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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Razor Tag Helpers を使用して ASP.NET Core アプリケーションに Syncfusion Block Editor コントロールを実装する。Syncfusion Block Editor、EJ2 BlockEditor、ASP.NET Core のブロックベースのコンテンツ編集、または <ejs-blockeditor> 構文と共同編集機能、リアルタイムのマルチユーザー編集、Yjs 統合、ユーザープレゼンスとリモートカーソル、ドキュメントのバージョン履歴を扱う場合にこの skill を使用する。ブロック管理、ネストされたコンテンツ構造、ドラッグアンドドロップ機能、コンテンツのサニタイズ、インストール、tag helper のセットアップ、ブロックの種類、コンテンツ操作、イベント、メニュー、リッチなブロックベースのドキュメントエディターを作成するための高度な機能を扱う。
Web Speech API を使用して音声をテキストに変換する Syncfusion ASP.NET Core SpeechToText コントロールを実装する。Razor Tag Helpers で音声認識を実装する場合、ASP.NET Core アプリケーションで音声をテキストに変換する場合、マイク入力を処理する場合、音声イベントを処理する場合、ボタンの外観をカスタマイズする場合、リスニング状態を管理する場合、またはアクセシブルな音声対応フォームを構築する場合にこの skill を使用する。セットアップ、音声認識機能、Razor Tag Helper 構文、イベント、メソッド、グローバリゼーション、セキュリティを扱う。
ユーザーの実際の目標に対して既存の作業をレビューし、根拠に基づく強み、ギャップ、リスク、次の修正を提示する。eval、evaluate、review、assess、check の対象として現在/この/私の/私たちの作業を求められた場合、タスクが完了したかどうかを判断する場合、完了基準のチェックリストやルーブリックを作成する場合、または採点、LLM-as-judge、Qworld、RET 評価を実行する場合に使用。単なる eval/review の依頼は定性的なものとして扱い、会話、成果物、ファイル、diff から「現在の作業」を特定し、ユーザーが明示的にスコア、成績、点数、評価、加重基準、Qworld、RET を求めない限り、数値スコアを付与しない。自動評価スイート、テスト、採点器、ベンチマークの実装には使用しない。
統合ホスト MCP `topview-mcp` による Shopee の公開市場インテリジェンス（段階的開示：use_shopee_data → get_tool_schema → call_tool）。用途：Shopee サイト/カテゴリの市場分析、商品ランキング/詳細、ショップ/ブランド分析、Shopee 各サイト（tw/my/id/th/ph/sg/vn/br）横断の急上昇検索キーワード調査。非対象：Amazon、TikTok Shop、YouTube クリエイター、メディア生成（topview-amazon-ops、topview-tiktok-shop-ops、topview-youtube-kol-ops、または topview-generate を使用）。
スクリーンショットやモックアップから製品 UI を動かす。インターフェースのアニメーションシーンに、カーソルの動き、パネルのスライドイン、状態の変化といった演出されたインタラクションを組み合わせ、さらに利点を示す字幕や簡潔なナレーションを添える。ユーザーが "このスクリーンショットをアニメーションにして"、"このモックアップをアニメーションにして"、"うちの UI を動かして"、"この機能の UI アニメーション"、"このデザインをデモアニメーションにして" と言ったとき、または製品のスクリーンショット/モックアップを共有してインタラクションを披露する短い洗練されたクリップを求めたときに使用する。
UI/UXデザインのインテリジェンス。50種類のスタイル、21種類の配色、50種類のフォントペア、20種類のチャート、9種類の技術スタック（React、Next.js、Vue、Svelte、SwiftUI、React Native、Flutter、Tailwind、shadcn/ui）を提供します。操作：計画、構築、作成、デザイン、実装、レビュー、修正、改善、最適化、強化、リファクタリング、UI/UXコードのチェック。プロジェクト：ウェブサイト、ランディングページ、ダッシュボード、管理パネル、EC、SaaS、ポートフォリオ、ブログ、モバイルアプリ、.html、.tsx、.vue、.svelte。要素：ボタン、モーダル、ナビゲーションバー、サイドバー、カード、テーブル、フォーム、チャート。スタイル：グラスモーフィズム、クレイモーフィズム、ミニマリズム、ブルータリズム、ニューモーフィズム、ベントーグリッド、ダークモード、レスポンシブ、スキューモーフィズム、フラットデザイン。トピック：カラーパレット、アクセシビリティ、アニメーション、レイアウト、タイポグラフィ、フォントペア、余白、ホバー、シャドウ、グラデーション。統合：コンポーネント検索とサンプル表示に shadcn/ui MCP を使用
AI らしさを取り除き、文の長短に変化を加えることで、自然言語のメモリファイル（CLAUDE.md、todos、設定、ドキュメント）を人間らしくします。その際、すべてのコードブロック、URL、パス、コマンド、見出しは正確に保持します。2 つのモード：--deterministic（高速、正規表現ベース、API 不要）と LLM（デフォルト、書き換えに Claude を呼び出す）。人間らしくした版は元のファイルを上書きします。プレーンテキストのバックアップは FILE.original.md として保存されます。トリガー：/unslop-file <filepath> または「humanize memory file」。
Datadog Browser SDK を v4 から v5 にアップグレードする。proxyUrl、sampleRate、replaySampleRate、premiumSampleRate、allowedTracingOrigins のような削除されたオプション、addRumGlobalContext、removeUser のような非推奨 API に遭遇したとき、またはプロジェクトが /v4/ パス付きの datadoghq-browser-agent.com CDN を参照しているときに使用する。
検証済みのヴェーダ／ジョーティシュのホロスコープから、キャリアの方向性、強み、役割適性、仕事のパターン、ダシャー期のタイミングを分析する。'Vedic career reading'、'career direction from my chart'、'what work suits me'、'career timing'、D9／D10 や第 10 ハウスのキャリアに関する質問、中国語の「职业分析」「事业方向」「星盘职业分析」、日本語の「適職を知りたい」「仕事運を見て」「キャリアを分析して」といったリクエストに使用する。/ 吠陀占星职业分析引擎。
チャート、グラフ、視覚分析を必要とするダッシュボード、レポート、データ駆動型インターフェースを構築する。データの特性と分析目的に基づいて適切な可視化を選択するための体系的なフレームワークを提供する。目的別に整理された 24 種類以上の可視化タイプ（トレンド、比較、分布、関係、フロー、階層、地理空間）、アクセシビリティパターン（WCAG 2.1 AA 準拠）、色覚多様性に配慮したパレット、パフォーマンス最適化戦略を含む。可視化の作成、チャートタイプの選択、データのグラフィカルな表示、データインターフェースの設計時に使用する。
API Explorer 検索で API を特定し、その swagger を取得し、ユーザー提供の Params で api/common/explorer/make-code を呼び出すことで、正確な Volcengine SDK の例を生成する。ユーザーが Volcengine SDK コードの書き方、SDK サンプルの生成、Python、Go、Java、PHP、cURL、Node.js での Volcengine API の呼び出しを求める場合に使用する。"角色扮演"、"AssumeRole"、"STS AssumeRole" など中国語と英語の API 名に対応する。リトライ、タイムアウト、AK/SK、STS、AssumeRole、一時的な資格情報、プロキシ、コネクションプール、SSL、デバッグモード、リクエスト署名、レスポンス解析、エラー処理に関する明示的な SDK 設定の質問にも使用する。ユーザーが API パラメータ、enum 値、必須フィールド、エラーコード、レスポンススキーマ、ページネーション、API の比較のみを必要とする場合は volcengine-api に引き継ぐ。CLI ベースの操作が必要な場合は volcengine-cli に引き継ぐ。
データ抽出のエキスパートガイド。対象を理解するための構造化された聞き取りから始めます。常に最も低コストの方法（HTTP リクエスト → ブラウザーフィンガープリント → ヘッドレスブラウザー）を最初に試します。TLS/HTTP フィンガープリントの偽装（curl_cffi、primp、rnet）、最新のステルスブラウザースタック（patchright、camoufox、nodriver）、ベンダー別の回避策を含むアンチボットベンダーマトリクス（Cloudflare、DataDome、Kasada、Akamai）、CAPTCHA/Turnstile の解決、位置指定に対応したプロキシネットワークとマネージドブロック解除サービス（Zyte API、Web Unlocker）、構造化データ抽出（JSON-LD/microdata/OpenGraph）、AI/LLM 駆動および適応型抽出（scrapling、crawl4ai、firecrawl）、サイトスタック別の手引き（Next.js App Router/RSC、Tableau、OData、PX-Web、SDMX、ASP.NET、GraphQL、SPA）、ブラウザーリクエストの注入、リアルタイムリクエストの傍受、スクレーパーと抽出データのためのクリーンな OOP アーキテクチャ標準を扱います。ユーザーがウェブサイトまたは API からのスクレイピング／データ抽出を求めた場合に使用します。
Google AI Overviews、AI Mode、ChatGPT、Gemini、Perplexity、Grok など、AI を活用したローカル検索結果の最適化をユーザーが求める場合。ユーザーが「AI Overviews」「AI search local」「ChatGPT local」「GEO」「LLMO」「generative search」「AI recommendations」「AI Mode」「showing up in AI answers for local」に言及した場合にも使用。従来のマップパック順位については gbp-optimization を参照。
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。