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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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複雑さを畳み込むための認知的操作 — リフレーミング、明確化、還元、分解、反転、制約、転用、一般化、監査 — 難問を単純な解に変えることで知られる数学者、物理学者、ソフトウェアエンジニアの作業方法（Pólya、Feynman、Hamming、Brooks、Knuth、Dijkstra、Lamport、Tao、Grothendieck、Munger、Hofstadter）から抽出。複雑な問題で行き詰まったとき、提案された設計が過剰に作り込まれていると感じるとき、偶発的な複雑さが積み重なったコードをレビューするとき、または難しいエンジニアリングや製品の問題に対するエレガントな解をユーザーが求めたときに使用する。「this feels too complicated」「we are going in circles」「there must be a simpler way」「interview me about this plan」「find the underlying problem」といった表現や、前向き探索が尽きてエージェントが別の角度を必要とする行き詰まりの瞬間にトリガーする。
SQLx、Diesel、SeaORM を含む Rust のデータベースアクセスの設計、実装、マイグレーション、テスト、運用を行う。スキーマ進化、トランザクション境界、コネクションプール、リトライ、型マッピング、同時実行制御、実データベースでの検証を含む。Rust の SQL や ORM コード、マイグレーション、トランザクション、PostgreSQL や MySQL 連携、コネクションプール、クエリの安全性、データベースの本番 readiness について質問されたときに使用する。
Herdr でコーディング worker を編成・調整する：git worktree のタブで並列の Codex worker を起動し、ステータスを追跡し、待機前に worker の状態を突き合わせ、生の結果に対してレポートを検証し、ユーザーに答える前にキューに入ったレポートを処理し、ストリーム間で一致する失敗を関連付け、ある制約がトランスクリプトのエビデンスに基づいてユーザー指示、worker プロンプト、編成側の追加のどれに由来するかを確認し、タスク、レビュー、プルリクエストのライフサイクルをルーティングする。リクエストが Herdr に言及し、編成、調整、委譲、ルーティング、待機前の状態突き合わせ、キューに入ったレポートの処理、一致する失敗の関連付け、制約の出所の説明、worker レポートの検証を求める場合、またはプロンプトが自分は編成側に報告する Herdr worker だと述べている場合に使う。単一ペインまたは単一エージェントの Herdr 操作、ペイン出力の質問、一般的な CLI の質問、Herdr を使わない並列作業や git worktree は除外する。
研究データ向けのガイド付き統計分析です。検定の選択、仮定の確認、効果量、検出力分析、ベイズ的な代替手法、APA 形式のレポート作成を扱います。ユーザーがグループ比較、仮説検定、実験またはアンケートデータの分析、統計的仮定の確認、必要サンプル数の計算、結果の記述を希望する場合は、具体的な検定名が示されていなくても使用します。t 検定、ANOVA、カイ二乗検定、相関、回帰、ノンパラメトリック法、ベイズ法を扱います。低レベルのモデル API については statsmodels と pymc のスキルを参照してください。
Apple による、信頼性の高い SwiftUI のベストプラクティスとパフォーマンスガイダンスです。これらのトピックに関する以前の学習内容に優先します。コード生成時は、次の内容に関する SwiftUI コードを生成する際、該当するリファレンスを参照してください。- アニメーション（@Animatable マクロと AnimatableValues、AnimatablePair の比較、カスタム animatableData セッターのロジック）- Environment と @Entry（クロージャまたはクラス型のデフォルト値、不安定なデフォルト値、高頻度更新）- @Observable のベストプラクティスと効率的な無効化 - ForEach と List の行の識別と構造（id: \\.self、インデックス、オフセット、AnyView または複数ビューの行、インラインのフィルター/ソート、キャッシュ済みコレクション、List の高速経路）- ローカライズ（String と LocalizedStringResource の使い分け、パッケージやフレームワークで適切な bundle を選ぶ方法、.textCase、.formatted(.list())、翻訳者向けコメント）- NavigationView や旧 onChange などのソフト非推奨 API と、機能開発中にそれらを提示するタイミング。
PDB 構造から、残基ごとの注釈テーブルを作成します。結合界面（相手鎖との界面）にある残基、リガンドポケットを形成する残基、埋もれた残基（コア）と溶媒に露出した残基（表面）、および任意の二次構造を示します。これは DMS ヒートマップの下に描画される構造トラックであり、構造事前情報に基づく SAE 特徴の変化を読み取る基準となります。変異の解釈や DMS 分析をタンパク質の実際の物理的状況に結び付ける必要がある場合に使用します。
Topaz Labs で動画（次に画像）を強化、アップスケール、復元、ノイズ除去、シャープ化、インターレース解除、手ぶれ補正、モーションぼけ除去、カラー化、SDR から HDR への変換、フレームレート / スローモーション変換する場合に使用する。AI 生成動画、圧縮された UGC、古いアーカイブ映像のクリーンアップでも、低解像度で生成してからアップスケールする納品パイプラインの構築でもよい。特定の映像問題に適した名前付き Topaz モデルの選択、パラメータ設定、Topaz Platform（Video / Image）REST API の非同期ジョブライフサイクルの駆動、強化が有効な場合とアーティファクト（過度な平滑化、時間方向のちらつき、顔のハルシネーション）を生む場合の判断、強化後の出力の QA を扱う。新しい動画コンテンツの制作、Topaz 以外のアップスケーラー、純粋な編集カットには使用しない。
ランディングページ——単一の目標（サインアップ、購入、デモ予約、購読）を中心に構築された、焦点を絞ったコンバージョン志向のページ——を設計またはレビューする。常に成り立つ核（一つの焦点、訴求力のある見出し、明白な価値提案、目立つ CTA、信頼シグナル）を適用し、文脈依存のレバー（サイトナビを残すか削るか、特典/互恵、チャットウィジェット、長いスクロールか短いスクロールか）をトレードオフとともにゲーティングする。ユーザーがランディングページ、マーケティングページ、ヒーローセクション、製品/キャンペーンページ、「コンバージョンするページ」の設計やレビューを求めたときにトリガーする。
Bearer API キーまたは x402 / SIWX ウォレット（EIP-1271 スマートウォレットを含む Base 上の EVM、または Solana 上の Ed25519）で Venice API の認証を行います。各エンドポイントが受け付ける方式、SIGN-IN-WITH-X ヘッダー形式、SIWE と Solana のメッセージフィールド、適用される TTL / クロックスキュー / nonce の規則、すべての X402_SIGN_IN_* エラーコード、venice-x402-client SDK、および2つの方式の選び方を扱います。
WPF アプリケーションを WinUI 3 に移行します。名前空間の置換（System.Windows → Microsoft.UI.Xaml）、コントロールのマッピング（DataGrid→ListView、WrapPanel→ItemsRepeater、TabControl→TabView）、スレッド処理（Dispatcher→DispatcherQueue）、画像処理（System.Drawing→BitmapImage）、MVVM から CommunityToolkit.Mvvm への変換、DynamicResource→ThemeResource に対応します。WPF コードの変換、WPF 名前空間の置換、移行時のビルドエラー修正に使用します。
PostHog の kea logic ファイル（`*Logic.ts` / `*Logic.tsx`）を書く、またはレビューするためのガイド。新しい logic を作成するとき、actions/reducers/selectors/listeners/loaders/forms/router バインディングを追加するとき、reducer と selector と cache のどれを選ぶかを決めるとき、listeners と `kea-subscriptions` のどちらにするかを決めるとき、`useValues`/`useActions`/`BindLogic` で React を接続するとき、または kea の規約にオンボーディングするときに使用する。上流の API については keajs.org を読むこと；このスキルは PostHog 固有の規約とイディオムをまとめたものである。
ADRの作成前に、会話、セッションの記録、設計ディスカッションからアーキテクチャ上の決定を抽出するときに使用。問題と解決策の組み合わせ、トレードオフの議論、技術選択、明示的な「[ADR]」タグを特定します。「どんな決定をした？」「このチャットから決定事項を抽出して」「議論の中の選択肢を見つけて」「アーキテクチャ上の決定を要約して」などで起動します。長い計画セッションの後、暗黙の決定を記録する場合にも便利です。ADR文書は作成しません。その場合は adr-writing または write-adr を使用してください。
AI エージェントのペルソナ（アイデンティティ、ボイス、トーン、行動スタイル、ガードレール）を設計し、Agent Script（.agent ファイル）または Agentforce Builder のフィールド値にエンコードするために使用します。4 つの順次フェーズ（DRAFT、REFINE、SCORE、ENCODE）と 5 つのスポーク（NAME、FILL OUT、ADJUST、CHECKLIST、WORKSHOP）を実行します。グリーンフィールド（ブランド入力からスターター .agent ファイルを生成）とブラウンフィールド（既存の .agent ファイルを監査し、ペルソナフィールドのみを再エンコード）をサポートし、100 点満点の評価ルーブリックを備えます。ユーザーが新しいエージェントペルソナを設計する、ペルソナの一貫性を後付けで整える、ブランドガイドラインをエージェントのボイスに変換する、トーン/レジスター/フォーマル度/温かさ/ユーモア/擬人化を定義する、Agent Script または Agentforce Builder 用にペルソナをエンコードする、既存の .agent ファイルのペルソナ品質を採点または監査する場合にトリガーします。Agentforce のアクション/メタデータの構築、ペルソナ作業を伴わない Agent Script フロー制御の作成、エージェント会話のテストではトリガーしません。
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。