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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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Windows Presentation Foundation アプリケーションで Syncfusion WPF Busy Indicator（SfBusyIndicator）コントロールを実装するための包括的なガイドです。WPF でローディングインジケーター、進捗アニメーション、または非同期処理や長時間実行される処理中の視覚的なフィードバックを扱う際に使用します。IsBusy バインディング、AnimationType の設定、ヘッダーのカスタマイズ、MVVM の統合、ViewboxHeight/ViewboxWidth によるサイズ設定を解説します。
MDI および TDI インターフェースを作成する Syncfusion WPF DocumentContainer (Tabbed MDI Form) コントロールを実装します。DocumentContainer、Multiple Document Interface (MDI)、Tabbed Document Interface (TDI)、Visual Studio 風のドキュメント管理を扱う場合に使用します。WPF アプリのドキュメントウィンドウ、タブグループ、ウィンドウ切り替え、ドキュメントレイアウト状態の永続化、ドッキング可能なドキュメントウィンドウを扱います。
Giải thích MỘT thứ (một file, hàm, tính năng, cơ chế, khái niệm, lỗi, hay hệ thống) theo cấu trúc cố định BẢY BƯỚC — Tên gọi → Nguồn gốc → Lý do tồn tại → Cơ chế hoạt động (+ sơ đồ hệ thống & code) → Trade-off → Giới hạn → Vị trí trong toàn bộ hệ thống — và CĂN THEO NGƯỜI NGHE (engineer, sếp/manager, designer, PM, sinh viên, bố mẹ, trẻ 5 tuổi…): cùng bảy bước, đổi độ sâu, từ vựng, phép so sánh, giọng. CHỨNG bước "Cơ chế hoạt động" bằng RUNTIME thật — chạy code với đầu vào cụ thể, thêm instrument/breakpoint (pdb/debugpy · node --inspect · print/log), quan sát state THẬT — thay vì đọc-rồi-đoán, rồi dọn sạch instrument. Gọi khi user nói "teach me", "giải thích", "dạy tôi", "cái này chạy thế nào", "sơ đồ hoá", "ELI5", "explain like I'm…", "giải thích như cho trẻ 5 tuổi", "nói dễ hiểu", "giải thích cho sếp/manager/designer/bố mẹ/vợ tôi…", "làm sao nói với sếp cái này", "/teach-me". KHÁC /onboard-codebase và /join-project (cả dự án → wiki): teach-me phạm vi MỘT thứ, sâu, có sơ đồ, chứng bằng chạy thật, không ghi wiki.
ユーザーが「3Dシーンを作成」「メッシュを追加」「OrbitControlsを実装」「GLTFモデルを読み込む」「ブルームのポストプロセスを追加」「カスタムシェーダーを書く」「パーティクルエフェクトを作成」「Three.jsのパフォーマンスを最適化」「WebGPUを使う」「シャドウを追加」「モデルをアニメーション化」と依頼する場合や、Three.js、threejs、WebGL、WebGPU、GLTF、raycaster、shader material、PBR material、ポストプロセスエフェクトに言及する場合に使用します。重要：このスキルはバニラ Three.js（命令型 JavaScript）向けです。React Three Fiber（@react-three/fiber、R3F、drei）には `r3f-best-practices` スキルを確認してください。ただし、R3FはThree.jsのReactレンダラーであるため、three-jsスキルも役立ちます。シーン設定、ジオメトリ、マテリアル、テクスチャ、ライティング、カメラ、ローダー、アニメーション、コントロール、インタラクション、シェーダー、ポストプロセス、パフォーマンス最適化、TSL/ノードマテリアル、WebGPU、物理演算、VR/XR連携など、3D Webグラフィックス向けのThree.jsリファレンスを提供します。
UI/UXデザインのインテリジェンス。50種類のスタイル、21種類の配色、50種類のフォントペア、20種類のチャート、9種類の技術スタック（React、Next.js、Vue、Svelte、SwiftUI、React Native、Flutter、Tailwind、shadcn/ui）を提供します。操作：計画、構築、作成、デザイン、実装、レビュー、修正、改善、最適化、強化、リファクタリング、UI/UXコードのチェック。プロジェクト：ウェブサイト、ランディングページ、ダッシュボード、管理パネル、EC、SaaS、ポートフォリオ、ブログ、モバイルアプリ、.html、.tsx、.vue、.svelte。要素：ボタン、モーダル、ナビゲーションバー、サイドバー、カード、テーブル、フォーム、チャート。スタイル：グラスモーフィズム、クレイモーフィズム、ミニマリズム、ブルータリズム、ニューモーフィズム、ベントーグリッド、ダークモード、レスポンシブ、スキューモーフィズム、フラットデザイン。トピック：カラーパレット、アクセシビリティ、アニメーション、レイアウト、タイポグラフィ、フォントペア、余白、ホバー、シャドウ、グラデーション。統合：コンポーネント検索とサンプル表示に shadcn/ui MCP を使用
react-native-unistyles を v2 から v3 へ移行する。トリガー: "migrate unistyles"、"upgrade unistyles"、"v2 to v3"、"unistyles migration"、"update unistyles"、"convert unistyles v2"。StyleSheet.create、useStyles の削除、テーマ設定、variants、withUnistyles、Babel プラグインの設定、スタイル展開の修正、サードパーティコンポーネントのラップなど、すべての API 変更を網羅する。
Vitest 3 の機能と Vitest 2 からの移行（2025）。以下の場合に積極的に有効化します：(1) Vitest 3 の安定機能、(2) モノレポ向け workspace モード、(3) テストアノテーションと reporter API、(4) projects 設定、(5) Vitest 3 のブラウザーモード、(6) インラインスナップショットと toMatchInlineSnapshot、(7) 型チェックモード（vitest typecheck）、(8) watch モードの UI 改善、(9) カスタム reporter、(10) Jest および Vitest 2.x からの移行。Vitest 3 の変更履歴、workspace のセットアップ、projects 設定テンプレート、ブラウザーモードのセットアップ、Jest および Vitest 2 からの移行パターンを提供します
@vueuse/components 15.x（VueUse）のレンダーレスコンポーネントとディレクティブ。@vueuse/components をインポートするコードの作成、変換、デバッグ、Vue 3 テンプレートでの Use*/On* コンポーネントや v* ディレクティブの使用、または VueUse のコンポーザブルをコンポーネントやディレクティブの使い方に対応付ける際に使用します。props、スロットデータの形式、emit、ディレクティブのバインド構文、バージョン制限を提供します
docs/<feature>/HANDOFF.md を作成し、会話履歴のない新しいエージェントセッションが未完了の作業を引き継ぐための概要を記載します。ブランチとチェックアウトの場所、プッシュ済みの内容、最初にマージすべき内容、構築したものと正規のドキュメント、作業再開地点、今回のセッションで時間を費やした落とし穴を含めます。実装作業（execute-plan、execute-roadmap、build-feature）が未完了の作業を残して停止したとき、コンテキストが尽きそうなとき、ユーザーが /write-handoff <feature> を実行したとき、または別のエージェントやセッションへの引き継ぎを求めたときに使用します。完了した作業を人に渡してテストと受け入れを行う場合は、代わりに write-acceptance を使用します。
ADF アクティビティのネスト規則、制限、検証時の注意点。次の場合に積極的に有効化します。（1）ADF アクティビティのネスト規則（If、Switch、Until 内の ForEach）、（2）ForEach の制限（ネストした ForEach は不可、項目数の上限）、（3）パイプラインの検証エラーと ARM テンプレートのビルド失敗、（4）リンクサービスの認証問題、（5）ForEach 内の Set Variable の制約、（6）データフローの制約（変換の制限、ソース／シンクの規則）、（7）パラメーターと変数のスコープ、（8）パイプラインあたりのアクティビティ数の上限、（9）パイプラインの同時実行数の制限。ネスト規則マトリックス、アクティビティ制限のリファレンス、検証エラーカタログ、未対応のネストを回避するリファクタリングパターンを提供します。
Alibaba Cloud WAF によってリクエストがブロックされた原因を診断します。ブロックログを取得し、トリガーとなったルールを特定して、修正方法を提示します。問題のあるルールの無効化と、WAF ログ収集設定の管理に対応します。WAF にブロックされたとの報告、405/ブロックエラーページ、「Your request has been blocked」というメッセージがある場合、または WAF による遮断の調査・解決が必要な場合に使用します。トリガーワード：「WAF block query」「blocked by WAF」「405 troubleshooting」「request blocked」「checkresponse」「intercept query」「WAF拦截」「被WAF拦截」「disable WAF rule」「enable WAF log」
Ascend C のコードレビュー用スキル。仮説検証の手法に基づき、コードの安全性と規範への準拠を確認します。呼び出す際は、コードスニペットとレビュー規則の説明を明示的に指定する必要があります。次の場合に使用します：ユーザーがコード検査やコードレビューを求める、コードセキュリティについて質問する、コーディング規約を確認する、またはメモリリーク、整数オーバーフロー、ヌルポインターなど特定のコード上の問題を調べる必要がある。キーワード：Ascend C、コード検査、コードレビュー、安全規範、メモリ、ポインター、オーバーフロー、リーク、コーディング規約。
Azure AI Anomaly Detector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、構成、デプロイを扱います。DockerベースのAnomaly Detector、ACIまたはIoT Edgeのデプロイ、単変量/多変量API、サービス制限の調整や、その他のAzure AI Anomaly Detector関連の開発タスクに使用します。Azure AI Metrics Advisor（azure-metrics-advisorを使用）、Azure Monitor（azure-monitorを使用）、Azure Machine Learning（azure-machine-learningを使用）には使用しません。
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、構成、統合とコーディングパターンなど、Azure Data Box 開発の専門知識を提供します。オフラインでのデータコピー、SMB/NFS アップロード、REST API、CMK/Key Vault、NTFS ACL の保持などに Data Box/Disk/Heavy を使用する場合や、その他の Azure Data Box 関連の開発タスクに使用します。Azure Import Export（azure-import-export を使用）、Azure Stack Edge（azure-stack-edge を使用）、Azure Virtual Machines（azure-virtual-machines を使用）には使用しないでください。
Azure Energy Data 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、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、デプロイが含まれます。ADME ID と ACL の保護、CORS と監査ログの構成、DDMS API の呼び出し、Geospatial CZ のデプロイ、およびその他の Azure Energy Data Services 開発タスクで使用します。Azure Health Data Services（azure-health-data-services を使用）、Azure Data Explorer（azure-data-explorer を使用）、Azure Synapse Analytics（azure-synapse-analytics を使用）、Azure Data Factory（azure-data-factory を使用）には使用しないでください。
Azure Health Bot 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、セキュリティ、構成、統合とコーディングパターンを扱います。Health Bot の認証、Teams/ウェブチャット、チャネル統合、App Insights テレメトリ、音声セーフガードの構成や、その他の Azure Health Bot 関連の開発タスクで使用します。Azure AI Bot Service（azure-bot-service を使用）および Azure Communication Services（azure-communication-services を使用）には使用しないでください。
トラブルシューティングなど、Azure Internet Peering 開発の専門知識を提供します。Peering Service のプレフィックスの検証、プレフィックス登録の確認、ルーティングの検証、到達性の問題の解決など、Azure Internet Peering 関連の開発タスクに使用します。Azure ExpressRoute（azure-expressroute を使用）、Azure Virtual Network（azure-virtual-network を使用）、Azure Virtual WAN（azure-virtual-wan を使用）、Azure VPN Gateway（azure-vpn-gateway を使用）には使用しないでください。
Azure OpenAI Service と Azure AI Foundry のモデル（2025-2026）。次の場合に積極的に有効化します。（1）Azure OpenAI モデル（GPT-5、GPT-4.1、GPT-4o）のデプロイ、（2）Azure 推論モデル（o3、o4-mini）、（3）Azure AI Foundry モデルカタログの選択、（4）Azure OpenAI SDK（Python、.NET、JavaScript）の使用、（5）Azure 上の Sora による動画生成、（6）デプロイ SKU（Standard、Provisioned Throughput Units、Global Standard、DataZone）、（7）リージョン別の利用可否とクォータ管理、（8）コンテンツフィルターと安全性ポリシー、（9）検索を利用する独自データのシナリオ、（10）埋め込みモデルとベクトル検索。モデル選択マトリックス、SKU／クォータのガイダンス、SDK セットアップ例、コンテンツフィルター設定、独自データの活用パターンを提供します。
個人資料への接続とナレッジベースの利用。ユーザー自身の過去の文書、顧客資料、以前の計画、会議記録、学習資料を参照する必要があるタスクで使用します。たとえば「以前の資料を参考に会議の準備をする」「以前の計画に沿って案を書く」「なぜ以前こう決めたのか」などです。「ナレッジベース」と言ったり、百炼を名指ししたりする必要はありません。資料一式を今後も再利用したい場合や、資料庫への接続、更新、表示、一時停止、再開、整理を求められた場合にも使用します。明示的な bl knowledge / kscli リソース操作にも対応します。一般的な質疑応答、現在の添付ファイルだけの要約、過去の資料を必要としない執筆には使用しません。個人の好みやチャットの記憶は bailian-memory の対象です。DingTalk の文書管理、モデル選定、ファインチューニングは対象外です。
ブランチが PR になる前にチェックし、スタイルではなくテストで見逃される構造上の欠陥を検出します。デフォルトのベースとの差分全体を読み、2段階のチェックリスト（まずブロッキング項目——危険なクエリ、競合状態、信頼境界や認証の誤り、条件付き副作用——次に非ブロッキング項目）を実施し、報告前に各候補を周辺コードと照合して検証します。読み取り専用を維持し、ブロッキング項目を優先して報告します。問題ごとに特定の修正を明示的に承認した場合にのみ変更を行い、判断をまとめたり自動修正したりすることはありません。リリースまたは PR 作成の直前にブランチゲートとして使用します。
ポジショニング、オーディエンス、ペルソナ、課題、顧客の言葉、ブランドの声、裏付け情報をまとめた単一の brand-context.md を作成・維持します。他のマーケティングスキルは、ユーザーに事業の説明を再度求める前にこのファイルを参照します。Firecrawl を使ってブランドサイトから自動で下書きを作成するか、短いインタビューを通じて文書を作成します。ブランドコンテキストの設定、新しいブランドの導入、ポジショニング／ブランドボイス／ICP の定義を希望する場合や、同じブランド関連の質問に何度も答えることへの不満がある場合に使用します。
特定バージョンの CawPlan リリース進捗を追跡します。チケットの完了状況、リスクレベル、未完了項目、目標リリース日、未解決の Critical/High バグ、QA Testing に未到達の機能、Ready for QA/QA Testing の項目、スコープ縮小の提案、QA テストの阻害要因、担当者の過負荷、QA ごとの未確認チケット数、N 日以上更新されていないチケットを確認します。リリースの追跡や進捗確認、特定バージョンの未完了チケットの確認、リリース遅延リスクの評価、未解決の高優先度バグや縮小対象の確認、バージョン内で Ready for QA/QA Testing の項目や QA テストの阻害要因の確認、担当者への高優先度課題の集中状況、各 QA の未確認チケット数、N 日以上修正されていないチケットについて尋ねられた場合に使用します。バージョンやチケットの作成、バージョンに限定されない製品全体の指標ダッシュボード、ユーザー活動の要約、製品横断の自由形式の重大問題検索には使用しません（その場合は capability `critical.search` を直接使用）。
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。