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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TikTok 動画の詳細データを一括検索します。動画の説明、再生数（合計および直近 1 日／7 日／30 日の増加数）、いいね（合計および増加数）、コメント、シェア、保存、動画売上と GMV、長さと解像度、公開日、クリエイター情報（ID／アカウント／アバター）、商品紹介・広告配信・AI 動画の有無、関連商品とカテゴリーを取得します。動画 ID または TikTok 動画 URL による一括取得に対応します。ユーザーが TikTok 動画詳細、TikTok 動画の一括検索、TikTok 動画再生数の詳細、TikTok 動画売上の詳細、TikTok 動画分析、TikTok 動画情報の一括取得、EchoTik 動画詳細、TikTok video detail、batch video lookup、TikTok video analytics detail、TikTok video views detail、TikTok video sales detail に言及した場合に有効化します。「EchoTik」に明示的に言及していなくても、動画 ID または URL に基づく TikTok 動画の詳細な再生・マーケティングデータの一括取得を求めている場合は有効化します
kalodata のデータを使って TikTok のクリエイターランキングを検索し、指定クリエイターの詳細プロフィールを取得します。地域、通貨、言語、日付範囲で上位の商品紹介クリエイターを確認でき、creatorId でフォロワー数、動画／ライブの売上と GPM、連絡先、関連ショップを取得できます。ユーザーが TikTok クリエイター検索、TikTok クリエイターランキング、TikTok インフルエンサーランキング、TikTok クリエイター詳細・プロフィール、クリエイターページのデータ、クリエイターの連絡先、TikTok creator search、TikTok creator ranking、TikTok influencer leaderboard、TikTok creator detail、creator analytics、kalodata creator search/detail に言及した場合に有効化します。「kalodata」に明示的に言及していなくても、TikTok のクリエイターランキングや特定クリエイターの詳細な商品紹介データの確認を求めている場合は有効化します
kalodata のデータを使って TikTok の人気商品紹介動画ランキングを検索し、指定動画の詳細データを取得します。地域、通貨、言語、日付範囲、GMV 範囲で上位・高再生・売れ筋の商品紹介動画を確認でき、GMV 順の並べ替えや、videoId による再生数、いいね、コメント、シェア、売上、GPM、広告指標の取得にも対応します。ユーザーが TikTok 動画検索、TikTok 動画ランキング、TikTok 人気動画、TikTok 商品紹介動画ランキング、TikTok バズ動画、TikTok 動画詳細、TikTok 動画販売データ、動画再生数、GMV フィルター、動画エンゲージメントデータ、TikTok video search、TikTok video ranking、TikTok viral video chart、TikTok video detail、video analytics、kalodata video search/detail に言及した場合に有効化します。「kalodata」に明示的に言及していなくても、TikTok の人気商品紹介動画ランキングや、特定動画の詳細な販売・エンゲージメントデータの確認を求めている場合は有効化します
PostHog のデータウェアハウスビュー（HogQL）または外部の dbt プロジェクト上で、再利用可能なアクティベーションモデル——アクティベーション率の指標と、ユーザー単位/アカウント単位のアクティベーションフラグ——を構築する。ユーザーがアクティベーション、"aha moment"、オンボーディングの成功、またはどの初期行動がユーザーの継続利用を予測するかを定義、モデリング、測定したい場合に使用する。このスキルが徹底する中心的な考え方：アクティベーションは想定された単一のイベントではない——リーチ（十分な数のユーザーが到達する）と予測力（到達したユーザーははるかに定着しやすい）のバランスを取って選ばれる、継続率で検証された初期行動の組み合わせである。候補となる行動の洗い出し、継続率の向上による検証、回数しきい値と行動の組み合わせ、プロダクト単位および B2B グループ単位のアクティベーション、勝ち残った定義を長期運用可能なアクティベーションフラグ + アクティベーション率モデルとしてモデリングすることを扱う。まず modeling-warehouse-foundations を読み、継続率の検証には modeling-product-usage-metrics を組み合わせる。
実世界のアプリケーションにおける暗号実装の弱点を特定して悪用するための体系的な方法論。PKCS7 パディングを用いた CBC モード暗号に対するパディングオラクル攻撃（Vaudenay の原初の攻撃から現代の padbuster 自動化まで）、ブロックのカットアンドペーストやバイト単位の復号を含む ECB モードの悪用、HashPump を用いた SHA1/SHA256/MD5 ベースの MAC に対するハッシュ長拡張攻撃、小さい公開指数、共通法、Bleichenbacher PKCS1v1.5 パディングオラクル、部分鍵復元のための Coppersmith 法を含む RSA の脆弱性を網羅する。時刻シードの生成器を対象とした弱い PRNG の悪用と、観測出力からの Mersenne Twister MT19937 状態の復元、比較演算に対するタイミングサイドチャネル攻撃、AES-GCM における nonce 再利用による認証鍵の復元、反復回数の不足や salt の欠落を含む鍵導出の弱点にも対応する。主なツールには padbuster、RsaCtfTool、hashpump、カスタムエクスプロイトペイロード構築用の PyCryptodome がある。CWE-327（Use of a Broken or Risky Cryptographic Algorithm）、CWE-328（Use of Weak Hash）、CWE-330（Use of Insufficiently Random Values）に対応する。脆弱な実装のブラックボックス特定から標的型の悪用への移行を重視する。
Pod 内での初期足場からクラスタ全体の侵害までの攻撃ライフサイクル全体を網羅する Kubernetes クラスタ攻撃手法。サービスアカウントトークンの窃取となりすまし、ワイルドカード権限やロールバインディングによる権限昇格を含む RBAC 設定ミスの悪用、Secret 抽出のための etcd への直接アクセス、ポート 10250 および読み取り専用ポート 10255 における kubelet API の悪用、hostPID・hostNetwork・hostPath ボリュームマウントによる Pod エスケープ、Kubernetes Secret の列挙とデコード、アドミッションコントローラーのバイパス手法、ネットワークポリシーのバイパスと横展開、AWS EKS・GCP GKE・Azure AKS での認証情報窃取のための Pod からのクラウドメタデータサービスへのアクセス、永続化のための CRD と Operator の悪用、DaemonSet のデプロイによるノード侵害を扱う。ツールには kubectl、kube-hunter、peirates、kubeaudit、kdigger、kubeletctl が含まれる。MITRE ATT&CK T1609 コンテナ管理コマンド、T1610 コンテナのデプロイ、T1613 コンテナとリソースの検出に対応。Kubernetes クラスタの評価、侵害された Pod 内からの攻撃、RBAC や kubelet の設定ミスの悪用、クラウドネイティブな横展開を行う際にこのスキルを使用します。
攻撃的セキュリティ演習向けの包括的な Windows 権限昇格方法論。標準ユーザーシェルから NT AUTHORITY\\SYSTEM までの完全な攻撃対象領域を網羅する：JuicyPotato、PrintSpoofer、GodPotato、SweetPotato、RoguePotato を用いた SeImpersonate および SeAssignPrimaryToken 特権によるトークン偽装；引用符なしのサービスパス、弱いサービス DACL、書き込み可能なサービスバイナリ、安全でないサービス作成権限を含むサービスの設定ミス；AlwaysInstallElevated MSI の悪用；検索順序の悪用、ファントム DLL 読み込み、書き込み可能な PATH ディレクトリへのインジェクションによる DLL ハイジャック；fodhelper.exe、eventvwr.exe、CMSTP、環境変数の操作による UAC バイパス技術；書き込み可能なタスクアクションに対するスケジュールタスクの悪用と新規タスクの作成；永続化と昇格のためのレジストリ自動実行の悪用；リモートおよびローカルの権限昇格のための PrintNightmare（CVE-2021-34527）；SAM データベースの抽出、DPAPI blob の復号、LSA シークレットのダンプ、資格情報マネージャーの列挙による資格情報の収集。WinPEAS、PowerUp、SharpUp、Seatbelt、BeRoot による自動列挙を統合する。各技術には検出シグネチャとパープルチーム運用向けの防御側の可視性が含まれる。MITRE ATT&CK T1548（Abuse Elevation Control Mechanism）および T1574（Hijack Execution Flow）に対応する。標準ユーザーシェルを保有し SYSTEM またはローカル Administrator への昇格が必要な、許可されたペネトレーションテスト、レッドチーム演習、CTF 競技向けに設計されている。
Omni CLI を使って Omni Analytics インスタンスを管理します。接続、ユーザー、グループ、ユーザー属性、権限、スケジュール、スキーマ更新を管理します。ユーザーやグループの管理、ダッシュボードやフォルダーの権限設定、ユーザー属性の設定、スケジュールの作成・変更、データベース接続の管理、スキーマの更新、アクセス制御の設定、ユーザーのプロビジョニング、「ユーザーを追加」「アクセス権を付与」「権限を設定」「アクセス権を持つ人を確認」「接続を設定」「スキーマを更新」「配信を予約」といった依頼には常に使用します。
AIOps 形式の CloudBase 点検スキルです。ヘルスチェック、ログ診断、アラートの解釈（CPU アラートは正常か、ピーク QPS）、queryEnv(action=metrics) によるメトリクス取得、429 / AI model 429 / function timeout / function 404 / ACCESS_TOKEN_INVALID / 呼び出しゼロの障害対応手順、または新規もしくは悪化した所見だけを報告する定期点検に使用してください。トリガー：巡检、诊断、告警、峰值 QPS、限频、调用量为 0、定时巡检、每天检查、值守、troubleshooting。
CLAUDE.md に `## Roblox Skills` ブロックを注入して、ゲームプロジェクトに Roblox スキルパックを導入する——ゲーム開発ライフサイクル全体のマップ、各スキルの目的・ユースケース・トリガーワード、そして次のスキルへのルーティングにより、各スキルが最後に次に実行すべきことをユーザーに伝えるようにする。あわせてプロジェクトのトラッカー（GitHub issues またはローカルロードマップ）、トリアージラベル、UI デザイン成果物のレイアウトを記録する。Roblox プロジェクトのセットアップ時に一度実行するか、スキルにライフサイクル、トラッカー、ラベル、ルーティングのコンテキストが欠けているように見える場合に実行する。
skills-il 組織向けの新しいスキル作成ワークフロー。カテゴリ選択、ユースケース定義、フォルダーのひな形作成、バイリンガルメタデータを含む metadata.json の生成、手順の記述、ヘブライ語版の作成、検証を案内します。新しいスキルの作成、skills-il 用スキルのひな形作成、SKILL.md の記述、スキルの貢献、新しいスキルのテンプレート、または liztor skill chadash をユーザーが求めた場合に使用。skills-il の規約（kebab-case 命名、ヘブライ語の音訳、バイリンガル表示名、段階的開示、validate-skill.sh への準拠）を適用します。既存スキルの編集、skills-il 以外のプラットフォーム向けスキル作成、汎用 Markdown ファイルの作成には使用しないでください。
open-slide ページを書いたり編集したりするための技術リファレンス — ファイル契約、1920×1080 キャンバス、タイプスケール、レイアウト、パレット/ビジュアルの方向性、アセット、スピーカーノート、段階的な表示、ページトランジション、モーフトランジション。`slides/<id>/` 配下のファイルを書いたり変更したりする直前に参照する。`create-slide` や `apply-comments` のワークフロー内からでも、その場限りのスライド編集でも同じ。「edit slide」「tweak this page」「fix the layout」「change the palette」「reveal one by one」「add a transition」「morph transition」「write the speaker notes」「generate the script / talk track」「preview / screenshot a page」「check how it looks」「investigate the slide framework」「how do slides work here」といったフレーズでトリガーする。
従来の Splunk Simple XML ダッシュボード（バージョン 1）を Dashboard Studio（バージョン 2）に変換する。従来の Simple XML を入力として受け取り、すべての SPL クエリをそのまま保持し、Studio JSON 定義を呼び出し元に返す。既存の従来の Splunk ダッシュボード、フォーム、Simple XML ビューを変換、移行、アップグレード、モダナイズ、移植したいとき、または v2 / Dashboard Studio 版を作成したいときに使用する。
すべてのプラットフォームにおけるSyncfusionライセンスの実装、登録、トラブルシューティングに関する包括的なガイドです。ライセンスキーの登録、ライセンス検証エラー、RegisterLicense API、SyncfusionLicenseProviderの設定、試用版とライセンス版の違い、CI/CDビルドサーバーのセットアップ、プラットフォーム固有のライセンス要件を扱います。Syncfusionライセンスの登録、検証の問題、ライセンス関連のトラブルシューティングについて支援が必要な場合に使用します。
Three.js シーンにサウンドを追加するときに使用する: 背景音楽、3D 空間オーディオ、またはオーディオ可視化。ブラウザの自動再生ポリシーの無視、AudioListener をカメラにアタッチしない、誤った距離モデルといったよくある間違いを防ぐ。AudioListener、Audio、PositionalAudio、AudioAnalyser を扱う。キーワード: audio、sound、AudioListener、PositionalAudio、3D audio、spatial audio、music、AudioAnalyser、Web Audio API、play sound、add music、sound in 3D scene。
Three.js の WebGPU レンダラー、ノードベースのマテリアル、TSL（Three Shading Language）、またはコンピュートシェーダーを使用するときに使用する。ブラウザサポートの未確認、非同期初期化の欠落、WebGPU での GLSL の使用といったよくある間違いを防ぐ。WebGPURenderer、ノードマテリアル、TSL、コンピュートシェーダー、WebGL フォールバック、移行ガイドを扱う。キーワード：WebGPU、WebGPURenderer、TSL、Three Shading Language、node material、compute shader、WGSL、MeshStandardNodeMaterial、next-gen rendering、modern GPU、WebGPU setup。
Univer Pro（エンタープライズ向けのスプレッドシート、ドキュメント、プレゼンテーションエンジン）をフロントエンドプロジェクトに統合します。リアルタイムコラボレーション、XLSX/DOCXのインポート／エクスポート、印刷、ピボットテーブル、チャート、スパークライン、図形、ライブ共有、ライセンス管理などのUniver Pro機能が必要な場合に使用します。UniverLicensePlugin、UniverExchangeClientPlugin、コラボレーションクライアントプラグイン、UniverSheetsPrintPluginの設定や、Pro固有の統合エラーにも使用します。トリガー：「Univer Pro」、「collaboration」、「import xlsx」、「export docx」、「print」、「pivot table」、「chart」、「sparkline」、「shape」、「license」、「watermark removal」、「UniverLicensePlugin」、「exchange client」。
コンポーネントを生成する前に、AI コーディングセッションへ UX 原則のコンテキストを追加します。フォーム、テーブル、ダッシュボード、ナビゲーション、チェックアウトなどのコンポーネントタイプに関連する UX 原則を対応付け、vibeCodingPrompts を取得して、Cursor、Claude Code、Windsurf などの AI コーディングツールに貼り付けられるコンテキストブロックを返します。API キーは任意です。調査引用付きの拡張プロンプトには uxuiprinciples.com API Access が必要です。
Agent が選択した元動画の区間を使って、長い動画を短いクリップに編集します。2 段階の制作ワークフローにおける編集段階として、clip_plan.json とソース動画を読み込み、edited_source.mp4 を出力します。その後、Agent が出力タイムラインに基づいて narration.json を作成します。単一動画と複数動画（sources manifest）の編集に対応します。本ツールはナレーションを読み込まず、対応付けもしません。トリガー：動画編集、編集ベースの解説、video cut、clip plan、クリップの結合。
Lập bản đồ cho một chunk việc QUÁ LỚN với một phiên agent và còn MÙ MỜ — dựng một bản đồ các ticket QUYẾT ĐỊNH trên ledger issue, rồi giải từng ticket một cho tới khi đường tới đích hiện rõ. Gọi bằng tay khi có một ý tưởng lớn chưa rõ hình dạng, TRƯỚC cả /propose. Chỉ-gọi-tay.
パフォーマンス、アクセシビリティ、SSR、レイアウトを損なわず、通常の Web アプリ UI に組み込める、小さく常時表示される WebGL ビジュアル（アイデンティティアバター、環境光オーブ、ガラスや虹色のサーフェス、アニメーションテクスチャ）を構築します。シェーダー、GLSL、canvas を使った装飾要素を製品 UI に追加するとき、特にページやリスト内で何度も描画される場合に使用します。また、その要素のレビューや最適化、ハードウェアアクセラレーションのないマシンでぼやける、エイリアスが発生する、真っ黒になる、周囲の UI を覆うといった問題のデバッグにも使用します。
静的なロゴ画像からアニメーションロゴファイル（Lottie JSON、GIF、MP4）を作成する。ユーザーがロゴ画像（PNG/SVG/JPG）を提供し、あらゆる種類のロゴアニメーション、モーショングラフィックス、アニメーションロゴ効果、波形アニメーション、バウンスするロゴ、回転するロゴ、脈動するロゴ、揺れるロゴを要求した場合、または "animate my logo" や "make my logo move" と依頼した場合にこのスキルを使用する。単体で動作するアニメーションファイル（React/HTML の成果物ではない）を出力する。Lottie JSON を生成し、GIF/MP4 の自動レンダリング、完全なループ検証、プロフェッショナルなモーションデザインパターンを備える。
PostHog サンドボックスで問題なく動作する Streamlit アプリのソースコードを書く——PostHog データを読み取る posthog_apps.query() ブリッジ、サンドボックスイメージに組み込まれたパッケージ、Streamlit の再実行をまたぐキャッシュとセッション状態、レイアウトとグラフのパターン、および隣に同梱されるヘルパーモジュールやデータファイルを含む app.py エントリポイント。PostHog Streamlit アプリの Python ソースを作成・デバッグするとき、アプリ内のクエリが失敗したとき、または「write a streamlit app that shows PostHog data」と依頼されたときに使用。
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。