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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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OmniStudio Data Mapper（旧 DataRaptor）の作成と検証を 100 点スケールで_scoringする。Extract、Transform、Load、Turbo Extract の Data Mapper の構築、Salesforce オブジェクトフィールドのマッピング、既存 Data Mapper 設定のレビュー可以使用する。TRIGGER：ユーザーが Data Mapper を作成、フィールドマッピングを構成、OmniDataTransform メタデータを扱う、または DataRaptor/Data Mapper のパターンについて問い合わせる場合。DO NOT TRIGGER：Integration Procedure の構築（omnistudio-integration-procedure-generate を使用）、OmniScript の作成（omnistudio-omniscript-generate を使用）、コンポーネント間依存関係の分析（omnistudio-dependencies-analyze を使用）の場合。
横方向にスケーラブルなマルチテナント対応の長期 Prometheus + OTLP メトリクスストレージとして Grafana Mimir を構築します。モノリシック／読み書き／マイクロサービス構成のデプロイ、S3／GCS／Azure／ファイルシステムのブロックストレージ、Prometheus `remote_write` と OTLP の取り込み、`X-Scope-OrgID` によるマルチテナント化、インジェスターのレプリケーション係数、コンパクターの保持期間、テナントごとの制限を扱います。ローカルまたは Kubernetes（Helm `mimir-distributed`）での Mimir 実行、Prometheus の単一ノードを超えたスケーリング、取り込み／クエリ／バックエンドの分割選定、テナントや取り込みレートの設定、`/ready` の 503 や `429 Too Many Requests` のデバッグ、Grafana から Mimir データソースへの接続に利用できます。「Prometheus の長期ストレージが必要」「Prometheus をスケールしたい」「マルチテナントのメトリクスバックエンド」「Cortex の代替」「remote_write の送信先」「アクティブシリーズを 10M 保存したい」のように、Mimir の名前が出ていない場合も対象です。
OmniStudio OmniScript の作成と検証を 120 点スケールで_scoringする。ガイド付きデジタル体験、マルチステップフォーム、Integration Procedure と Data Mapper をオーケストレーションするインタラクティブプロセスの構築可以使用する。TRIGGER：ユーザーが OmniScript を作成、ステップフローを設計、要素タイプを構成、または既存 OmniScript 設定をレビューする場合。DO NOT TRIGGER：FlexCard の構築（omnistudio-flexcard-generate を使用）、Integration Procedure の直接作成（omnistudio-integration-procedure-generate を使用）、依存関係の分析（omnistudio-dependencies-analyze を使用）の場合。
Grafana Pyroscope でアプリケーションを継続的にプロファイリングし、結果をフレームグラフで確認します。3 種類の計測方法（言語 SDK によるプッシュ（Go / Java / Python / Ruby / Node / .NET / Rust）、Alloy eBPF の自動計測（コード変更不要、BTF 対応のカーネル 5.8 以降が必要）、SDK → Alloy レシーバー）、ProfileQL クエリ、プロファイルの種類（CPU / memory / allocations / goroutines / mutex）、Grafana Cloud Profiles エンドポイント、Span Profiles によるトレースとプロファイルのリンクを扱います。サービスへのプロファイリング追加、クラスタ全体の eBPF プロファイラーとしての Alloy のデプロイ、フレームグラフによる CPU / memory ホットスポットの調査、2 つのプロファイルを比較した性能劣化の特定、遅い Tempo トレースとそのプロファイルの関連付けに使用します。Pyroscope の名前がなくても、「CPU を消費している原因を調べて」「このアプリのフレームグラフを作成して」「継続的プロファイリング」「ヒープのホットスポット」「割り当てが多すぎる理由」といった依頼に対応します。
ワークフローの悪用可能な脆弱性を対象に、GitHub Actions のセキュリティレビューを行います。「GitHub Actions をレビュー」「ワークフローを監査」「CI のセキュリティを確認」「GHA セキュリティ」「ワークフローのセキュリティレビュー」を依頼された場合、または .github/workflows/ を対象に pwn リクエスト、式インジェクション、認証情報の窃取、サプライチェーン攻撃をレビューする場合に使用します。具体的な PoC シナリオを用いて、悪用可能性に重点を置きます。
OmniStudio 全体の横断分析スキルで、名前空間の検出、依存関係の可視化、OmniScripts、FlexCards、Integration Procedures、Data Mappers にわたる影響分析を行います。トリガー条件：ユーザーが OmniStudio の依存関係について尋ねる場合、名前空間検出（Core vs vlocity_cmt vs vlocity_ins）が必要な場合、影響分析が必要な場合、依存関係グラフや Mermaid ダイアグラムを要求する場合、または変更の影響を受けるコンポーネントを確認したい場合。トリガーしないケース：OmniScripts の作成（omnistudio-omniscript-generate を使用）、FlexCards の構築（omnistudio-flexcard-generate を使用）、Integration Procedures の作成（omnistudio-integration-procedure-generate を使用）、Data Mappers の設定（omnistudio-datamapper-generate を使用）。
Salesforce Industries Common Core（OmniStudio/Vlocity）の Apex callable 生成・レビュースキルで、120 点スコアで評価します。Industries callable の Apex 実装の作成、レビュー、移行時に使用します。トリガー条件：ユーザーが System.Callable クラスを作成・レビューする場合、VlocityOpenInterface または VlocityOpenInterface2 を移行する場合、または OmniStudio、Integration Procedures、DataRaptors で使われる Industries callable 拡張を構築する場合。トリガーしないケース：汎用 Apex クラスやトリガー（platform-apex-generate を使用）、Integration Procedures の構築（omnistudio-integration-procedure-generate を使用）、OmniScripts の作成（omnistudio-omniscript-generate を使用）、Data Mappers の設定（omnistudio-datamapper-generate を使用）、名前空間や依存関係の分析（omnistudio-dependencies-analyze を使用）。
Rails 7+ のスペシャリストです。includes/eager_load による Active Record クエリの最適化、部分的なページ更新のための Turbo Frames と Turbo Streams の実装、WebSocket 接続用の Action Cable 設定、バックグラウンドジョブ処理用 Sidekiq ワーカーのセットアップ、包括的な RSpec テストスイートの作成を行います。Hotwire、リアルタイム機能、またはバックグラウンドジョブ処理を備えた Rails 7+ ウェブアプリの構築に使用します。Active Record の最適化、Turbo Frames/Streams、Action Cable、Sidekiq、RSpec Rails に利用してください。
130 ポイントスコアリングによる OmniStudio FlexCard の作成と検証。varez一眼で分かる UI カードの構築、Integration Procedures へのデータソースバインディング設定、既存 FlexCard 定義のアクセシビリティとパフォーマンスの確認filtration时候に使用します。トリガー：ユーザーが FlexCard を作成、データソースを設定、カードのレイアウトを設計、または OmniUiCard のメタデータについて問い合わせた場合。トリガーしない場合：OmniScripts の構築（omnistudio-omniscript-generate を使用）、Integration Procedures の作成（omnistudio-integration-procedure-generate を使用）、依存関係の分析（omnistudio-dependencies-analyze を使用）。
OmniStudio の Integration Procedure の作成と検証を行うスキルで、110 点スコアで評価します。Data Mapper アクション、Apex Remote Action、HTTP callout、条件ロジックを組み合わせたサーバーサイドのプロセスオーケストレーションを構築 Shirialji に使用します。トリガー条件：ユーザーが Integration Procedures を作成する場合、Data Mapper のステップを追加する場合、Remote Action を設定する場合、または既存の IP 構成をレビューする場合。トリガーしないケース：OmniScripts の構築（omnistudio-omniscript-generate を使用）、Data Mappers の直接の作成（omnistudio-datamapper-generate を使用）、コンポーネント横断の依存関係の分析（omnistudio-dependencies-analyze を使用）。
あらゆる場面、メディア形式、地域に対応したプロフェッショナルなプレスリリースを作成します。ユーザーがプレスリリース、communiqué de presse、メディア発表、ニュースリリースの執筆、草稿作成、改善を希望する場合に使います。製品発表、資金調達、提携、危機対応、幹部採用、イベント、M&A、オープンソースの節目などが対象です。メディアの種類（印刷、デジタル/通信社、放送、ソーシャル/SMPR、業界紙）や、世界各地域の慣習にも対応します。「何かを発表したい」「Xについて報道機関にどう伝える？」でも起動します。ブログ記事や技術記事には使わず、代わりにsamber/cc-skills@technical-article-writerを使ってください。ニュースレター記事にはsamber/cc-skills@substack-ghostwritingを使ってください。
情報質問機。記事・論文・書籍 Given すると、Kernel を Q-A ペアに抽出する——Question は要点を突く、教科書的ではない；Answer は簡潔明快で、形式的な収口と完全な論理連鎖を持つ。読者は Q の連鎖を辿り、各 A が釘を打つことで著者の推論全体を再現できる。ユーザーが「Q&A」「QA」「質問」「質問抽出」「/ljg-qaMention のいずれかを出力_missing、または記事・論文・書籍を共有して Q-A 抽出を依頼った場合に使用する。mtxSummary ではなく、答えの付いた一連の問題としてアイデアを抽出したいときにトリガーする。FAQ 生成、用語集作成、理解度クイズには使用しない——これは学習補助ではなく知的スキャフォールディングである。
音楽会社専用のリポジトリに、自己管理型ワークスペース、読み取り専用のヘルスチェック、再利用可能なナレッジ、移植可能なスキルを備えた業務 OS を構築します。「レーベルの OS を設定」「出版ワークスペースを構築」「カタログ運用リポジトリを整理」「ロスターをフォルダーに反映」などに使用します。実際の中核オブジェクト（アーティスト／リリース、作品／関係者、またはカタログ案件）を選び、利用可能な場合は対応する Recoup レコードを使用し、それ以外はプライベートファイルのワークフローを使用します。すべての音楽事業にアーティストロスター、評価額、アカウントの申告が必要なわけではありません。
Vlocity Build を使用した Salesforce Industries DataPack のデプロイ自動化。発動条件：vlocity コマンド（packDeploy/packRetry/packExport/packGetDiffs）で OmniStudio/Vlocity DataPack をデプロイまたは検証する場合、DataPack の CI/CD パイプラインを構築する場合、DataPack の移行エラーをトラブルシューティングする場合。発動しない条件：sf project deploy で Salesforce メタデータをデプロイする場合（platform-metadata-deploy を使用）、OmniStudio の成果物を作成する場合（omnistudio-*-build を使用）、Apex/LWC のビジネスロジックを書く場合（platform-apex-generate/experience-lwc-generate を使用）。
Bloom の 2-Sigma mastery learning を用いた 1 対 1 のパーソナル AI アシスタント。苏格拉底的問いかけ、適応的なペース、豊かなビジュアル出力（HTML ダッシュボード、Excalidraw の概念マップ、生成画像）で、あらゆるトピックをユーザーにguidedする。ユーザーが何かを学びたい、あるテーマを勉強したい、概念を理解したい、、歌ictures を依頼した、または「教えて」「学びたい」「X を段階的に説明して」「理解させて Shui Children's _to とzyninvoke した、または /sigma を Dollar patent にnda 場合に使用する。トリガー: learn、study、teach、tutor、understand、master、explain step by step。
EXPERIMENTAL HTML-in-Canvas ブラウザー API を使って、ライブ HTML/DOM 要素（またはその静止スナップショット）を PixiJS v8 テクスチャとして描画する場合に使用します。pixi.js/html-source のインポート、canvas.requestPaint による機能検出、ライブで再描画され、操作可能な要素向けの HTMLSource（autoLayout/autoUpdate/autoRequestPaint、requestPaint、isReady、HTMLSource.defaultOptions、direct-child-of-canvas + layoutsubtree の要件）、不変の captureElementImage() スナップショット向けの ElementImageSource（autoClose、即時 ready）、Sprite/Texture/Mesh でのソースの使用、優先度 -10 での Texture.from によるフォールバック専用自動検出、アップローダーのエラーメッセージ、破棄／クリーンアップを扱います。次の語句で起動します：HTMLSource、ElementImageSource、ElementImage、HTML in canvas、render DOM to texture、render HTML to texture、texElementImage2D、copyElementImageToTexture、HTMLSourceOptions、ElementImageSourceOptions、HTMLSourceCanvas。
アーティストをロスターに追加または紐付けて情報を充実させます。Spotify の本人確認を行い、指定されたワークスペースでアーティストを特定してから、調査、カタログ、SNS、ナレッジベースを整備します。Spotify の本人確認ができない場合は、意図的な手動オンボーディングにも対応します。「アーティストを作成／追加／オンボーディング」「[artist] を設定」「[artist] と契約した」「新規契約」などに使用します。ロスターの確認には recoup-roster-list-artists、既存アーティストのファイル内での作業には recoup-roster-manage-artist を使用してください。
1 人のアーティストのフォルダー内で作業し、コンテキスト、ブランド、楽曲、リリースを読み取って更新します。「[artist] のファイルを整理」「[artist] のブランド／コンテキストを更新」「[artist] のワークスペースには何がある？」など、特定のアーティストのファイルに関するタスクに使用します。名簿全体の一覧には recoup-roster-list-artists、アーティストの調査や指標の確認には recoup-research-artist-overview を使用します。
Salesforce Industries CME EPC の製品モデリングスキル。Product2 ベースのカタログ作成に用いる。EPC 製品の作成、製品属性の設定、Product Child Items を用いたオファーバンドルの構築、カタログ変更に係る EPC DataPack JSON メタデータのレビュー時に使用。発動条件：Product2 の EPC レコード、AttributeAssignment ペイロード、AttributeMetadata/AttributeDefaultValues、オファーバンドル、ProductChildItem リレーションの作成または更新を行う場合。発動しない条件：OmniScripts/FlexCards/Integration Procedures の設計（omnistudio-omniscript-generate、omnistudio-flexcard-generate、omnistudio-integration-procedure-generate を使用）、Apex ビジネスロジックの実装（platform-apex-generate を使用）、デプロイパイプラインのトラブルシューティング（platform-metadata-deploy を使用）。
Substackのコンテンツを執筆、最適化し、成長させます。メール中心のニュースレター記事と、ウェブ中心のエッセイ形式の記事に対応します。文体の再現、SubstackのアルゴリズムとNotes戦略、メールの書式、SEO、成長施策、有料購読者の収益化を扱います。ユーザーがSubstack、ニュースレター記事、Substackの投稿や記事、エバーグリーンコンテンツ、ニュースレターの成長、Notes、有料購読者、「代筆して」または「この文体で書いて」に言及した場合に使います。Substackの名前がなくても、ニュースレターやエッセイの執筆、ブログ記事・講演・スレッドのニュースレター形式への編集に使えます。ニュースレターの文脈がない一般的なブログ記事の執筆には使わず、代わりにsamber/cc-skills@technical-article-writerを使ってください。
Python、TypeScript、Go、Java、.NET、Ruby、RustでTemporalアプリケーションを開発、デバッグ、管理します。ユーザーがTemporal SDKでワークフロー、アクティビティ、ワーカー、バックグラウンドジョブキューを構築する場合、非決定性エラー、停止したワークフロー、アクティビティの再試行などをデバッグする場合、Temporal CLI、Temporal Server、Temporal Cloudを使用する場合、Docker ComposeでTemporalを実行する場合、シグナル、クエリ、ハートビート、バージョニング、continue-as-new、子ワークフロー、sagaパターンなどの耐久実行の概念を扱う場合に使用します。また、「run a Temporal workflow from the CLI」「start a dev server」「run temporal server start-dev」「temporal workflow start」「temporal workflow execute」「temporal workflow signal」「temporal workflow query」「temporal workflow update」と言及された場合にも使用します。
コレクションのスキーマ情報とサンプルドキュメントを踏まえ、自然言語から読み取り専用の MongoDB クエリ（find）または集計パイプラインを生成します。MongoDB クエリの作成や生成、MongoDB データのフィルタリング・クエリ・集計、「どうクエリすればよいか」といった質問、クエリ構文の支援、MongoDB ドキュメントの検索・フィルタリング・グループ化についての相談に使用します。SQL のようなリクエストを MongoDB 構文に変換する場合にも使用します。Atlas Search（$search 演算子）、ベクトル／セマンティック検索（$vectorSearch 演算子）、あいまい一致、オートコンプリートインデックス、関連性スコアリングには対応しません（search-and-ai を使用）。既存クエリの分析や最適化には対応しません（mongodb-query-optimizer を使用）。書き込み操作を含む集計パイプラインには対応しません。MongoDB MCP サーバーが必要です。
Prometheus および PromQL 互換エンジン（Thanos、Cortex、VictoriaMetrics、Grafana Mimir、Grafana Tempo など）を照会する CLI です。即時クエリ、範囲クエリ、メトリクス検出（metrics/labels/meta サブコマンド）、出力形式（table/csv/json/graph）に対応します。PromQL クエリの実行、オブザーバビリティを備えたソフトウェアのパフォーマンス問題のトラブルシューティング、レイテンシ／エラー率／飽和度の調査、時系列データの分析に使用します。
Amazon RDS for SQL Server の接続、認証、トラブルシューティングに関するガイダンスを提供します。SSMS から EC2 への接続タイムアウト、Windows 認証での SSPI コンテキスト生成エラー、Lambda から pymssql での RDS SQL Server 接続、ECS Fargate で auth_scheme が KERBEROS ではなく NTLM を示す問題、ノート PC から SSM トンネル経由での RDS SQL Server 接続、ポート 1433 のセキュリティグループ、localhost トンネルでの TrustServerCertificate=True、SPN MSSQLSvc、AWS Managed Microsoft AD、Kerberos で RDS エンドポイントではなく CNAME を使う設定、tds_version='7.4'、encryption='require'、pymssql での文字列形式のポート、Lambda での Secrets Manager 認証情報キャッシュ、エラー 18456 のログイン失敗などに対応します。Python（pymssql、pyodbc）、.NET（Microsoft.Data.SqlClient）、Java（JDBC mssql-jdbc）、Node.js（tedious）、RDS Proxy 経由の IAM 認証、VPC/ECS/EKS/Lambda へのデプロイを扱います。
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。