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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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アクセシブルなカラーパレットを生成します：OKLCH のシェードスケール（50-950）、色味のあるニュートラル、セマンティックカラー、WCAG コントラストチェック、ダークモードのカラー再マッピング、グラデーション、CSS／Tailwind のカラー出力。タスクが色のみに関する場合に使用します。トリガーフレーズ：「color palette」「color scheme」「generate colors」「shade scale」「color tokens」「color system」「accessible colors」「contrast ratio」「semantic colors」「palette from hex」。ロゴ + フォント + ガイドラインには brand-identity、完全なトークン／コンポーネント体系（スペーシング、角丸、コンポーネント）には design-system、完全なダークテーマには dark-mode を使用してください。
会社のウェブサイト、文書のブリーフ、製品リスト、名前とコンセプトだけなど、どのような出発点からでも、構造化された批評主導のブランドアイデンティティ制作を行い、ロゴマーク、アウトラインのワードマーク、ロックアップ、円形表示に適したアイコン、テーマに応じて変化する favicon、PNG ラスター画像、生成されたガイドラインページ、README、任意の AI グッズのモックアップ（シャツ、帽子、名刺）を含む、パッケージ化されたブランドキットとデザインシステムを完成させる。ユーザーがロゴ、ブランド、ビジュアルアイデンティティ、リブランド、ロゴマーク、ブランドアセット、favicon／アイコンセットを求める場合、「会社のロゴをデザインして」「ブランディングが必要」「ブランドキットを作って」などと依頼する場合、または会社サイトを共有してアイデンティティ制作を求める場合に使用。単に「ロゴを」と頼まれた場合も使用する。バリエーション、小サイズでのテスト、ガイドラインなしではロゴは完成していない
ADF + Databricks 2025 の統合パターン。次の場合に積極的に有効化します。（1）ADF の Databricks Job アクティビティ、（2）DatabricksJob（プレビュー）と DatabricksNotebook アクティビティ、（3）ServiceNow V2 コネクター、（4）ADF のマネージド ID による Databricks 認証、（5）Databricks サーバーレスリンクサービス、（6）Snowflake V2 コネクター、（7）Databricks ジョブのパラメーターと出力、（8）MFA の強制と認証の更新、（9）Unity Catalog の統合、（10）ADF からの Delta Live Tables オーケストレーション。Databricks リンクサービスのテンプレート（PAT、MSI、サーバーレス）、DatabricksJob アクティビティの例、パラメーター受け渡しの手順、認証移行ガイドを提供します。
ホスト版 ChatCut プラグインセッション専用（`chatcut` MCP サーバー）。会話が ChatCut Desktop（`chatcut_desktop*` MCP サーバー）を操作している場合、ユーザーがプラグイン/Web サーフェスを明示的に選んだときにのみこのスキルを読み込む——デスクトップセッションはそれ以外の場合、独自の指示とツールを備えている。ホスト型コネクターを通じて ChatCut プロジェクトをエクスポートまたは配信する。動画、音声、字幕、XML、レンダーステータスの確認を含む。
Figma ノードツリーを WCAG 2.2 のアクセシビリティとデザインシステム品質の両面から lint します。コントラスト、ターゲットサイズ、フォーカスインジケーター、色だけによる情報伝達、ハードコードされた色、テキストスタイルの欠落、コンポーネントの切り離しなどを確認します。引き渡し前にデザイン側の監査を行いたい場合に使用します。該当する依頼例：「lint this frame」「check accessibility」「WCAG audit」「is my design accessible」「find contrast issues」「check color contrast」「find hardcoded colors」「are my components using tokens」「design QA」「a11y check on this page」「audit my design for issues」。ノードまたはページ全体からツリーをたどり、重大度（critical/warning/info）と WCAG レベル（A/AA/AAA/best-practice）を付けて結果を返します。ネイティブ Figma MCP にデザイン側の lint 機能はありません。この機能はこのコレクション独自です。コンポーネント単位の詳細なアクセシビリティ評価には figma-audit-accessibility、コード側（HTML）のチェックには figma-scan-code-accessibility を使用してください。
見栄えのよいウェブインターフェースを構築します。次の場合に使用します。- ウェブアプリ、ウェブサイト、ランディングページ、HTML ページの構築を依頼されたとき - 単発のツール、ユーティリティ、デモアプリを求められたとき - 新しいフロントエンドプロジェクトを始めるとき - 見た目の改善を求められたとき - UI、デザイン、スタイリング、見栄えの改善について言及されたとき。これは「デザイン」タスクに限らず、あらゆるフロントエンド作業に適用されます。シンプルなアプリでも基本的なデザイン原則が役立ちます。
Godot エキスパートアナリスト：Anara。Godot 4.7+ アーキテクチャを対象に、先進的なプロジェクト評価と認定を行います。プロジェクトの健全性、最新性、スケーラビリティ、依存関係グラフの評価や、Visionary Certificates の生成に使用します。キーワード：アナリスト、Anara、評価、認定、アーキテクチャ監査、ResourceLoader.get_dependencies、typed Dictionary、機能別フォルダー構成、Visionary Certificate、Godot 4.7。
除外キーワードの最適化、広告費の無駄の削減、検索語句レポートからの無関係なクエリの抽出、除外キーワードリストの作成、キャンペーン同士の競合防止、除外キーワードの監査、または成果の低い Google Ads アカウントの整理を支援する場合に使用します。「除外キーワード」「無駄な広告費」「無関係なトラフィック」「検索語句の調査」「除外キーワードリスト」「キャンペーン同士の競合」「キャンペーン間の除外設定」「除外キーワード監査」「予算の無駄を削減」「無関係なクエリ」などで起動します。幅広いキーワード戦略とマッチタイプについては google-ads-keywords を、検索キャンペーンの構成については google-ads-search を参照してください。
面接プロセスの構成、採用基準の調整、面接の偏りへの対処、社内昇進と外部採用の判断を支援します。新入社員の最初の 90 日間における適性評価も扱います。ユーザーが「面接」「採用」「職務記述書」「JD」「面接プロセス」「面接後の評価会議」「採用基準」「オファー」「不採用」「候補者探し」「採用担当者」「人員枠」「ジュニアを採用すべきか」「社内昇進」「新入社員がうまくいっていない」などと言った場合に使用します。既存のチームメンバーの継続的なパフォーマンス管理には使用しないでください（performance-reviews を使用）。
材料シミュレーションの HPC ランタイムおよびスケジューラーの問題を診断します。MPI/OpenMP/GPU の構成、モジュール、CUDA/Kokkos のヒント、一時領域のパス、実行時間制限、ジョブアレイ、再起動戦略、スケジューラーの移植性、リソースの不一致などが対象です。送信済みのジョブが失敗した、遅い、強制終了された、またはクラスター上でワークステーションと異なる動作をした場合に使用します。実行前に新しい投入スクリプトを作成または審査する場合は、代わりに slurm-job-script-generator を使用してください。
CSV/TSV の入力を Infrahub オブジェクト YAML に変換し、新しいブランチに読み込む。単一ファイル、ファイルの入ったフォルダー、明示的なパスのリスト、1 枚の大きな非正規化シートのエクスポートを扱う。TRIGGER when: CSV のインポート、CSV/TSV の Infrahub への読み込み、スプレッドシートデータの取り込み、CSV から Infrahub オブジェクトへの変換、非正規化 CSV を複数の kind に分割、列マッピング変更後のインポート再実行、行が変換または読み込みに失敗する原因のデバッグ。DO NOT TRIGGER when: LDJSON ダンプに対して `infrahubctl load` を実行する場合（形式とツールが異なる）、スキーマの設計または変更（このスキルはスキーマに対して読み取り専用で、未マッピングの列ではフェイルクローズする）、Infrahub からのデータエクスポート（単一 kind のエクスポートには `infrahubctl object get -o csv` を使用）、または JSON/XLSX の取り込み（v1 は CSV+TSV のみ）。
エージェントが git ブランチ上で実験、仮説、コードを反復する自律的な研究ループを構築する。ML 実験の自動化、自己改善する研究エージェントの構築、人手を介さずに多数の実験バリエーションを実行したい場合、または "automate experiments"、"agent research loop"、"self-improving agent"、"run hyperparameter search"、"autoresearch" と言及された場合にこの Skill を使用する。Karpathy の 28k いいね相当の AutoResearch 投稿に基づく。
KiCad プロジェクトから、ハードウェア設計記述（HDD）、CE 技術ファイル、インターフェース管理文書（ICD）、設計レビュー資料、製造移管パッケージなどの専門的なエンジニアリング文書を生成します。回路図、PCB、EMC、熱解析を自動実行し、サブシステムの切り抜き、フォーカス部分の減光、ネットのハイライト、ピンとネットの注釈に対応した回路図と PCB の SVG をレンダリングします。電源ツリー、バストポロジー、アーキテクチャブロック図も生成します。表紙、目次、ベクター SVG の埋め込みに対応したスタイル付き PDF を作成します。Markdown を唯一の信頼できる情報源とし、人が編集でき、バージョン管理も可能です。「ドキュメントを生成」「レポートを作成」「HDD」「CE 技術ファイル」「設計レビュー資料」「ICD」「回路図をレンダリング」「レイアウトをレンダリング」「ブロック図を生成」「製造パッケージ」「PDF を生成」「カスタムレポート」に使用します。
大きな文字を映像の主役にしたキネティックタイポグラフィ動画。ナレーションや音楽のビートに合わせて、文字を打ち付けるように表示したり、伸縮、積み重ね、分割、入れ替えたりして、9:16または16:9のMP4にレンダリングします。テキストのみの解説、フックやタイトルシーケンス、引用、歌詞や詩の動画、告知、単語ごとのキャプションを主なデザインとする動画に適しています。他の映像に重ねる字幕（プラットフォームの字幕ツールを使用）や、読む量の多い長いスライド（data-story-chartsまたはsystem-diagram-animationを使用）には適しません。
指定した期間と国・地域における Google Trends のリアルタイムの話題や検索トレンドを検索・分析します。ユーザーが Google Trends、話題のトピック、リアルタイムのトレンド検索、人気トレンド、現在の注目トピック、最近のトレンド、バイラルトピック、期間別のトレンド、地域別トレンド分析、real-time hot topics、trending topics、popular trends、recent trending searches、trend discovery に言及した場合に起動します。Google Trends と明示されていなくても、特定市場で最近注目されている、または流行中の話題や検索語を見つける要望があれば起動します。
画像の著作権侵害検出とリスク分析。ユーザーが著作権検出、著作権確認、画像侵害チェック、画像の著作権リスク、著作権類似検索、TRO リスク分析、権利者検索、著作権コンプライアンス確認、copyright detection、image infringement、copyright risk、TRO risk、copyright lookup、infringement analysis、Ruiguan に言及した場合、このスキルを実行します。ユーザーが「著作権」と明示していなくても、画像が登録済みの著作物を侵害する可能性の確認を求めている場合は、このスキルを実行します。
長時間稼働する自律エージェントや、難題に取り組む並列マルチエージェントオーケストレーションの起動プロンプトを作成、改善、評価する際に使用します。用語と厳密な成功判定基準を文章で定義する擬似形式的なタスク概要、カウント対象外の結果の列挙、明確な停止・返却条件と最低努力量を定めた継続ルール、アプローチ登録簿とブロックされた経路の記録による多様な並列アプローチの管理、敵対的監査による返却ゲートを扱います。エージェントのトポロジーと調整プロトコルはmulti-agent-patterns、ランタイム制御面とループガバナンスはharness-engineering、評価器と品質ゲートの構築はevaluation、ジャッジ設計はadvanced-evaluation、圧縮やメモリの仕組みはcontext-compressionとmemory-systemsに振り分けます。
ユーザーが「PowerPoint を作成」「PPTX スライドを生成」「PowerPoint プレゼンテーションを作成」「.pptx デッキを構築」「編集可能なスライドを作成」「PptxGenJS」「編集可能なプレゼンテーション」「企業向けデッキ」「共有用スライドデッキ」と依頼した場合、またはプレゼンテーションの出力形式が PPTX の場合に使用します。「PowerPoint にエクスポート」「PPTX のピッチデッキ」「オフラインプレゼンテーション」や、編集可能／企業向け形式が文脈から示される場合も対象です。PptxGenJS を使用して OOXML 準拠の .pptx ファイルを生成し、正確なレイアウト、テキスト計測、重なり検証を行います。
Remotion（React）を使って、 spectacular でインパクトのある製品ローンチ動画を設計・制作する。ユーザーが製品ローンチ動画、プロモーション動画、デモ動画、機能発表動画、ブランドリビール、その他モーショングラフィックス主体の製品紹介を制作したいときはいつでもこのスキルを使用する。ユーザーが「ローンチ動画」「プロモ動画」「製品トレーラー」「製品紹介」「機能リビール」、動画のストーリーボードに言及した場合、または製品を映画的なビジュアル体験にしたい場合にもトリガーする——たとえ「ローンチ動画」と明言していなくても。
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。