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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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アーキテクチャ文書、README、PR、ターミナル、チャット、CI 向けに Mermaid 図を生成、レンダリングし、テーマ付き SVG、PNG、ASCII/Unicode アートとして出力します。ユーザーが Mermaid コードや .mmd ファイルを提供した場合、フローチャート、シーケンス図／状態図／クラス図、ERD、XY チャート、アーキテクチャ／ワークフロー／データモデルの可視化を求めた場合、または図の装飾、テーマ設定、一括変換、ターミナル向け調整を希望した場合に利用します。ブラウザーや DOM を必要とせずローカルで動作し、15 種類の組み込みテーマとカスタムカラーに対応します。
AI Engineering from Scratch カリキュラムの対話型レッスンチューターです。LEARNING.md を読み込み、次のレッスンを取得してターミナルでセクションごとに教え、最後にクイズを行って進捗を記録します。クローンした環境でも raw.githubusercontent.com 経由でも動作し、セットアップは不要です。トリガーフレーズ：「next lesson」「teach me」「continue the course」「let's learn」「resume learning」
Google Ads の計測、Search、Shopping、Performance Max、Demand Gen、YouTube 関連インベントリ、キーワードと検索語句、除外キーワードの生成またはレビュー、クリエイティブアセット、入札、予算、設定、ポリシーを監査します。Google Ads、AdWords、Search キャンペーン、検索語句レポート、幅広い除外キーワード、Shopping、Performance Max、PMax、Demand Gen、GAQL、Google コンバージョントラッキングに使用します。読み取り専用です。キャンペーンの変更には ads-optimize を使用してください。
Managed Service for Apache Airflow（MSAA、旧称 Cloud Composer）における Apache Airflow DAG の移行ガイダンスを提供します。Airflow 2.11.1（MSAA Gen 2 および 3）と Airflow 3（MSAA Gen 3）への移行を扱い、環境の調査、GCS のダウンロード／アップロード、破壊的変更のスキャンパターンを含みます。DAG コードを新しい Airflow バージョンに移行する際に使用します。コード移行とは無関係な DAG 実行失敗の調査には使用しないでください。
オンチェーンデータを扱うホスト型 GraphQL API、Goldsky Subgraphs の構築、作成、デプロイに使用します。subgraph の作成、スキャフォールド、記述、デプロイ、schema/entities の設計、AssemblyScript マッピングハンドラーの作成や修正、subgraph.yaml（ハンドラー、テンプレート、ABI からの即時 / ノーコード生成）の設定、GraphQL エンドポイント、タグ、webhook のセットアップ、遅い subgraph（eth_calls、不変エンティティ）の最適化、または subgraph の一時停止 / 再開に対応します。トリガー：「subgraph の構築 / デプロイ / スキャフォールド」「マッピングの記述」「schema の設計」「subgraph.yaml」「instant subgraph」「複数の subgraph の結合 / 合成 / マージ」「クロスチェーン subgraph」「インデックス速度の最適化」「eth_calls が多すぎる」「subgraph の一時停止 / 再開」。subgraph が失敗、停滞、エラー発生中、またはデプロイできない場合は /subgraph-doctor を使用します（正常な subgraph の最適化はこちらを使用し、doctor は使いません）。The Graph からの移行には /subgraph-migrate を使用します。GraphQL を使わずに生のチェーンデータを DB にストリーミングする場合は /turbo-builder を使用します。
OpenXML SDK（.NET）を使用した、プロ品質の DOCX 文書の作成、編集、書式設定。3つのパイプラインに対応：（A）新規文書を一から作成、（B）既存文書の内容を入力・編集、（C）テンプレートの書式を適用し、XSD 検証ゲートで確認。ユーザーが Word 文書の作成、変更、書式設定を求める場合は必ずこのスキルを使用してください。「レポートを書く」「提案書を作成する」「契約書を作る」「このフォームに記入する」「このテンプレートに合わせて書式を変更する」といった依頼や、最終出力が .docx ファイルとなるあらゆるタスクが対象です。ユーザーが「docx」と明示していなくても、印刷用または正式な文書を作成するタスクであれば、このスキルを使用してください。
壊れた Goldsky Subgraphs の診断と修復を行います。subgraph の失敗、停滞、同期停止、インデックス停止、自動一時停止、エラー返却、デプロイ失敗が発生している場合に使用します。トリガー：「subgraph の同期停止」「ブロックで停止」「subgraph の停滞」「subgraph のデプロイ失敗」「インデックスエラー」「SubgraphSyncingFailure」「ハンドラー内の予期しない null」「ネットワークが見つからない」「デプロイがすでに存在する」「subgraph がデータを返さない」「subgraph エンドポイント 404」「subgraph の上限に到達」「レート制限」。ユーザーが問題とともに subgraph の名前を挙げた場合も使用します。CLI コマンドを直接実行して状態確認、ログの読み取り、根本原因の特定、修正の適用を行います。構築、作成、デプロイ、エンドポイント / タグの参照、または正常だが遅い subgraph（例：eth_calls が多すぎる）の最適化には、代わりに /subgraph-builder を使用します。The Graph からの移行には、代わりに /subgraph-migrate を使用します。
Grafana Cloud から RED メトリクス、サービスマップ、フロントエンド RUM、AI／LLM モニタリングを利用します。Application Observability（OTel トレース由来の `traces_spanmetrics_*`、p50/p95/p99 レイテンシ、エグザンプラーからトレースへの関連付け、トレースからログ／プロファイルへの関連付け）、Faro Web SDK による Frontend Observability（Core Web Vitals、セッションリプレイ、`pushError`、React + ルーター統合、ブラウザー → バックエンドのトレース相関用 `TracingInstrumentation`）、OpenLIT による AI Observability（トークン／コスト／レイテンシ、GPU、ハルシネーションと毒性の評価）を扱います。サービスの APM 構築、Alloy OTLP レシーバーの接続と Cloud への転送、React フロントエンドへの RUM の計装、サービスマップのエッジが欠落する原因のデバッグ、LLM コストの変動監視、フロントエンドエラーとバックエンドトレースの関連付けに使用します。「APM を設定」「サービスマップを表示」「ブラウザーのパフォーマンスを監視」「セッションリプレイ」「RUM SDK」「OpenAI の請求額を確認」など、App／Frontend／AI Observability の名称を出さない依頼にも対応します。
Uniwind — React Native 向けの Tailwind CSS v4 スタイリング。Uniwind classNames を使用する React Native プロジェクトで、コンポーネントの追加、構築、デバッグを行う際に使用します。セットアップ、Metro 設定、global.css、テーマ、className props、accent-* カラープロパティ、プラットフォーム／データ／状態／レスポンシブのバリアント、CSS 変数、カスタムユーティリティ、サードパーティコンポーネント向け withUniwind、cn/tailwind-merge、tailwind-variants、セーフエリアユーティリティ、ScopedVariables、LayoutDirection、グラデーション、フォント、React Navigation、UI キット、診断、トラブルシューティング、Uniwind Pro の機能を扱います。NativeWind からの移行は対象外です。
サブグラフを The Graph から Goldsky に、コード変更なしでドロップイン置換として移行します。ユーザーがサブグラフを The Graph（ホステッドサービス、Subgraph Studio、分散型ネットワーク）から Goldsky へ移動、切り替え、移植、移行したい場合や、依存していたサブグラフのエンドポイント（例：The Graph のホステッドサービス）が終了した場合に使用します。トリガー：「migrate from The Graph」「move my subgraph to Goldsky」「switch off The Graph」「redeploy a TheGraph subgraph」「my subgraph endpoint is gone」「from-url」「from-ipfs-hash」「drop-in replacement for The Graph」。移行後に失敗するサブグラフの診断には /subgraph-doctor を使用します。構築・作成、または一般的なデプロイ、タグ、エンドポイントのリファレンスには /subgraph-builder を使用します。
既存のコードベースから仕様を抽出するリバースエンジニアリングの専門家です。レガシーシステムやドキュメントのないシステム、引き継いだプロジェクト、ドキュメントのない古いコードベースで使用します。コードの依存関係の整理、ソースからの API ドキュメント生成、未記載のビジネスロジックの特定、コードの動作の把握、実装に基づくアーキテクチャドキュメントの作成に利用できます。トリガーフレーズ：reverse engineer、old codebase、no docs、no documentation、figure out how this works、inherited project、legacy analysis、code archaeology、undocumented features。
プロフェッショナル向け Godot 4.7 以降のゲームおよびアプリ開発に対応する、統合型のエキスパートライブラリです。アーキテクチャワークフロー、アンチパターンカタログ、パフォーマンス予算、Server API パターンを通じて 92 のドメインスキルを統括します。(1) 新しい Godot プロジェクトの開始、(2) ゲームやアプリのアーキテクチャ設計、(3) エンティティ／コンポーネントシステムの構築、(4) パフォーマンスや物理の問題のデバッグ、(5) 2D／3D 方式の選択、(6) マルチプレイヤーの実装、(7) ドローコールやスクリプト実行時間の最適化、(8) プラットフォーム間の移植、(9) 4.6 から 4.7 への移行時に使用します。あらゆる Godot 開発タスクの主要なエントリーポイントです。キーワード：Godot 4.7、AreaLight3D、HDR、Asset Store、godot-master。
インターフェースに不要なアニメーションを見つけて削除します。キーボード操作、高頻度で更新される領域、機能データ、目的のない装飾の動きを対象にし、削除後の残りも整理します。コードを編集しますが、削除のみで、動きを追加したり調整したりしません。アプリが「遅く感じる」「アニメーションが多すぎる」「動きが過剰」と言われたとき、「動きを抑えたい」とき、または削除するアニメーションを尋ねられたときに使用します。アニメーションを加える場所を探す場合は find-animation-opportunities、残すべきアニメーションを修正する場合は improve-animations または review-animations を使用します。
AWS WAF を設定して Web トラフィックをフィルタリングします。CloudFront、Application Load Balancers、API Gateway、AppSync での Web アクセスコントロールリスト（Web ACL）の作成、Count モードで調整した AWS Managed Rules、HTTP フラッド向けのレートベースルール、IP セットと地理的マッチルール、Bot Control（Common と Targeted）、ボットラベルの信頼度シグナルへの変換、偽装された受信 x-amzn-waf-* ヘッダーの除去、CDN の背後にある実際のクライアント IP の復元、Fraud Control（アカウント乗っ取りとアカウント作成詐欺の防止）、ログ記録とリクエストサンプリングを扱います。アプリケーション層（レイヤー7）で、一般的なエクスプロイト、ボット、クレデンシャルスタッフィング、偽アカウント作成、HTTP フラッドから Web アプリや API を保護する場合に使用します。タスクに応じて、参考資料の適切な手順に振り分けます。L3/L4 DDoS 防御（shieldadvanced スキル）、マルチアカウントへの WAF 展開（firewallmanager スキル）、CloudFront の設定（cloudfront スキル）、Route 53 のヘルスチェックやレコード（route53 スキル）には使用しないでください。
アセンブリ、アンカー、制約、衝突グループ、CanCollide/CanTouch/CanQuery、レイキャストと重なりクエリ、質量、インパルス、力、速度、移動アセンブリ、クリーンアップ、ネットワーク所有権を使って、Roblox の物理シミュレーションとクエリを実装します。Roblox の衝突、ヒット検出、RaycastParams、PhysicsService、飛翔体、乗り物、ノックバック、制約、非推奨の BodyMovers、不安定な動作、クライアント所有の物理を悪用する問題に使用します。
コーディングタスクをバックグラウンドの実装担当として Kimi Code CLI（`kimi`）に委任し、その差分をレビューして自分で取り込みます。「Kimi に X を実装させて」「これを Kimi に委任して」「Kimi Code で実行して」「Kimi を使って実装／修正／リファクタリングして」など、ユーザーが実装作業を Kimi に任せたい場合や、レビュー担当のまま一連のコーディングタスクを Kimi に処理させたい場合に使用します。インラインで済む小さなタスクや、委任せずに直接コードを書いてほしい場合には使用しないでください。
コードベースを基に、Figmaでプロフェッショナル品質のデザインシステムを構築または更新します。変数／トークンの作成、コンポーネントライブラリの構築、適切なバリアントセットと変数バインディングを備えた個別コンポーネントの作成、テーマ（ライト／ダークモード）の設定、基盤のドキュメント化、コードとFigmaの差異の解消を希望する場合に使用します。Figmaでコンポーネントの作成や生成を依頼された場合は、1つだけの場合でも使用します。本番品質のコンポーネントには、適切な変数の基盤、バリアント状態、デザイントークンのバインディングが必要なためです。このスキルでは何をどの順序で構築するかを扱い、Plugin APIの呼び出し方法を扱う`figma-use`スキルを補完します。両方のスキルを同時に読み込んでください。
サポート対象のエンジンバリアント全般について、Amazon Timestream for InfluxDB の信頼できるガイダンスを取得します。エンジンバリアントとライセンスの選択、プロビジョニングと IAM、保存時の暗号化（AWS 所有およびカスタマー管理の KMS キー、キーポリシー、キーのライフサイクル）、スキーマ設計（タグとフィールド、カーディナリティ、HTTP／センサー／メトリクスのデータモデリング）、LiveAnalytics からの移行、Processing Engine プラグイン、接続（データベースエンドポイントとプライベート／パブリックアクセス）、書き込み／クエリエラーなど、AWS 上の InfluxDB に関するあらゆる依頼に適用できます。
ユーザーがすでに料金を支払っているプロバイダーの前段に置く無料 RPC キャッシュ CDN、Goldsky Boost の設定とトラブルシューティングを行います。移行せずに RPC 費用を削減する、Alchemy/QuickNode/Infura の上流接続、goldsky boost、edge.goldsky.com/boost、検証、キャッシュヒット率、eth_getLogs の転送、x-cache / x-edge-billable / x-edge-source ヘッダーに使用します。Boost は既存のプロバイダーを維持し、キャッシュされていないリクエストを転送します。プロバイダーを Goldsky のマネージド RPC に置き換えるには、/edge を使用してください。Pipeline、Subgraph、Compose のタスクにはそれぞれ別のスキルがあります。
URLSession、async/await、構造化並行処理、最新の Swift パターンを使用して、iOS/macOS アプリのネットワークコードを構築、レビュー、改善。REST API、ファイルのダウンロード、データのアップロード、WebSocket 接続、ページネーション、再試行ロジック、リクエストミドルウェア、キャッシュ、バックグラウンド転送、ネットワーク到達性の監視に使用。Swift アプリでの HTTP リクエスト、API クライアント、ネットワークエラー処理、データ取得にも使用。
「Getting Real」「Rework」「Shape Up」に基づく37signalsの哲学を用いて、無駄がなく、明確な方針を持つプロダクトを作ります。ユーザーが「Getting Real」「Rework」「Shape Up」「37signals」「Basecamp method」「six-week cycles」「fixed time variable scope」「appetite vs estimates」「betting table」「breadboarding」「fat marker sketch」「build less」「underdo the competition」「opinionated software」「we have too many meetings」「how do we ship faster」「stop overbuilding」に言及した場合に使用します。早期リリースのためにスコープを絞る、小規模チームを運営する、長期ロードマップを避ける場合にも適用されます。プロダクトの具体化、賭け、構築、「ノー」と言う技術を扱います。MVPの検証についてはlean-startup、デザインスプリントについてはdesign-sprintを参照してください。
テキストから AI 生成文の特徴を取り除きます。テキストを編集またはレビューし、より自然な人間らしい文章にする場合に使用します。Wikipedia の包括的な「Signs of AI writing」ガイドに基づいています。誇張された象徴表現、宣伝文句、表面的な -ing 分析、曖昧な帰属、ダッシュの過剰使用、三段構成の多用、AI 特有の語彙、否定形の並列表現、過剰な接続句などのパターンを検出して修正します。謝辞：元のスキルは @blader 作 - https://github.com/blader/humanizer
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。