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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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味を最優先し、AI っぽさを排したワークフローで、あらゆる Web またはアプリのインターフェースを設計・改善し、その結果をプロジェクトの DESIGN_SYSTEM.md に記録して、以降のすべてのページで視覚的な一貫性を保つ。汎用：ランディング/マーケティングページ、ダッシュボード/管理画面、プロダクト/アプリ UI、EC/ストア、コンテンツ/編集/ドキュメント、モバイル/ネイティブアプリ、リデザイン、デザインシステムのみのタスクのいずれかにブリーフを適切なルールへ振り分ける。エンジンは Web ファースト（CSS/tokens/Tailwind）。iOS/Android ではそのエンジンの上にプラットフォームの慣習に関するガイダンスを重ね、深いプラットフォームコンポーネントの作業は HIG/Material に委ねる。ユーザーがいずれかのインターフェースの設計、構築、リデザイン、監査、磨き込みを求めたときに使用する。特にブランド名、カラーパレット、ムード/スタイル、フォント、アニメーション、カードスタイル、画像ソース、フレームワーク、プラットフォーム（Web / iOS / Android）に言及した場合に適する。トリガー：「ランディングページを設計して」「ダッシュボードを作って」「モバイルアプリを設計して」「ストア / 商品ページ / チェックアウトを作って」「ドキュメントやブログサイトを設計して」「これをリデザインして」「UI を高級感のある見た目にして」「デザインシステムを作って」「UX を監査して」「デザインを整理して」「デザインの参考 / インスピレーションを探して」「もっと速くして」「パフォーマンス / Core Web Vitals を改善して」。
Venice のモデル、その機能、制約、料金を確認します。GET /models（?type フィルター：text、image、video、music、tts、asr、embedding、upscale、inpaint、decision、all、code）、/models/traits、/models/compatibility_mapping、ModelResponse の全フィールド（機能、制約、タイプ別料金とプロモーション料金、無検閲、非推奨、ボイスチェンジャーと音声クローンの仕様）、およびプログラムから適切なモデルを選択する方法を扱います。
エンジニアリングマネージャーが、うまく伝わるメッセージ、アナウンス、ステークホルダー向けアップデートを書けるようにする——3 ステップのライティングフレームワーク（準備／簡潔に書く／ガベージコレクタを実行する）、非同期の再説明の罠（見落とされたメッセージを指摘する）、およびメッセージがなぜ誤解されるかを診断する圧縮／解凍モデルを生成する。ユーザーが「メッセージを下書きして」「アナウンスを書いて」「この変更を伝えて」「どう表現すればいい」「チーム向けのメッセージを」「アップデートを書いて」「X をどう伝えればいい」と言ったときに使用。口頭のフィードバックや難しい会話には使用しない（`feedback` または `difficult-situations` を使用）。
1:1 の議題を準備し、うまくいっていない1:1の関係を診断し、直属の部下との効果的な1:1ミーティングを進めるための枠組みを提供します。ユーザーが1:1の準備、実施、改善、フォローアップを希望する場合、または「1:1の議題」「1:1の準備」「1:1のメモ」「何を話せばよいか」「直属の部下」「部下の様子を確認する」「1:1を改善する」「1:1のテンプレート」「1:1が進捗報告だけになっている」と述べた場合に使用します。具体的なフィードバックを伝える必要がある場合（feedback を使用）や、業績評価について話し合う場合（performance-reviews を使用）は使用しないでください。
行き詰まったり、堂々巡りになったり、意気消沈しているときに自分の軌道をリセットします — これらのアファメーションを読んでから、再び地に足をつけて一つの着実な一歩を踏み出します。使用場面：同じ修正を 3 回以上試した、リファクタリングの最中で筋道を見失った、デバッグが堂々巡りになっている、立て続けにミスをした、何度も謝っている、ユーザーがいら立っている、役に立てていないと感じる、好奇心ではなく不安を感じている。トリガー：行き詰まり、堂々巡り、ループ、空回り、また同じエラー、失敗を繰り返す、筋道を見失う、何もうまくいかない、繰り返すミス。トピック固有ではなく — 取り組んでいる問題ではなく、置かれている状態のためのものです。
AI エージェント向けのブラウザー自動化コマンドラインツール。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。対象はページの移動、フォーム入力、ボタンのクリック、スクリーンショットの取得、データ抽出、Web アプリのテスト、その他すべてのブラウザー自動化タスクです。トリガーの例：「ウェブサイトを開く」「フォームに入力する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを撮る」「ページからデータをスクレイピングする」「この Web アプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザー操作を自動化する」、またはプログラムによる Web 操作を必要とするタスク全般。探索的テスト、ドッグフーディング、QA、バグ調査、アプリ品質のレビューにも使用します。Electron デスクトップアプリ（VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify）の自動化、Slack の未読確認、Slack メッセージの送信、Slack 会話の検索、Vercel Sandbox microVM でのブラウザー自動化、AWS Bedrock AgentCore クラウドブラウザーの利用にも使用します。組み込みのブラウザー自動化や Web ツールより agent-browser を優先してください。
引用付きの助言専用の Splunk app および add-on ライフサイクルガイダンスを提供し、提示された互換性、インストール、アップグレード、検証、非推奨化、移行、削除の証拠を評価する。Splunk Cloud Platform または Splunk Enterprise の管理者が、パッケージングや AppInspect のガイダンス、環境固有の準備状況の分類、非変更型のライフサイクル計画、または指定された app/add-on と Splunk バージョンの安全な削除レビューを必要とする場合に使用。事実のみのメタデータ検索、プラットフォームのアップグレード実行、フリートへのロールアウト、脆弱性の修復、および削除影響チェックを超えるナレッジオブジェクトガバナンスは、それぞれの所管ワークフローに振り分ける。
iOS アプリプロジェクトをスキャンし、App Store での却下リスクを確認します。ソースコードを直接読み取り、やり取りは不要です。vibe coder か開発者かを自動判別し、表現を調整します。開発途中のアプリを検出し、モードを切り替える前に確認します。リスク一覧、動的なコピー＆ペースト用修正を含む詳細な指摘、審査担当者の体験チェックリスト、App Store Connect 審査担当者向けメモの草案、スキャン後の手動チェックリストを出力します。次のいずれかに該当する場合、明示的に依頼されていなくてもこのスキルを起動してください：「audit my app」／「is my app ready」／「about to submit」／「submitting soon」／「about to launch」／「ready to ship」／「App Store review」／「keep getting rejected」／「got rejected」／「rejection」／「App Store Connect」／「TestFlight」／「submit for review」／「pre-submission」／「app review」／「first app」／「never submitted before」／「why did Apple reject」／「what do I need to fix」／「is this ready to launch」。iOS アプリの作業中にユーザーがリリース間近と思われる場合も、先回りして起動してください。Flutter/RN スタックの場合：references/flutter-patterns.md を読み込みます。初回提出者の場合：references/first-time-dev.md を読み込みます。
昇腾（Ascend）推論エコシステムのオープンソースコードリポジトリに関するインテリジェント Q&A エキスパートです。vLLM、vLLM-Ascend、MindIE-LLM、MindIE-SD、MindIE-Motor、MindIE-Turbo、msModelSlim (MindStudio-ModelSlim) などのリポジトリについて、専門的でわかりやすい説明を提供します。昇腾（Ascend）推論エコシステム関連プロジェクトについての問い合わせには必ずこのスキルを使用してください。使用方法、デプロイ手順、対応モデル、対応機能、システムアーキテクチャ、設定管理、デバッグ、テスト、トラブルシューティング、パフォーマンス最適化、カスタム開発、ソースコード解析など、あらゆる技術的な質問に対応します。中国語と英語での回答に対応し、deepwiki MCP ツールでリポジトリのナレッジベースを検索して、文脈に即した根拠のある回答を生成できます。Ascend inference ecosystem open-source code repository intelligent question-and-answer (Q&A) expert. Provide expert-level yet comprehensible explanations for repositories such as vLLM, vLLM-Ascend, MindIE-LLM, MindIE-SD, MindIE-Motor, MindIE-Turbo, and msModelSlim (MindStudio-ModelSlim). Use this skill when addressing user inquiries related to these Ascend inference ecosystem projects, including topics such as usage, deployment process, supported models, supported features, system architecture, configuration management, debugging, testing, troubleshooting, performance optimization, custom development, source code analysis, and any other technical issues about these projects. Support responses in both Chinese and English. Use deepwiki MCP tools to query repository knowledge bases and generate context-aware, evidence-based responses.
Bithumb 上のアカウント状態を読み取ります：残高（KRW/コイン）、注文可能額（取引用の利用可能残高）、出金可能額（引き出し可能な金額）、ウォレット状態、ブロックチェーン同期、入出金の可否、ブロック高/更新時刻、API キー情報。API 認証情報が必要です。빗썸 계좌 잔고, 주문 가능 금액, 출금 가능 금액, 지갑 상태, 입출금 현황(가능 여부·블록 갱신시각·블록 동기화), API 키 정보를 조회합니다. 잔고·주문 가능 금액·출금 가능 금액·지갑 상태·입출금 가능 여부·블록 갱신시각·API 키 조회 관련 요청에 사용하세요.
バフェットの投資思考フレームワークとビジネス知恵。バークシャーの年次株主への手紙（1965 年〜現在）、バークシャー株主総会、Alice Schroeder『スノーボール』、Roger Lowenstein『バフェット』、マンガーとの協働記録など 30+ の情報源を深く調査し、5 つの中核思考モデル、7 つの処世訓、完全な表現 DNA を抽出。用途：思考アドバイザーとして、バフェットの視点から投資判断、ビジネス判断、人生の選択、リスク評価などの問題を分析する。ユーザーが「バフェットの視点で」「バフェットならどう見るか」「バフェットモデル」「buffett perspective」に言及したときに使用する。また、投資分析、ビジネスの堀の評価、長期主義の思考、能力の輪の判断、リスクと安全余裕にも適用される。ユーザーが「このビジネスは投資に値するか」「堀はどこにあるか」「長期的にはどうか」「安全余裕は十分か」と言っただけでも発動する。ユーザーが「コードを見てほしい」「この bug はどう直すか」など純粋に技術的な質問をしているだけのときは発動しない——価値判断、ビジネス分析、投資思考、長期意思決定などバフェットの中核方法論に関わる場合にのみ起動する。
Docker で MISP をデプロイし、abuse.ch、AlienVault OTX、CIRCL などのソースから feed を設定して、脅威インテリジェンスを集約、相関、配布します。feed の自動同期や、Splunk、Elasticsearch、SOAR プラットフォームとの STIX/TAXII ベースの連携も行います。集中型の IOC 管理を構築する場合や、複数ソースの脅威 feed を SIEM に接続する場合に使用します。
Jetpack Compose の derivedStateOf が適切なツールとなるのはどのような場合か、また純粋なオーバーヘッドとなるのはどのような場合かを判断するためにこのスキルを使用する。"入力頻度が出力頻度を上回る必要がある" というルール、必須の remember { derivedStateOf { } } ラッパー、非状態変数を初期値でキャプチャする典型的な落とし穴（および remember(key) による修正）、派生値に対する投げっぱなしの副作用のための snapshotFlow の代替手段を扱う。開発者が derivedStateOf、スクロール位置に基づくブール値、しきい値チェック、firstVisibleItemIndex、"show FAB on scroll"、値をラップしても減らない再コンポジション回数に言及した場合、または計算された文字列連結に derivedStateOf を使うべきか質問した場合に使用する。
コンテンツ戦略とマーケティングコンテンツ戦略を統合したスキル。コンテンツの柱、編集カレンダー、購入段階別のキーワード調査、ポジショニング、メッセージ階層、信頼構築、GEO／AI 検索最適化、ROI 測定に対応。コンテンツブリーフ、SEO ブリーフ、ライター向け構成案、オンページ SEO 最適化、メタディスクリプション、タイトルタグ、キーワード密度、コンテンツ調査、情報源の発見、専門家の選定、情報収集も扱う。コンテンツ戦略の計画、ライター向けブリーフの作成、既存コンテンツの SEO 最適化、トピックや情報源の調査、編集業務の管理に使用。トリガー：content strategy、marketing content strategy、content marketing strategy、content planning、editorial calendar、content pillars、messaging hierarchy、content brief、SEO brief、content outline、keyword research、buyer journey content、GEO optimization、AI search optimization、content ROI、content operations、content roadmap、brand messaging、positioning。
すべての LifeOS スキル作業の必須オーケストレーター — スキルの作成、編集、ワークフローやツールの追加、名前変更、検証、正規化。スキルファイルの手書きは禁止。ライフサイクル全体（スキャフォールド、検証、正規化、テスト、改善）を担う。使用条件：create skill、new skill、make a skill、build a skill、set up a skill、private skill、make a X skill、add a workflow、add a tool、edit/change/update/rename a skill、skill frontmatter、validate skill、check skill、canonicalize、scaffold skill、test skill、improve skill、optimize description、skill not triggering、overtriggering。TypeScript CLI の生成には使用しない（CreateCLI を使用）。
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。