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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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OData V2 のアノテーション駆動型コントロールに関する UI5 スマートコントロール(sap.ui.comp)のベストプラクティス。SmartField、SmartForm、SmartFilterBar、SmartChart、SmartLink、SmartMultiInput、SmartTable の作成やトラブルシューティングに使用します。コントロールの選択、アノテーション(ValueList、FieldControl、SemanticObject、UI.LineItem、UI.Chart)、必須ルール、一般的なエラー、各コントロールの API リファレンスを扱います。トリガー:「SmartField」、「SmartForm」、「SmartFilterBar」、「SmartChart」、「SmartLink」、「SmartMultiInput」、「sap.ui.comp」、「スマートコントロールのアノテーション」、「OData V2 メタデータ駆動」、「値ヘルプのアノテーション」、「ValueList アノテーション」、「フィールドコントロールのアノテーション」、「セマンティックオブジェクトナビゲーション」。キーワード:sap.ui.comp、SmartField、SmartForm、SmartFilterBar、SmartChart、SmartLink、SmartMultiInput、SmartTable、ValueHelpDialog、OData V2、annotations、ValueList、FieldControl、SemanticObject、entitySet、ControlConfiguration、GroupConfiguration、textArrangement、FilterProvider、initialise、beforeRebindChart、navigationTargetsObtained
Web サイトをクローンする 2 つのモード。SNAPSHOT = ページの忠実で自己完結したオフラインコピー(HTML+CSS+JS+画像を 1 ファイルにまとめ、バイト単位で完全一致する SingleFile 形式)。RECONSTRUCT = AI でページをリバースエンジニアリングし、整理された編集可能な Next.js/Tailwind コードベースに変換(デザイントークン → コンポーネント仕様 → 並列ビルダー → ビジュアル差分 QA、ai-website-cloner-template の方式)。ユーザーが「このサイトをクローン」したい場合、ページのデザイン/UI とインタラクションをコピーしたい場合、レイアウトを再現したい場合、オフライン保存したい場合、または編集可能なコードとしてサイトを再構築したい場合に使用。今すぐ構築し後で適応:組み込みのスナップショット機能はすぐに利用可能。忠実なライブキャプチャと再構築パイプラインは、設定 1 つで切り替えるエンジンアダプター。
Azure Bastion 開発に関する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などの専門知識。AKS プライベートクラスター、VM スケールセット、Entra ID 認証、ハブアンドスポーク VNet、IP ベースのクロス VNet アクセス向けに Bastion を構成する場合や、その他の Azure Bastion 開発タスクで使用します。Azure Virtual Network(azure-virtual-network を使用)、Azure Virtual Network Manager(azure-virtual-network-manager を使用)、Azure VPN Gateway(azure-vpn-gateway を使用)、Azure Firewall(azure-firewall を使用)には使用しません。
Azure Cloud Services 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、ベストプラクティス、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が含まれます。Guest OS バージョン、Key Vault 証明書、.csdef/.cscfg 構成、自動スケール規則、PowerShell 自動化の管理時や、その他の Azure Cloud Services 開発タスクで使用します。Azure Virtual Machines(azure-virtual-machines を使用)、Azure App Service(azure-app-service を使用)、Azure Kubernetes Service(AKS)(azure-kubernetes-service を使用)、Azure Functions(azure-functions を使用)には使用しないでください。
Azure Local の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、統合とコーディングパターン、デプロイを含みます。Azure Local ラック/SDN、Arc VM、SFF 構成、非接続 Arc ゲートウェイ、NVIDIA GPU ワークロードのデプロイ、その他の Azure Local 関連の開発タスクに使用します。Microsoft Foundry Local(microsoft-foundry-local を使用)、Azure Stack Edge(azure-stack-edge)、Azure Kubernetes Service Edge Essentials(azure-aks-edge-essentials)、Azure IoT Edge(azure-iot-edge)には使用しません。
Azure Managed Redis の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、セキュリティ、構成、統合とコーディングパターン、デプロイを含みます。Azure Managed Redis SDK、Entra ID 認証、クラスタリング/シャーディング、永続化、地理レプリケーションの利用、その他の Azure Managed Redis 関連の開発タスクに使用します。Azure Cache for Redis(azure-cache-redis を使用)には使用しません。
Azure SignalR Service の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、統合とコーディングパターン、デプロイを含みます。SignalR モード、認証/ネットワーク設定、マルチリージョンハブのスケーリング、Event Grid/API Mgmt 統合、ライブトレースの構成、その他の Azure SignalR Service 関連の開発タスクに使用します。Azure Web PubSub(azure-web-pubsub を使用)、Azure Service Bus(azure-service-bus)、Azure Event Hubs(azure-event-hubs)、Azure Relay(azure-relay)には使用しません。
現在の ModelContextProtocol 2.x NuGet パッケージを使用して、C#/.NET で Model Context Protocol(MCP)サーバーを構築します。モデルが指針なしでは誤りやすい内容(古いバージョン、0.x プレビューや 1.x 時代のデフォルト設定、v2 のデフォルトでステートレスとなる HTTP の変更、2026-07-28 仕様の非推奨項目(roots/sampling/logging)、MCP Apps と Tasks の拡張パッケージ、elicitation URL モード、セッションごとの HTTP 接続設定、OAuth とリバースプロキシのデプロイ詳細、MapMcp / STDIO / Streamable-HTTP エラーのデバッグ)を支援します。STDIO と Streamable HTTP トランスポート(SSE は非推奨)、ツール、プロンプト、リソース、補完、基本的な .NET MCP クライアントも対象です。ユーザーが ModelContextProtocol、McpServerTool、MapMcp、WithStdioServerTransport、「C# で MCP サーバー」「dotnet で MCP ツール」「これを MCP として公開」など、.NET の MCP サーバー作業を明示または示唆したときに作動します。また、.NET の文脈でプリミティブ(prompt/resource/elicitation/MCP App)を挙げた場合も対象です。他の言語での MCP 作業には使用しません。
git merge、PR のマージ、競合解決、ロールバックを安全に実行します。共有履歴に変更を加える前に準備状況を確認し、バックアップを作成します。ブランチ/CI/レビューの状態と競合リスクを評価し、複雑なマージの前にバックアップ地点をタグ付けします。どちらの変更も失わずに競合を解決し(手作業で編集せずロックファイルを再生成)、結果を検証してから後処理またはロールバックします。隔離した実行の方が安全な場合は worktree の専門家に引き継ぎます。競合が未解決、または検証に失敗した状態で成功を主張しません。共有ブランチでは `reset` より `git revert` を優先し、破壊的なロールバック、強制プッシュ、ブランチ削除の前に明示的な確認を求めます。ユーザーがマージ、競合解決、ロールバックを明確に依頼した場合にのみ使用します。
Go のイディオムに沿ったデザインパターン:functional options、builder、factory、strategy、middleware chain、pub/sub、および Go の型システムに適応させたその他のパターン。次の場合に使用する:"design pattern"、"functional options"、"builder pattern"、"factory pattern"、"strategy pattern"、"middleware chain"、"option pattern"、"how to structure this"。次には使用しない:インターフェース設計(go-interface-design)、パッケージ構成(go-architecture-review)、並行処理パターン(go-concurrency-review)。
Godot 4.7+ のコマンドライン自動化とヘッドレスビルドのオーケストレーション向けの、エキスパートレベルのモジュール型ツールキットです。次の用途に使用します。(1) 複雑なシーンツリーや UI レイアウトをプログラムで構築する。(2) 高度な 3D アセットパイプライン(glTF -> Collision)を自動化する。(3) プロシージャルジオメトリ(CSG -> Static Mesh)をヘッドレスで最適化する。(4) 本番品質の CI/CD パイプラインを構築する。カスタムエンジンの場所には GODOT_PATH 環境変数を設定します。キーワード:Godot CLI、ヘッドレス、CI、エクスポート、ビルダー、4.7。
現在のプロジェクトに Harness Engineering フレームワークを初期化します。ユーザーが「harness」「init harness」「initialize framework」「setup harness engineering」「/harness」と言う場合、または専用エージェント(planner、generator、evaluator)を使った Plan-Build-Verify 開発ワークフローを設定したい場合に使用します。自律型 AI 駆動開発のため、CLAUDE.md、エージェント定義、コマンドテンプレート、フック、ドキュメント構成を作成します。
66人の著名投資家による審査パネル。銘柄の dimensions.json と raw_data.json を入力すると、66人の投資家がそれぞれ独自の方法論で採点し、Pydantic Signal(signal/confidence/score/verdict/comment)を出力します。伝統的バリュー、グロース、マクロヘッジ、テクニカルトレンド、中国バリュー、A株短期投機、クオンツシステム、テックリーダー、AIポジショニングハンターの9つの流派を網羅します。ユーザーが「審査パネル」「65人の大物はどう見るか」「誰々は買うか」「投資家投票をして」と依頼した場合に使用します。
.keep-the-why があるプロジェクト、Keep the Why について質問された場合、または設定を依頼された場合に、コードでは説明できない理由(意思決定、却下した代替案、回避策、インシデント、制約)を抽出して保持します。プロジェクトのセットアップやメンテナーへのインタビューも対象です。変更内容の記録(Keep a Changelog を参照)ではなく、理由のみを扱います。このスキルの仕組みに関する質問、苦情、フィードバック、設定変更も対象です。それ以外の場合、つまり .keep-the-why も該当する依頼もなければ、このスキルを使用、提案、言及してはならず、締めくくりで記録を提案することもできません。
Kokoro によるローカルおよびセルフホスト可能なテキスト読み上げ。Kokoro は hexgrad による約 82M パラメータのオープンウェイト(Apache 2.0)モデル。オフライン、オンデバイス、ブラウザ内、または自前のサーバー上で、文字単位の API コストなしに音声を合成するときに使用する——大量のナレーション、オーディオブック、プライバシー制約のあるパイプライン、プロトタイピング向け。Python の `kokoro` パッケージによる Kokoro の実行、ブラウザでの ONNX / kokoro-js、OpenAI 互換の Kokoro-FastAPI ラッパー、音声と言語コードの選択、音声のブレンド、長文の分割、misaki/espeak-ng による発音制御、そして Kokoro が適切なツールとなる場合と、音声クローニングの欠如、狭い感情表現の幅、非英語品質の弱さからホスト型またはより大きなモデルを選ぶべき場合の判断を扱う。音声クローニング、表現豊かな/感情的なキャラクター演技、高忠実度の多言語作業には向かない——その旨を伝えて別の手段に振り分ける。
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。
