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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Windows Explorer 形式のグループ化されたタスクパネルと、折りたたみ可能な TaskBarItem セクションを備えた Syncfusion WPF TaskBar を実装します。WPF でグループ化された折りたたみパネル、Windows XP 形式のサイドバー、または展開可能な操作パネルセクションを構築する際に使用します。TaskBarItem、GroupMargin、GroupPadding、GroupWidth、GroupOrientation、IsOpened、ButtonSize、アニメーション速度の設定を扱います。
エンドツーエンドの動画ローカライズパイプライン向けの軽量オーケストレーターです。4 つの専用サブスキル — /wjs-transcribing-audio、/wjs-translating-subtitles、/wjs-dubbing-video、/wjs-burning-subtitles に振り分けます。ユーザーが一度に完全なローカライズを求めた場合に使用します（「帮我把这个西班牙语视频做成中文字幕+配音」、「translate and dub this video」、「做完整的本地化」）。個別の手順（文字起こしのみ、翻訳のみ、吹き替えのみ、字幕の焼き込みのみ）では、該当するサブスキルを直接呼び出してください。より速く、役割の境界も明確です
Iskron にノード（現象、kriya、vimarsha、輪郭、役割）を記録する際に使用します。トリガー：「記録して」「確定して」「ノードを追加」「kriya を作成」「グラフに入れて」、create phenomenon、add to graph、iskron_add。iskron_add_*、iskron_batch、または任意の iskron_update を実行する前には必ず使用します。ノードの種類、given_as、モダリティの選択に迷う場合にも使用します。単一の記録でも、誤った型を選ぶとグラフ全体に影響します。design（目標からの経路）、weaving（既存構造の修復）、methodology-work（方法論自体の進化）とは異なります。
ノーコード自動化により、誰もがワークフローを構築できるようになります。Zapier と Make（旧 Integromat）を使えば、開発者でなくてもコードを書かずに業務プロセスを自動化できます。しかし、ノーコードだからといって複雑さがないわけではありません。各プラットフォームには独自のパターン、落とし穴、限界があります。このスキルでは、どのプラットフォームを選ぶか、信頼性の高い自動化を構築する方法、コードベースのソリューションに移行するタイミングを解説します。重要なポイント：Zapier はシンプルさと連携（7000+ アプリ）を重視し、Make は機能性を重視します
Zeabur サービスコンテナ内でコマンドを実行するときに使用します。クエリ、データクリーンアップ、マイグレーションなどの単発のデータベース操作（mongosh、psql、mysql、redis-cli など）に対応します。「コンテナに入って実行」「サービス内でコマンドを実行」「データベースを検索」「データベースから削除」「mongo コマンドを実行」「SQL を実行」「コンテナ内のファイルを確認」「サービス内でデバッグ」「サービスのシェルに入る」といった要望で使用します。環境変数、ファイル、プロセス、接続の確認など、コンテナレベルのデバッグにも対応します。データベースのデプロイには使用しません（代わりに zeabur-template-deploy を使用）。
Java プロジェクト向けのフレームワーク非依存のヘキサゴナルアーキテクチャのガイダンスが必要なときに使用する。ポートとアダプターの境界、アプリケーションコアの独立性、駆動側と被駆動側のアダプター、依存の方向、インフラストラクチャの漏れの検出、任意のアーキテクチャテスト、エビデンスに基づく是正。「ヘキサゴナルアーキテクチャをレビュー」「ポートとアダプターの境界をレビュー」「依存の方向を強制」「ArchUnit アーキテクチャテストを追加」「ドメインコードのインフラストラクチャ漏れを検出」「ポートとアダプターの境界を改善」といったリクエストでトリガーする。Plinth Toolkit の一部。
最新の ABAP SQL 機能と AMDP（ABAP Managed Database Procedures）を支援します。inline declarations、ウィンドウ関数、GROUP BY、HAVING、PRIVILEGED ACCESS、文字列関数、集約式、共通テーブル式（CTE）、AMDP クラス、AMDP プロシージャ、AMDP テーブル関数、CDS テーブル関数、AMDP スカラー関数を扱います。ABAP SQL、モダン SQL、SELECT、ウィンドウ関数、CTE、共通テーブル式、AMDP、SQLScript、AMDP テーブル関数、CDS テーブル関数、集約、GROUP BY、HAVING、UNION、INTERSECT、EXCEPT、PRIVILEGED ACCESS、ABAP SQL 式、組み込み SQL 関数、データベースプロシージャについてユーザーが質問するときに使用します。トリガーは "ABAP SQL query"、"window function"、"CTE"、"AMDP"、"table function"、"GROUP BY"、"aggregate"、"PRIVILEGED ACCESS"、"inline SELECT"、"SQLScript" です。
ユーザーが AI を活用したアウトリーチシステムの構築、コールドメールの作成、到達率の改善、パーソナライズされたアウトリーチの拡大を希望する場合に使用します。「cold email」「cold outreach」「outreach automation」「Instantly」「Smartlead」「Clay」「email sequences」「deliverability」「personalization at scale」「reply rate」「outreach stack」と言及した場合にも使用します。このスキルは、シグナル検出からコンバージョンまで、AI コールドアウトリーチシステム全体を扱います。技術的な実装、コードレビュー、ソフトウェアアーキテクチャには使用しないでください。
@alchemy.run/domain（Effect 上のドメイン駆動設計）でバックエンドを構築します。要件を集約、コマンド、イベント、拒否、ビュー、ポリシー、サガ、プロジェクション、ストリーム、クエリ、外部システム、API に変換し、monorepo 内に配置し（domain / server / web パッケージ、種類を示す接尾辞付きファイル）、stories でテストし、alchemy で Cloudflare Durable Objects 上にホストし、foldkit フロントエンドから操作します。@alchemy.run/domain モデルの設計や変更、構成要素の追加、ホスティングやフロントエンドの接続、または関連コードのレビューに使用します。
Kotlin で Android/KMP のコードを書く、修正する、リファクタリングするときに使用——テストファースト（RED-GREEN-REFACTOR）の基盤に加え、Android/KMP テストの落とし穴：Compose テストのディスパッチ（既定の StandardTestDispatcher、2 つのスケジューラの罠）、セマンティクス優先のセレクタ、最小のテスト形態の選択、テストクロックと実時間、アニメーション/スクリーンショットの決定性、そして `jvmTest` はグリーンのまま iOS のコンパイルを失敗させる `commonTest` の名前。
Azure Data Science Virtual Machinesの開発に関する、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、デプロイなどの専門知識を提供します。DSVMイメージやツール、IaCデプロイ（Bicep/ARM）、Key Vaultシークレット、MLflow、GPU/Jupyterの問題、その他Azure Data Science Virtual Machines関連の開発タスクに使用します。Azure Virtual Machinesには使用せず（azure-virtual-machinesを使用）、Azure Machine Learning（azure-machine-learning）、Azure Databricks（azure-databricks）、Azure HDInsight（azure-hdinsight）にも使用しないでください。
Azure Education Hub 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、制限、クォータが含まれます。Azure for Students のクレジット、年間クォータ、更新、Dev Tools for Teaching のサインイン問題を管理する場合や、その他の Azure Education Hub 関連の開発タスクに使用します。Azure Lab Services（azure-lab-services を使用）、Azure DevTest Labs（azure-devtest-labs を使用）、Azure Virtual Desktop（azure-virtual-desktop を使用）には使用しないでください。
Azure Impact Reporting 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、設定、統合、コーディングパターンが含まれます。Impact Reporting を Monitor のアラート、Logic Apps、Service Health、HPC Guest Health、診断ログに接続する場合や、その他の Azure Impact Reporting 関連の開発タスクに使用します。Azure Carbon Optimization（azure-carbon-optimization を使用）、Cost Management（azure-cost-management を使用）、Azure Monitor（azure-monitor を使用）には使用しないでください。
制限やクォータを含む、Azure Peering Serviceの開発に関する専門知識を提供します。プレフィックスサイズ、ルーティング設定、BGP構成、RPKIステータス、AS番号要件の検証や、その他Azure Peering Service関連の開発タスクに使用します。Azure Internet Peeringには使用せず（azure-internet-peeringを使用）、Azure ExpressRoute（azure-expressroute）、Azure Virtual Network（azure-virtual-network）、Azure Virtual WAN（azure-virtual-wan）にも使用しないでください。
ゼロから完全なビジュアルアイデンティティを構築、または既存のものを刷新する：ロゴマークとバリエーション（SVG）、ブランドカラーの役割、ブランドフォント、パターン、favicon／アプリアイコン、ソーシャルアバター、ブランドガイドラインページ。ユーザーが単一の要素ではなくブランドそのものを必要としているときに使用。トリガーフレーズ：「brand identity」「logo design」「brand guidelines」「visual identity」「brand system」「favicon」「logo variations」「brand pattern」「rebrand」。配色のみなら color-palette、フォントのみなら typography、UI トークン／コンポーネントなら design-system を使用。
マーケットプレイスやポータルでのブラウザーを使った情報収集、候補の絞り込み、次の手順の準備を、人間の確認を挟みながら行うワークフローです。Codex がユーザー指定の条件に合う対象をウェブサイトで検索し、結果をトラッカーに集め、各対象の次の手続きページや申込フォームを見つけ、適切な場合はリスクの低い項目を事前入力し、CAPTCHA、OTP、法的条件への同意、支払い、本人確認、最終送信など人間のみが行える手順の前で停止する必要があるときに使用します。典型的な用途は、部屋探し、求職、デートやパートナー探し、仕入先探しなど、検索してから連絡または応募するワークフローです。
TCG／CCG のデザイン、リソースシステム、メタゲームのバランスに関する高度な専門知識を提供します。「card game design, TCG design, CCG design, trading card game, collectible card game, mana curve, deck building, card templating, keyword mechanic, set design, draft format, limited format, card rarity, color pie, faction design, card balance, magic the gathering style, hearthstone style, deckbuilder, card text, rules text, card-game, tcg, ccg, trading-card, collectible-card, deck-building, mana-curve, draft, limited, constructed, set-design, card-templating, mechanics, keywords, rarity, balance」に言及された場合に使用します。
仕様への準拠、コード品質、ドメインの整合性を扱う3段階のコードレビュー手順です。ユーザーがコードのレビュー、PR の準備や確認、実装品質の評価、仕様や受け入れ基準に照らした検証、セキュリティやドメインモデリングの監査を求めた場合に使用します。「このコードをレビューして」「PR をレビューして」「仕様に照らして実装を確認」「コード品質を監査」「要件に合っているか」「セキュリティ上の問題をレビュー」「プリミティブ型への偏重を確認」「金額精度をレビュー」「テストカバレッジの不足を確認」などで起動します。要件ごとの PASS/FAIL 判定、重要度付きの指摘、重大な問題があれば停止するゲート付きレビューを求められた場合も有効です。スタイルや書式の lint、実行時エラーのデバッグ、新規コードの作成、自動 CI チェックには使用しません。
コンテンツを収益につなげる、コンテンツ主導のGTM施策を構築する、コンテンツの配信方法をリバースエンジニアリングする、または複数のプラットフォーム向けにコンテンツを再利用する場合に使用します。「content marketing」「content-led growth」「content to pipeline」「distribution」「content repurposing」「content strategy」「thought leadership」「newsletter」「content flywheel」「organic growth」に言及した場合にも使用します。このスキルは、制作からパイプラインへの貢献度の測定まで、コンテンツ収益化システムを扱います。技術実装、コードレビュー、ソフトウェアアーキテクチャ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。