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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SAP Fiori Tools / open-ux-tools エコシステム向けのスキルを作成、レビュー、リファクタリングします。新しいスキルの作成、既存スキルの書き換え、参照の追加、大きすぎる SKILL.md の分割、`sap-fiori-<feature>` 命名規則の適用、frontmatter の検証、CAP/RAP のサンプル追加、OData V2 と V4 の要件宣言、スキルの内部向け（開発者向け）または外部向け（公開）の指定、検証チェックリストの作成を求められた場合に使用します。「スキル」と明言されていない場合も対象です。ホスト非依存のツール、標準的なフォールバック、明示的な範囲の境界、段階的開示による分割（各ファイル 500 行未満）を徹底します。
Salesforce、HubSpot、社内のディールデスクツールを使う営業担当者やイネーブルメント責任者の画面録画から、注釈付きの CRM／営業ツール研修動画を作成する。まず実際の顧客データと商談データを伏せ、情報密度の高い CRM 画面で本当の教育ポイントとなる具体的なフィールドとボタンを特定し、それらを正確に指す矢印、注釈、ハイライト、ズームインを加え、それぞれに「何をクリックするか」だけでなく「なぜか」を説明するナレーションを組み合わせる。ユーザーが「turn this CRM screen recording into a training video」「make a callout-annotated walkthrough of our Salesforce process」「build a tool training video from this screen capture」と言った場合に使用する。
承認済みのキャンペーン、ローンチ、調査結果、素材を複数のソーシャルチャネルで展開するための計画が必要な場合に使用します。「LinkedIn と X 向けに調整して」「このキャンペーンはどこに展開すべき？」「配信計画を作成」「重複させずに再利用して」「各プラットフォームの役割は？」などが使用のきっかけです。キャンペーン戦略の考案、同一文面の一括投稿、カレンダーのスケジュール設定には使用しないでください。戦略の策定には campaign-brief、素材の変換には content-repurposer、日程には content-calendar を使用してください。
ユーザーが CrowdSec Console の **Service API（SAPI）**——admin.api.crowdsec.net にあるプレミアムなクラウド REST API——を操作して、ブロックリスト（IP の追加/削除/一括処理、共有、エンジンの購読）、許可リスト、ファイアウォール/アプライアンス統合（Palo Alto、Fortinet、Cisco、F5、Sophos、pfSense/OPNsense…）、修復 ROI 指標、組織レベルの意思決定をプログラムで管理したいときに使用する。ユーザーの API キーを用いてユーザーに代わって操作する。これはクラウド/API のスキルである——ローカルエンジン、cscli、bouncer については `crowdsec` スキルを使用する。
CodeStable：Vision / Project Spec / Epic / Issue と codestable/ の制度記憶を使ってソフトウェアの進化を理解し推進する。ユーザーの現在の姿勢に応じて行動——ディスカッション、クイック修正、マネージド実装、バグ修正、ビジョン/仕様の整理、現状把握、クローズ、必要に応じたレビュー。トリガー：cs、CodeStable、ディスカッション/まず話し合う、クイック/クイック修正/すぐ着手、スパイク、バグ修正/debug、vision/spec の整理、クローズ/締めくくり、review、このシステムはどう動くか、またはプロジェクトに既に codestable/ がありビジョン、仕様、バグ、実装、クローズを扱っている場合。
CUDA/CUTLASS/Triton/CuTe DSL カーネル向けの NCU 駆動の反復最適化ワークフロー。必須：すべての最適化は NCU profiling から始め、続いて多次元分析を行い、次に対象を絞ったコード変更を行い、最後に再 profiling で検証すること。roofline、メモリ階層、warp stall、命令ミックス、occupancy、分岐分析をサポート。実装固有のコード変更を提供：Native CUDA（launch config、memory patterns、async copy、Tensor Core）、CUTLASS（ThreadblockShape、stages、epilogue、schedule policy、alignment）、Triton（autotune params、compiler hints、tl.* API patterns）、CuTe DSL（threads_per_cta、elems_per_thread、tiled_copy、copy atom、shared memory、warp/cta reduce）。あらゆる CUDA カーネルのパフォーマンスを最適化するときに使用。
既存のプロジェクトを Hostinger のウェブホスティング（Shared、Cloud、Agency プラン）にデプロイし、公開状態を維持します。静的サイト、Node.js アプリ（Next.js、Nuxt、Express、Vite など）、PHP アプリ、WordPress プラグインやテーマに適したデプロイ方法を選択し、GitHub または GitLab からの自動デプロイを設定し、Node.js の環境変数と MySQL データベースを管理して、公開サイトを検証します。トリガー：このプロジェクトをデプロイ、Hostinger にデプロイ、アプリを公開、再デプロイ、自動デプロイを設定、GitHub リポジトリを接続、環境変数を追加、アプリにデータベースが必要、WordPress プラグインまたはテーマをデプロイ。
ブラウザーのトラフィックを HAR ファイルに記録してウェブサイトの内部 API をリバースエンジニアリングし、エンドポイントを直接呼び出すスタンドアロンのクライアントまたは CLI を生成します。初回の記録後はブラウザーが不要です。「クライアントを導出して」「<site> 用の CLI を作って」「このサイトの API をリバースエンジニアリングして」「ネットワークリクエストを記録して」「このサイトを API にして」と依頼された場合、または同じサイトを繰り返し自動化し、毎回ブラウザーを操作するより HTTP リクエストを直接送る方が適している場合に使用します。
あらゆるデジタルプロダクト（ランディングページ、ウェブサイト、Web アプリ、モバイルアプリ）向けのグリーンフィールド設計パイプライン：コンテンツを抽出し、.agents/design/ に単一ファイルのビジュアルアイデンティティ（DESIGN.md、tokens と根拠）を作成し、レイアウトまたは画面フローを定義し、デザインをプレビューして磨き、利用可能なら外部デザインツールへプッシュする。参考資料、画像、ブリーフ、既存コードベースからページやアプリ画面を構築する場合、レイアウトや画面フローを定義する場合、デザインをプレビューして調整する場合、ソースから DESIGN.md を作成または更新する場合に使用。トリガー："extract copy"、"extract design"、"extract from codebase"、"web capture"、"wireframe"、"screen flow"、"layout the page"、"preview the design"、"creative variants"、"tune design"、"mockup"、"redesign this app"、"modernize this app"、"brand refresh"、"validate DESIGN.md"、"refresh design tokens"、"push design to external tool"、"generate hero banner"、"create product image"。機能実装の仕様、システムアーキテクチャ、PR/コードレビューには使用しない。
ドキュメントファイルからプレーンテキストを抽出します — PDF、DOCX、XLSX、PPTX、RTF、またはプレーンテキスト／markdown／HTML。バイナリのドキュメントをテキスト化する必要があるときに使用します。たとえば契約書の PDF や EHR の DocumentReference 添付ファイルです。他のスキル（fhir）は scripts/extract.ts を直接呼び出します。contracts MCP サーバーは独自のコピー（servers/documents/src/extract.mjs）を同梱してバンドルを自己完結に保つため、修正は両方に反映してください。
Docker イメージレジストリのガイダンス —— Docker Hub へのイメージの公開、イメージのプル、タグ管理戦略、プライベートレジストリの構築（Docker Registry コンテナと Harbor）、高速化のためのレジストリミラー、イメージ署名とコンテンツトラスト、レジストリ API の使用。ユーザーが docker hub、イメージレジストリ、docker push/pull、プライベートレジストリ、docker login、タグ管理、Harbor について尋ねたとき、またはレジストリでコンテナイメージを管理する必要があるときに使用。使用场景：docker hub、镜像仓库、docker push、docker pull、私有仓库、registry、Harbor、镜像标签管理。
Docker コンテナの実行と管理に関するガイダンス。コンテナのライフサイクル全体 (create/start/stop/rm/restart)、リソース制約 (--memory/--cpus)、ヘルスチェック (HEALTHCHECK)、再起動ポリシー、ログドライバー、コンテナ検査 (inspect/stats/top)、exec デバッグ、シグナル処理を扱う。ユーザーが docker run、コンテナ管理、リソース制限、ヘルスチェック、docker logs、docker exec、再起動ポリシーについて質問した場合や、実行中のコンテナを管理する必要がある場合に使用。使用场景：docker run、容器管理、资源限制、健康检查、重启策略、docker logs、docker exec、docker ps。
実際に取得した論文を基準に Related Work / 関連研究セクションを起草または書き直す — 論文自身が主張する範囲（取得できたものだけでなく）から必須のクラスタを導出し、関連研究をテーマ別にクラスタリングし、クラスタごとに差分（本論文が加えるもの）を明示し、クラスタごとの引用数の下限を強制し、期待されるクラスタが空の場合は find-papers に戻し、対象コミュニティの配置と引用慣習（数値式 ACM/IEEE か natbib の著者-年か、単盲検か二重盲検かの自己引用、NeurIPS/CHI/SIGMOD 系の会場でこのセクションが置かれる位置）に従い、検証済みの引用のみを受け入れる。ユーザーが "related work"、"prior work"、"position my paper against the literature"、"how do we differ from X"、"reviewers said related work is thin/missing/a laundry list" と言ったとき、または草稿に引用を追加するよう依頼したときに使用。find-papers で見つけた論文や既存の .bib を基に動作し、参考文献を捏造することはない。
モデルを設計する前にデータ理解を担う。`data_analysis/data_analysis.py` を配置し、実行しない。`materialize.py` を一度実行し、`data_analysis.md` と JOURNAL § Data understanding を書く。モデルの設計、`src/<pkg>/` の編集、生データファイルの変更は決して行わない。トリガー：ユーザーがデータの探索、プロファイリング、理解を求めたとき；triage がここへ送ったとき（`status.data_analysis` が欠落）；データソースが変更されたとき；記録済みの EDA を更新したいとき；記録済みの EDA にリークや調査事項が生じたとき。停止条件：`status.setup.pending` が空でないとき（`setup-ml-project` をロード）、データがないとき（triage へ送る）、リクエストが生データの探索でないとき、または EDA が記録済みで更新も方法論上の懸念もないとき。setup が保留中に、パッケージルートやルートの `JOURNAL.md` を勝手に作らない。使い方：`add-python-package` 経由で G-TABULAR を実行し、ターゲットを推論または質問し、インストール済みなら `plot-ml-figure` をロードし、次に Close を含む 5 択の継続ボードを尋ねる。
FFmpeg の filter_complex 構文、マルチ入力/出力パイプライン、合成パターンの完全ガイド。次の場合に積極的に有効化する：(1) filter_complex 構文の質問、(2) マルチ入力の映像合成（PiP、グリッド、オーバーレイ）、(3) 映像トランジション（xfade、フェード、ワイプ）、(4) 音声ミックス（amix、amerge）、(5) ストリームの分割とルーティング、(6) 名前付きストリームラベル、(7) 複雑な filtergraph、(8) GPU + CPU ハイブリッドフィルタチェーン、(9) ABR エンコードラダー、(10) テキストとウォーターマークのオーバーレイ。提供内容：構文リファレンス、合成パターン、音声ミックスの例、トランジション効果、GPU アクセラレーションの filtergraph、デバッグのヒント。
Frappe Server Scripts のエラーのデバッグや予防を行うときに使用します。ImportError（第 1 位のエラー）、制限されたビルトインの NameError、サンドボックス違反、doc_events が発火しない、スクリプト種別の選択ミス、SQL インジェクション、スケジュールスクリプトでの権限拒否、無限ループ、API スクリプトが JSON を返さない問題を防ぎます。エラーメッセージの対応表を扱います。キーワード：server script error、ImportError、NameError、sandbox、restricted、ImportError in server script、script not running、sandbox error、restricted function、frappe.throw、doc_events、scheduler、API script、SQL injection。
Setup > Server Script でサーバー側の機能を実装するときに使用：ドキュメントの検証、自動入力、API エンドポイント、スケジュールタスク、権限クエリ。サンドボックスで安全なコーディング、スクリプトタイプの選択、テスト、controller への移行を扱う。キーワード：how to implement server script、which script type、sandbox limitation、Document Event、API script、Scheduler Event、Permission Query、migrate to controller、no-code automation、run code on save、auto-fill field、server-side validation、scheduled script。
Frappe v14-v16 で Workspace ページを作成またはカスタマイズするときに使用する。Workspace DocType の構造、ショートカット、数値カード、ダッシュボードチャート、カスタム HTML ブロック、JSON コンテンツ形式、カスタムアプリでの Workspace の配布、ロールベースのアクセス制御を扱う。コンテンツと子テーブルの不整合や fixtures の欠落といったよくある間違いを防ぐ。キーワード: workspace、desk、dashboard、number card、chart、shortcut、customize desk、dashboard setup、add shortcut、module page、sidebar customize、workspace builder、module、fixtures、sidebar。
Frappe Cloud、Press API、サイトのプロビジョニング、または Frappe Cloud インフラストラクチャ上の bench 管理を扱うときに使用します。クラウド設定の誤りや API の誤用によるデプロイ失敗を防ぎます。Frappe Cloud ダッシュボード、Press API、サイトのプロビジョニング、bench 管理、環境変数、クラウド固有の制限を扱います。キーワード：Frappe Cloud、Press、cloud API、site provisioning、bench management、FC、frappecloud、Frappe Cloud deploy、FC hosting、cloud setup、managed hosting。
Frappe/ERPNext v14/v15/v16 でスケジューライベントとバックグラウンドジョブを構成するときに使用。hooks.py の scheduler_events、非同期ジョブの frappe.enqueue()、キューの構成、ジョブの重複排除、エラー処理、モニタリングを扱う。キーワード：scheduler、バックグラウンドジョブ、cron、RQ worker、ジョブキュー、非同期タスク、frappe.enqueue、スケジュールタスク、cron 構文、実行頻度、バックグラウンドジョブの例、enqueue の例。
Futu OpenAPI 上で単一銘柄の基準価格グリッドプログラムを実装するよう AI をガイドします。まず 6 つのパラメーターを検証し、再起動に安全な指値注文の照合ループを作成して、ペーパー口座で受け入れ確認します。グリッド戦略、グリッドプログラム、クオンツ・グリッド、グリッド取引ボットを希望する場合、または「网格策略」「网格程序」「量化网格」「网格交易机器人」「实现网格」「帮我写一个网格」と依頼した場合に使用します。リクエストのフィールドは OpenAPI llms.md に従います。このスキルはリクエスト本文を繰り返しません。デフォルトはペーパー口座です。
ユーザーの主な要望がニュース、イベント、上場、ソーシャル/UGC、または市場変動の要因分析である場合にこのスキルを使用する。主に gate-cli news（市場背景の補足情報は任意）。ブリーフィング、イベント解説、explain-market-move による市場変動の要因分析、取引所のお知らせ、UGC X/Reddit/YouTube、センチメントをカバー。トリガー：何が起きた、なぜ暴落、なぜ急騰、市場変動の理由、新規上場、コミュニティの見解。委譲先：gate-info-research（調査優先）、gate-info-web3（オンチェーン）、gate-info-risk（安全性）。v0.7.6+ の news ショートカット（+brief、+event-explain、+community-scan）。0.7.6 未満はレガシーにフォールバック。
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。