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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 101,323 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。
Agent Observability を導入した LLM アプリケーションでオンライン実験（実トラフィックの A/B テスト）を実施する場合に、このスキルを読み込みます。Datadog のフィーチャーフラグを使って、プロンプト、モデル、または動作の 2 つのバージョンを比較し、評価スコア、コスト、トークンのメトリクスを測定します。フラグの作成、アプリの接続、実験の作成、メトリクスの追加、トラフィック分割の設定、実験の開始を扱います。トリガー：オンライン実験、LLM アプリの A/B テスト、実トラフィックでのプロンプト変更のテスト、フィーチャーフラグと評価スコアを使った実験
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。
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.
TypeScript で Better Auth を扱います。auth インスタンスの設定、アダプターの選択、フレームワークのルートハンドラーとの接続、セッションと Cookie の設定、プラグイン（2FA、organization、admin、magicLink、JWT）の追加、NextAuth/Auth.js、Clerk、Auth0、Supabase Auth からの移行に対応します。Next.js、SvelteKit、Hono、Express、Nuxt、Astro、および React/Vue/Svelte クライアントをカバーします。Better Auth コードの作成、レビュー、移行時に起動します。Better Auth の明示がなくても、TypeScript の認証、セッション Cookie、OAuth プロバイダー、認証ライブラリーの移行を扱う場合に起動します。影響度別に 8 カテゴリーに整理された 42 のルールを収録しています。
Claude Code にブランドを組み込みます。ターミナルとデスクトップアプリ向けに、ブランドカラー、独自の文言、ロゴを使ったブランド仕様の spinner を作成し、インストール可能な mod を生成する前に HTML でプレビューして承認を得ます。「Claude Code をブランド仕様に」「ブランド仕様の spinner」「自社ブランドの Claude Code mod」「カスタム spinner」「ターミナルをブランドに合わせる」「エージェントをブランド化」「ロゴ入り spinner」「Claude の作業中にブランドを表示」などの依頼や、チームまたはクライアントの Claude Code をブランドに合わせたい場合に使用します（画面録画、デモ、日常利用向け）。Claude Code 専用です。他のエージェントには mod がありません。
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。
アウトバウンドキャンペーンのコピーを、ユーザーの既存キャンペーンとベンチマークして検証する——何が機能し、何が機能しなかったか、勝ちパターンは何が違うか——そして具体的な判定と優先順位付きの修正案を返す。キャンペーンやシーケンスが良いかを知りたい、ドラフトを過去のキャンペーンと比較したい、実際のパフォーマンスに対してキャンペーンのコピーを監査したい、ローンチ前にシーケンスをストレステストしたい、公開前にシーケンスを検証したい、または 'is this campaign as good as my best ones' と尋ねる場合に使用。トリガー：'challenge this campaign'、'benchmark this sequence'、'is this campaign good'、'audit my copy'、'pressure-test before launch'、'compare to my best campaigns'、'should I launch this'。接続時は La Growth Machine MCP から既存のキャンペーンパフォーマンスを取得する。接続がない場合はユーザーが貼り付けた統計とコピーで動作し、キャンペーン履歴がない場合はベストプラクティスのベースラインにフォールバックする。SDR、RevOps、Growth、セールス/マーケティング責任者、アウトバウンドを開始する創業者向け。La Growth Machine が保守。
アウトリーチキャンペーンを実際の収益インパクトでランク付けする——どのキャンペーンが実際に商談、パイプライン、ミーティングを生み出したか——ユーザーの La Growth Machine キャンペーンデータと CRM の商談データ（現在は HubSpot）を突き合わせて判定する。どのキャンペーンがパイプラインを生んだかを知りたい、キャンペーン ROI を比較したい、継続 / 中止 / 調整すべきキャンペーンを確認したい、キャンペーンインパクトを監査したい、アトリビューションをレビューしたい、「自分のどのキャンペーンが実際に機能しているか」を尋ねる、商談や収益によるキャンペーン実績ランキングを求める場合に使用する。トリガー：'which campaigns drove pipeline'、'rank my campaigns by deals'、'campaign ROI'、'campaign impact'、'which campaigns to stop'、'which to scale'、'attribution review'、'pipeline by campaign'。接続時は La Growth Machine MCP と HubSpot MCP からライブデータを取得し、それ以外の場合は貼り付けられたエクスポートから動作する。キャンペーン実績レビューを行う RevOps、セールス / マーケティング責任者、創業者、グロースリード向け。La Growth Machine が保守。
Use when a Go CLI is built, reviewed, or refactored with Cobra and Viper — "cobra", "viper", a subcommand, a persistent or local flag, flag parsing, a viper config file, environment or flag binding, or a test that executes a `cobra.Command`. Not for general Go package design (use go), shipping a CLI binary (use go-release), or pre-implementation spec review (use go-spec-reviewer).
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。