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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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オープンソースの GitHub リポジトリをコミュニティ標準とサプライチェーン衛生のベースラインに引き上げる：GitHub Community Standards ファイル（README チェック、LICENSE、CODE_OF_CONDUCT、CONTRIBUTING、SECURITY、issue + PR テンプレート）を scaffold し、Dependabot のバージョン更新、Dependency Review action、OpenSSF Scorecard、CodeQL（該当する場合）を接続し、Dependabot アラートとシークレットスキャンを確認し、OpenSSF Best Practices Badge リンクを追加する。ユーザーが "set up OSS hygiene"、"make this repo open-source-ready"、"add community health files"、"wire dependabot"、"add scorecard"、"OSSF badge"、"supply chain hardening" と言ったとき、または公開リポジトリで /oss-hygiene を呼び出したときに使用する。冪等——再実行しても安全。テンプレートと diff を取り、上書き前に確認する。/gh-bootstrap（マージボタン + ブランチ保護）や /safe-settings（組織規模の設定 as code）とは異なる：マージや組織ポリシーではなく、コントリビューター向けとサプライチェーンの面に焦点を当てる。/gh-bootstrap の後に実行し、リポジトリを告知する前に実行する。
PGlite は WASM を介して PostgreSQL 17.4 をブラウザーと Node.js に組み込み、gzip 圧縮後は 3MB 未満です。ストレージバックエンド、クエリ、トランザクション、拡張機能（pgvector、pg_trgm、全文検索）、ライブクエリ、React 連携、マルチタブのワーカーアーキテクチャ、Electric 同期を扱います。PGlite のセットアップ、ストレージバックエンドの選択、クエリやトランザクションの作成、拡張機能の設定、ライブクエリの実装、React 連携、マルチタブワーカーの管理、Electric との同期に使用します。
Lazy API を使って高速で慣用的な Python の Polars コードを記述し、データに関する自然言語の質問に一度で回答します。表形式データ（CSV、Parquet、NDJSON、DataFrame）の読み込み、クエリ、変換、集計、結合、分析、top-k、傾向、期間比較、分布、時系列、全体に占める割合についての質問への回答、SQL による DataFrame やファイルのクエリ、Polars コードの作成・デバッグ・高速化、pandas から Polars への変換を含むタスクで使用します。ユーザーが「Polars」と明示していない場合にも適用され、Python のデータ作業で既定の選択肢となります。式、ウィンドウ関数、グループ集計、結合、メモリ容量を超えるデータを扱います。Polars Cloud、On-Prem、分散処理、GPU ワークロードには使用しません。
ターミナルから `polylane` CLI で Polylane を操作する——本番環境の問題、インシデント、アラートを調査し、ログを検索してメトリクスを照会し、クラウドリソース、サービス、依存関係グラフを探索し、何がデプロイされているかを確認し、コードを検索し、メモリを保存し、可観測性ツールとクラウドアカウントを接続し、Polylane エージェントとのスレッドを進める。作業がシェルやスクリプトで行われる場合、ユーザーが CLI を求める場合、または Polylane MCP ツールが接続されていない場合に使用する——本番のデバッグ、サービスやリソースの検索、コードベースの検索、統合の管理、クラウドプロバイダーの接続、Polylane エージェントとの対話に。取得する（`--help`、`polylane api describe`）——コマンドやフラグを推測してはならない。
実際の git データに基づき、フィーチャーブランチのマージ準備状況を測定指標で評価します。感覚には頼りません。ブランチとベースの生の git 出力を収集し、ブランチ健全性指標（規模区分、テスト比率、焦点、乖離、セッション、ホットスポット）を算出し、差分から PR 前の残存物（シークレット、`.only`、競合マーカー、デバッグ行、TODO）を検出して、信号ごとの推奨事項とともに GREEN / YELLOW / RED の判定を出します。メインフローから分離された、独自の推論予算を持つフォークされた分析ワークフローとして実行します。すべての指標は具体的な git データから導出し、推定は行いません。判定は文書化された信号のしきい値に従い、ブロッキング項目が残っている場合に GREEN を報告しません。任意の JSON スナップショットを除き読み取り専用で、コードや git の状態には一切触れません。ブランチの健全性、PR 前分析、または `/pr-retro` を尋ねられた場合に使用します。
ソフトウェアテスト用のテストケースとチェックリストを生成する。ユーザーがテストケース、テストシナリオ、テスト計画、チェックリスト、QA ドキュメントの作成を求めたとき、または「write tests for feature」「create a test checklist」「generate test scenarios from requirements」などのテスト活動に言及したときにこのスキルを使用する。ユーザーがドキュメントや要件などを提供するとこのスキルはより効果的に機能し、追加のコンテキストなしでもユーザーのプロンプトに基づいてテストケースを作成できる。
Cursor／Claude Code／CodexのエージェントログからDosu MCPのread_knowledge呼び出しを分析し、HTMLの影響レポートを作成します。返された情報が質問や解決策に関連していれば有効（コードでの引用は不要）、情報が注意をそらしたり誤解を招いたりした場合は失敗と判断します。Dosuがどのように役立ったか、エージェントがDosuをどう使ったか、read_knowledgeの影響、ナレッジMCP監査について尋ねられた場合、read_knowledgeの推移レポートを求められた場合、またはread-knowledge-impactスキルの実行・再実行を依頼された場合に使用。
unsafe Rust と外部関数境界の設計・実装・監査・テスト。生ポインタ、有効性とエイリアスの不変条件、MaybeUninit、レイアウト、Pin、手動の Send と Sync、アロケータ、C ABI 宣言、コールバック、所有権の移動、巻き戻し、Edition 2024 の unsafe 構文を扱います。安全な Rust では必要なメモリ操作や ABI 操作を表現できない場合に使用。最小限の unsafe ブロック、明示的な安全性契約、安全なラッパー、該当する場合は Miri、実際のプラットフォーム統合テストを必須とします。
Higgsfield 上の Seedance 2.0 向けに、顔出しなしコンテンツの動画プロンプトを生成する。顔出しなしの YouTube チャンネル、顔を出さない TikTok コンテンツ、匿名クリエイターのコンテンツ、ナレーション主体の動画、ストックフッテージ風の AI コンテンツ、クリエイターがカメラに映らないあらゆる動画に使用。トリガー：faceless、no face、anonymous、narration、stock footage、b-roll、background video、voiceover video。
仕様を唯一の正として扱う仕様駆動型の開発ワークフローです。計画プロトコルと組み合わせ、進行中の作業をマイクロ DAG として追跡します。新機能の開始、実装計画、仕様書の作成、仕様に照らしたコードレビュー、`plans/` ディレクトリ内または関連する作業、計画の完了時に使用します。また、ユーザーが「spec」「specs/」「spec-first」「plans/」「plan protocol」「closeout commit」と言う場合や、機能の動作方法、次に取り組む内容を尋ねる場合にも使用します。この開発手法を採用する新規プロジェクトの作成や、仕様駆動型コードベースへのオンボーディングにも使用します。
Three.js で、本番環境向けの解析的な水面と境界付き水面を構築します。流れの連成、生物発光励起、移流する泡、RGB コースティクスを伴う発光性の浅瀬の川、重力・毛細波 FFT 波、分散コースティクス、回折グレアを備えたフォトリアルな浅瀬、共有マルチウェーブ変位と法線、境界付き RGBA 高さ場のプールシミュレーション、局所的な水滴、オブジェクト駆動の波紋、微分面積コースティクス、プール／水／球体の体積光学のレイトレーシング、微分フィルター処理した法線帯、解析的な空の反射、面を考慮した Fresnel、ヒューリスティックなスクリーン屈折、Beer-Lambert 吸収、波頭の泡に使用します。
このスキルは、Jetpack Compose で最も安価で正しい effect API を選ぶために使用します — `LaunchedEffect`、`DisposableEffect`、`SideEffect`、`rememberUpdatedState`、および skydoves/compose-effects の `RememberedEffect` と `ViewModelStoreScope`。長命な `LaunchedEffect` における古いコールバックのバグ、非コルーチンの購読者のセットアップ/ティアダウン、key の変化に反応するためだけにコルーチンスコープを使うことの回避、`LazyColumn` 内の行ごとの ViewModel を扱います。ユーザーが LaunchedEffect、DisposableEffect、RememberedEffect、SideEffect、rememberUpdatedState、ViewModelStoreScope、effect の予期しない再起動、リークしたリスナー、項目ごとの ViewModel に言及したときにトリガーします。
サイトマップ、ナビゲーションツリー、カテゴリ構造、メニューラベル、またはマルチスクリーン製品に対して構造化された情報アーキテクチャ監査を実施します。重要度評価付きの問題リストと具体的な修正案を提示し、スキーム／タスクの不一致、狭く深い階層、情報の手がかりが少ないラベル、一貫性のないラベリング体系、単一経路の見つけやすさ、行き止まりページを検出します。IA、サイト構造、カテゴリ、タクソノミー、ラベルの監査時、またはナビゲーションやマルチスクリーン構造を生成した後の検証ステップとして使用。
X plugin MCP とローカルの chatxdk / xchat_lite.py を使って、暗号化された X Chat（XChat）の DM を読み取り、要約、送信します。ユーザーが X Chat、xchat、暗号化 DM、Chat PIN、juicebox、受信トレイのメッセージに言及した場合や、X Chat で返信したい場合に使用します。従来の非暗号化 DM、ツイートの投稿、常時稼働デーモンには使用しません。チャットツールまたは dm.read/dm.write がない場合は、X plugin を再接続するよう伝えてください。アプリを作成したり、Bearer トークンを求めたりしないでください。
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。