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 101,323 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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単一の Rust crate の内部レイアウトを設計・強制する——薄いインデックスとしての lib.rs/main.rs、意味のある名前のディレクトリモジュール、`mod` 宣言、`pub` 可視性、的を絞った再エクスポート。src/ の整理方法、lib.rs の書き方、成長する crate をサブディレクトリに分割する方法、`foo.rs` と `foo/mod.rs` の選択、モジュールの命名、フラットな lib.rs の「インデックス＋glob 再エクスポート」アンチパターンの回避、Java 風・Python 風のフラットなプロジェクトを慣用的な Rust モジュールツリーへ移行する方法をユーザーが尋ねるときに使用。
tracing の span と event、構造化ログ、メトリクス、OpenTelemetry のコンテキスト伝播、Prometheus エクスポート、サンプリング、相関、秘匿化、カーディナリティ制御、tokio-console 診断、グレースフルなテレメトリシャットダウンを用いて、Rust アプリケーションの計装・運用・レビューを行う。ユーザーがログ、分散トレース、サービメトリクス、リクエスト相関、非同期タスクの診断、SLO のエビデンス、本番環境の可観測性アーキテクチャを求めた場合に使用。
Sealos Skills でデプロイ済みのプロジェクトについて、ローカルの読み取り専用 HTML トポロジー UI を実行し、localhost URL を返します。デプロイ済みの Sealos リソースを表示、確認、可視化、レンダリング、または開くよう求められた場合や、ローカルキャンバスの実行を求められた場合、「.sealos」、Sealos のデプロイ状態、Kubernetes リソース、トポロジー、リソースグラフ、localhost UI への言及、または「/sealos-canvas」の呼び出しがあった場合に使用します。
参照資料やアセットがエージェントに無視される既存の SKILL.md ファイルを診断・リファクタリングします。Required Reading Routers、強制 STOP 指示、gist-tripwire による簡素化、フラットな1階層の参照構造を適用し、バンドルされたコンテキストを意図的に読み込ませます。詳細な参照ファイルがあるのに内容が浅く感じられる長いスキルの監査や書き換えに使用します。新規スキルのゼロからの作成、スキル以外の Markdown、SKILL.md のフロントマターがないドキュメントには使用しないでください。
ユーザーが詳細な調査、体系的な調査、競合分析、案の比較、トレンド分析、事実確認を求める場合に使用します。次のいずれかに当てはまる場合は、少し検索しただけで回答せず、積極的にこのスキルを使用してください。①詳細調査、包括的な調査、調査、デューデリジェンス、業界調査、市場調査、競合分析、政策調査、技術調査、トレンド調査、事実確認、調査レポート、詳細レポート、deep research などのトリガー語がある。②信頼できる結論に複数の情報源からの証拠、多角的な比較、相互検証が必要。③レポート、ホワイトペーパー、業界分析、デューデリジェンス文書を求めている。④最新の政策／市場／製品／価格／規制について体系的な確認が必要。検証を必要としない簡単な一般知識の質問には使用しません。「X を調べて／知りたい」といった曖昧または広範な依頼でも、優先的に起動してください。対象外：一文の要約、提示された単一の情報源の整理、純粋な文章校正や書き換え。
GPT または Grok を通じて画像とゲームスプライトを生成し、ガイド付きのプロバイダー選択、個別に保存されるデフォルト、自動クリーンアップ、任意のキュレーションを提供する。スプライトのリクエスト、通常の画像生成/編集、単体の画像から動画へのクリップ（i2v、animate this still、그록 영상、이매진 비디오、스틸 움직여줘、最初/最後のフレーム、reference-to-video、영상 이어붙이기、영상 편집、extend/edit a clip）、クロマキー除去、アニメーションアトラス、動画ループ、큐레이션뷰、画像候補、팔레트 스왑、パレットスワップ、色変更、リグレイヤー、エンジン書き出し、繰り返し背景、投影影、モーション/接触の検査、および既存アセットからの任意のシーン合成を処理する。
PostgreSQL、MySQL、SQLite、SQL Server に対応した SQL クエリの作成・最適化とデータベーススキーマ設計の専門知識を提供します。データベース作業で次の場合に使用します。（1）結合、サブクエリ、ウィンドウ関数を含む複雑な SQL クエリの作成、（2）遅いクエリの最適化と実行計画の分析、（3）適切に正規化されたデータベーススキーマの設計、（4）インデックスの作成とクエリパフォーマンスの改善、（5）マイグレーションの作成とスキーマ変更への対応、（6）SQL エラーやクエリの問題のデバッグ
Syncfusion を使用して React で Word のようなドキュメントエディターを生成、統合、実装する方法をユーザーが尋ねたときに使用します。Syncfusion React Document Editor、React ベースのエディター統合、ドキュメントの編集と書式設定、コメントと変更履歴、表や画像の操作、ヘッダーとフッターの管理、ドキュメント保護の適用、React アプリケーションでのエンドツーエンドのドキュメントワークフロー構築に関する依頼で起動します。
Syncfusion Spreadsheet Component を使用して Excel のような UI を必要とする React アプリで使用します。Excel（.xlsx、.xls、.xlsb）や CSV ファイルの作成、表示、編集、スプレッドシートエディターの埋め込み、API/JSON からのデータバインディング、数式、チャート、検証、フィルタリング、条件付き書式に適用します。ユーザーがスプレッドシートファイルに言及した場合も対象です（「open xlsx」、「load Excel file」、「add Syncfusion spreadsheet」、「bind data to spreadsheet」）。UI コンポーネントを使わない単独のファイル処理には適用しません。
React 向けのヘッドレスデータテーブル TanStack Table v8。列定義、ソート、フィルタリング（ファジー／ファセット）、TanStack Query によるサーバーサイドページネーション、無限スクロール、仮想化（TanStack Virtual）、列／行の固定、行の展開／グループ化、列幅の変更、再利用可能な Shadcn スタイルのコンポーネントを扱います。無限再レンダリング、React Compiler との非互換性、サーバーサイドの状態不一致など、記録された15種類のエラーを防ぎます。データテーブルの構築、パフォーマンスの修正、サーバーサイドページネーションの実装、フィルタリング／ソートの追加、テーブル状態の問題のデバッグに使用します。
顧客に表示される Billing MCP ツールから PostHog の課金利用量と支出を説明する。利用量や支出が多い理由、どの製品やプロジェクトが利用量を押し上げているか、利用量タイプの意味、利用量を減らす方法、時間の経過で何が変わったか、利用量変更アラートを受け取った理由、急増/急減アラートが実際のものかノイズかをユーザーが尋ねたときに使用する。events、recordings、feature flag requests、exceptions、survey responses、synced rows、logs、AI events、AI credits、Inbox credits など、課金対象の PostHog 製品メトリクスをユーザーが挙げた場合は、製品固有の分析スキルの前に使用する。Billing の利用量/支出ツールから始め、より深い調査のために顧客に表示される製品 MCP サーフェスへルーティングする。
このスキルは、Jetpack Compose の Strong Skipping Mode（Kotlin 2.0.20 以降のデフォルト）を理解するために使用する。スキップ可否に関する変更点、ラムダを自動 `remember` する場合としない場合、どのエスケープハッチ（`@DontMemoize`、`@NonSkippableComposable`、`@NonRestartableComposable`、`@ReadOnlyComposable`）がどこで適用されるかを扱う。モードが有効であることの確認、ラムダのキャプチャ箇所の監査、strong skipping が memoize しないギャップ（`LazyListScope.items {}`、`Modifier.pointerInput {}`、オブジェクト式、非 @Composable スコープ）をカバーする。開発者が "do I still need @Stable?"、"does this composable skip?"、"why does this still recompose despite strong skipping"、"when do I need @DontMemoize or @NonSkippableComposable?" と尋ねた場合、古い Compose から移行する場合、またはコンパイラ出力で自動 remember されたラムダを見た場合に使用する。
研究の発見から出版までを網羅する学術研究パイプライン。4つの参照パイプライン、27のモード、39エージェントのアンサンブル（deep-research 8モード、academic-paper 11モード、academic-paper-reviewer 6モード、academic-pipeline 10段階オーケストレーター）を備えています。各リクエストを適切なパイプラインとモードに振り分けます。全工程で人間が介在します。プラグイン（上流）：claude plugin marketplace add Imbad0202/academic-research-skills
Alibaba Cloud Tablestore Agent Storage Skill。`tablestore-agent-storage` Python SDK を使用して、Tablestore ベースのナレッジベースを構築・管理します。トリガー：「知识库」「tablestore」「ots」「表格存储」「agent storage」「knowledge base」「向量检索」「文档上传」「文档导入」「知识库同步」「tablestore-agent-storage」「AgentStorageClient」
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。