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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指定された変更またはファイル一覧のコードを、リポジトリに既にある規約に合わせて修正します。プロジェクト独自のツールチェーンで、設定済みのフォーマッターとリンターを修正モードで実行し、その後、ツールで判断できない命名、インポート順、ファイル構成、エラー処理のスタイルを、近隣ファイルの主流パターンに合わせて手作業で修正します。動作は維持し、リポジトリに競合する規約が二つある場合は件数を示して確認します。「コードベースに合わせる」、フォーマッターやリンターの設定、命名の統一、レビュー中の変更のスタイル調整に使います。ユーザーが指定した変更またはファイル内だけで動作します。
1 本のオンボーディング収録を、個別のオンボーディングドリップメールに埋め込むのに適した長さとテンポの複数パートの動画シーケンスに分割する。メール 1 はセットアップ、メール 2 は中核のワークフロー、メール 3 は応用のヒントを扱う。各パートは短いアニメーションの導入カード付きの独立したプロジェクトに昇格され、受信者が以前のメールを見ていなくても機能する。Clueso はメールの送信やドリップシーケンスの管理は行わず、動画クリップのみを生成し、ユーザーが自分のメールサービスプロバイダーに組み込む。ユーザーが "この収録をオンボーディングメール動画シリーズに分割して"、"これを複数パートのメール動画シーケンスにして"、"オンボーディングのドリップキャンペーン用の短いクリップを作って"、"このデモをメールドリップ用に分割して" と言ったときに使用する。
画面収録を検索可能なヘルプセンター記事に変換し、Clueso プロジェクト内の実際のライブ記事として構築する。明確なタイトル、読者が何を達成できるかの一行要約、実際のコントロール名とその結果を示す番号付きの手順、収録から抽出した補足スクリーンショット（キャプチャしたフレームが要点を実際には伝えていない箇所では生成画像で代替）を含む。記事が主要な成果物であり、同じ収録から作る洗練された補助動画は任意で副次的である。ユーザーが "この収録からヘルプ記事を生成して"、"この画面キャプチャを検索可能なドキュメントにして"、"この画面収録からナレッジベース記事を作って"、"このウォークスルーからヘルプセンター記事を書いて" と言ったときに使用する。
1 本の画面収録から、常に洗練された動画と完全なステップバイステップのヘルプ記事の両方を生成する。一方を主要な形式、他方を任意とするのではなく、常に構築される対等な二つの成果物であり、記事は Clueso プロジェクト内の実際のライブ記事として構築する。チームが既定で両方の形式を必要とする場合に、recording-to-help-article の代わりにこれを使用する。ユーザーが既存の Clueso 記事を持っている場合、完成した動画と文章の手順を新しいプロジェクトではなくその記事に添付して統合できる。ユーザーが "この収録を動画とヘルプドキュメントにして"、"このキャプチャから動画と文章の手順の両方が必ず必要"、"この収録からガイドと動画を作って、毎回両方欲しい"、"この画面収録から洗練された動画とドキュメントを" と言ったときに使用する。
本スキルが同梱する CrossRef、Semantic Scholar、arXiv、PubMed 用の実行可能スクリプトを使い、引用文献が実際に存在し、そのメタデータが一致することを検証する。参考文献をローカルで調べるのではなく、ライブソースに対して確認する必要があるときに使用：捏造またはハルシネーションによる引用の検出、DOI が解決するかの確認、タイトル、著者、掲載誌/会議、年を記録と照合する。さらに、基盤となる検証原則と参考文献監査のベストプラクティスも扱う。.bib または .tex ファイルに対するオフラインの衛生チェックには、まず citation-verifier を実行する；実際のソースがそれを引用する文を支持するかどうかには、claim-source-verification を実行する。
ユーザーが紹介プログラム、アフィリエイトプログラム、口コミ戦略を作成、最適化、分析したいとき。また、ユーザーが「referral」「affiliate」「ambassador」「word of mouth」「viral loop」「refer a friend」「partner program」「referral incentive」「how to get referrals」「customers referring customers」「affiliate payout」に言及したときにも使用。既存のユーザーやパートナーに新規顧客を獲得してもらいたいときは常にこれを使用。ローンチ固有のバイラル性については launch を参照。
Rekor のセットアップと運用 — AI エージェント向けのヘッドレスな記録システム。使用場面：`rekor` CLI のインストール、認証、base の作成、record_types の定義、preview での作業と production への昇格、config as code（rekor pull/push）の管理、レコードの upsert やクエリ（Filter DSL または SQL）、リレーションシップの管理、バージョン管理されたファイルや添付ファイルの保存（S3 マウントを含む）、インバウンド webhook、トリガー、バッチ操作、またはエージェント評価用のシードフィクスチャの設定、外部 API による record_type の裏付け（外部ソース、エグゼキュータ）、シークレットボールトへの認証情報の保存、プロバイダー間でのツール定義のインポート／エクスポート（OpenAI/Anthropic/Google/MCP）、厳選された MCP Factory ツールセットと Actions の作成、API トークンのスコープ設定、LLM エージェントが確実に使えるようにするための record_types とツールセットのモデリング、またはあらゆる Rekor の概念（base、record_type、record、relationship、preview/production、promotion、external_id）の解釈。
システムとその依存関係全体にわたるグレースフルデグラデーション、災害復旧、復元の挙動を設計し、演習し、エビデンスを残す。障害モード分析、RTO/RPO の意思決定記録、復元テスト、ゲームデイ、フェイルオーバー訓練、データ整合性の検証、復旧コミュニケーションを扱う。ライブのインシデント指揮やインシデント対応には使用しない。それらは site-reliability-engineering にルーティングする。インフラ実装の詳細には使用しない。platform-engineering にルーティングする。
既存の 16:9 の Clueso 動画を、Reels、TikTok、Shorts、フィード投稿用の縦型（9:16）または正方形（1:1）のキャンバスに複製し、その後すべての要素（背景、テキスト、ロゴ、カーソル、スポットライト）を再配置して、サイズ変更後にひどく切れたり、フレーム外に浮いたり、誤った位置を指したりしないようにする。ユーザーが "この解説動画を縦型ショートに転用して"、"これを Reel にして"、"このデモの TikTok 版を作って"、"Instagram Stories 用にサイズ変更して"、"フィード用の正方形版を"、"9:16 で欲しい" と言ったときに使用する。
公開済みで利用者向けの API リファレンス（統合開発者が API を呼び出す際に参照するもの）をレビュー/判定するときに使用——それだけで統合できるかを判断する。作成ではなくゲート。単一ソースの 11 条件からなるユーザビリティ + 契約整合性の基準で判定する：入門 + 認証で最初の呼び出しに到達できる；api-spec のすべての操作（イベント/webhook を含む）が目的 + 型付きパラメータ + 動作する例 + エラーとともに記載されている；エラーが第一級である；該当する場合はレート制限 + ページネーションが記載されている；バージョニング + 非推奨/廃止が明記されている；リファレンスが引き渡された api-spec と一致している（ドリフトなし、捏造されたエンドポイントなし——最重要のチェック）；サンプルが実行可能；修正が変更された契約に再同期される。`VERDICT: approve|revise` と実行可能な指摘のみを出力する；適切な規模のリファレンスは承認し、明示されたギャップがある場合に修正を求める。作成するものではなく、エンドユーザー向けユーザーガイドでも、開発者採用ガイドでも、エンジニアリングの api-spec（reviewing-api-spec）でもない。
完成済みまたは修正済みの開発者ガイド——開発者ツール製品（SDK/ライブラリ/CLI/フレームワーク/API プラットフォーム）の採用 + 統合の説明——をレビューまたは判定するときに使用。開発者がそのガイドだけでツールをインストールし、統合し、運用できるかを判断する。作成ではなくゲート。単一ソースの 14 条件からなる採用可能性 + 正確性の基準で判定する：道しるべとなる start-here + 検証可能な最初の成功；レシピより前に概念；ハウツーが引き渡されたシナリオを網羅する；サンプルが実行可能で現在のツールに対して正確（捏造/古いエンドポイントなし）；api-reference へリンクし、決して重複しない；Diataxis のモードを明示；トラブルシューティングの道筋；修正はデルタ範囲でレビューされる。`VERDICT: approve|revise` + 実行可能な指摘のみを出力する；基準を満たすガイドは承認し（薄いガイドを誤って修正扱いにしない）、明示されたギャップがある場合にのみ修正を求める。作成するためではなく、エンドユーザー向けユーザーガイド、エンドポイントカタログ（api-reference レビュー）、エンジニアリング設計ドキュメント（design-review）でもない。
テストプラン/QA 検証プランのレビュー・判定に使用する——テスト担当者が実行可能か、すべての振る舞いが網羅されているかを判断する。作成ではなくゲート。単一ソースの 10 条件基準で判定する: 引き渡された上流の振る舞い（feature-spec/api-spec の操作 + エラー、なければ PRD）がそれぞれ >=1 の追跡可能なケースを持つ; 機能レベルが適合している; エントリー/イグジットがテスト可能（カバレッジ下限 + 未解決欠陥しきい値）; 環境 + テストデータが指定されている; 各ケースに前提条件 + ステップ + 観察可能な結果（ML ではデータセット上の指標しきい値）+ 追跡先がある; カタログがリスク加重されている（カバレッジギャップ、水増し/薄さ、または組み合わせ爆発 = 所見）; 必要な各非機能タイプ（性能/セキュリティ/WCAG 2.2 AA/互換性/i18n）が目標を持つ; 修正はデルタ範囲でレビューされる; 何も捏造しない。出力は正確に `VERDICT: approve|revise` + 実行可能な所見のみ; 規模相応のプランを承認し、明示されたギャップがある場合のみ修正する。その作成、リリース runbook、デザインレビュー、テストスクリプト向けではない。
Revolut Xのアカウント、取引、注文、トレードの照会。ユーザーが「残高を確認」「サブアカウント」「サブアカウント残高」「取引履歴」「入金」「出金」「購入」「売却」「送金」「受取」「取引の詳細」「取引手数料」「未決済注文の表示」「注文履歴」「TWAP注文」「注文の約定」「自分のトレード」「トレード履歴」「取引高」「トレード量」を尋ねる場合、またはrevx account、revx transaction、revx order open、revx order history、revx order get、revx order fills、revx tradeコマンドを実行する場合に使用します。
プロジェクトをスキャンし、QA 作業に利用できるものを棚卸しする。プロジェクト種別、言語、フレームワーク、手動の `*.test.md` ケース、自動テストと自動化リファレンス、および Testomat.io への到達方法（token、MCP、プロジェクト設定）。テスト計画のためにコードベースを分析する場合、テストフレームワークを検出する場合、テスト数を数える場合、テスト自動化の準備をする場合に、このスキルを使用する。具体的には、ユーザーが "scan project"、"what tests exist"、"how many tests"、"analyze codebase"、"detect frameworks"、"test matrix" と言及した場合、または QA ワークフローの前に棚卸しが必要な場合。
リッチリザルト、AI 検索での可視性、拡張された SERP 機能のために構造化データマークアップ（JSON-LD）を生成する。Article、FAQ、HowTo、Product、Review、LocalBusiness、Event、BreadcrumbList、Person、Organization などに対応。ユーザーが schema markup、構造化データ、リッチスニペット、JSON-LD を必要とするとき、または検索での見え方を改善したいときに使用する。
受信したコーディングタスクを分類し、適切な深さで適切なスキルの組み合わせに振り分けるパイプラインオーケストレーターです。2 つのフィードバックループを実装します。内側のループ（検出、検証、復旧）は、plan-interview、intent-framed-agent、session-context、context-surfing、verify-gate、self-healing（失敗時の能動的な復旧）、simplify-and-harden、self-improvement を通じてセッション内で実行されます。外側のループ（検査、記録、回帰テスト）は、learning-aggregator、self-improvement、eval-creator を通じてセッション間で実行されます。pre-flight-check はセッション開始時に、過去の修復や学びなど蓄積された知識を提示し、両ループをつなぎます。標準、オーケストレーション型バッチ、CI、外側ループの各パイプラインに対応します。個々のスキルを置き換えるのではなく、それらにタスクを振り分けます。
ユーザーがプレゼンのアウトライン、スライド構成、絵コンテ用スライドを作成したい場合や、あらゆる場面（講演、役員会、メールレポート）向けにデッキを計画したい場合にこの Skill を使用する。ユーザーが "help me structure my presentation"、"slide outline"、"storyboard my deck"、"presentation flow"、"plan my slides"、"key message for my deck"、"pyramid principle for slides"、"what slides should I include"、"help me tell a story with slides" と言及した場合にも使用する。この Skill は 2 つのフェーズからなる完全なインタラクティブなプロセスを進める。フェーズ 1（設定 → キーメッセージ → 絵コンテ）では slide-outline.md を保存し、フェーズ 2（スライドごとの対話的なコピー作成 → 推敲）では slide-outline.md からリンクされる slide-copy.md を保存する。ユーザーが「チームに X をプレゼンしたい」「役員会向けのデッキをまとめてほしい」といった漠然とした意図しか述べていない場合でもトリガーする。
アップロードされたスライド（PPT）を、スライドらしくないナレーション付き動画に変換する。スライドのテキストは読み上げではなく話し言葉のナレーションに書き換え、画面に出す価値のないスライドは削除または統合し、重要なスライドにはモーションを追加し、セクションの区切りにはクリーンなトランジションを入れる。ユーザーが "turn this deck into a video"、"convert my PowerPoint to video"、"narrate these slides"、"make a video from this presentation" と言った場合、またはスライドをアップロードして動画版を求めた場合に使用。
ソーシャルキャンペーン、プロフィール、投稿、または営業に関連する説明のために、すでに承認された顧客の証拠を探して準備する場合に使用します。「使える証拠を探して」「この主張を裏付ける顧客の証拠は？」「推薦コメントを探して」「この成果をソーシャルプルーフにして」「この主張を裏付ける引用は？」などが使用のきっかけです。推薦コメントの捏造、支持の示唆、顧客の非公開情報の開示、単一の逸話を成果の保証にすることには使用しないでください。幅広いフィードバックの傾向には social-listening、メッセージ自体には positioning-audit を使用してください。
憲章ベースの仕様駆動開発のための GitHub Spec-Kit 統合。7 フェーズのワークフロー（constitution、specify、clarify、plan、tasks、analyze、implement）。spec-kit CLI、.specify/ ディレクトリを扱う場合、または憲章駆動開発で仕様を作成する場合に使用。"spec-kit"、"speckit"、"constitution"、"specify"、.specify/ ディレクトリへの参照、spec-kit コマンドによってトリガーされる。
承認後、重複するファイルやディレクトリを 1 つの正規の場所にまとめ、ハードリンク、シンボリックリンク、ジャンクション、またはバインドマウントによって、このマシンのファイルシステム上で同一の実体として保持します。バイト列、ACL、所有者とモード、名前付きストリーム、拡張属性、保持対象のタイムスタンプを維持します。複数のパスで同じバイト列が必要でテキスト参照では代替できない場合、重複コピーのリンク作成やバインドマウントを求められた場合、または読み取り側を壊さずにディスク上の同一ファイルやツリーを重複排除するときに使用します。
swain スキルエコシステムの状況に応じたヘルプとオンボーディング。ユーザーが swain について——どんなスキルがあるか、どう使うか、どんな成果物が利用できるか、ワークフローがどうつながるか——尋ねたとき、または手早いリファレンスが必要なときに使用する。swain-init の後にも、新規ユーザーの案内のために呼び出される。トリガー：「どうすれば…」「…とは」「ヘルプ」「swain で何ができる」「コマンドを見せて」「混乱している」「どこから始めればいい」、swain のスキル、成果物、ワークフローに関するあらゆる質問、およびプロジェクトのオンボーディング完了後。
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。