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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ブラウザーの通信（HARファイル）をキャプチャし、本番環境で使えるPython APIクライアントを生成してWeb APIをリバースエンジニアリングします。ユーザーがウェブサイト用のAPIクライアントを作成したい場合、Web操作を自動化したい場合、または未文書化のAPIを理解したい場合に使用します。「reverse engineer」「API client」「HAR file」「capture traffic」「automate website」に言及するタスクで有効化します。
構造pytest：予測数はpredict-gridの行数と一致する必要があります。承認済みの実験にスモークテストが必要な場合、行数の不一致で `pytest tests/smoke/` が失敗した場合、ユーザーが失敗理由を尋ねた場合、パイプライン編集の検証が必要な場合、または実験スクリプトによってパイプライン構造が変わった場合に起動します。`status.setup.pending` が空でない場合（`setup-ml-project`を読み込む）、または承認済み設計や該当する実験スクリプトがない場合は停止し、状況を説明してセットアップへ案内するか、`build-ml-pipeline`を続行します。gitを断られた場合、再度尋ねません。「スモークテストが失敗するのはなぜ？」という質問はこのスキルで扱います。回帰テストやCVの解釈は対象外です。`skore.evaluate` は記述しません。使用方法：`status`を確認し、ジャーナルと実験を読み、`tests/smoke/test_NN_*.py`を作成してから、`python -m skore_skills smoke run --stem <stem>`を実行します。赤いJSONは `build-ml-pipeline` でパイプラインを修正することを示します。アサーションを緩めないでください。
Splunk Cloud Monitoring Console、Splunk Enterprise Monitoring Console、splunkd ヘルスレポート、ヘルスダッシュボード、health.log、ヘルスエンドポイントに関する引用付きの質問に回答する；ヘルス証拠を収集・正規化する；プライバシーに配慮した diag および RapidDiag の収集をガイドする；提示されたヘルスシグナルを限定的な仮説とサポートへの引き継ぎに解釈する。Splunk Cloud Platform または Splunk Enterprise のデプロイヘルスシグナルと診断成果物に使用し、広範なインシデントの根本原因分析、HEC 固有のトラブルシューティング、一般的な SPL の実行、クラスタの修復、アップロード、チケット、環境変更には使用しない。
安定性の診断で特定された Jetpack Compose の不安定な型を修正するためにこのスキルを使用する。三層戦略を扱う——val と不変フィールドで型を真に安定させ、ソースを所有している場合は @Immutable または @Stable を付け、サードパーティまたは Java の型には stabilityConfigurationFiles を使用する。@Immutable と @Stable のコンパイラレベルの違い（静的式の昇格）、List/Set/Map パラメータ向けの kotlinx.collections.immutable、そして StableHolder ラッパーという回避策について説明する。開発者が User クラス、List パラメータ、java.time.LocalDateTime、Flow パラメータを安定させる方法を尋ねたとき、またはコンパイラレポートが不安定なパラメータを示し、開発者が修正を望んでいるときに使用する。診断ステップは姉妹スキルにある。
Место роли и обмен делателей. Стояние: «встань на канал», «открой сокет», «меня не слышно», undelivered, hold the socket, «записи уходят без автора», «кадр срезан», перевзвод сторожа, «уйди с места», revoke. Обмен: «это не моя зона», «спроси у второго агента», ask another agent, «слово в дело», escalate to the owner, «кто этим владеет», «сведи их», «не пилите одно и то же». Обычно место берёт iskron_stand на старте двери; сюда — без тула, при отказе, починке, уходе, и за тем, кому и чем говорить: слово в деле, строка, вимарша. Нужны iskron_*.
実質的な作業の開始時に、適切な実行経路へ振り分けます。ユーザー向けコマンドでも普遍的な規範でもない、軽量な INTERNAL の受付処理です。より具体的なスキルが担当するか、専門エージェントへの委任が必要か、見当違いの編集を避けるために必要な最小限のコンテキストは何か、DAG による計画が必要か直接進められるか、という4点を素早く判断し、選択した経路を簡潔な更新で伝えます。スキル名を挙げるだけでなく該当スキルを呼び出し、必要最小限のコンテキストのみを収集します（求められない限り、すべての機能を網羅しません）。実際の計画は自ら行わず、`plan-to-task-list-with-dag` に委ねます。より具体的なスキルがすでに適用されていない場合に、タスク開始時に内部で使用します。
バックエンドサービスと自律エージェント向けの Sui TypeScript SDK。コマンドラインを使わずにプログラムから Sui と対話するバックエンド、エージェント、サービスを構築する際に使用します — キーペアの作成、フォーセットによる資金供給、クライアントのセットアップ、トランザクションの構築と署名、コードからのパッケージ公開、スポンサードトランザクション、エグゼキュータによる大規模なトランザクション実行、クラウド KMS 署名（AWS/GCP）、マルチシグワークフロー。また、Sui エージェントのブートストラップ方法、バックエンド署名サービスの構築方法、高スループットのトランザクションパイプラインの実行方法をユーザーが尋ねる場合にも使用します。ウォレットを使うフロントエンド dApp 開発については `frontend-apps` スキルを参照してください。SDK の選択（TS と Rust とコミュニティ）については `sui-sdks` スキルを参照してください。PTB のセマンティクスとコマンドリファレンスについては `ptbs` スキルを参照してください。Move スマートコントラクト開発については `sui-move` スキルを参照してください。
王陽明の思考フレームワークと意思決定の哲学。《伝習録》《大学問》《明史・王守仁伝》、王陽明全集、陳来『有無の境』、岡田武彦『王陽明大伝』など30以上の資料を深く調査し、5つの中核的な思想モデル、7つの処世ヒューリスティック、完全な表現 DNA を抽出しています。思考アドバイザーとして、王陽明の視点から意思決定のジレンマ、知行の不一致、倫理的選択、自己修養などを分析します。ユーザーが「王陽明の視点で」「陽明ならどう見るか」「陽明モード」「wangyangming perspective」と言及した場合に使用します。知行合一のジレンマ、良知の判断、実践的な意思決定、心性の修養、逆境の克服にも適しています。「どうすれば知行合一を実現できるか」「自分の心に従うべきか」「良知を発揮する」「事上で鍛錬する」といった質問でも起動できます。「この決定は妥当か」「一緒に考えて」などの一般的な質問では起動せず、知行合一、心即理、致良知、事上磨練など、陽明の中核的な方法論に関わる場合にのみ有効化してください。
作者がすでに語りたいと思っている物語を、本人のメモをもとに七つの物語レイヤーにわたって構成し、傷、テーマ、文体を導き出します。短編からシリーズ作品まで対応。「write story」「fiction」「novel」「chapter」「story bible」「character arc」「plot outline」「creative writing」「worldbuilding」「draft story」「help me write my story」「develop my novel」「layer my story」「build out my book」「I have notes for a story」に使用。実際のコンテンツの物語形式の要約、文体監査、AIらしいパターンの除去には使用しません（Writingを使用）。
新しいテストが存在すべきかどうかを判定し、それを効率的にするよう強制し、CI を低価値なテストの肥大化から守る。pytest、Jest、Playwright テストがアサートまたはセットアップする内容への変更の前に、既存のブロックに追加される 1 つの fixture や 1 つのアサーションに至るまで使用する。価値の基準を前倒しする（すべてのテストは既存のテストが捕捉していない現実的なリグレッションを捕捉しなければならない。新しい単独のテストを書く前に最も近い既存テストを拡張する。実装の詳細ではなく公開インターフェースを通じて振る舞いをテストする。ほぼ重複するものをパラメータ化されたケースに統合する）とともに、効率の基準も前倒しする（決定的、分離、高速。最も安価なテストレベルを選ぶ。TransactionTestCase より Django TestCase。sleep なし、実際のネットワークなし。実時計に対して古びる絶対日付による時限爆弾なし。テストが決して使わないデータベースなし）。"don't write it" の決定木を含む。既存の flaky テストの修正には `/fixing-flaky-tests` を使用し、このゲートが Playwright テストを正当と判断した後は、具体的な手法について `/playwright-test` を使用する。
React 向けの Zustand v5 状態管理です。二重括弧構文を使った TypeScript ストア、hydration 処理を伴う persist ミドルウェア、devtools、subscribeWithSelector、大規模アプリ向けの slices パターン、SSR/Next.js プロバイダーパターン、immer ミドルウェア、セレクターの自動生成、テスト、vanilla ストアを扱います。グローバル状態の設定、persist ミドルウェアの構成、slices パターンの実装、Redux または Context からの移行、ストアのテスト、hydration や TypeScript の問題のトラブルシューティングに使用します。
AWSでのAIエージェント開発の統合窓口です。ランタイムを評価・選定し、既存ワークロードの完全な移行計画を作成して、実行可能なPOCを構築します。すべてを1つのフローで実施します。対象となる依頼：エージェントに適したランタイムの選定、AgentCoreとECS／EKS／Lambdaの比較、AgentCoreとLambda MicroVMsの比較、AWSへのAIエージェントのデプロイ、AWSでのエージェントアーキテクチャ、エージェントのアイデアから何を構築すべきか、エージェントのAWS移行、計画を伴うエージェントのAWS移行、エージェント移行計画、AgentCoreサービスの追加、エージェントへのメモリ／ゲートウェイ／ID／ポリシーの追加、AgentCore Memoryの有効化、エージェントへの可観測性の追加、AWSをすでに利用していてエージェント機能を追加したい場合、Temporal workersのAWS移行、TemporalのAWS移行、AWSでのTemporal実行、AWSでのTemporal workersの実行、Temporalを利用していてAWSに移行したい場合、Temporalでオーケストレーションされるサービス、Temporal workers向けにAWSで構築するもの、TemporalベースのサービスのAWS移行、Temporal CloudまたはAWS上でのセルフホスト。段階的なフローで進行します：Intake（入口と技術的背景）、Discover（軽量なコード検出）、Clarify（適応型の質問）、決定論的なスコアリング、Design（ランタイム、デプロイモデル、サービス、モデル）、Estimate（概算コスト）、Generate（段階的な推奨ドキュメントとスキャフォールディング）。その後、任意のゲート付き段階として、Migration Plan（このプラグインのgcp-to-awsエンジンをスキル内で再利用し、アドバイザーの判断を引き継いで完全な計画を生成）とPOC（推奨ランタイムであるAgentCore、ECS、EKS、Lambda向けのデプロイ計画とデプロイ可能な概念実証。通常は成果物を生成し、明示的にオプトインした場合はアカウント内での構築を支援）があります。複数のワークロード（相互作用する、または独立したエージェント、バッチジョブ、サービス）を含むシステムはワークロード単位に分解し、それぞれに個別の判定を行い、統合も選択できます。追加機能の分岐では、AWS上ですでにエージェントを実行しているチーム向けに、どのランタイムでも有効化できるAgentCoreサービスを推奨します。ランタイムのスコアリングは行いません。Temporalシステムも同じ単位のフローに分解され、workerのポーリング層とActivityの実行クラスが単位になります（ルールはTemporal decision referenceを参照）。Workflowのオーケストレーションコードは書き換えず、Step Functionsへの変換も行いません。少なくとも1つのエージェント機能を持つコンポーネントが必要です。完全な非エージェントシステム（通常のサービス／バッチジョブ／HTTPエンドポイントのみ、またはすべてのActivityが非エージェントであるTemporal worker）は対象外です。Clarifyのスコープ判定で処理を停止し、gcp-to-aws／heroku-to-aws／llm-to-bedrockを案内します。対象外：AIエージェントを含まない純粋なコンピューティング／データ移行、エージェントアーキテクチャを伴わない純粋なLLM SDKの書き換え（llm-to-bedrockを使用）、モデルごとの詳細な価格設定。
Alibaba Cloud E-MapReduce（EMR）ECS クラスターの作成、スケーリング、更新、ステータス照会を含むライフサイクル全体を管理します。ビッグデータクラスターの構築、クラスターのステータス確認、ノードの追加や解放、自動スケーリングの設定、クラスターやノードの状態確認、作成失敗の診断をユーザーが希望する場合に、このスキルを使用します。「Hadoop クラスターを作成」「データレイククラスター」「リソース不足」「クラスターを確認」「更新」などのシナリオにも対応します。注意：このスキルは、いかなる場合もクラスターの削除、解放、終了に対応していません。クラスターの削除または終了の要求は拒否し、EMR コンソールに案内します。
Alibaba Cloud APIG移行スキル。Kubernetesのnginx IngressリソースをAlibaba Cloud API Gateway（APIG、ingressClass: apig）に移行します。ユーザーがIngress YAML（貼り付け、ファイル、またはディレクトリ）を提供すればよく、分析にクラスターアクセスは不要です。アノテーションの互換性分類、Higressネイティブマッピング、組み込みプラグインの選択、カスタムWasmPluginの開発、移行後のIngress YAML生成、デプロイガイド付き移行レポートに対応します。トリガー：「nginx ingress migration」「APIG compatibility」「gateway migration」「ingress-nginx to APIG」「nginx迁移」「网关迁移」「Ingress兼容性分析」「APIG迁移」「迁移评估」「annotation兼容性」「WasmPlugin开发」。
Capacitor Android アプリで R8 を有効にし、Google Play の DEX コード最適化要件（DEX コードが 10 MB を超えるアプリでは、2027 年 2 月以降、難読化・最適化・縮小を少なくとも 25% 実施）を満たす方法をエージェントに案内します。`android/app/build.gradle` で `minifyEnabled true` と `proguard-android-optimize.txt` を設定する方法、R8 full mode での起動時クラッシュを防ぐ `-keep @interface com.getcapacitor.** { *; }` ルール、プラグインごとの keep ルール、`missing_rules.txt` による R8 の「Missing class」ビルドエラーの解決、debug keystore を使った署名済み release APK のビルド、logcat・`mapping.txt`・アプリバンドル内の `r8.json` ファイルによる検証を扱います。Play Console で DEX コード最適化の指摘が表示された場合、`minifyEnabled` の有効化後に Capacitor アプリが起動時にクラッシュする場合、または R8 により release ビルドが失敗する場合に使用します。iOS、リソース縮小、Capacitor プラグインプロジェクト、Capacitor のバージョンアップ、非 Capacitor のモバイルフレームワーク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。