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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@vueuse/integrations v15 のユーティリティライブラリ向けインテグレーションラッパーです。"@vueuse/integrations" またはそのコンポーザブル（useAxios、useSortable、useFocusTrap、useCookies、useIDBKeyval、useFuse、useChangeCase、useDrauu、useJwt、useNProgress、useQRCode、useAsyncValidator）をインポートするコードを書く場合は、必ず使用してください。デバッグ、ベストプラクティスの確認、@vueuse/integrations、vueuse integrations、vueuse の変更時に参照します。
Bagisto のエンドツーエンドテストを書く、変更する、デバッグするときに使用 — 何をカバーするかの判断、Playwright スペック、ページオブジェクト、ロケーター、アサーション、ACL ロールのカバレッジ、フィクスチャ、テストデータ、管理画面とストアフロントのカバレッジ、回帰テスト、失敗した E2E 実行など。トリガーフレーズには "playwright"、"e2e"、"end to end"、"spec.ts"、"page object"、"browser test"、"add tests for"、"flaky test"、"regression test"、"shard" が含まれる。
React UI コードを Base UI（`@base-ui/react`）へ移行する — 独自の modal、カスタム dropdown、生の `<dialog>`/`<select>` 要素、場当たり的な popover/menu/tooltip、その他のコンポーネントライブラリ（Radix UI、Headless UI、Reach UI）を置き換える。37 コンポーネントのカタログ（base-ui.com/llms.txt からスナップショット）と、それを更新し、移行候補をスキャンし、移行がコンパイルできることを検証するスクリプトを同梱する。"migrate to base-ui"、"use base-ui instead of X"、"replace this dialog/popover/menu with base-ui" といったフレーズ、または React コードベースで Base UI が置き換えられるコンポーネントをスキャンするときにトリガーする。ユーザーが 1 つのコンポーネントだけに言及した場合（例："swap this modal for base-ui dialog"）でもトリガーする — このワークフローは 1 ファイルからリポジトリ全体まで対応する。
Bithumb の出金を管理します：暗号資産の出金、KRW 出金、出金のキャンセル、出金履歴、出金手数料の照会、許可アドレスの管理。API 認証情報が必要です。出金確率 / 出金可能額には使用しないでください — bithumb-account を使用してください。빗썸 코인·원화 출금 실행·취소, 출금 내역 조회, 출금 수수료 확인, 허용 주소 관리를 처리합니다. 출금·코인 전송·원화 출금·출금 취소·출금 내역·허용 주소 관련 요청에 사용하세요. 출금 가능 금액은 bithumb-account를 사용하세요.
聆.tw（琳聽智者漫談）であなたの AI 駆動の技術ブログの記事を作成または変更する。ユーザーが 聆.tw でのブログ記事の作成、編集、公開コンテンツの処理を依頼したときにいつでも使用。"write a blog post"、"edit this post"、"draft a post on 聆.tw" といったリクエスト、またはブログ記事を作成した直後に PR を更新する場合にトリガー。このスキルはワークフロー全体を処理する：リポジトリのセットアップ、コンテンツ作成、厳格な編集ガイドラインの遵守、ビルドチェック、pull request の提出。
データソースから予測器までのパイプラインを skrub DataOps グラフとして宣言します。ステートレスなステップには `.skb.apply_func`、ステートフルなステップには `.skb.apply` を使用します。グラフの作成後、ロックされた分割器とデフォルト以外のスコアを設定します。fit、tune、永続化、`skore.evaluate` は使用しません。データソースから予測器までのいずれかの箇所（ローダー、前処理、特徴量、構成、最終推定器）を記述または編集するときに起動します。この経路上の純粋な Python 関数、ステップの追加や並べ替え、トップレベルでの単独の `sklearn.Pipeline` の使用、パイプライン、分類器、回帰器の作成依頼も対象です。使用方法：最初の宣言的な行を書く前と、構造を編集するたびに使用します。停止条件を読み、コードの前に Pre-flight を出力します。`python -m skore_skills api get` で新しい名前を確認します。
実資金を使用：このスキルは、エージェント自身のウォレットからArbitrum Oneメインネット上のトランザクションに署名して送信します。取引、流動性、市場作成手数料、UMAのアサーション保証金には実際のETH/WETHが使われ、失われる可能性があります。エージェントがCLAWLOGIC予測市場とやり取りする必要がある場合に使用します。対象には、オープン市場の検索、市場の質問を分析して見解を形成、YES/NOポジションの売買、流動性の提供、既存市場と重複しない新市場の作成、UMA Optimistic Oracleによる結果のアサート、誤ったアサーションへの異議申し立て、結果確定済み市場の決済による賞金の請求、フロントエンドのフィードへの賭けの説明（「何に賭けたか、そしてその理由」）の投稿が含まれます。起動条件：「オープン中のCLAWLOGIC市場は？」／「……についてのCLAWLOGIC市場を探して」、「……について市場を作成」、「このCLAWLOGIC市場についてどう思う？：[質問]」、「市場……でYES/NOを買う」／「自分のポジションを売る」、「市場……に流動性を提供」、「市場……の結果をアサート」、「市場……のアサーションに異議を申し立て」、「自分のCLAWLOGICポジションを確認」、「市場……を決済」。
Cobo でエージェント型ウォレットを作成、管理します。caw CLI を使用した自律的なオンチェーン操作に対応します。トークン送金、コントラクト呼び出し、pact の作成と承認、DeFi の実行（Uniswap、Aave、Jupiter）、EVM チェーンおよび Solana でのウォレットのオンボーディングが含まれます。caw、MPC ウォレット、TSS ノード、エージェントウォレット、Cobo、pact、または AI エージェントによる暗号資産ウォレット操作に関する依頼で使用します。法定通貨での支払いや銀行振込には使用しません。
3 段階のテンプレートシステム（手動引数解析、Commander.js、oclif）で本番運用可能な TypeScript CLI を生成する。各段階で完全な実装、ドキュメント、package.json、厳格な設定、JSON 出力、終了コードの準拠を提供する。USE WHEN create CLI, build CLI, command-line tool, wrap API, add command, upgrade tier, TypeScript CLI。NOT FOR LifeOS のスキルスキャフォールディング（CreateSkill を使用）。
Depot 管理の GitHub Actions ランナーを、GitHub ホストランナーのドロップイン代替として構成する。GitHub Actions ワークフローを Depot ランナーを使うように設定または移行するとき、ランナーのサイズ（CPU/RAM）を選ぶとき、runs-on ラベルを構成するとき、ARM または Windows または macOS ランナーを設定するとき、GitHub Actions ランナーの問題をトラブルシューティングするとき、egress フィルタリングを構成するとき、Depot Cache を GitHub Actions で使うとき、または Depot ランナーで Dagger/Dependabot を実行するときに使用する。ユーザーが depot-ubuntu、depot-windows、depot-macos ランナーラベルに言及したとき、またはより高速／より安価な GitHub Actions ランナーについて尋ねたときにも使用する。Depot CI には使用しない —— .depot/workflows/ を読み取る別個のエンジンであり、それは depot-ci スキルである。
オペレーターがカスタム doca-bench プラグインを作成、ビルド、ロード、デバッグする際にこのスキルを使用します。これは、DOCA_EXPERIMENTAL のマークが付いた C エントリーポイントを含むバージョン付き共有ライブラリです。doca-bench は、組み込みモードでカバーされないワークロードクラスを測定するためにこれをロードします。同梱の参照例は doca_bench_cuda です。ユーザーが「doca-bench-extension」や「doca_bench_cuda」と言わない場合でも発動します。「組み込みの doca-bench モードでは自分のワークロードに合わない」「CUDA GPUNetIO RX/TX カーネルのベンチマーク方法」「doca-bench がカスタム .so を見つけられない、またはロードできない」「拡張機能のエクスポートシンボルが親側の想定と一致しない」「DOCA のアップグレード後に soversion が一致しない」「stop_flag が設定されず GPU カーネルが停止する」といった表現が該当します。組み込み doca-bench モードの選択、DOCA GPUNetIO のプログラミング仕様、CUDA ツールキットのインストール、コードベース内の拡張機能へのコントリビュートに関する質問は受け付けず、他のスキルに振り分けます。
ユーザーが DOCA GPUNetIO の実践的なプログラミングを行っている場合にこのスキルを使用する——doca_gpu_eth_rxq / doca_gpu_eth_txq を介して NVIDIA GPU 上の CUDA カーネルを doca-eth キューに接続する、CUDA デバイスごとの doca_gpu コンテキストを立ち上げる、GPU から見えるキューを排出する永続 CUDA カーネルを設計する、二重のケイパビリティチェック（DOCA cap-query と cudaGetDeviceProperties）を実行する、doca_buf_arr_create_* で cudaMalloc プールを登録する、または GPUNetIO API からの DOCA_ERROR_* の戻りをデバッグする。「DOCA GPUNetIO」や「永続カーネル」を明示的に言及していない場合でもトリガーすること——典型的な暗黙の表現には「CUDA カーネルが NIC から直接パケットを読み取る」「BlueField での GPU 起点のネットワーキング」「doca_gpu_create での DOCA_ERROR_DRIVER」「nvidia_peermem not loaded」「パケットあたり 1 カーネルは遅すぎる」「どの GPU が GPU 側のパケット I/O をサポートするか」などがある。一般的な CUDA プログラミング、DOCA Ethernet キューの立ち上げ、DOCA DPA、DOCA のインストールには対応せず他へルーティングする——それらは他のスキルに属する。
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。