を評価して」「trace grader」と言った場合、または /trace-grader を実行した場合に起動します。
Tushare は、A 株の相場、過去の K 線、財務データ、マクロデータ、指数データなどを提供する、幅広い網羅性と高品質なデータを備えた専門金融データプラットフォームです。Tushare への言及、A 株データの取得、財務諸表の照会、マクロデータのダウンロード、高品質で多角的な金融データが必要な場合に使用します。無料ですが機能が限られる baostock や、登録とポイント要件がある jqdatasdk と異なり、tushare は最も包括的なデータを提供しますが、Token の取得には登録が必要です。無料の代替手段には baostock または akshare を利用できます。
strict モード開発向けの高度な TypeScript パターン。型ユーティリティ（Pick、Omit、Partial、Record、Awaited）、制約と推論を伴うジェネリクス、型ガードとナローイング、判別可能なユニオン、条件型とマップ型、テンプレートリテラル型、const アサーション、satisfies 演算子、モジュールパターン、最新の JavaScript 慣用表現（eslint-plugin-unicorn）を扱います。型安全な API の構築、型によるランタイムエラーの防止、strict TypeScript 設定の利用、複雑な型エラーのデバッグ、最新の JS 慣用表現の徹底に使用します。ジェネリクス、型ガード、ユーティリティ型、strict モード、型推論、ナローイング、型安全性、const アサーション、satisfies、モジュール拡張、unicorn、for-of、modern-js に使用します。
GitHub（リポジトリ、コード、Issue）、Reddit（投稿、サブレディット、ユーザー）、小紅書、Douyin、Bilibili、YouTube、Twitter、WeChat（公式アカウントの記事）、Google、Tavily、秘塔検索、Volcano Engine、一般的な検索エンジン（DuckDuckGo、Brave、Yahoo、Bing、Wikipedia、Anna's Archive）など、複数のプラットフォームを横断して検索する場合に使用します。また、18の画像プラットフォーム（Baidu、Bing、Google、Pixabay、Unsplash、Volcano Engineなど）からの画像ダウンロードにも対応します。構造化出力、検索結果のフィルタリングと並べ替え、自動応答アーカイブ、メタデータを保持した画像の一括ダウンロードに対応する統合検索インターフェースを提供します。
Codex、Claude Code、OpenClaw、OpenCodeなどのエージェントハーネス向けローカルユーザープロフィール管理スキル。ユーザーが$user-profile-keeperを明示的に呼び出し、ローカルの永続プロフィールの作成、初期化、更新、照会、修正、削除、エクスポート、監査を行う場合に限り使用します。現在のセッションから、継続的な協業の好み、要件表現の習慣、能力の境界、繰り返し発生する見落とし、リスクの好み、プライバシーの境界、典型的な出来事を抽出し、監査・確認・撤回可能なローカルプロフィールデータにできます。自動呼び出しやプロフィールデータのアップロードを行わず、task-clarifierの通常の確認フローを置き換えないでください。
RunComfy で既存の動画を編集します。このスキルは、ユーザーの意図に合った編集モデルを RunComfy カタログから選ぶスマートルーターです。Wan 2.7 Edit-Video（一般的なスタイル変更／背景差し替え／パッケージ差し替え。人物の同一性と動きを保持）、Kling 2.6 Pro Motion Control（参照動画の正確な動きを対象キャラクターに転写）、Lucy Edit Restyle（軽量で人物の同一性を保つスタイル変更／衣装差し替え）から選択します。各モデルの文書化されたプロンプトパターンをまとめ、誤ったモデルで反復を浪費せず、より的確な編集を実現します。ローカルの RunComfy CLI から `runcomfy run <vendor>/<model>/<endpoint>` を呼び出します。「動画編集」「動画のスタイル変更」「動画の背景差し替え」「モーションコントロール」「動画の衣装差し替え」などの要求や、動画の変換を明示的に求める場合に起動します。
Git Bash および Windows 環境の Claude Code における Windows ファイルパスのトラブルシューティング全般を扱います。次の場合に積極的に有効化します：(1) Windows のファイルパスエラー、(2) バックスラッシュとスラッシュの問題、(3) Edit/Write/Read ツールの失敗、(4) MINGW のパス解決、(5) クロスプラットフォームのパス変換、(6) MSYS_NO_PATHCONV の使用、(7) 二重スラッシュのエスケープパターン（//c/foo）、(8) UNC と長いパスの制限、(9) WSL とネイティブ Windows の相互運用。パス変換ルール、トラブルシューティングのフローチャート、MSYS 環境変数の設定例、二重スラッシュのエスケープパターン、Windows のファイル操作に関するベストプラクティスを提供します。
行動に焦点を当てた調査、構造化インタビュー、ドリフトを考慮した更新、競合を考慮した統合、適切な範囲の更新、書き込み前のプレビュー確認を通じて、完全な AGENTS.md または CLAUDE.md を作成・更新し、リポジトリでエージェント主導の開発を導入します。AGENTS.md または CLAUDE.md のガイダンスの作成、置換、更新、インポート、再構成、追記、ドライラン、レビューをユーザーが希望する場合、エージェントの振る舞い、指示、ガードレール、ワークフロー、Claude Code の規約、パッケージ単位のエージェントファイル、モノレポの継承について言及した場合、またはプロジェクト内で AI コーディングエージェントにどう振る舞わせるか尋ねた場合に使用します。行動規則を `openspec/config.yml` または `openspec/config.yaml` のプロジェクト DNA と分けたい場合にも使用します。OpenSpec 設定の導入、アーキテクチャ文書、調査・統合・セクション単位のレビューを必要としない一行の AGENTS.md または CLAUDE.md 編集には使用しないでください。
Hyper MCP を介して Amazon Sponsored Products キャンペーンを企画し、エンドツーエンドで作成します。Amazon Ads の開始、Sponsored Products の設定、キーワードターゲティングと入札の管理、ASIN またはカテゴリーの商品ターゲティングの設定、除外キーワードの追加、予算ルールの自動化、ACoS / ROAS の分析、Sponsored Products レポートの生成を希望する場合に使用します。amazon ppc、amazon campaign、amazon keywords、amazon report にも反応します
TanStack Start 向けのサーバーサイド認証プリミティブ：セッション Cookie（HttpOnly、Secure、SameSite、__Host- プレフィックス）、createServerFn とミドルウェアによるセッションの読み取り・発行・破棄、state と PKCE を使った OAuth 認可コードフロー、パスワードリセット時のアカウント列挙対策、非 GET RPC の CSRF 対策、認証エンドポイントのレート制限、権限変更時のセッションローテーション。ルーティング側では router-core/auth-and-guards と組み合わせます。
任意の高度なパイプラインで、Blockbench と Adobe Substance 3D（Designer、Painter、および Substance Automation Toolkit のコマンドライン）を橋渡しする。ユーザーが Substance をインストール済みで明示的に求めた場合にのみ使用 — sbsrender で .sbsar プロシージャルマテリアルを Blockbench サイズの PBR マップにレンダリングし、sbscooker で .sbs グラフをクックし、substance3d_baker で Blockbench のエクスポートから AO／曲率／法線／位置／ID マップをベイクし、リモートスクリプティング HTTP API 経由で Substance 3D Painter を操作して Blockbench モデルをペイントして Bedrock MER または glTF マップをエクスポートし、結果を texture_set.json にパッケージする。トリガー：Substance、Substance 3D、Substance Designer、Substance Painter、SAT、Substance Automation Toolkit、sbsar、.sbs、sbsrender、sbscooker、sbsmutator、sbsupdater、sbsbaker、substance3d_baker、pysbs、bake AO for Blockbench、Painter export to Blockbench。通常のペイント、生成テクスチャ、派生法線マップには不要。
ユーザーが「migrate to Buildkite」「convert pipelines from Jenkins」「convert GitHub Actions workflows」「convert CircleCI config」「convert Bitbucket Pipelines」「convert GitLab CI」「migrate CI/CD to Buildkite」「switch from Jenkins to Buildkite」「move from GitHub Actions」「plan a CI migration」「convert my CI config」「bk pipeline convert」または「what's the Buildkite equivalent of」と尋ねた場合に使用します。移行計画、CI 変換、パイプライン変換、ワークフロー変換に言及した場合や、他のプロバイダーの CI/CD 設定を Buildkite 用に変換する方法を尋ねた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。