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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エンジニアリングマネージャーによるロードマップの計画、作業の優先順位付け、優先事項の効果的な伝達を支援します。20% 技術的負債フレームワーク（5 つの落とし穴を含む）、段階的リリースのストレステスト、保守コストモデル、Always Green デリバリー手法、スプリントのアンチパターン、カスタム機能の隠れたコスト、重要な期限に向けたプレイブック、参照クラス予測を用いる「プロジェクトの鉄則」、「技術プロジェクトはない」という位置付け方、機能ファクトリーの警告サインを提供します。ユーザーが「ロードマップ」「四半期計画」「OKR」「優先順位付け」「何に取り組むべきか」「計画サイクル」「バックログの整理」「ステークホルダーとの連携」「キャパシティ計画」「技術的負債」「いつも遅れている」「経営陣がエンジニアリング業務を理解していない」と述べた場合に使用します。
Express.js のミドルウェアとルートに関するセキュリティ監査パターンを確認します。Helmet.js、CORS、body-parser の制限、認証ミドルウェアの監査に使用します。Express.js アプリをレビューする際は積極的に使用してください。例：- ユーザー：「Express アプリを安全にして」→ Helmet.js を追加し、x-powered-by を無効化 - ユーザー：「Express の CORS 設定を確認して」→ オリジンの許可リストと認証情報を確認 - ユーザー：「Express の認証ミドルウェアをレビューして」→ ルートの順序とカバレッジを確認 - ユーザー：「Express のパストラバーサルをスキャンして」→ パスの正規化と検証を確認 - ユーザー：「Express のセッション設定を監査して」→ secure、httpOnly、sameSite フラグを確認
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Splunk Cloud Platform ACS の状態を読み取り、変更を加えずにメンテナンスや再起動の準備状況を評価し、文書化された公開 ACS provider を通じて、特定機能の IP 許可リストに対して明示的に承認された IPv4 CIDR の追加または削除を 1 件だけ実行する。Cloud 管理者が正確な対象のプリフライト、最小限の許可リスト変更、読み戻し、ロールバック、サニタイズされた受領記録を必要とするときに使用する。それ以外のすべての管理書き込みと専門領域は所定のワークフローにルーティングする。
Azure DevOps Sprint 254-262の新機能と機能強化（2025年）。(1) 最近のAzure DevOpsスプリントの新機能の確認、(2) Sprint 254以降に導入された新しいパイプラインタスクの利用、(3) Azure Boardsの更新（デリバリープラン、クエリの強化）、(4) Azure Reposの更新（ブランチポリシー、高度なセキュリティ）、(5) Azure Pipelinesの更新（1ESホステッドプール、エージェントの廃止）、(6) Azure Artifactsの更新（アップストリームソース、保持）、(7) 廃止通知（TFVC、クラシックパイプライン）、(8) ADO向けGitHub Advanced Securityで積極的に有効化してください。提供内容：スプリントごとの変更履歴、新機能リファレンス、廃止タイムライン、移行に関する注記。
PancakeSwap のスワップ機能をアプリに統合します。ユーザーが「integrate swaps」「pancakeswap」「smart router」「add swap functionality」「build a swap frontend」「create a swap script」「smart contract swap integration」「use Universal Router」と言った場合、または PancakeSwap 経由のトークンスワップに言及した場合に使用します。
プロバイダーに依存しない制作ワークフローで、長いトーキングヘッド、ポッドキャスト、インタビュー、ウェビナー、パネル、講義、ライブ配信、創業者との通話、顧客との通話の映像を、短いクリップ、ハイライトリール、トレーラー、オーディオグラム、字幕付き縦型動画、SNS 向けカットダウンに再編集する。エージェントが元の収録を取り込み、文字起こしと話者分離を行い、誤って伝えない形で引用を選び、文脈を保ち、同意/権利/開示を扱い、ジャンプカットと音声を整え、字幕、グラフィック、ローワーサード、B-roll、プラットフォーム別バリアント、合成メディアの境界、レビューパケット、納品仕様、再編集 QA を担当する場合に使用。
このセッションで検証されたSKILLの設計または品質に関する学びを1つ、中央のskill-learningsファイルに反映します。有用な最小限のパターンまたはアンチパターンを抽出し、（Structural Patterns / Content Patterns / Anti-Patterns / Skill-Specific）に分類して、一度だけ追加します。実際のスキルファイルには触れません。ユーザー専用のメンテナンスワークフローとして、永続的なスキル作成ガイドを更新します。ルールはこのセッションで明らかになった内容に基づき、捏造せず、重複を確認し、書き込む前にカテゴリと文言を確認します。今後のスキル作成に活かすルールの記録に使用します。
URL にあるローンチフィルム、製品動画、投稿（X または Twitter の投稿、YouTube、Vimeo、直接の動画リンク）を Fil HTML モーションシーンに変換します。動画の優れた異なるモーショングラフィックスショットを5〜10個、スクリーンショットとクリップとして取得し、それぞれを元の見た目を活かしつつ Fil 独自の言葉でオリジナルの Fil モーションシーンとして再構築します。ブラインド審査で 8/10 まで磨き、HTML モーションシーンキャンバスのセクションに配置し、上映ページと MP4 として表示します。動画や投稿が共有され、そのシーンの取得、優れたショットのスクリーンショット、シーンやスタイルのモーションシーンライブラリへの追加、類似したモーションシーンの制作を求められた場合、または「url to motion design」と言われた場合に使用します。最初にスクリーンショットだけを求められた場合も対象です
Veniceで既存の画像を変換します。POST /image/edit（プロンプトによる単一画像編集）、/image/multi-edit（複数画像の合成、モデルごとの入力上限、品質段階）、/image/upscale（創造性を調整した2x～4xの拡大）、/image/background-remove（背景を除去した透明PNGの切り抜き）を扱います。入力形式（base64、data URI、URL、multipart）、GET /models?type=inpaintで取得するモデルごとの制約、レスポンスヘッダー、エラーも扱います。
失敗から学ぶ——5段階の対話型振り返り（つまずき → 自動的な反応 → 古い重み → 新しいパラメーター → 代替行動）を完了し、「感情の振り返り」から「行動訓練」へ進み、最初の反応に関わる L3 の重みを鍛え直します。王建硕が個人的な挫折、失敗、繰り返すパターンを振り返るときに使用します（反思、复盘、回顾、总结教训、吃一堑、长一智、「这次又栽了」「怎么又这样」「为什么我总是…」「想开点都做不到」「知道道理但做不到」）。Claude のタスク後レビューではなく、人間としてのユーザー向けです。
AgentRC instructionsコマンドを使って、用途に合わせたAIエージェント指示ファイルを生成します。デフォルトで.github/copilot-instructions.md（VS CodeのCopilotに推奨）を作成し、monorepo向けにapplyTo globを指定した領域別の.instructions.mdファイルも任意で作成できます。/acreadiness-assessの実行後、AI Toolingの柱にある不足を補うために使用します。
Power Apps モバイルアプリにおけるネイティブデバイス機能とネイティブコントロールの公開エントリポイント — カメラ、画像ピッカー、バーコード/QR スキャナー、ドキュメントピッカー、ファイルピッカー、セキュアストレージ、ファイルシステム、共有、ハプティックフィードバック、PDF の生成/表示、ペン/署名のキャプチャ、バックグラウンドの GPS/位置情報トラッキング、またはサポートされているローカルファイルのワークフロー。また、内部のカメラ/PDF/ペン/位置情報の実装ヘルパーへのルーティングと、ネイティブラッパーと Dataverse File/Image ホストコントロールの間のガイダンス境界も担当する。
インデックス配列と連想配列、mapfile/readarray、スライス、配列操作などの高度な bash 配列パターン（2025）。以下の場合に積極的に有効化：(1) bash 配列を効果的に使う、(2) mapfile/readarray でファイル内容を配列に読み込む、(3) 連想配列（declare -A）を作成する、(4) set -u の下で配列を安全に反復処理する、(5) 配列要素を削除/挿入する、(6) 配列を結合/分割する、(7) nameref（declare -n）で配列を関数に渡す、(8) 配列のスライスとパラメーター展開、(9) 純粋な bash で配列をソートして重複を除去する。提供内容：インデックス配列と連想配列のリファレンス、mapfile と readarray のレシピ、nameref による参照渡し、スライス/展開パターン、未設定変数や単語分割に関する注意点。
Alicloud CMSのデータセットのライフサイクル管理とクエリを行うスキルです。aliyun CLIを使用したデータセットの一覧表示、確認、作成、更新、削除、およびデータセットクエリの実行を扱います（CMS APIバージョン 2024-03-30）。トリガー："CMS dataset"、"数据集"、"创建数据集"、"查询数据集"、"dataset 查询"、"ExecuteQuery"、"CreateDataset"、"GetDataset"、"ListDatasets"、"UpdateDataset"、"DeleteDataset"。
Alibaba Cloud ECSにOpenClaw AIエージェントプラットフォームをデプロイし、DingTalkボットと連携します。OpenClaw（旧称Clawdbot/Moltbot、中国語名「龙虾」）は、自然言語によるタスク自動化とマルチチャネルチャット連携に対応するオープンソースのAIアシスタント・自動化プラットフォームです。このSkillでは、ECSインスタンスの作成、パブリックネットワークの設定、基本環境のセットアップ、OpenClawのワンクリックデプロイからDingTalkボットの検証まで、一連のワークフローを扱います。エンドユーザーはDingTalkグループでボットに@メンションしてAIアシスタントとチャットできます。トリガー：「OpenClaw」「龙虾」「Clawdbot」「Moltbot」「DingTalk bot」「DingTalk AI」「deploy OpenClaw on ECS」「AI agent platform」「DingTalk integration」「openclaw dingtalk」「openclaw deploy」「DingTalk AI employee」「Alibaba Cloud OpenClaw」「Bailian + DingTalk」「DingTalk group AI」「DingTalk smart assistant」「部署龙虾」「龙虾机器人」「龙虾钉钉」
すべての回答でアクションを最初に示す形に整える。ユーザーが短く、ざっと読めて、アクション主導、あるいは「無駄話なし」の出力を求めたときに使用し、一度呼び出したら 1 回の返信だけでなく会話全体に適用する。「answer first」「no preamble」「no waffle」「keep it short」「just tell me what to do」「cut the fluff」「ADHD mode」、または答えを第 4 段落に埋もれさせるのをやめてほしいというあらゆる要望でトリガーされる。
kubectl auth can-i、rbac-police、kubectl-who-can、rakkess を使って、Kubernetes クラスター内の過剰な権限を持つ RBAC ロールやサービスアカウントトークンの悪用経路を見つけ、cluster-admin まで権限昇格できる主体を追跡します。クラスター内で権限昇格できる主体の確認、許可されたレビューで悪用可能な RoleBinding の調査、RBAC 変更後の最小権限の検証に使用します。キーワード：RBAC、ClusterRoleBinding、サービスアカウントトークン、auth can-i、rbac-police、権限昇格、bind、impersonate。強化された RBAC の設計や適用には使用せず、implementing-rbac-hardening-for-kubernetes を使用してください。
認証済み MCP または shadcn registry を通じて、ライセンス済みの beUI Pro プレミアム React ブロックを選択、検査、インストール、組み合わせる。beUI Pro でランディングページを構築または改善する場合、@beui-pro の項目をインストールする場合、プレミアムな hero、機能、料金、社会的証明、CTA、ナビゲーション、フッター、その他のページセクションを選ぶ場合、または React や Next.js プロジェクト内でインストール済みの Pro ソースを調整する場合に使用する。
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。