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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ユーザーが音声をテキストに書き起こしたい、音声をテキストに変換したい、または音声・動画ファイルの文字起こしを取得したい場合に、このスキルを使用します。「transcribe」「transcription」「speech to text」「STT」「convert audio to text」「what does this audio say」「get transcript」「subtitle generation」への言及や、ファイルから発話内容を抽出する依頼がトリガーになります。音声の話者識別、字幕用タイムスタンプ、多言語の文字起こしを希望する場合にも使用します。
generateText、streamText、ToolLoopAgent、Output helpers による構造化出力、useChat hook、ツール呼び出し、埋め込み、middleware、MCP 統合など、Vercel AI SDK v6 の実装パターンを案内します。AI チャットインターフェース、ストリーミング応答、エージェント型アプリケーション、ツール／関数呼び出し、テキスト埋め込み、ワークフローパターンの実装、または convertToModelMessages や toUIMessageStreamResponse の使用時に利用します。AI SDK 統合、useChat hook の使用、メッセージのストリーミング、エージェント開発、ツール呼び出しのタスクで起動します。
Active Storage を activerecord-tenanted と組み合わせるための専門的なガイダンス。保存後に blob が 404 になる、Lexxy/Trix のアップロード、直接アップロード、テナント署名付き blob ID、rails/active_storage のリダイレクト、"Cannot generate a Blob key without a tenant" が発生するときに使用。activerecord-tenanted スキルが必要。単一データベースの Active Storage には該当しない。
AI エージェントにインターネット全体を見渡す力を提供します。CLI、MCP、curl、Python スクリプト経由で 17 のプラットフォームに対応。8 チャネルは設定不要です。意図に応じてルーティング：検索／ソーシャル（小红书／抖音／微博／推特／B站／V2EX／Reddit）／キャリア（LinkedIn）／開発（GitHub）／ウェブ（ウェブページ／記事／公式アカウント／RSS）／動画（YouTube／B站／ポッドキャスト）。対応プラットフォームでの検索、閲覧、操作をユーザーが求める場合、対応サイトの URL を共有する場合、またはウェブ検索を求める場合に使用します。トリガー：「search twitter」「youtube transcript」「search reddit」「read this link」「bilibili」「web search」「research this」「search weibo」「wechat article」「xiaohongshu」「douyin」「podcast transcript」「V2EX」「RSS feed」「xueqiu」「stock」。
Alibaba Cloud MaxCompute のコスト分析スキル。請求、ストレージ指標、コンピューティング指標など、MaxCompute の従量課金コストを分析します。トリガー：「maxcompute cost」、「odps cost」、「maxcompute billing」、「maxcompute费用」、「成本分析」、「费用分析」、「存储用量」、「计算用量」、「费用突增」、「SQL签名」、「SQL signature」、「重复SQL」、「扫描量最大」、「daily billing details」、「每日账单明细」、「按计费项」、「billing by fee item」。
Azure Database for MySQL の開発に関する、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、統合とコーディングパターン、デプロイの専門知識を提供します。MySQL Flexible Server の HA／レプリカ、バックアップ／ geo-restore、AKS 接続、Entra 認証、移行ツール、およびその他の Azure Database for MySQL 関連の開発タスクで使用します。Azure Database for PostgreSQL（azure-database-postgresql を使用）、Azure SQL Database（azure-sql-database を使用）、Azure SQL Managed Instance（azure-sql-managed-instance を使用）、SQL Server on Azure Virtual Machines（azure-sql-virtual-machines を使用）には使用しません。
Azure Virtual Machines の開発に関する、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、統合とコーディングパターン、デプロイの専門知識を提供します。VM サイズ／GPU の選択、ディスク／ネットワークの構成、CLI／PowerShell／REST の使用、Key Vault によるセキュリティ保護、およびその他の Azure Virtual Machines 関連の開発タスクで使用します。SQL Server on Azure Virtual Machines（azure-sql-virtual-machines を使用）、Azure Virtual Machine Scale Sets（azure-vm-scalesets を使用）、Azure Baremetal Infrastructure（azure-baremetal-infrastructure を使用）、Azure Stack Edge（azure-stack-edge を使用）には使用しません。
55 種類以上の脆弱性に対応するプロフェッショナルなコードセキュリティ監査スキル。WooYun の実際の脆弱性事例 88,636 件（2010～2016 年）を活用します。セキュリティ監査、脆弱性スキャン、侵入テストの準備、セキュリティ観点のコードレビューに使用します。対応言語は Java、Python、Go、PHP、JavaScript/Node.js、C/C++、.NET/C#、Ruby、Rust の 9 種類です。全言語共通の必須検出項目 143 件と、言語別チェックリストを収録。SQL インジェクション、XSS、RCE、デシリアライゼーション、SSRF、JNDI インジェクション、JDBC プロトコルインジェクション、認証バイパス、ビジネスロジックの欠陥、競合状態のほか、LLM、Serverless、Android などの最新のセキュリティ領域を対象とします。WooYun との統合により、統計に基づくパラメーター優先順位、バイパス手法ライブラリ、ロジック脆弱性パターン、実例を参照できます。v1.0：Docker デプロイ検証フレームワークを含む初回公開リリース。
決定論的な build_runner コード生成規律を強制する。固定した `dart run build_runner build --delete-conflicting-outputs` を `flutter analyze` の前に 1 回だけ実行し（後には決して実行しない）、パッケージごとの `build.yaml` で `generate_for:` glob により各 builder の範囲を限定し、`*.g.dart`/`*.freezed.dart`/`*.drift.dart` をコミットするか gitignore するかを意図的に 1 つ決めて、対応する CI ゲートで裏付ける（コミットする場合は鮮度チェックの diff、gitignore する場合はコード生成を最初に実行）。生成ファイルの glob は analyzer とカバレッジの除外設定の両方に反映し、SDK を固定し、生成物を手で編集しない。build.yaml、analysis_options.yaml、pubspec.yaml、.gitignore、.gitattributes、CI ワークフローを編集するとき、drift_dev/freezed/json_serializable/riverpod_generator/gen-l10n/mockito のコード生成を組み込むとき、「missing part file」「undefined class _$Foo」「conflicting outputs」エラーを修正するとき、生成コードをコミットするか判断するとき、1 回の編集で全体が再生成されないように builder の範囲を絞るときに使用する。
ライブ MCP データに基づき、不足している AI 検索プロンプトを扱うブログ記事を企画、執筆します。ChatGPT のギャップ、引用元リスト記事、競合ソース、または AI SEO Tracker に基づくコンテンツキャンペーン向けのコンテンツを求められた場合に使用します。「write posts for missing prompts」「content coverage」「what should we publish」という依頼、または https://aiseotracker.com/content-coverage/SKILL.md の取得で起動します。
指定されたサービスのログ、スパン、メトリクス、サービス仕様からCoralogixダッシュボードを構築してデプロイします。cx CLIコマンドでテレメトリを検出し、インポート可能なCoralogix JSONを出力し、`cx` CLIで各PromQLおよびDataPrimeクエリをライブ検証して、`cx dashboards create`でダッシュボードを作成します。サービス、アプリ、パイプライン向けのCoralogixダッシュボード、監視ダッシュボード、可観測性ダッシュボードの作成、構築、生成、デプロイをユーザーが求めた場合に使用します。
5 つの SDK（web/posthog-js、iOS、Android、Flutter、React Native）すべてにおける PostHog Surveys の設定と回答を診断する。Surveys のサポートチケットが貼り付けられたとき（"survey not showing"、"fewer responses than expected"、"responses disappeared"、"responses are incomplete"、"only the first question was answered"、"the user says they didn't mean to submit"、"survey shows on wrong platform"）、または survey が表示される／されない理由を診断するときに使用する。適格性パイプライン、回答が実際にどのように保存されるか（部分回答、分岐、任意質問、自動送信）、SDK 間の機能差、既知原因カタログ、読み取り専用の診断クエリ、スタッフのアクセス、顧客返信のスタイルガイドを扱う。
PostHog Signals scout を探索し理解する方法——プロジェクトをスキャンして Signals の受信トレイにレポートを書き込むスケジュールされたエージェント。ユーザーが、自分にどんな scout があるか、それぞれがどう振る舞っているか、scout 群が実際に機能しているかを理解したい場合に使用する。scout 群とそのスケジュールの調査、最近の scout 実行の閲覧と単一実行の推論の掘り下げ、scout 群が蓄積した永続的な scratchpad メモリの確認、実行が書き込みまたは編集したレポートへの追跡、あるレポートを依然として測定しているフォローアップチェックの閲覧、scout の長期的な健全性とパフォーマンスの評価（頻度、成功率、レポート率、S/N 比）を扱う。読み取り専用かつ探索的——scout を書いたり調整したりする場合は代わりに `authoring-scouts` を使う。トリガーは "what are my scouts doing"、"how is my <x> scout performing"、"show me recent scout runs"、"why did this scout find/report nothing"、"what has the fleet learned"、"explore scout run <id>"、"is my scout working"。
短いコピーからまとまった文章まで、人に向けたあらゆる文章の起草、編集、レビュー、改善に使用します。読者が考え、背景、推論、物語、トーンを理解する必要がある場合に使います。パッケージやリポジトリの説明、README や技術文書の内容・情報設計、CLI の文言、JSDoc や docstring、説明用のソースコメント、実行時メッセージ、テストタイトル、ラベル、イシュー、プルリクエスト、ディスカッションの文面など、技術分野にも適用できます。LICENSE の文章、書式のみの作業、文言や情報設計を評価も変更もしないタスクには使用しません。Agent の応答だけでは使用条件に該当しません。
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。