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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Alibaba Cloud STAROps Agent の AIOps 診断スキルです。STAROps Agent を通じて、サービスエラーの診断、根本原因の分析、workspace／サービスのトポロジー照会、APM メトリクスの確認、インシデントのトラブルシューティングを支援します。トリガー：「排查根因」「根因分析」「服务报错」「服务异常」「APM 服务」「workspace 服务」「STAROps」「AIOps 诊断」「链路追踪」「告警分析」。
Bagisto の管理画面一覧ページを構築または変更する際に使用する — 列、検索、フィルター、並べ替え、行アクション、一括アクション、エクスポートを備えた DataGrid クラスと、それを描画するコントローラーおよび Blade ビュー。トリガーフレーズには "datagrid"、"admin listing"、"add a column"、"mass action"、"prepareQueryBuilder"、"listing page"、"grid filter"、"export grid" が含まれる。
Bagisto の Appearance 領域を扱うときに使用する — テーマセクション、セクションエディターとそのストアフロントプレビュー、下書きと公開の挙動、セクションメディア、テーマギャラリー。トリガーフレーズには "section"、"theme section"、"appearance"、"preview"、"draft"、"publish"、"unsaved changes"、"storefront layout"、"theme gallery"、"customize theme" が含まれる。
Bithumb の入金を管理します。入金アドレスの生成／照会、入金履歴（暗号資産および KRW）、KRW 入金リクエストに対応します。API 認証情報が必要です。入金可否ステータス（現在入金が有効かどうか）には使用しないでください — bithumb-account を使用してください。빗썸 입금 주소 조회·생성, 코인·원화 입금 내역 확인, 원화 입금 요청을 처리합니다. 입금 주소·입금 내역·원화 입금 관련 요청에 사용하세요. 입금 가능 여부 상태는 bithumb-account를 사용하세요.
BMAD実装ワークフローを自動的にオーケストレーションします。完全なPhase 4のエピック／ストーリーパイプラインと、規模が小さく内容が明確な変更向けのQuick Flowの両方に対応します。ユーザーが次のことを希望する場合に使用します。(1) Phase 4の実装を自動化する（「自動実装」「実装を開始」「Phase 4を開始」「Phase 4を自動で進める」「すべてのストーリーを実装」「エピックを処理」）。(2) 実装の進捗や状態を確認する（「状況は？」「完了したストーリーはいくつ？」）。(3) 中断されたセッションを再開する（「前回の続きから」「再開」）。(4) BMADの全計画を経ずに、小規模で独立した変更を実装する（「クイック開発」「Quick Flow」「この変更を実装」、または説明されたバグ修正、リファクタリング、小さな機能、パッチ）。小さな変更や迅速な実装の依頼はQuick Flowに振り分けます。`bmad-quick-dev`は個別の仕様策定ステップなしで、意図から直接コード実装に進みます。複数ストーリーのプロジェクトが進行中（`sprint-status.yaml`が存在）で、現在の依頼が実質的なエピック／ストーリー作業であればPhase 4に振り分けます。単発の小さな変更なら、常にQuick Flowに振り分けます。このスキルを使うべきか迷った場合は使用してください。適切なフローを自動的に判定します。
Arduino/ESP32/RP2040 プロジェクトの説明から部品表（BOM）を生成します。ユーザーがコンポーネント一覧、部品の購入リスト、コスト見積もりを必要とする場合や、「どの部品が必要か」と尋ねた場合に使用します。部品番号、数量、販売元（DigiKey、Mouser、Amazon、AliExpress）、互換性に関する警告を含む形式化された BOM を出力します。xlsx/csv へのエクスポートには scripts/generate_bom.py を実行します。
あらゆる AI エージェント（Claude Code、Codex、WorkBuddy、OpenClaw）向けのオールインワン TikTok Shop 販売動画スキル。バイラルな TikTok 動画を探し、TikTok Shop の商品、ショップ、クリエイター、ライブルームを調査し、動画がなぜ売れるのかを分解し（台本、シーン、フック、音楽）、実在する高 GMV の AI 販売動画とその逆解析プロンプトの最大のライブラリを検索して最も近いものを自社製品に適合させ、当たった動画を複製し、商品写真——または自分の生のプロンプトと画像——を AI 販売 / UGC / トーキングヘッド / 商品デモ動画に変換し、テキストプロンプトから EC 画像を生成し、1080p または 2K にアップスケールし、TikTok や抖音の動画をダウンロードする。キーワード——AI 販売動画、TikTok バイラル複製、TikTok Shop 商品調査、競合ショップ分析、クリエイターとインフルエンサーのランキング、AI 販売動画プロンプトライブラリ、商品から動画、UGC 動画ジェネレーター、AI 商品画像、TikTok 動画ダウンローダー。ユーザーが TikTok の EC データ、バイラル動画調査、AI 動画/画像生成を必要とするときは常に使用する。
コードベースを geohash マップとして可視化するためのレンダリングと知覚のレイヤー——色 / サイズ / 位置に何をエンコードするかの選択、知覚的に誠実なカラースケール（虹色ではなく viridis / OKLCH）の選択、16ms のフレーム予算内で Canvas2D + WebGL / deck.gl に数万のセルを描画、ラベルの配置と整理、GPU または空間インデックスによるピッキング、カメラアニメーションと詳細度のクロスフェード、キャンバスのキーボードおよびスクリーンリーダー対応。geohash エンコーディング、投影、タイリング、ナビゲーションの数学を担う geohash-spatial-code-maps の上に構築される。自然に着想を得たレンダリング——Voronoi、円パッキング、葉序、メタボールハル、エッジバンドリング——も扱う。ユーザーが「可視化」と言わない場合でもトリガーする——描画、彩色、ラベリング、アニメーション、またはコードマップ、空間ヒートマップ、Web 上の大規模なセル / ポイントレイヤーをナビゲート可能にすることが作業に含まれるなら、これがそのスキルである。
コードを一方の実装から別の実装へ関数単位で移行し、まずテスト、次にコードを書き、同一アプリの 2 つの実装の同等性を確認する。進捗の指標には jscpd --compare を用い、各関数をそのテストに結びつけるカバレッジマップを活用する。ライブラリやアプリを別の言語やフレームワークに移植する場合（Java から Kotlin、JavaScript から Rust、Python ライブラリから TypeScript、iOS アプリから Android）、何がまだ移植されていないかを尋ねられた場合、またはアプリの Android 版と iOS 版を比較する場合に使用する。
ソフトウェアのコードベースを分析してアルゴリズムの計算量やパフォーマンスのボトルネックを特定し、動作を壊さない安全な最適化を提案または実装します。Codex に多数のファイルのスキャン、非効率なループ、ネストした反復、繰り返しのスキャン、コストの高いレンダリング／再計算、N+1 クエリ、回避可能な O(n^2) や O(n) の処理の調査、または O(n^2) から O(n log n) / O(n) などへの計算量削減を依頼する場合に使用します。テスト、API、出力、保守性を維持します。
ユーザーがコンテンツを収益に変えたい、コンテンツ主導の GTM モーションを構築したい、ディストリビューションをリバースエンジニアリングしたい、コンテンツを複数プラットフォームで再利用したい場合に使用する。また、ユーザーが「content marketing」「content-led growth」「content to pipeline」「distribution」「content repurposing」「content strategy」「thought leadership」「newsletter」「content flywheel」「organic growth」に言及した場合にも使用する。このスキルは、作成からパイプラインアトリビューションまでのコンテンツ収益化システムを扱う。
エンジニアリングマネージャーがチームのデリバリーを測定し、改善するのを支援します。一般的な指標が失敗する理由の変遷、DORA の4つの主要指標のフレームワーク（デプロイ頻度、リードタイム、変更失敗率、MTTR）、DevEx の3つの側面（フィードバックループ、認知負荷、フロー状態）、エンジニアリング指標をビジネス成果に結び付ける方法、避けるべき測定のアンチパターンを扱います。「生産性の測り方」「DORA 指標」「ベロシティ」「サイクルタイム」「開発者エクスペリエンス」「DevEx」「チームの好調さを示す方法」「エンジニアリングの指標」「チームの進みが遅い」「エンジニアリングのパフォーマンス」「エンジニアリングとビジネスの結び付け方」などの質問で使用します。パフォーマンスが低い個人のマネジメントには使用せず、performance-reviews を使用してください。
BlueField（Argus、DMS、Firefly、UROM サービス）上で、バンドルされた DOCA サービスをコンテナとして実行する方法を扱います。static-pod マニフェストディレクトリを監視するスタンドアロン kubelet、YAML pod-spec の配置、kubelet の状態 / ENTRYPOINT ログ / サービスごとの稼働状態が対象です。コンテナデプロイと言及されていなくても、「構築したサービスを BlueField で実行するには？」「pod-spec YAML はどこに置く？」「pod が Pending / ImagePullBackOff / CrashLoopBackOff のまま」「コンテナは Running だがサービスが準備できない」「編集後に pod が再起動を繰り返す」「DMS と Firefly を同時に使う」などで起動します。ホストまたは Arm 上で直接起動する DOCA リンク済みバイナリには doca-bare-metal-deployment を使用します。一括処理前のスモークテストと、階層化されたエラー分類（pod-spec、スケジューリング、イメージ取得、ランタイム、マウント、ネットワーク、バージョン、ホスト）を扱います。サービスごとの設定スキーマ、DOCA のインストール、ライブラリ API の質問、外部 NVIDIA サービス（BlueMan、HBN、SNAP、Virtio-net）、または Kubernetes クラスター全体の運用は対象外として、適切なスキルに案内します
ElevenLabs Text to Sound Effects / Sound Effects API で非音声オーディオを制作、演出、生成、QA、統合する。エージェントが ElevenLabs を使って、動画、広告、ソーシャル編集、ゲーム、アプリ、ポッドキャスト、オーディオブック、インタラクティブメディア向けのカスタム SFX、フォーリー、アンビエンス、ループ、スティンガー、インパクト、UI サウンド、音楽のワンショット、予告編の braam、サウンドデザインレイヤーを必要とする場合に使用。
Enonic CLI コマンドによるサンドボックス管理、プロジェクトのスキャフォールディング、ローカル開発、アプリのデプロイ、CI/CD パイプラインの生成を開発者に案内します。Enonic XP サンドボックスの作成、ローカルインスタンスの起動・停止、スターターからのプロジェクト構築、ホットリロードを有効にした開発モードの実行、アプリのデプロイ、Enonic アプリ向け CI/CD ワークフローの生成に使用します。XP アプリケーションコード（コントローラー、コンテンツタイプ）の作成、Guillotine または lib-content API によるクエリ、Enonic 以外の環境設定、Docker/Kubernetes による XP のデプロイには使用しないでください。
Anthropic の「Demystifying evals for AI agents」に沿ったアサーションファーストの AI 評価フレームワーク。input→assert のケーススキーマ上で型付きの決定的アサーションと強制構造化 LLM ジャッジを提供し、pass^k/pass@k、能力スイートと回帰スイートを備え、サブスクリプション課金。使用場面：eval、evaluate、ベンチマーク、回帰テスト、アサーション、assert、llm-rubric、ジャッジ、pass@k、pass^k、出力の採点、プロンプト/モデルの比較、エージェントのテスト。使用しない場面：科学的方法の枠組み（Science を使用）、コードのプロパティ/ミューテーションテスト（Hardening を使用）、ライブ UI 検証（Interceptor 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。