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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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UI5 linter が報告するものの自動修正できない Component.js の非同期設定の問題を修正します。linter が次のルールを出力した場合に使用します。- `async-component-flags`：IAsyncContentCreation インターフェースの欠落、manifest 宣言の欠落、冗長な async フラグ、async:false エラー。- `no-removed-manifest-property`：インライン manifest v2 の async フラグ。非同期読み込み、IAsyncContentCreation、manifest 宣言に関するエラーがある Component.js ファイルで起動します。IAsyncContentCreation インターフェースを自動追加し、manifest を適切に設定します。
UI5 のモダナイゼーション中に発生したモジュールの循環依存を検出して解決します。ユーザーが「cyclic dependency」、「circular import」、「undefined module at runtime」、「lazy require」、「sap.ui.require sync」、「import cycle」と言及した場合、または正しいインポートパスにもかかわらずモジュールが undefined を返す場合に起動します。典型的な症状は、sap.ui.define のインポートパスが正しいのに実行時にモジュールが `undefined` になることです。2 ノードの循環（A↔B）は、使用頻度の低い依存関係を遅延 sap.ui.require() に変換して自動修正します。より長い連鎖（3 ノード以上）はハブ方式で自動修正します。修正できない連鎖は MODERNIZATION-ISSUES.md に報告します。他の Phase 3 の手順がすべて完了した後、Phase 3、Step 3.3（最終ステップ）として実行します。
プロダクトローンチ＆Product Hunt 1位獲得プレイブック — マルチチャネルローンチのタイミングと順序。T-14準備 → T-0ローンチ当日 → T+7勢いの維持。ハンター選定、makerコメントのテンプレート、コメント頻度、シャドウバン対策ルール。150社以上のAIスタートアップにおけるProduct Hunt日間1位獲得ローンチ30件以上から要点を抽出。3つの製品パスに対応：開発者/maker（PH+GitHub）、B2C消費者（Reddit/コミュニティ/TikTok、PHは利用しない）、B2B（LinkedIn+メディア）。
2025～2026 年の Git セキュリティのベストプラクティス（署名付きコミット、ゼロトラスト、シークレットスキャン）。次の場合に積極的に有効化します。(1) 署名付きコミット（GPG、SSH、S/MIME）の設定、(2) コミット署名の検証、(3) ゼロトラスト Git ワークフロー、(4) シークレットスキャン（GitHub Advanced Security、gitleaks、trufflehog）、(5) pre-commit フックによるシークレット漏えい防止、(6) 保護ブランチと必須レビュアー、(7) 機密パス向け CODEOWNERS、(8) Sigstore 形式の証明、(9) 漏えいした認証情報の検出と対処、(10) サプライチェーンセキュリティ（来歴、SBOM、SLSA）。署名付きコミットの設定、シークレットスキャンの統合、pre-commit フックのテンプレート、ブランチ保護パターン、認証情報漏えい時のインシデント対応チェックリストを提供します。
公式 `dreamina` CLI を使って ByteDance の Jimeng (Dreamina) で画像や動画を生成します。ユーザーが即梦、Dreamina、Jimeng に言及した場合、または ByteDance の Jimeng サービスで画像や動画を生成するよう明示的に依頼した場合に使用します。text2image、image2image、text2video、image2video のほか、list_task による非同期タスクの照会とタスク履歴の閲覧に対応します。ユーザーが即梦または dreamina を明示した場合は、happy-image-gen や happy-video-gen ではなく本スキルを起動します。API キーではなくブラウザベースのログイン（`dreamina login`）を使用し、Jimeng 専用モデルを利用できます。よくある表現には「用即梦画张...」「Jimeng generate a video of...」「Dreamina 文生视频」「用 dreamina CLI 做图」「查下我即梦的历史任务」があります。
msModelSlim 用の基本的な Transformers モデルアダプターを作成します。必要なインターフェースを実装し、テストモデルの生成 -> フォールバック全量子化 -> 重み検証 -> 量子化記述の検証、という 4 段階の検証ワークフローを完了します。次の場合にこのスキルを使用します。(1) decoder-only LLM 用の msModelSlim アダプターを作成する。(2) 理解系 VLM のテキストバックボーンを量子化に対応させる。(3) 新しいモデル用に W8A8/W4A16 量子化ワークフローを実装する。トリガー：ユーザーが「msModelSlim」「adapter」「model adapter」「quantization」「W8A8」「W4A16」「transformers」「LLM」「VLM」「adapter creation」「适配器」「模型适配」「量化」「模型适配器」「LLM量化」に言及した場合。
hcloud CLI を使用した Huawei Cloud UCS（Ubiquitous Cloud Native Service）のポリシーガバナンスおよびコンプライアンス管理スキルです。ユーザーが次を希望する場合に使用します。(1) UCS ポリシーインスタンスの作成、更新、照会、削除。(2) UCS ポリシー定義の照会、一覧表示。(3) クラスターまたはフリートグループでのポリシーの有効化／無効化。(4) ポリシー適用ジョブのステータス確認。(5) フリートのコンプライアンス監査とポリシー適用状況の確認。トリガー：ユーザーが「UCS policy」「UCS 策略」「UCS governance」「UCS 治理」「UCS compliance」「UCS 合规」「policy instance」「策略实例」「policy definition」「策略定义」「enable policy」「启用策略」「disable policy」「禁用策略」「fleet compliance」「舰队合规」「policy audit」「策略审计」「UCS 策略管理」「UCS 合规治理」「policy governance」「策略治理」に言及した場合。
ラスター画像（写真、絵画、イラスト、線画）を SVG ベクター再現物に変換します。ユーザーが画像をアップロードして再現、ベクター化、トレース、SVG への変換を依頼したときに使用します。画像を図形に分解する、画像の SVG 版を作成する、アートワークを忠実にベクターグラフィックスとして再現するよう求められたときにも使用します。グラフィック/線画入力（カンディンスキー、建築図面、インク画）は、線を SVG ストロークとして抽出するコンポジションパイプラインで処理します。テキスト記述からオリジナルの SVG イラストを作成する用途には使用しないでください——既存のラスター画像の変換にのみ使用します。
静止画から動画への変換ガイド：モデル選択、動きのプロンプト、カメラワーク。Wan 2.5 i2v、Seedance、Fabric、Grok Videoを扱い、それぞれの使いどころを解説します。用途：画像のアニメーション化、静止画からの動画作成、動きの追加、製品アニメーション。トリガー：画像から動画、i2v、画像をアニメーション化、静止画から動画、画像に動きを追加、画像アニメーション、写真から動画、静止画を動かす、wan i2v、image2video、画像に命を吹き込む、写真をアニメーション化、画像から動きを生成
エージェントが試行し、失敗し、フィードバックから学習できる練習環境と評価ギムを構築する。このスキルは、エージェントの自動評価を設定したい、LLM の能力をテストするサンドボックスが必要、スキルの練習ギムを構築したい、エージェント改善用の RL スタイル環境が必要、または「eval environment」「practice gym」「agent sandbox」「automated testing for agents」「RL environment」「agent eval loop」と言ったときに使用する。Karpathy LLM Textbook と environments の記事に基づく。
本物のタイ語ライターが書いたように読めるタイ語の文章（技術文書、マーケティングコピー、解説記事、ブログ記事、翻訳）を書く。汎用的な AI 出力とは異なる。訓練データが過度に形式的で過度に丁寧な直訳調のタイ語に偏る傾向を打ち消す。トリガー：ユーザーが非自明なタイ語の文章出力（段落以上 — ブログ記事、ランディングページ、ドキュメントページ、タイ語の README、メール、告知、セクション）を求めた場合；ユーザーが英語からタイ語への翻訳を求めた場合；ユーザーが既存のタイ語の文章の編集、書き直し、レビューを求めた場合；会話がタイ語で、ユーザーが文章の成果物を求めた場合。トリガーしない：単語または単一フレーズの翻訳、ボタンラベル、コード識別子、短い UI 文字列、コードコメント、または成果物の文章ではないタイ語の会話的なチャット返信。
ユーザーがリーン原則の導入、ムダの排除、フローの改善、または継続的改善の採用を希望する場合に使用します。「ムダの排除」「バリューストリームマッピング」「5S」「kaizen」「kanban」「プルシステム」「JIT」「ジャストインタイム」「タクトタイム」「継続的改善」「muda」「SMED」「セル生産方式」に言及した場合にも使用します。品質手法については quality-management を参照してください。保全については maintenance-planning を参照してください。
法律文書（法令または判例）を適切なMarkdown形式に変換し、不要な宣伝情報を削除します。民法典や刑法などの法令の処理、最高人民法院の典型判例や裁判文書などの整理、貼り付けられたテキストの法律文書形式への整形に使用します。注意：このスキルは整形と内容の整理のみを行い、コンテンツの取得機能はありません。コンテンツの取得は wechat-article-fetch など別のスキルが担当し、AIがスキル連携の順序を自動的に判断します。組み込みのarchive機構により、すべての結果をskillディレクトリ内に自己完結的に保存します。
智慧芽の特許データベースから特許の前方引用の詳細を照会します。特許引用、被引用特許、引用文献、特許参考文献、前方引用、先行技術の引用、または特定の特許が出願中に引用した特許や非特許文献について質問された場合に起動します。patent cited references、forward citations、patent references、citation analysis、PatSnap も対象です。特許 ID または公開番号が提示され、引用情報が必要な場合は、「前方引用」と明示されていなくても、特許がどの参考文献を引用したかに関する依頼に適用します。
特許 ID または公開番号を使って、智慧芽の特許データベースから特許全文 PDF をダウンロードします。ユーザーが特許 PDF のダウンロード、特許全文、特許ファイルの取得、公開番号検索、特許ファミリー PDF の代替、特許 PDF の一括エクスポート、patent PDF download、patent full-text document、patent file download、PatSnap、patent PDF に言及した場合に起動します。「智慧芽」と明言していなくても、特許 PDF 文書のダウンロードや閲覧が目的であれば起動します。
イスラエルの API（Morning（Green Invoice）、EZCount、israeli-bank-scrapers、data.gov.il、SMS ゲートウェイ、Cardcom v11、Tranzila v2、Grow by Meshulam など）と連携する n8n 2.x 自動化ワークフロー（安定版 2.38）を構築します。「イスラエル企業向けの n8n ワークフローを作成」「Morning を n8n に接続」「hashbonit を自動化」「安息日に配慮したスケジュールトリガー」「n8n AI エージェント」や、イスラエルの決済ゲートウェイ統合を依頼された場合に使用します。ヘブライ語データ処理、NIS 表記、Hebcal によるスケジュール設定、n8n 2.x セキュリティパッチ（CVE-2026-44789 の連鎖）、LangChain + RAG を使った AI Agent ノード、MCP Client Tool と MCP Server Trigger、イスラエルの 2026 年請求書改革（割当番号、2026 年 6 月からの 5,000 NIS 基準）に対応します。n8n ワークフロー外での請求書管理（green-invoice-il を使用）、イスラエル関連でない一般的な n8n チュートリアル、ヘブライ語 NLP（hebrew-nlp-toolkit を使用）には使わないでください。
ユーザーが「oodle integration のセットアップ」「oodle へのオンボーディング」「kubernetes と oodle の統合」「AWS と oodle の接続」「oodle collector のインストール」を依頼した場合、または Oodle によるオブザーバビリティの設定に言及した場合に使用する。環境を調査し、利用可能なセットアップ仕様から適切なインテグレーションを推奨し、未解決の質問をすべて先に確認し、セットアップ用に顧客のコードと設定を変更し、デプロイをユーザーに引き渡して、データを検証する。既存のメトリクス、ログ、トレースのクエリには使用しない（代わりに /oodle-metrics-query、/oodle-logs、/oodle-traces を使用）。
OpenSCAD（SCAD）コードを繰り返し生成し、PNG プレビューをレンダリングして結果を視覚的に評価し、モデルが要件に合うまで短いサイクルで改善します。ユーザーが 3D モデルの作成、部品の設計、ブラケット／筐体／マウントの制作、OpenSCAD でのレンダリング、STL のエクスポート、またはパラメトリック CSG ジオメトリで表現できる依頼をした場合に使用します。OpenSCAD MCP サーバーツール（render_scad_png、export_scad_stl）が必要です。
既存のアプリケーションページ、ビュー、またはコンポーネントのコードを、既存のデザインシステムにバインドされた Penpot 画面に変換する——コードのスタイルをセマンティックトークンにマッピングし、生の図形ではなくライブラリコンポーネントを再利用する。ユーザーが実際のコード/マークアップを持ち、それを Penpot でセクションごとにシステム準拠で再構築したいときに使用する。トリガー:'build this in Penpot from code'、'turn this React/HTML/CSS into a Penpot screen'、'recreate this view in Penpot'、'port this page to Penpot'、'translate this component to Penpot bound to our tokens'、'code to Penpot'。
ユーザーが実在の写真を求める場合に使用 —「X の写真を探して」「Y の画像を検索して」「Z のストック画像」「このスライド/記事用の写真が必要」。Pexels の無料ストックライブラリを検索して画像をダウンロードする。AI 生成アート（「画像を生成して」「絵を作って」「イラストを作って」）には使用しない — それらは image_generate ツールまたは fal-enhanced スキルが担当。重要な区別：「photo」= 実在のストックフォト = Pexels、「generate/create/make an image」= AI アート = image_generate/fal-enhanced。
短編ドラマ・Douyinフィード — 毎日Douyinをスキャンして人気の短編ドラマを見つけ、「いいね」数で人気作品を絞り込み、ジャンルをインテリジェントに分類して、カバー画像、エンゲージメントデータ、制作インサイトを含むHTML日報を生成します。ジャンル（タイムスリップ、覇道系CEO、転生など）、クリエイター、期間を指定した検索に対応します。⚠️検索前にスクリプトが入力を検証します。キーワードは短編ドラマのジャンル辞書（topic_keywordsで定義されたジャンル名とすべての関連語。例：「打脸」は逆転ジャンルの関連語に一致）に合致する必要があります。一致した場合はそのキーワードで直接データを検索します。一致しない場合は「キーワードが検索条件を満たしていません」と通知して関連語を提案し、**APIリクエストは行いません**。一致するデータがない場合、または全データが不足している場合は、推奨ジャンルで再検索するかをユーザーに確認し、承認後にのみ検索します（自動的に拡張したり、全データに自動で切り替えたりしません）。日付が有効な検索範囲外の場合は通知し、確認なしでデータがある直近の日付に自動で戻します。Douyinの短編ドラマ日報、人気短編ドラマ、短編ドラマの話題、制作トレンド、またはジャンル指定検索が必要な場合に使用します。
Proxmox VE (PVE) 9.2。KVM/QEMU VM（virtiofs）、LXC（OCI イメージ）、クラスター、HA（CRS 負荷分散）、SDN、Ceph、ZFS、pmxcfs、ACME 証明書、proxmox-boot-tool、Secure Boot 証明書の更新（enroll-efi-keys）、NIC 名の固定。qm、pct、pvecm、pvesm、pveceph、pvesh、pveum、vzdump、pveam、pvesr、ha-manager CLI、REST API、qm.conf、pct.conf、datacenter.cfg。
コードの不吉な匂いを検出し、*インプレース*のリファクタリング手法（メソッド/クラスの抽出、条件分岐の置き換え、パラメーターオブジェクトの導入、名前変更、移動）を適用して、単一の関数、クラス、ファイルの明確さ、テスト容易性、保守性を高めます。次の場合に使用します。ユーザーがリファクタリングの機会、コードの不吉な匂い、長すぎるメソッド、大きすぎるクラス、プリミティブ型への執着、長いパラメーターリスト、データの塊、機能への執着、ショットガン手術、switch 文の不吉な匂い、メソッド/クラスの抽出、多態性による条件分岐の置き換え、パラメーターオブジェクトの導入、単一ファイルの簡素化、可読性の向上、コード整理、「clean up this function」「refactor this class」に言及した場合。次の場合は使用しないでください。テストがない（盲目的なリファクタリングは危険なため、先にテストを追加する）、構造だけでなく動作も変える変更（代わりに `testing`（TCRDD reference）を使用）、または変更が多数の呼び出し箇所に波及するファイル間依存グラフを安全に整理する必要がある場合（代わりに `mikado-method` を使用）。
ユーザーが Base 上で自動トランザクション送信プログラム（取引ボット、裁定取引ボット、スナイパーボット、イールドファーミングボット、AI エージェントなど）を構築または実行しており、登録、builder code の取得、トランザクション帰属の設定が必要な場合にこのスキルを呼び出します。このスキルには、Claude の学習データに含まれていない base.dev の登録 API エンドポイントと ERC-8021 の帰属設定コードが含まれます。正確に回答するには必ずこのスキルを読み込んでください。viem、ethers、マネージド署名サービス、Python ベースのエージェントに対応します。
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。