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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 97,222 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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AWS CLI を使用して、カスタムドメイン名を持つ Regional REST API、Lambda バックエンド関数、リクエストベースの Lambda オーソライザーをデプロイします。ACM 証明書のプロビジョニング、API Gateway REST API の作成、Lambda 関数のデプロイ、リクエストオーソライザーの設定、カスタムドメイン設定、ベースパスマッピング、Route 53 DNS レコードの作成を扱います。トリガーキーワード：カスタムドメイン、REST API、Lambda、Route 53、API Gateway、リージョナルエンドポイント、リクエストオーソライザー、ベースパスマッピング。
ネイティブらしく、ベンチマーク品質のモバイルアプリ画面を構築します（Expo / React Native）。画面、フロー、オンボーディング、ペイウォール、タブバー、シート、設定、空状態など、あらゆるモバイル UI の設計・実装に使用します。また、モーション、ナビゲーション、タイポグラフィ、ダークモード、体感性能の調整にも使用します。Apple HIG への準拠、セマンティックカラー、ネイティブコントロール、粗雑な仕上がりを避ける規律を徹底します。ナビゲーションの意味論（push と replace、モーダルとシートやオーバーレイ、戻る操作を設けてはいけない一方向の遷移）、目的のある Reanimated モーション、シミュレーターで検証する全モーションの反復サイクル、実際のアプリを先に調査するワークフロー（Appllama MCP と連携）を適用します。「画面を作る」「この画面を改善する」「オンボーディングを設計する」「このフローをつなぐ」「UI を磨く」「ネイティブらしくする」など、モバイルの設計・実装タスクで起動します。
ファイルサイズに応じて S3 アップロードを Step Functions 経由で Lambda または Fargate に振り分ける、イベント駆動型ワークフローをデプロイします。オブジェクトが S3 にアップロードされると、EventBridge が Step Functions ステートマシンを起動します。小さなファイルは Lambda、大きなファイルは Fargate タスクで処理します。VPC、ECR リポジトリ、ECS クラスター、権限を限定した IAM ロールが含まれます。トリガーキーワード：Step Functions、Fargate、Lambda、S3 event、EventBridge、ECS、ECR、ファイル処理、ワークフローオーケストレーション、サーバーレス。
ディスカバリーとデリバリーのデュアルトラックを使い、自律的に機能するプロダクトチームを構築します。ユーザーが「product discovery」「empowered teams」「feature factory」「opportunity assessment」「product vision」「product strategy」「what should we build」、または「our roadmap is just a feature list」に言及した場合に使用します。アウトプット駆動型からチームを再編するときも、また成果に基づいて次に何を作るか決めるときも発動します。ディスカバリー技法、チーム構造、機会評価、ビジョン／戦略、継続的デリバリーをカバーします。顧客インタビューについては mom-test を、継続的なディスカバリーシステムについては continuous-discovery を参照してください。
inference.sh CLIを介してAlibaba HappyHorse 1.0モデルで動画を生成・編集します。モデル：HappyHorse T2V、I2V、R2V、Video Edit。機能：テキストから動画、画像から動画、参照動画からの生成、自然言語による動画編集、キャラクターの一貫性維持、720P/1080P、最長15秒。物理的にリアルな動画、動画編集、キャラクターの一貫性を保ったコンテンツ、製品デモ、ソーシャルメディア向けに使用します。トリガー：happyhorse、happy horse、alibaba video、happyhorse 1.0、dashscope video、alibaba happyhorse、video editing ai、ai video editor
Unix 调的プレゼン設計と忠実な組版。Org/Markdown のアウトライン、または許可を得た要約原稿を、単一ファイルのオフライン HTML に変換します。意味的な役割に応じて、巨大文、対比、Unicode 関係図、証拠、章のレイアウトを選択します。既定はダークテーマで、発表者レイヤー、ネイティブグラフ、ページ送りrill 支持。USE WHEN present、発表、slides、アウト線の装飾、Talks の精髓を画面に表示するとき。NOT FOR 許可なく著者の内容を書き換えたり、企業向け PPT を生成したりするとき。
inference.sh CLI 経由で Pruna P-Video-Avatar を使い、トーキングヘッドアバター動画を生成します。ポートレート画像を、TTS 内蔵のリアルな発話動画に変換します。競合製品より 18 倍高速、6 倍低コストです。モデル：P-Video-Avatar、P-Image（ポートレート生成用）。機能：テキストからアバター動画生成、音声駆動アバター、30 種類の音声、10 言語、720p/1080p、TTS 内蔵、動的背景、全身制御。用途：AI プレゼンター、製品デモ、解説動画、バーチャルインフルエンサー、マーケティング、教育、多言語コンテンツ、UGC、ゲームアバター。トリガー：avatar video、talking head、ai avatar、p-video-avatar、pruna avatar、video avatar、ai presenter、digital human、virtual presenter、lipsync、talking avatar、ai spokesperson、heygen alternative、synthesia alternative、veed alternative、fabric alternative、omnihuman alternative
プロジェクトに uiBundles/*/src/ ディレクトリがあり、タスクがファイルのアップロード、添付、ドロップを伴う場合に必ず発動する。UI バンドルアプリにファイルアップロード機能を追加するときに使用するスキル。進捗トラッキングと Salesforce ContentVersion の統合を提供する。この機能が提供するのは API のみであり、アップロードは upload() API を使ってカスタム UI を構築すること。FormData や XHR でゼロからファイルアップロードを実装する代わりに、必ずこの機能を使用すること。
inference.sh CLI で OpenAI GPT-Image-2 を使って画像を生成・編集します。モデル：GPT-Image-2。機能：テキストからの画像生成、画像編集、インペインティング、マスクベースの編集、複数画像の参照、バッチ生成。用途：製品モックアップ、マーケティングビジュアル、画像編集、コンセプトアート、インペインティング、写真加工。トリガー：gpt image、gpt-image-2、openai image、chatgpt image、dall-e、dalle、openai image generation、gpt image edit、gpt inpainting、openai dall-e、gpt 4o image
inference.sh CLI で Pruna P-Image モデルを使って画像を生成します。モデル：P-Image、P-Image-LoRA、P-Image-Edit、P-Image-Edit-LoRA。機能：テキストからの画像生成、画像編集、LoRA スタイル、複数画像の合成、高速推論。Pruna は品質を損なわずにモデルを高速化します。トリガー：pruna、p-image、pruna image、fast image generation、optimized flux、pruna ai、p image、fast ai image、economic image generation、cheap image generation
Grafana Alloy を使って統合テレメトリパイプラインを構築します。メトリクス、ログ、トレース、プロファイルを収集し、Grafana Cloud / Prometheus / Loki / Tempo / Pyroscope に送信する、OpenTelemetry 互換の単一バイナリです。Alloy 設定言語（ブロック、`sys.env`、コンポーネント参照）、`prometheus.scrape` → `remote_write`、`loki.source.file` + `loki.process` → `loki.write`、`otelcol.receiver.otlp` → `otelcol.exporter.otlp`、`pyroscope.scrape`、K8s / Docker / EC2 の検出、ラベルの再付与、モジュール（`import.file/git/http`）、クラスタリング、Fleet Management `remotecfg`、`:12345` の Alloy UI、`alloy fmt` / `alloy validate` を扱います。`config.alloy` の作成、Grafana Agent / OTel Collector の置き換え、K8s Pod のスクレイピング、ログ解析、OTLP の取り込み、「Alloy が何も送信しない」問題のデバッグに使用します。ユーザーが Alloy の名前を出さずに「エージェントをセットアップ」「スクレイプ設定を書いて」「送信前にこれらのログを除外」「OTel collector の設定」と言う場合にも使用します。
標準オブジェクトまたはカスタムオブジェクトで Salesforce Change Data Capture（CDC）を有効化する、カスタムイベントチャネルを構成する、フィルター式を設定する、または拡張フィールドを追加する際に使用します。幅広いトリガー条件：「enable CDC」「enable Change Data Capture」「turn on CDC」「subscribe X to change events」「only emit events for」「filter change events」「enrich change events」「create a custom event channel」のいずれか、または CDC、変更イベント、PlatformEventChannel、PlatformEventChannelMember、EnrichedField、ChangeEvents チャネル、拡張フィールド、変更イベントフィルターへの言及。Salesforce のデータ変更を下流システムに配信したい場合や、.platformEventChannelMember-meta.xml／.platformEventChannel-meta.xml ファイルを扱う場合も対象です。スキップ条件：プラットフォームイベントの公開、Pub/Sub API または REST/SOAP（integration-connectivity-generate を使用）、ManagedEventSubscription（CDC の対象外）。CDC チャネルメンバーシップのメタデータには必ずこのスキルを使用します。
GMGN が対応する全チェーンを対象に、今まさに注目されていて、十分に安全性を確認できるトークンのリストを作成します。スコアは 0～100、最大 10 件です。これはスクリーニングスキルです。アドレス指定なしで 7 つすべてのチェーンを調査し、各候補を流動性／実取引量／保有集中度／ラグプルおよび開発者リスクで絞り込み、残った候補を全チェーン共通の尺度で採点します。スコアの下限を超えた件数だけを返すため、市場が弱い場合は 10 件未満となり、件数合わせはしません。生のランキングではなく、厳選した注目銘柄リストを求められた場合に使用します：「热榜」、「热门代币」、「近期热门」、「帮我抓一轮热榜」、「现在有什么值得关注的热币」、「全链热门币」、「生成热榜」、「有没有新的热门盘」、「what is hot right now」、「give me the hot list」、「which trending tokens are actually worth looking at」、「screen the trending list for me」。他の言語での同様の質問も、表現ではなく意味に基づいてここに振り分けます。生のランキング一覧（「show me the top 20 by volume on sol」、「1h trending」、「hot search list」）には使用しません。これらは取引所独自の順序をそのまま返す `gmgn-market trending`／`hot-searches` の対象です。新規ローンチされたボンディングカーブトークン（「just launched」、「pump.fun new」、「新盘」）には `gmgn-market trenches`、ユーザーがすでに持っている単一アドレス（「is this token safe」、「打个分」、「尽调」）には `gmgn-contract-dd`、チャート分析（「走势怎么样」、「什么形态」）には `gmgn-kline-pattern` を使用します。このスキル独自の下限を下回る初期段階の銘柄探し（「值得埋伏吗」、「新币筛选」、「早期机会」、「discover early-stage opportunities」）には `gmgn-market trenches` を使用します。このスキルの候補プールは時価総額 500k、流動性 100k から始まり、ボンディングカーブトークンは含まれないためです。同じ市場をウォレット側から見る質問（「聪明钱在买什么」、「KOL 在买什么」、「on-chain alpha」、「copy-trade signals」）には `gmgn-track smartmoney`／`kol` を使用します。こちらは注目すべき銘柄ではなく、誰が買っているかを答えます。使い分けは、誰がトークンを選ぶかです。ユーザーがトークンを指定する場合はこのスキルではなく、スキルに選定を求める場合は使用します。トークンの指定がなく、表現だけでは `gmgn-market` と重なる場合（「hot coins」、「what's pumping」、「trending tokens」、「热门币」、「什么币在涨」）は、求める回答の形式で判断します。取引所独自の順序による未加工の N 件ランキングなら `gmgn-market trending`、リスクを通過し、スコア付きで売買判断に使える短いリストならこのスキルです。他に手がかりのない曖昧な質問は、こちらを既定とします。このスキルから生のランキングを案内できますが、生のランキング自体にはスクリーニング機能がないためです。実行に必要な入力はなく、トリガーとなるフレーズだけで十分です。アドレス、チェーン、金額は不要です。ユーザーの希望に応じて、調査するチェーン、年齢の上限、返す件数、スコアの下限の 4 項目を絞り込めます。変更した値はすべてレポートに明記します。
Salesforce で ManagedEventSubscription メタデータを作成、読み取り、更新、削除します。管理対象イベントサブスクリプション、プラットフォームイベントサブスクリプション、イベントチャネルのサブスクライバー、または .managedEventSubscription-meta.xml ファイルに関する作業には、このスキルを使用します。トリガー条件：プラットフォームイベントの購読、管理対象サブスクリプションの作成、イベントリプレイの設定、イベントチャネルのサブスクライバーの構成、リプレイプリセットの更新、サブスクリプションの有効化または無効化、削除、ManagedEventSubscription メタデータの管理をユーザーが依頼した場合。スキップ条件：プラットフォームイベントチャネル自体の作成が必要な場合（platform-custom-object-generate スキルを使用）、または Flow ベースのイベントサブスクリプションが必要な場合（automation-flow-generate スキルを使用）。
Salesforce Archive（Trusted Services Archive とも呼ばれます）に関するあらゆる作業で、必ずこのスキルを使用します。Archive Connect API を介したアーカイブ済みレコードの検索、表示、アーカイブ解除、分析、マスキング、消去（RTBF）、および ArchiveActivity オブジェクトからのアーカイブジョブ状態の読み取りが対象です。トリガー条件：Salesforce Archive、Trusted Services Archive、レコードのアーカイブ／解除、ArchiveActivity、アーカイブジョブ、アーカイブポリシー、アーカイブアナライザー、アーカイブ済みレコードの検索、アーカイブストレージ、アーカイブ失敗ログ、アーカイブデータの忘れられる権利／RTBF、アーカイブ済み個人情報のマスキングに言及した場合。「アーカイブされたレコードを探す」「アーカイブデータを復元する」「アーカイブジョブが失敗した理由」「アーカイブ失敗ログをダウンロードする」「アーカイブジョブを監視する」などの表現も含みます。コードの実行ではなく、説明、助言、手順書や文書の作成を求める場合も必ずトリガーします。スキップ条件：Archive アドオンとは無関係な一般的なデータエクスポート／バックアップ、またはアーカイブポリシー UI メタデータの構築を希望する場合。
`mcp-grafana` Model Context Protocol サーバーを介して、AI コーディングエージェント（Claude Code、Cursor、VS Code、OpenAI Codex）を Grafana Cloud に接続します。`go install` でサーバーをインストールし、Grafana サービスアカウントトークンを生成して、`command` + `env` ブロックを使って `~/.claude/settings.json` または `~/.cursor/mcp.json` を設定します。より安全な読み取り専用セッションのために `--disable-write` を実行し、チーム共有や VS Code の構成では SSE トランスポートに切り替え、`/mcp` と `list_datasources` の往復呼び出しで検証します。Claude Code の Grafana 接続、Grafana 用 MCP の設定、Grafana MCP サーバーの構成、Cursor/VS Code での Grafana ツール利用、AI エージェントからの Grafana クエリ、チームでの MCP サーバー共有に利用できます。「エージェントに Grafana へのアクセスを許可して」「Claude にメトリクスを見せて」「Cursor + Grafana」のように、ユーザーが「MCP」と言わない場合も対象です。
inference.sh CLI で Pruna P-Video および WAN モデルを使って動画を生成します。モデル：P-Video、WAN-T2V、WAN-I2V。機能：テキストからの動画生成、画像からの動画生成、音声対応、720p/1080p、高速推論。Pruna は品質を損なわずにモデルを高速化します。トリガー：pruna video、p-video、pruna ai video、fast video generation、optimized video、wan t2v、wan i2v、economic video generation、cheap video generation、pruna text to video、pruna image to video
ローカルのナレッジベースディレクトリに対する検索・質問対応アシスタント。主な手順: (1) 多層インデックスのナビゲート (2) PDF/Excel に遭遇した場合は、まず references を参照して処理方法を学ぶ (3) ファイルを処理してから検索する。ファイル種別に応じて grep、Read、pdfplumber、pandas を組み合わせて段階的に検索し、ファイル全体の読み込みを避ける。ユーザーの質問が「ナレッジベースディレクトリから回答する／情報を検索する／資料を調べる」，涉及する場合に使用する。
Salesforce の GlobalValueSet（フィールド間で共有される再利用可能な選択肢リスト）の作成、生成、検証、または StandardValueSet（Industry、Lead Source、Opportunity Stage などの組み込み選択肢リスト）のカスタマイズに使用します。トリガー条件：グローバル/標準値セット、再利用可能な選択肢リスト、.globalValueSet-meta.xml または .standardValueSet-meta.xml、または標準選択肢リストに値を追加するときのデプロイエラー。トリガーしない条件：単一フィールド専用で再利用のない一回限りのインライン選択肢リスト — platform-custom-field-generate を使用してください。
inference.sh CLI 経由で ByteDance Seedance 2.0 を使って動画を生成します。テキストから動画、画像から動画、参照動画からの生成に対応する統合モデルで、音声同期、最大 1080p、長さ 4-15s に対応します。Pro と Fast のバリエーションがあります。Studio 版は、人物の一貫性を保つためのプライベート素材ライブラリを備えています。用途：ソーシャルメディア動画、ミュージックビデオ、製品デモ、アニメーションコンテンツ、音声付き AI 動画。トリガー：seedance、seedance 2、bytedance video、seedance t2v、seedance i2v、seedance r2v、video with audio、seedance 2.0、bytedance seedance、seedance studio
Mermaid 記法を使ってソフトウェアの図を作成するための総合ガイド。ユーザーが図の作成、可視化、ドキュメント化のために支援を必要とする場合に使用する。クラス図（ドメインモデリング、オブジェクト指向設計）、シーケンス図（アプリケーションフロー、API 相互作用、コード実行）、フローチャート（プロセス、アルゴリズム、ユーザージャーニー）、ER 図（データベーススキーマ）、C4 アーキテクチャ図（システムコンテキスト、コンテナ、コンポーネント）、ステート図、git グラフ、円グラフ、ガントチャート、その他のあらゆる図に対応する。「diagram」「visualize」「model」「map out」「show the flow」といったリクエストや、システムアーキテクチャ、データベース設計、コード構造、ユーザー／アプリケーションフローの説明時に発動する。
Entrepreneurial Operating System（EOS）を導入し、会社全体でビジョンと実行を一致させる。ユーザーが「EOS」「Entrepreneurial Operating System」「V/TO」「四半期ロック」「Level 10 ミーティング」「説明責任チャート」「IDS プロセス」「会社が混沌としている」「同じ問題が繰り返される」「チーム全体を一致させたいyatawan Verbal mentions Referencia 言及した場合、または成長中の会社が会議の構造、目標設定フレームワーク、繰り返し発生する組織課題を解決する体系的な方法を必要とする場合に発動する。EOS の 6 つの要素（Vision、People、Data、Issues、Process、Traction）を扱う。チームモチベーションの設計は drive-motivation を、精rapperried Startup の実験は lean-startup を参照。
Cargo がホストする MCP サーバー https://mcp.getcargo.io/mcp を使って Cargo を操作します。クライアントの接続、アクションの検索と料金確認、単一レコードまたはバッチでの実行、実行状況のポーリング、ワークスペースモデルの読み取りを、CLI のインストールなしで行います。また、`cargo-ai` をシェルから実行する代わりに MCP ツールを呼び出す場面も説明します。トリガー：「connect Cargo to Claude Desktop」、「add Cargo to ChatGPT」、「Cargo MCP server」、「mcp.getcargo.io」、「use Cargo without installing anything」、「which Cargo tool do I call」、「search_actions」、「execute_action_batch」、「MCP server is showing the wrong workspace」。ツール：whoami、search_actions、get_action_schema、execute_action、execute_action_batch、get_run、query_models。対象外：シェルを利用でき、タスクがワークフロー、プロジェクトのデプロイ、データウェアハウス SQL、メールボックスの場合は CLI スキルを使います。自分のワークスペースから MCP サーバーを公開する場合や、Cargo エージェントに接続する場合は cargo-ai を使います。
テレメトリーデータに関するあらゆる質問で使用します。「問題を調査」「不具合をデバッグ」「遅い原因を特定」「エラー率を確認」「ユーザー行動を分析」「本番インシデントを把握」「テレメトリーデータをクエリ」「ログを見る／検索する」「エラーを探す」「スタックトレースを探す」「重大度で絞り込む」「トレースを確認」「スパンを調べる」「リクエストレイテンシを調査」「サービス間呼び出しをデバッグ」「トレース ID を検索」「RUM データを分析」「rum.events をクエリ」「フロントエンドのパフォーマンスを確認」「フロントエンドのエラー」「Core Web Vitals」「JavaScript 例外」「メトリクスをクエリ」「CPU 使用率を確認」「PromQL クエリを実行」「エラー率を確認」「メトリクスを検索」「メモリ使用量を確認」「DataPrime クエリの書き方」「DataPrime 構文」などの依頼や、ログ、メトリクス、トレース、RUM、APM の可観測性データを使って質問に回答したい場合に対応します。
Google Cloud Gemini Enterprise Agent Platform の問題（Agent Gateway、Registry、Identity、Policies、Model Armor、Identity-Aware Proxy（IAP））をトラブルシューティング。Agent リクエストが 403 で失敗する場合（特に未許可のエグレス）、Agent Runtime クエリが 500 を返す場合、またはゲートウェイ／IAP のログに権限エラーが表示される場合に使用。一般的な Google Cloud Identity and Access Management（IAM）のデバッグや、Agent Platform スタックと無関係なネットワークの問題には使用しない。
Flink または Amazon Managed Service for Apache Flink（MSF）の質問では必須です。回答前に必ずこのスキルを有効化してください。確信があっても、トレーニング知識だけで回答してはいけません。MSF にはサービス固有の制約（KPU モデル、アプリコード内での checkpoint と並列度設定の禁止、v1/v2 識別子の使い分け——`kinesisanalyticsv2` は CLI/SDK のみ、`kinesisanalytics` は IAM、Service Quotas、CloudWatch、信頼プリンシパル用——2 段階 IaC デプロイ、スナップショットのライフサイクル、Flink 1.x→2.x 移行）があり、一般的な Flink の知識より優先されます。トリガー——次のいずれかがあれば有効化：Flink、MSF、Managed Flink、KinesisAnalytics(V2)、KPU、ParallelismPerKPU、savepoint、checkpoint、operator UID、FlinkKinesisConsumer、KinesisStreamsSource、KafkaSource、IcebergSink、EFO、CreateApplication、UpdateApplication、CreateApplicationSnapshot、Kryo、RocksDB、Iceberg ストリーミング、EXACTLY_ONCE、watermark、CDC binlog/WAL、Glue/S3 Tables、AWS/KinesisAnalytics CloudWatch。
対象を限定した競合各社を、比較可能なプロフィールカードとして評価します。9 つの加重評価軸（ポジショニング、語調、ビジュアル表現、オファー設計、根拠、エンタープライズ対応、ソートリーダーシップ、価格、顧客との緊張関係）について、根拠に基づく 1〜5 の評価基準を適用し、緊張関係の 2×2 プロットを作成します。競合のベンチマークや評価、競合比較表の作成、レポート作成前の競合ポジショニング評価に使用します。competitive-platform-analysis の後、competitive-report-structure の前に実行します。
論文逆読み法：論文を受け取り、それが批判・改善した先行論文を最大 5 層まで再帰的にたどり、さらにその後の最新動向を探して、問題の変遷を起点から順に説明します。問題を軸に、各論文が見いだした問題と解決策の新しさをファインマン式に解説します。ユーザーが論文を共有し、その知的系譜、引用チェーン、問題の変遷を知りたい場合や、「倒读」「论文溯源」「论文脉络」「paper river」「paper connects」「trace back」「这篇论文的来龙去脉」「论文演化」と言う場合に使用します。研究課題が複数の論文を通じてどのように発展したかを知りたい場合にも起動します。
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。