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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サイトとコードベースを、収益を最優先に徹底的に SEO 分析し、クロール、プログラマティック SEO、レイアウト、権威性、AI での可視性に関する重大な障害を修正 PR で解消します。収益順に並べた seo/roast-roadmap.md（任意でクライアント向け資料も）を作成します。「SEO を辛口で評価して」「なぜ順位が上がらない？」「サイトを監査して」「SEO を徹底分析して」と言われた場合、トラフィックや登録が伸びない理由を尋ねられた場合、またはチェックリストではなく修正まで行う SEO レビューを求められた場合に使用します
税務アドバイスではなく、提出済みの申告書でもありません。イスラエル中央銀行の公式代表レート（shaar yatzig）を使って、通貨をイスラエル・シェケル（NIS/ILS）に、またはその逆に換算します。シェケル、NIS、ILS の換算や為替レート、「shaar yatzig」（代表レート）についての質問、イスラエルの税務・事業目的の通貨換算に使用します。外貨収入に適用するレートの日付、外国顧客からの支払いに対する VAT のレート日、輸入 VAT の関税レートも対象です。イスラエル中央銀行が公表する公式通貨（14 通貨）の現在および過去（税務日）のレートを扱います。暗号資産や非公式な両替レートには使用しないでください。
折りたたみ／展開可能なパネルレイアウト向けに Syncfusion WPF SfAccordion を実装します。WPF でアコーディオンコントロール、展開可能なパネル、折りたたみ式セクションナビゲーションを扱う場合に使用します。宣言的またはデータバインディングによる項目の設定、選択モード（One/OneOrMore/ZeroOrOne/ZeroOrMore）、プログラムによる選択、外観のカスタマイズ（AccentBrush、HeaderTemplate、ContentTemplate）、SfSkinManager によるテーマ設定を扱います。
AI チャットや会話型アシスタントのインターフェース向けに Syncfusion WPF SfAIAssistView を実装します。AI アシスタント UI、AI の応答を含むメッセージスレッドの構築や、WPF への OpenAI/SemanticKernel の統合に使用します。入力中インジケーター、候補、入力/応答ツールバー、応答停止機能、会話履歴、入力プレースホルダーテキスト、空状態テンプレート、Syncfusion.SfChat.Wpf を使用した PromptRequest イベントを扱います。
コンテンツをタイルレイアウトで整理・表示するための WPF TileView コントロールを作成、設定します。タイルベースのレイアウトの実装、タイルのマトリックス配置、タイルへのドラッグ＆ドロップ機能の追加、タイル項目の最大化／最小化、タイルヘッダーや外観のカスタマイズ、タイルビューへのデータバインド、またはダッシュボード風のレスポンシブレイアウトの作成が必要な場合に使用します。インタラクティブなタイルインターフェースを備えた WPF アプリケーションの構築に不可欠です。
話し言葉や会話がカットを決める音声主導の動画を編集するためのガイド——単一話者のトーキングヘッド / 口播、2 人以上のインタビュー / 訪談、ビデオポッドキャスト、講義、チュートリアル、コース、および類似の形式。これらの形式を分析・計画したり、自明でない編集を行ったりする前に読み込む。音声のクリーンアップ（剪口播 / 口播剪辑 / 去口癖 / clean up fillers / smooth speech）、ポーズやリテイクの削除、映像に重ねるモーショングラフィックス（口播加 MG / 加动画）、B-roll（加 B-roll / add B-roll）、音楽、キャプションを含む。モーショングラフィックスについては、現在の ChatCut 環境で利用可能なアクティブな Motion Graphics スキル/ワークフローと併せて使用する——本スキルは音声固有のガイダンス（リズムを意識したタイミング、フレームを意識した配置、被写体/キャプションの保護、配置の検証）を追加する。
オリジナルのタートルズ・トレーディングに基づく、定量的なシグナルスキャンとポジション計算ツールです。longbridge CLI で A 株／香港株／米国株／シンガポール株の相場データを取得し、ATR（N 値）、ブレイクアウトシグナル（System 1／System 2）、損切り価格、追加エントリーポイント、Unit ポジションサイズを自動計算します。海龟、turtle、海龟交易、海龟信号、turtle signal、turtle trading に言及した場合や、ブレイクアウトシグナル、ATR、N 値、Unit ポジション、損切り価格、追加エントリーポイント、S1／S2 シグナル、20 日高値／安値、55 日ブレイクアウトについて質問した場合、またはタートルシステムでウォッチリスト／指数をスキャンして売買シグナルを求める場合に使用します。「扫描突破信号」「帮我算Unit」「海龟止损」「海龟系统分析」と言った場合や、銘柄名／コードと「海龟」を組み合わせた表現でも起動します。**適用範囲：** - 毎日の引け後にブレイクアウトシグナルをスキャン（20 日／55 日高値・安値の突破） - 個別または複数銘柄の ATR、損切り価格、追加エントリーポイントを計算 - 口座資産に基づいて適切な Unit ポジションサイズを計算 - 保有ポジションが決済または追加の条件に該当するか判定 - ウォッチリスト／指数構成銘柄のタートルシグナルをスキャン **対象外：** - ファンダメンタル分析（タートルシステムは純粋なテクニカル分析） - 価格の方向予測 - 自動注文（シグナルのみ出力し、ユーザー自身が取引） - A 株／香港株／シンガポール株の新規ショートポジション
画面、フロー、コンポーネントに対するオーケストレーションされた包括的な UX レビュー。コンテキストを一度確立し、常に関連する観点（ユーザビリティ、マイクロコピー、ダークパターン）を自動実行し、コンテキスト依存の観点（アクセシビリティ、美しさ、IA、モバイル、視覚的基盤）を提示し、優先順位付けされた1つのレポートを返す。ユーザーが完全なデザインレビュー、「UI/画面/フローをレビューして」、「この UX は良いか」、「このデザインを監査して」、または一般的なデザインフィードバックを求めたときにトリガーする——ただし特定の観点を1つ名指しした場合は除く。
エージェントがインストール済みの `sau` CLI を通じて小紅書（Xiaohongshu）のログイン、cookie 検証、動画アップロード、画像とテキストの投稿を行う場合にこの skill を使用する。この skill は `social-auto-upload` がインストール済みで `sau` コマンドを呼び出せる環境に適している。最初から uploader のソースコードを読むのではなく、安定したコマンドベースの小紅書ワークフローにはこの skill を優先して使用する。
Java の実装作業をテスト駆動開発（TDD）で進める場合に使用する。テストリストの維持、次の振る舞いの選択、先に失敗するテストを書くこと、テストを通すのに必要な分だけプロダクションコードを実装すること、テストをグリーンに保ちながらリファクタリングすることを含む。次のようなリクエストでトリガーする: Apply TDD、Use test-driven development、Drive this Java change with tests、Write the failing test first、Red-green-refactor this feature。Plinth Toolkit の一部
Claude がサイトを構築またはレビューする際、vibecoded なサイトに見られる43の特徴（黒地に紫のグラデーション、インディゴ色の Tailwind ボタン、弁当箱グリッド、リキッドグラス、キラキラのアイコン、偽のカウンター、「Most popular」の価格表示、「Create Next App」タブ、法的ページの欠如など）を禁止し、人が作ったように見せます。ウェブサイト、ランディングページ、Web アプリの UI の構築、再設計、レビュー時、またはユーザーが /anti-vibecode、「vibecodé」、「ça fait IA」、「looks AI generated」と入力したときに使用します。
プロジェクトに動的なコンテンツ更新、ステータスメッセージ、アラート、通知、読み込みインジケーター、またはaria-live、role="status"、role="alert"、role="log"の使用が含まれる場合は、必ずこのスキルを読み込んでください。これらのルールを適用せずにライブリージョンのマークアップを追加・変更してはいけません。適切な通知レベルを優先し、重複した通知を避けてください。固定時間後に内容を消去して再挿入する回避策は絶対に使わないでください。動作が保証される規格はありません。
ascend-kernel の csrc/ops/<op>/test 以下で、JSONL のみを含む profiler 性能ケースを管理します。torch_npu.profiler（warmup=5、active=5 固定）で計測し、ASCEND_PROFILER_OUTPUT/op_statistic.csv の Total Time(us) を集計して、DType 列を含む統一 Markdown 比較レポート（カスタム演算子 vs ベンチマーク）を出力します。perf_cases.json と *_profiler_results.json は生成しません。参考実装は examples/layer_norm_profiler_reference/ にあります。
Azure Attestation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、セキュリティ、構成、デプロイを扱います。アテステーショントークンの検証、ポリシーの作成、SGX/TPMベースラインの適用、プライベートエンドポイントの構成など、Azure Attestation関連の開発タスクで使用します。Azure Confidential Computing（azure-confidential-computingを使用）、Azure Virtual Enclaves（azure-virtual-enclavesを使用）、Azure Dedicated HSM（azure-dedicated-hsmを使用）、Azure Key Vault（azure-key-vaultを使用）には使用しないでください。
Azure Cloud Hsm 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、制限とクォータ、セキュリティ、統合とコーディングパターンを扱います。Cloud HSM の認証/ネットワーク構成、ログのルーティング、PKCS#11 キー/証明書の管理、容量/アルゴリズムの制限への対応、その他の Azure Cloud Hsm 関連の開発タスクに使用します。Azure Dedicated HSM（azure-dedicated-hsm を使用）、Azure Key Vault（azure-key-vault を使用）、Azure Payment Hsm（azure-payment-hsm を使用）には使用しないでください。
Azure AI Custom Vision の開発に関する専門知識を提供します。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、インテグレーション、コーディングパターン、デプロイを扱います。Custom Vision モデルのエクスポート、予測 API の呼び出し、ONNX/TensorFlow の使用、CMK/RBAC の管理、Smart Labeler など、Azure AI Custom Vision の開発タスクに使用します。Azure AI Vision（azure-ai-vision を使用）、Azure AI services（microsoft-foundry-tools を使用）、Azure Machine Learning（azure-machine-learning を使用）、Azure AI Foundry Local（microsoft-foundry-local を使用）には使用しません。
Azure Network Function Manager開発に関する専門知識。セキュリティと構成を扱います。NF Managerの前提条件、リソースグループ、マネージドID、ロール割り当て、安全なNFアクセスの設定など、Azure Network Function Manager関連の開発タスクで使用します。Azure Firewall Manager（azure-firewall-managerを使用）、Azure Virtual Network Manager（azure-virtual-network-managerを使用）、Azure Virtual Network（azure-virtual-networkを使用）、Azure Virtual WAN（azure-virtual-wanを使用）には使用しないでください。
Azure Operator Nexus 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、デプロイを含みます。Nexus クラスターテンプレート、ネットワークファブリック（BGP/ACL/QoS）、RBAC/Key Vault、ベアメタル、アップグレードの管理や、その他の Azure Operator Nexus 関連の開発タスクで使用します。Azure Operator Insights（azure-operator-insights を使用）、Azure Operator Service Manager（azure-operator-service-manager を使用）、Azure Networking（azure-networking を使用）、Azure Virtual Network（azure-virtual-network を使用）には使用しないでください。
Azure Red Hat OpenShift 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、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、デプロイが含まれます。ARO クラスターのサイジング、HCP/VNet トポロジ、Entra/OIDC ID、ACR/Key Vault アクセス、SDN‑OVN/HCP のアップグレードの構成、およびその他の Azure Red Hat OpenShift 開発タスクで使用します。Azure Kubernetes Service (AKS)（azure-kubernetes-service を使用）、Azure Container Apps（azure-container-apps を使用）、Azure Container Instances（azure-container-instances を使用）、Azure Stack Edge（azure-stack-edge を使用）には使用しないでください。
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。