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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 97,222 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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ライブ双方向のマルチエージェント AI システムについて、顧客要件を対話的に発掘するためのガイド。継続的なマルチモーダルデータストリームを処理し、リアルタイムの技術ガイダンスと安全監視を行う。opinionated なベストプラクティスとアーキテクチャ指針を用いた、カスタマイズされた Google Cloud ソリューションを生成する。リアルタイム双方向マルチモーダルストリーミングのワークロード向けに、クラウド上のマルチプロダクトソリューションを設計・構築するためのエージェント支援が必要な場合に使用する。単純なテキストベースのチャットアプリや、リアルタイムストリーミング要件のないワークロードには使用しない。
非推奨 - このスキルはメンテナンスされていません。代わりに https://github.com/angular/skills の公式 Angular スキルを使用してください。Angular v20+ でカスタムディレクティブを作成して DOM 操作や動作の拡張を行います。要素の動作や外観を変更する属性ディレクティブ、ポータルやオーバーレイ向けの構造ディレクティブ、合成用のホストディレクティブが対象です。再利用可能な DOM 動作の作成、要素機能の拡張、コンポーネントをまたぐ動作の合成でトリガーします。注 - 制御フローにはカスタム構造ディレクティブではなく、ネイティブの @if/@for/@switch を使用してください。
SUCCESs チェックリスト（Simple、Unexpected、Concrete、Credible、Emotional、Stories）を用いて、理解され、記憶され、行動につながるメッセージを作る。ユーザーが「記憶に残るものにしたい」「誰も提案を覚えてくれない」「タグライン」「バリュープロポジション」「メッセージが伝わらない理由」「知識の呪い」「具体的な表現」などに言及した場合に使用する。ピッチデッキの作成、複雑な製品説明の簡素化、プレゼンテーションの説得力を高める際にも起動する。SUCCESs の 6 つの特性と知識の呪いをカバーする。ナラティブ型のブランドフレームワークについては storybrand-messaging を、バイラルな拡散については contagious を参照。
inference.sh CLI 経由で Pruna P-Video-Avatar を使い、トーキングヘッドアバター動画を生成します。ポートレート画像を、TTS 内蔵のリアルな発話動画に変換します。競合製品より 18 倍高速、6 倍低コストです。モデル：P-Video-Avatar、P-Image（ポートレート生成用）。機能：テキストからアバター動画生成、音声駆動アバター、30 種類の音声、10 言語、720p/1080p、TTS 内蔵、動的背景、全身制御。用途：AI プレゼンター、製品デモ、解説動画、バーチャルインフルエンサー、マーケティング、教育、多言語コンテンツ、UGC、ゲームアバター。トリガー：avatar video、talking head、ai avatar、p-video-avatar、pruna avatar、video avatar、ai presenter、digital human、virtual presenter、lipsync、talking avatar、ai spokesperson、heygen alternative、synthesia alternative、veed alternative、fabric alternative、omnihuman alternative
S3 Tables に Apache Iceberg テーブルとしてエクスポートされた CloudWatch Logs データに対して SQL クエリを実行します。VPC Flow Logs、WAF ログ、CloudFront アクセスログ、Route 53 リゾルバーログ、Network Firewall ログ、EKS 監査ログ、Verified Access ログ、SES ログ、VPC Lattice ログ、Step Functions ログ、NLB アクセスログ、そのほか 20 以上の AWS 提供データソースを対象とします。ネットワークトラフィックの分析、セキュリティインシデントの調査、SQL でのエクスポート済みログの照会、S3 Tables 統合の有効化、ログエクスポートの設定、ログと他のデータの関連付け、aws-cloudwatch テーブルバケットでの Athena クエリ実行の場合に適用されます。トリガーフレーズ：SQL でログを照会、Athena でログを分析、VPC フローログに SQL、ネットワークトラフィックを調査、エクスポート済みログに SQL を実行、CloudWatch に S3 Tables を有効化、ログの関連付け、履歴ログ分析、ログ照会を設定。
v7 から PixiJS v8 へのアップグレード、またはアップグレード後に動作しなくなった v7 コードの診断に使用します。async app.init、単一の pixi.js パッケージ（非推奨の @pixi/* サブパッケージ）、Graphics の shape-then-fill、BaseTexture → TextureSource、シェーダー／uniform の再設計、ParticleContainer+Particle、コンストラクターのオプションオブジェクト、DisplayObject の削除、settings/utils の削除、Ticker のシグネチャ、イベントの書き換えを扱います。トリガー：v7 からの移行、v8 の破壊的変更、@pixi/ インポート、DisplayObject、beginFill、endFill、cacheAsBitmap、BaseTexture、deprecated。
自然言語による説明から、Salesforce Lightning Experience アプリケーション全体を構築します。ユーザーが「完全なアプリ」「Lightning アプリ」「ビジネスソリューション」「管理システム」を求める場合や、複数の Salesforce コンポーネント（オブジェクト、フィールド、ページ、タブ、セキュリティ）が連携するシナリオを説明した場合に使用します。必要なすべてのメタデータタイプを適切な依存順に調整し、デプロイ可能なアプリケーションを生成します。
Infrastructure-from-Code フレームワークである AWS Blocks を使ったフルスタックアプリケーション構築をガイドします。API の作成、Building Blocks (KVStore、DistributedTable、Database、AuthBasic、AuthCognito、Realtime、AsyncJob、FileBucket など) の選択、ローカル開発の実施、AWS Blocks アプリケーションのデプロイに適用されます。また、よくある間違いを防ぐ、検証済みでバージョン固有の AWS Blocks のパターンとトピックも扱います。ユーザーが AWS Blocks に言及した場合、プロジェクトに aws-blocks/ ディレクトリがある場合、コードが @aws-blocks パッケージをインポートする場合にトリガーします。
SLDS linter を実行して違反を修正し、Lightning Web Components を SLDS 1 から SLDS 2 に移行します。SLDS 2、SLDS のアップグレード、linter の違反、LWC トークンの移行、クラスのオーバーライド、SLDS hook に置き換える必要があるハードコードされた CSS 値、スタイル hook の選定について言及された場合に使用します。色、間隔、サイズ、タイポグラフィ、ボーダー、角丸、シャドウのすべてのスタイル hook カテゴリーに対応します。no-hardcoded-values、no-slds-class-overrides、lwc-to-slds-hooks、no-deprecated-tokens-slds1 が挙げられた場合や、SLDS コンポーネントの移行について尋ねられた場合も、「アップグレード」や「移行」が明示されていなくても使用します。
Wan と HappyHorse モデルを使って動画を生成します。テキストから動画、画像から動画、先頭＋末尾フレーム、参考画像に基づくロールプレイ、動画編集（VACE）に対応しています。TRIGGER：ユーザーが動画コンテンツの作成・生成・編集を希望する場合、動画生成/アニメーション/動画クリップ/Wan/HappyHorse モデルを言及する場合、またはこのスキルを名前で明示的に呼び出した場合（例：use qianwen-video-generation）。DO NOT TRIGGER：ユーザーが画像生成を希望する場合（qianwen-image-generation を使う）、既存動画の理解・分析を希望する場合（qianwen-vision を使う）、テキストのみタスクの場合。
inference.sh CLI 経由で ByteDance Seedance 2.0 を使って動画を生成します。テキストから動画、画像から動画、参照動画からの生成に対応する統合モデルで、音声同期、最大 1080p、長さ 4-15s に対応します。Pro と Fast のバリエーションがあります。Studio 版は、人物の一貫性を保つためのプライベート素材ライブラリを備えています。用途：ソーシャルメディア動画、ミュージックビデオ、製品デモ、アニメーションコンテンツ、音声付き AI 動画。トリガー：seedance、seedance 2、bytedance video、seedance t2v、seedance i2v、seedance r2v、video with audio、seedance 2.0、bytedance seedance、seedance studio
セキュリティ研究者のようにコードを分析する AI 搭載コードベースセキュリティスキャナーです。データフローを追跡し、コンポーネント間の相互作用を把握して、パターンマッチングツールが見逃す脆弱性を検出します。コードの脆弱性スキャン、バグの発見、SQL インジェクション、XSS、コマンドインジェクション、漏えいした API キー、ハードコードされたシークレット、安全でない依存関係、アクセス制御の問題の確認や、「コードは安全か」「セキュリティレビュー」「コードベースを監査」「脆弱性を確認」といった依頼に使用します。JavaScript、TypeScript、Python、Java、PHP、Go、Ruby、Rust におけるインジェクションの欠陥、認証・アクセス制御のバグ、シークレット漏えい、脆弱な暗号化、安全でない依存関係、ビジネスロジックの問題を対象とします。
アプリのユーザー認証や API 保護の追加・修正・改善を行う場合、または Auth0 の機能を使用・設定する場合に使用します。ユーザーのログインとログアウト、セッションとトークン、ルートとエンドポイントの保護、MFA、パスワードレスのパスキー認証（WebAuthn）、SSO、Organizations、RBAC、カスタムドメイン、アカウントと組織のセルフサービスを提供する Universal Portals、Universal Login のブランディングを扱います。テナントの健全性・セキュリティ・プラン適合性（CheckMate）の監査、認証フローの失敗原因のデバッグ、他の認証プロバイダーからの移行、Vercel ネイティブ統合の設定にも使用します。あらゆる Web、モバイル、バックエンドのフレームワークと、すべての Auth0 SDK、ツール、API に対応します。ユーザーが Auth0 に言及していなくても使用します。
inference.sh CLI で Pruna P-Video および WAN モデルを使って動画を生成します。モデル：P-Video、WAN-T2V、WAN-I2V。機能：テキストからの動画生成、画像からの動画生成、音声対応、720p/1080p、高速推論。Pruna は品質を損なわずにモデルを高速化します。トリガー：pruna video、p-video、pruna ai video、fast video generation、optimized video、wan t2v、wan i2v、economic video generation、cheap video generation、pruna text to video、pruna image to video
リファレンスシートと LoRA 技術を使って、AI 生成画像のキャラクターの一貫性を保ちます。ターンアラウンド、表情シート、カラーパレット、スタイルの一貫性を保つテクニックを扱います。用途：キャラクターデザイン、ゲームアート、イラスト、アニメーション、コミック、ビジュアルノベル。起動語句：キャラクターデザイン、キャラクターシート、一貫性、キャラクターリファレンス、ターンアラウンドシート、表情シート、キャラクターアート、一貫したキャラクター、キャラクターコンセプト、リファレンスシート、キャラクター制作、OC デザイン、キャラクターバイブル
inference.sh CLI で OpenAI GPT-Image-2 を使って画像を生成・編集します。モデル：GPT-Image-2。機能：テキストからの画像生成、画像編集、インペインティング、マスクベースの編集、複数画像の参照、バッチ生成。用途：製品モックアップ、マーケティングビジュアル、画像編集、コンセプトアート、インペインティング、写真加工。トリガー：gpt image、gpt-image-2、openai image、chatgpt image、dall-e、dalle、openai image generation、gpt image edit、gpt inpainting、openai dall-e、gpt 4o image
UX にリーン思考を適用し、重い成果物の代わりに仮説主導のデザイン、共同スケッチ、迅速な実験を行います。ユーザーが「Lean UX」「design hypothesis」「outcome over output」「design studio method」「assumption mapping」「lightweight research」「too much design documentation」「get the team designing together」に言及した場合に使用します。デザイン文書の負担軽減、部門横断チームでの共同デザイン、迅速なユーザビリティ実験でもトリガーされます。仮説文、UX の MVP、部門横断のコラボレーションを扱います。Build-Measure-Learn については lean-startup を参照してください。ユーザビリティ監査については ux-heuristics を参照してください。
開発者に潜在的なキャッシュ需要がある場合に有効化します。例：API レスポンスの遅さ、データベース読み取りのボトルネック、DynamoDB のスロットリングやコスト、RDS/Aurora のスケール圧力、Bedrock のレイテンシやコスト、キャッシュの追加。また、Redis、Valkey、Memcached などのインメモリデータストア、cache-aside パターン、セッションストア、レート制限、リーダーボード、カウンター、ストリーム、キュー、pub/sub、分散ロック、機能フラグ、ショッピングカート、その他のキャッシュ戦略を扱う場合にも有効化します。GenAI と ML の検索にも有効：低レイテンシ検索のためのベクトル類似検索、 セマンティックキャッシュ、RAG、LLM 応答キャッシュ、埋め込みストア、AI エージェントのメモリ、レコメンド、パーソナライズ。ElastiCache のライフサイクルにも有効：プロビジョニング（サーバーレスまたはノード型）、エンジン選択、CloudFormation/CDK/Terraform IaC、VPC 接続、TLS、RBAC、IAM 認証、Global Datastore、監視、トラブルシューティング、コスト最適化、セルフホストの Redis からの移行。ブラウザキャッシュ、CDN/CloudFront、HTTP Cache-Control、CPU キャッシュにはトリガーしません。
行動デザイン（B=MAP）を使ってリテンションの問題を診断し、解決します。「ユーザーが登録しても定着しない」「activation rate」「onboarding friction」「retention metrics」「ユーザーが完了しない理由」「churn analysis」「aha moment」への言及で使用します。コホート別のリテンション曲線の分析、アクティベーションのマイルストーン設計、新規ユーザーの価値実現までの時間短縮、初回セッション後にユーザーが離脱する理由の調査でもトリガーされます。Ability Chain、プロンプト設計、積み重なって効果を生む小さな行動を扱います。習慣ループと変動報酬については hooked-ux を参照してください。内発的動機付けについては drive-motivation を参照してください。
Cargo が管理する受信箱からメールを送信します。送信ドメインにメールボックスをプロビジョニングし、プロバイダーのウォームアップと5→40通／日の送信量増加を実施し、`sendEmail` アクションで送信して、スレッド、返信、配信イベント、ワークスペースの抑制リストを確認します。対象となる依頼：「送信用メールボックスを設定」「アウトバウンド用の受信箱をプロビジョニング」「このメールボックスをウォームアップ」「今日はあと何通送れる？」「Cargo からこれを送信」「返信はあった？」「誰が配信停止した？」「この宛先を抑制」「リストから削除して」「今後メールを送らないで」「メールボックスの料金は？」「メールボックスが保留中のまま」。メールボックスには毎月継続してクレジット料金が発生し、送信のたびに根拠、抑制、関連性の条件を満たす必要があります。文面の作成やオーディエンスの構築には使用せず、cargo-gtm を使用してください。メールボックスを git で管理する場合は cargo-project を使用してください。
アカウント認証と使用量・請求・サブスクリプションの管理。用途：ログイン、ログアウト、使用量の確認、請求の表示、無料枠の残量、Token Plan のステータス、従量制の費用、請求サマリー、モデル別コストの内訳、呼び出しログ（失敗したリクエスト、4xx/5xx エラー、リクエスト遅延、最近使用したモデル、request-id による検索）、サブスクリプションの状態、注文履歴、チームシート数、PAYG の支出上限。対象外：モデルの閲覧、支払い／チャージ（qianwen-payment を使用）、アカウント以外のタスク。
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。