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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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Penpot のデザインを実装コード(ソースコンポーネントまたは Storybook ストーリー)と照合してレビューし、構造化された DRIFT レポートを出力する。エンジニアがビルドがデザインと一致しているかを確認する必要があるときに使用する:選択範囲から HTML/CSS を抽出し、その tokens/構造/状態をコードコンポーネントにマッピングし、差分をとり、双方に欠けているものを重大度と整合案とともに列挙する。コードソースが提供されない場合は、デザインシステムの token チェックに適切に縮退する。トリガー:'design to code review'、'does my code match the design'、'design code parity'、'compare Penpot to my component'、'check this against Storybook'、'extract HTML/CSS from this selection'、'find design drift'、'design implementation diff'。
最新の公式 Docs、Releases、Changelog を使用して、現在の ChatCut 製品に関する質問に回答します。ChatCut の仕組み、UI レイアウト、ボタン、機能の説明、トラブルシューティング、Web/Desktop/Agent Plugin での機能や修正の提供状況と最低バージョン要件、クレジット(費用、残高、利用履歴、有効期限、最近の請求)、プラン、サブスクリプション、更新、ChatCut Pro、料金、カードまたは Alipay(支付宝)での支払い、請求、Desktop のダウンロード、Codex と Claude Code 向け Agent Plugin のインストールまたは更新、および直接実行できない操作の手動 GUI ガイダンスに使用します。ライブのプロジェクト、素材、タイムライン、アイテムの状態には使用しません。代わりに対応する読み取りツールを使用してください。
メモ化、コード分割、バンドルサイズの削減、再レンダリングの排除、プロファイリングなど、React のパフォーマンス最適化パターンを扱います。React Compiler による自動最適化、memo/useMemo/useCallback の手動適用、Suspense と React.lazy、barrel ファイルの回避、大規模リストでの content-visibility、緊急性の低い更新に対する startTransition、React DevTools によるプロファイリングを網羅します。React アプリのパフォーマンス最適化、バンドルサイズの削減、不要な再レンダリングの排除、遅いコンポーネントのデバッグ、コード分割、レンダリングのボトルネック分析に使用します。パフォーマンス監査、バンドル分析、再レンダリング診断、遅延読み込み、仮想化にも使用できます。
ユーザーが PLG とセールス主導のどちらかを選びたい、セールスモデルを設計したい、初回価値到達時間を最適化したい、または購入前に価値を体験できる仕組みを構築したい場合に使用します。「PLG」「product-led growth」「sales-led」「sales motion」「free trial」「freemium」「self-serve」「demo-first」「time-to-first-value」「TTFV」「agent-led sales」への言及時にも使用します。このスキルでは、セールスモデルの選択、価値提供の設計、Go-to-Market モデルのアーキテクチャを扱います。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。
セッションの文字起こし(セラピー、コーチング、コンサルティング、メンタリング)向けの 3 層 PII 匿名化機能です。Natasha(ロシア語 NER)、OpenAI Privacy Filter、ローカル LLM(Ollama)を順に実行し、幅広く匿名化します。デフォルトでは完全にローカルで動作します。AI 分析の前に、セッションの文字起こし、メモ、またはクライアントの PII を含むテキストを匿名化する際に使用します。「匿名化」「PII を伏せる」「セッションを匿名化」「クライアントデータを保護」「個人データを除去」「文字起こしを匿名化」などがトリガーです。
高度な SQLModel パターンと、Alembic による包括的なデータベースマイグレーション。SQLModel モデルの作成、リレーション(一対多、多対多、自己参照)の定義、データベースマイグレーションの設定、クエリの最適化、N+1 問題の解決、継承パターンの実装、複合キーの使用、インデックスの作成、データマイグレーションの実行、Alembic の問題のトラブルシューティングに使用します。トリガーには「SQLModel」「Alembic migration」「database model」「relationship」「foreign key」「migration」「N+1 query」「query optimization」「database schema」や、ORM パターンに関する質問が含まれます。
A株のデイリーニュース。小红书、抖音、公众号の3つのプラットフォームからA株関連の短報を検索します。A株の主要キーワード17個を内蔵し、一括検索できます。デフォルトでは直近7日間のデータを対象とし、株式以外の内容を自動で除外し、複数プラットフォームの市場センチメントを比較・分析します。A株のセンチメント、株式市場の議論、市場分析、銘柄選定戦略、株価変動の振り返りを調べる際に使用します。トリガー語:A株、A株センチメント、株式市場ニュース、市場分析、ストップ高、銘柄選定、A株の振り返り、株式の議論、株式市場の話題。
Tiger Brokers OpenAPI C# SDK — AI コーディングツール向けの包括的なスキルセット。SDK のセットアップ、市場データの照会、取引、リアルタイムプッシュ購読を扱います。C#/.NET での取引アプリ構築、市場データの照会、注文、Tiger Brokers API の統合に使用します。老虎证券 OpenAPI C# SDK の完全なスキルセット。SDK の設定、相場照会、取引、リアルタイムプッシュ購読を扱います。C#/.NET での取引アプリ構築、相場データの照会、注文に適しています。以下のキーワードがユーザーに言及された場合に自動で使用 / Auto-activate on these keywords: 行情、报价、K线、买入、卖出、下单、撤单、交易、持仓、资金、账户、订单、期权、期货、推送、订阅、C# SDK、csharp SDK、dotnet SDK、tigeropen csharp、openapi csharp、quote、price、K-line、order、buy、sell、trade、position、asset、option、future、push
呼び出し元がTwilioの認証情報(Account SID + Auth TokenまたはAPI Key SID + Secret)を持ち、comms.twilio.com/v1/Emails経由でメールを送信する必要がある場合に使用します。これはTwilioネイティブのメール機能であり、SendGridではありません。呼び出し元がSendGrid APIキー(SG.-prefix)を持つ場合は使用せず、代わりにtwilio-sendgrid-email-sendを使用してください。単独送信、最大10,000人への一括送信、Liquidによるパーソナライズ、操作追跡、エラー処理に対応します。
pro-workflow wiki 用の自己完結型 HTML ビューアをレンダリングする。ページ、ソース、主張、シードキュー、ページリンクグラフ、全文検索をすべて 1 つのファイルに収める。外部依存なし、JS フレームワークなし、S3 にアップロード可能。ユーザーが wiki を視覚的に閲覧したい、現在の状態を誰かと共有したい、調査の進捗を監査したい、ナレッジベースを引き継ぎたい場合に使用する。Thariq Shihipar の "Unreasonable Effectiveness of HTML" に着想を得ており、markdown のみの出力よりも情報密度と共有しやすさを重視する。
EU 市場濫用規則(MAR)に関わる可能性のある Java エンタープライズシステムをレビュー、設計、変更するときに使用。市場監視、不審な注文・取引の報告、インサイダー取引の管理、不正開示の管理、市場操作の検出、内部情報開示のワークフロー、インサイダーリストの証跡、PDMR 取引通知、アラートの説明可能性、モデルまたはルールの来歴、レビュアーの判断、コンプライアンスへのエスカレーションを含む。次のようなリクエストで発動する:Java の取引監視システムが MAR 管理要件を満たすかレビューする;不審な注文・取引の監視証跡を設計する;アラートの説明可能性とレビュアー判断の監査証跡を追加する;本番リリース前に AI 支援の市場濫用検出を評価する。Plinth Toolkit の一部。
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。
