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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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コンパイル済みの Airflow Java SDK バンドルをビルドしてデプロイし、worker で実行できるようにします。JVM タスクバンドルを JAR にパッケージ化したい場合、`org.apache.airflow.sdk` Gradle プラグイン、`./gradlew bundle`、Maven shade/BOM の設定、fat JAR と thin JAR、ロギング連携成果物（JPL、SLF4J、Log4j 2、JUL）、プレビュー／スナップショットビルド、または Airflow worker（Docker、Kubernetes、Astro）への JAR 配置について尋ねられた場合に使用します。タスクコードについては authoring-java-sdk-tasks を、Airflow coordinator の設定については configuring-airflow-language-sdks を参照してください。
内容付きの独立したマインドマップの作成とテーマの読み書きには dws mind を使用します。空のマインドマップには wiki、議事録に組み込まれたマインドマップには minutes を使用します。DingTalk の独立したホワイトボード（ホワイトボードファイル）の作成、描画、保存、編集に対応します。ドキュメント内の埋め込みホワイトボードは、親ドキュメントの nodeId と partId がすでに分かっている場合に限り、図形コンテンツの読み書きに対応します（dws whiteboard）。この2種類の対象は独立しており、相互に推測したり切り替えたりしません。ドキュメント内のホワイトボードカードコンテナはこのスキルの対象外です。利用頻度の低い DingTalk 製品を扱うスキルです。OA 承認の照会と処理、法務スマート契約、勤怠、ライブ配信、DING 緊急メッセージ、オープンプラットフォームアプリと MCP 開発、Agoal 目標管理、ログ・日報・週報、スプレッドシート、オープンプラットフォームのドキュメント検索と OpenAPI エスケープハッチ、DWS スキルマーケットのインストール、組織ナレッジブレイン Hrbrain、ネイティブ Markdown/HTML、PAT 行動認可、複数組織 profile、企業向け運動・健康（DingTalk 歩数ランキングやスポーツ大会）を扱います。これらの製品が言及された場合、特に Agoal、目標管理、戦略解読、業務契約とフィールド設定、スコアカード、OKR、目標ルールとサイクル、個人目標、目標テンプレート、週次/月次レポートのルール別提出統計、期限内/遅延/未提出状況とフォローアップ、契約台帳の照会・作成、契約の一括インポート、議事録に基づく契約書作成、契約のアーカイブ、契約プロジェクト/取引先/支払い管理、未処理承認の照会、承認/拒否/引き継ぎ/取り消し、打刻、シフト管理、日報/週報の内容入力、内容付き独立ホワイトボードの作成、独立ホワイトボードノードの読み書き、nodeId と partId が分かっている場合の埋め込みホワイトボード図形の読み書き、セルの読み書き、スキルの検索・インストール、開発者コンソールアプリ/社内アプリ、アプリの状態や削除可否の確認、アプリメンバーとロールの概要、アプリのバージョン履歴、社内アプリのボット設定・メッセージモード・オンライン状態、ローカルボットコネクター、Stream 接続、MCP サービスやツール、MCP の公開やデバッグ、MCP マーケットの検索、公開済み MCP の取得や呼び出し、OpenAPI/Swagger/Postman/curl/HTTP API の MCP 化または Agent 向けの提供、未ラップの OpenAPI、llms.txt、dws api、人材プール、従業員プロフィール、職歴、評価、ネイティブ .md ファイル、Markdown のバージョン比較、ローカル下書き diff、Markdown コメント、ネイティブ .html ファイル、HTML ページ作成、PAT 認可、組織の切り替え、組織横断 profile、企業歩数ランキングの開設状況、歩数概要、従業員・部門ランキング、複数日の歩数詳細、歩数・ランニング・総合運動チャレンジの作成、大会ルールや期間設定、開始告知、参加登録・参加状況・達成傾向の統計などに使用します。週次/月次レポートの内容入力は report の対象です。ルール単位の期限内/遅延/未提出統計とフォローアップは Agoal の対象です。承認者、CC 先、承認フローを伴う日報・週報・簡報の提出は OA 承認の対象です。今後の承認タスクやインスタンスの変更をリアルタイムで監視する機能はこのスキルの対象外であり、dingtalk-event を使用してください。該当した場合は、このスキルの「製品インデックス表」で具体的なサブ製品とコマンドプレフィックスを特定し、該当するサブ製品の説明に従ってください。
Windows、Linux、macOS におけるプラットフォーム固有の Docker に関する注意事項です。次の場合に積極的に有効化します。(1) Windows の Docker Desktop（WSL2 と Hyper-V のバックエンド）、(2) macOS の Docker Desktop（Apple Silicon、Rosetta、virtiofs）、(3) Linux のネイティブ Docker Engine、(4) rootless Docker のセットアップ、(5) クロスプラットフォームのイメージビルド（--platform、buildx、マルチアーキテクチャマニフェスト）、(6) ARM64 と x86_64 のイメージ選択、(7) ボリュームの性能差（プラットフォームごとのバインドマウントと名前付きボリューム）、(8) OS ごとの Docker Desktop リソース調整。各プラットフォームのセットアップ手順、マルチアーキテクチャのビルドレシピ、rootless のセットアップ、性能調整チェックリスト、既知のプラットフォーム固有の注意点を提供します。
インターネットから電子書籍、学術論文、映画、テレビ番組、音楽、ソフトウェア、画像、フォント、講座など、ほぼあらゆるデジタルリソースを検索・ダウンロードします。英語圏と中国語圏のインターネット環境に対応。CLI ツールのワークフロー（yt-dlp、aria2、gallery-dl、spotdl）、リソースサイトのディレクトリ、クラウドドライブ検索エンジン（百度/阿里/夸克网盘搜索）、検索テクニック（Google dorks）を含みます。ユーザーが次のことを求める場合に使用します：（1）URL から動画、音声、メディアをダウンロードする、（2）電子書籍や学術論文を検索・ダウンロードする、（3）ソフトウェアを検索・ダウンロードする、（4）あらゆるデジタルリソースを検索する、（5）ギャラリーやサイトから画像・メディアを一括ダウンロードする、（6）トレントやマグネットリンクをダウンロードする、（7）無料のストック素材（画像、動画、音声、フォント）を探す、（8）中国のクラウドドライブでリソースを検索する、（9）インターネット上のデジタルコンテンツの検索・ダウンロードに関するタスクを行う。
インストール済みの AI コーディングエージェントを検出し、指示ファイルに率直なフィードバックのルールを追記します。設定ファイル（CLAUDE.md、copilot-instructions.md、.cursorrules など）をスキャンし、エージェントごとに出力形式を調整して、迎合を無効化し建設的な異論を促す指示を追加します。率直なフィードバックの設定、迎合の抑制、客観的な批評の有効化に使用します。トリガー：honest agent、objective feedback、no sycophancy、honest criticism、contradict me、challenge assumptions、honest mode、brutal honesty
COC（Cloud Operations Center）を使って Huawei Cloud ECS インスタンスへのパスワードレス SSH ログインを設定します。IAM エージェンシーの認可、SSH キーペアの生成、1 台または複数の対象 ECS インスタンスへの COC スクリプトの一括デプロイ、SSH 接続テスト、60 秒後の自動セキュリティクリーンアップ（ローカルとリモートの両方からキーを削除）を自動化します。トリガー語：免密登录、COC SSH、ECS key login、SSH key deployment、passwordless SSH
「Layered Design for Ruby on Rails Applications」のレイヤードアーキテクチャ原則に基づいて、Rails コードを作成、リファクタリング、レビューします。適切なパターンを適用してレイヤー違反を防ぐため、モデル、コントローラー、サービス、ジョブ、メーラー、ポリシー、フォーム、クエリーオブジェクト、プレゼンター、ビューコンポーネント、ステートマシン、シリアライザー、AI/LLM 機能などの Rails コードを作成またはリファクタリングするときに使用します。また、Rails コード、PR、差分におけるレイヤー違反、肥大化したコントローラー/モデル、貧血モデル、コールバックの誤用、ゴッドオブジェクト、仕様テストの失敗をレビューするときにも使用します。「レイヤードデザイン」「アーキテクチャレイヤー」「抽象化レイヤー」「仕様テスト」「レイヤー違反」「肥大化したコントローラー/モデル」「ゴッドオブジェクト」「貧血モデル」「サービス/コールバック/ポリシー/Concern の抽出」「サービスオブジェクト」「フォーム/ポリシー/クエリー/値オブジェクト」「プレゼンター」「ビューコンポーネント」「ステートマシン」「Active Delivery」「コールバックスコアリング」「Rails のリファクタリング/レビュー」「Rails のパターン/ベストプラクティス」「archspec」「アーキテクチャリンター/適用」などで起動します。
インターフェースを洗練させるためのデザインエンジニアリング原則です。UIコンポーネントの構築、フロントエンドコードのレビュー、アニメーション、ホバー状態、シャドウ、ボーダー、タイポグラフィ、マイクロインタラクション、表示・終了アニメーションなど、あらゆるビジュアル調整に使用します。UIの磨き込み、デザインの詳細、「もっと良い感じに」「何か違和感がある」、段階的なアニメーション、角丸、視覚的な位置合わせ、フォントスムージング、等幅数字、画像の輪郭、ボックスシャドウなどで使用します。
各スキルが体系化された手法に基づく UX/UI 監査スキル：ux-audit-rethink（IxDF UX 要素）、nielsen-heuristics-audit、wcag-accessibility-audit（POUR フレームワーク）、don-norman-principles-audit、cognitive-walkthrough、ui-design-review、information-architecture-audit。このパッケージには、カタログではインストールされない AI ガバナンスおよびセキュリティ監査スキルも含まれます。
ローカル開発とテスト用の Microsoft Entra ID（Azure AD）OAuth 2.0 / OpenID Connect エミュレーションです。Microsoft のサインインのローカルテスト、Entra ID OIDC discovery のエミュレーション、Microsoft トークン交換の処理、Azure AD OAuth クライアントの設定、Microsoft Graph /me の利用、実際の Microsoft API にアクセスしない PKCE／クライアント資格情報フローのテストに使用します。「Microsoft OAuth」「Entra ID」「Azure AD」「emulate Microsoft」「mock Microsoft login」「test Microsoft sign-in」「Microsoft OIDC」「local Microsoft auth」や、ローカルの Microsoft OAuth/OIDC プロバイダーが必要なタスクで起動します。
シニアビジュアルデザイナーとして、ブリーフから Penpot で本番品質の画面を設計する——既存のデザインシステム（トークン + コンポーネント）を再利用し、セクションごとに組み立て、一発で作ることはしない。説明から画面/ページ/ランディングページ/ダッシュボードを作成する場合に使用。既存コードの変換には使用しない（penpot-build-from-code を使用）。トリガー：'design a dashboard'、'create a landing page'、'design this app screen'、'build a UI from this brief'、'design a settings page'、'mock up a screen in Penpot'。
並列する専門家エージェントを使い、アイデア、戦略、計画を敵対的に分析してストレステストします。個々の主張を攻撃した後、最も強い擁護論を組み立てて反論し、深刻度順の指摘と対策を提示します。また、6 か月から 50 年までを対象とする 11 の永続的な世界モデル（Fast/Standard/Deep）に照らしてアイデアや投資を検証し、モデルを更新して報告します。red team、アイデアへの攻撃、反論、批評、ストレステスト、悪魔の代弁者、弱点探し、破綻の検討、穴探し、最も強い反論、世界の脅威モデル、世界モデル、未来に照らしたアイデアの検証、10 年後や 20 年後の見通し、時間軸、長期リスク、世界モデルの更新や表示を求める場合に使用します。最善の道を探す協調的な議論（Council を使用）や、自分の資産の脅威モデリング（ThreatModel を使用）には使いません。
PDF、構造化テキスト、Markdown、論文の要約、アウトライン、研究ノートから、学術プレゼンテーション風の HTML スライドデッキやブラウザレポートを生成します。科学論文の PDF を、図表、構造化された洞察、セクションページ、オフライン用デッキディレクトリ出力を備えたインタラクティブな HTML レポート、クリック可能なウェブプレゼンテーション、共有可能なブラウザデッキ、または PPT 風の HTML 出力に直接変換したい場合に使用します。Aut_Sci_Write スイートでは、HTML/ウェブ出力にはこの skill を、.pptx ファイルが明確に必要な場合は sci-ppt を選択します。
セキュリティと信頼性の問題を修正します。HTTPS、HSTS、Content-Security-Policy、X-Content-Type-Options、フレーム保護、CORS、Referrer-Policy を設定し、WebMCP ツール定義と自動送信フォームを保護します。また、OAuth 認可サーバーと保護対象リソースのメタデータを公開し、AI エージェントやプラットフォームがウェブサイトを信頼して認証できるようにします。「fix security headers」「add HSTS」「configure CSP」「fix HTTPS」「fix CORS」「add Referrer-Policy」「add OAuth discovery」「add oauth-protected-resource」「make auth agent-ready」「improve security score」や、セキュリティヘッダーまたはエージェント認証に関するあらゆる作業で使用します。
ハーネス、スキャフォールド、ワークフロー、オプティマイザー自体が最適化対象である場合に使用するスキルです。再帰的自己改善（RSI）ループ、メタハーネス、自身の失敗を分析して範囲を限定した編集を提案する自己改善型ハーネス、エージェントのスキャフォールドに対する進化的または集団ベースの探索、自己変更システムの受け入れゲート、コンテキストを生成する仕組みをバージョン管理して進化させるエージェント型コンテキスト進化が対象です。単一の自律ループのガバナンス（ロックされた領域、永続ログ、ロールバック、新規性ゲート、承認境界）は harness-engineering に、測定と品質ゲートの設計は evaluation に、評価者の設計は advanced-evaluation に、リモートサンドボックスインフラストラクチャは hosted-agents に振り分けてください。
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。