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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Bitrise CI を扱います。**Bitrise CI 関連のあらゆるタスクでは、必ずこのスキルを最初に使用してください**。Plan モードの場合も同様です。このスキルは次の方法に関する重要な知識を提供します： - Bitrise CI のセットアップを計画する、または分析する - ビルドのトリガー、確認、トラブルシューティング - bitrise.yml ファイルの操作： - pipeline、workflow、step bundle、step 設定の設計 - 重複の修正やワークフロー構造の最適化 - Bitrise 設定の検証または説明 - ワークスペース、プロジェクト、アプリ、グループ、ロールの管理 - Bitrise CLI、API、MCP ツールの使用
La Growth Machine のデータから Weekly Performance Advisor ダッシュボードを生成します。修正が必要なキャンペーンを指摘し、返信を緊急度順に並べ、返信量を週ごとに追跡する 2 タブのコックピット（To do + Weekly performance）です。あなた自身の LGM ライブデータのみを取得し、実行中の各キャンペーンを組み込みの 3 ゾーン基準でスコアリングし、未タグの返信を分類し、毎週月曜に開き直せるライブ artifact としてレンダリングします。週次のアウトバウンド実績ダッシュボード、月曜のコックピット、キャンペーン健全性の一覧、"how are my campaigns doing this week"、"who do I need to reply to"、返信トリアージ + キャンペーン健全性ビューをユーザーが求める場合に使用します。トリガー：'weekly performance dashboard'、'my outbound cockpit'、'weekly performance advisor'、'campaign health this week'、'how are my campaigns doing this week'、'my Monday cockpit'。初回実行時は簡単なセットアップ（LGM の検出と接続、ID の選択、任意の deal layer）を行い、以降の実行ではダッシュボードを再構築するだけです。La Growth Machine が保守しています。
ユーザーが実際のソフトウェアエンジニアリング/コンピュータサイエンスのプロジェクトと既存の論文草稿を、提出可能な学部卒業論文の完成稿にまとめる必要があるときに使用します。「根据项目把论文改成定稿」「按学校模板排版成最终版」「复制初稿后生成定稿 Word」「为定稿降查重」「根据PaperPass报告降AIGC」「继续在手改初稿上改」「恢复原来的图表和数据库说明」などの依頼、または academic-paper-strategist がエビデンスに基づく書き換え計画をすでに作成済みの場合に発動します。クリーンアップ済みの原稿、最終 DOCX ワークフロー、および別途の修正レポートを出力します。
AI エージェントのアーキテクチャにおけるセキュリティリスク（権限モデルの設計、最小権限の徹底、human-in-the-loop ゲートの配置、影響範囲の封じ込め、監査証跡の完全性、ロールバック能力、マルチエージェントの信頼境界）をレビューする。LLM がツールを呼び出したり、自律的に行動したり、マルチエージェント構成で動作する agentic AI システムをレビューする際に自動起動する。OWASP Agentic AI の脅威と NIST AI RMF 1.0 に対応付けた構造化されたアーキテクチャセキュリティ評価を生成する。
公開された、利用者向けの API リファレンス——統合するクライアント開発者が API を呼び出すために読むドキュメント——を作成（または修正）するときに使用する。アウトラインではなく方法論を通じて作成者を導く。すべてのエンドポイント、フィールド、エラーを上流の api-spec 契約から導出し（決して捏造しない）、オンボーディングと例を確立された公開 API ドキュメントの慣行に基づかせ、文章優先で執筆しつつ OpenAPI 生成のカタログにも適応し、認証フロー、エラー、レート制限、ページネーション、非推奨化を文書化し、リファレンスを契約と一致させ続ける——これにより開発者はリファレンスだけで認証し、すべての操作を統合できる。契約が変わったときは、ドキュメントのバージョン + 修正ログを伴う上流駆動の再同期として既存のリファレンスを修正する。api-reference テンプレートツール + deep-research と組み合わせる。上流の api-spec を前提とし、白紙からは決して始めない。エンジニアリングのワイヤ契約（api-spec）ではなく、エンドユーザーガイドでもなく、そのレビューでもない。
`block-mesh-rs`（`greedy_quads` / `visible_block_faces`）でボクセルチャンクをメッシュ化する場合、`try_insert_attribute` で `GreedyQuadsBuffer` を Bevy 0.20 の `Mesh` に変換する場合、グリーディメッシングとシンプルなメッシングを選択する場合、または `poll_once` を使ってチャンクのメッシュ生成を `AsyncComputeTaskPool` でスケジュールし、メインスレッドの停止を防ぐ場合に使用します。Bevy 0.20 のボクセルメッシュ生成を扱います。
Bevy 0.20 を `wasm32-unknown-unknown` 向けにする際、`webgl2` または `webgpu` 機能の選択、`WgpuSettings { backends, priority: WgpuSettingsPriority::WebGPU }` の設定、`Window { canvas, fit_canvas_to_parent }` による canvas への接続、`wasm-bindgen` によるグルーコード生成、またはブラウザーでのアセット HTTP 404 や `Task` のキャンセルのデバッグに使用します。
どんな雑然とした入力 — ブレインストーム、文字起こし、長い PRD、ステークホルダーのメモ、機能リクエスト、ボイスメモ — でも、下流のあらゆる計画スキルが利用できる簡潔な 5 フィールドの SPEC.md カーネルに蒸留する。5 つのフィールドは Problem、Capabilities、Constraints、Non-Goals、Success Metrics。ユーザーが「create a spec」「write a spec for」「distill this into a spec」「I have a brain dump」「turn this into something structured」「clean up these notes」「make a SPEC from」「I want to define the problem」「help me scope this」「summarize what we're building」「I have a PRD but need a kernel」「what are we actually solving?」と言ったとき、または生のテキスト／文字起こしを渡して構造化を求めたときに使用。新しい取り組みを始める際に明確な共有定義が欠けているときにも使用。
ソーシャルキャンペーンで、投稿の作成、クリエイターの起用、予算の投入を始める前に、意思決定に使えるブリーフが必要な場合に使用します。「このローンチのブリーフを作成」「キャンペーン計画にして」「このキャンペーンで何を伝えるべき？」「ソーシャルブリーフを作成」「このプロモーションについてチームの認識を合わせて」などが使用のきっかけです。コンテンツカレンダー、単独のキャプション、未承認の製品主張には使用しないでください。スケジュール管理には content-calendar、投稿には caption-and-hashtags、核となるメッセージがまだ不明確な場合は positioning-audit を使用してください。
実行中にサイズ変更できるウィンドウ（iPad の Split View、Slide Over、Stage Manager、ウィンドウ表示のアプリ、折りたたみ式 iPhone）で Capacitor iOS アプリが動作するようにします。Web 層（viewport、`100vh`、デバイス判定、`screen.width`、`window.orientation`、キャッシュされたセーフエリアのインセット）と、アプリおよび node_modules プラグイン内のネイティブコード（`UIScreen.main`、`interfaceOrientation`、`userInterfaceIdiom`、`keyWindow`、AppDelegate のライフサイクル、ハードコードされたバーの高さ）を監査し、trait、ウィンドウ、シーンに基づく置き換えを適用します。Info.plist の `UIRequiresFullScreen`（iOS 27 では無視される、TN3192）、iPad の向き、起動画面（ITMS-90870）、UIScene のライフサイクル（Capacitor 8.5+）を確認します。「iPad のマルチタスクに対応」「Stage Manager のレイアウトが崩れる」「アプリのサイズが変わらない」「折りたたみ式 iPhone」や、分割表示でプラグインのオーバーレイのサイズが合わない場合に使用します。ノッチの余白だけを扱う場合（safe-area-handling）や、SceneDelegate への移行（capacitor-uiscene-migration）には使用しないでください。
需要、性能、信頼性の意思決定に関連する技術的な容量、単位コスト、予算制約をモデル化する。成長予測から容量を予測するとき、ピークイベントに向けたサイジング、コストを意識したスケーリングポリシーの設計、予算しきい値やクォータ/レート制限の適用の定義、容量のエビデンスとしての負荷/ソークテストの実行や計画、SLO とコストのトレードオフの解消、またはマルチテナントの需要分布、ホットテナントの偏り、プール型やサイロ型のヘッドルーム、公平性のエビデンス、テナントごとに変動する単位コストのモデル化に使用する。財務の損益計算書、資金調達シナリオ、SaaS 指標には使用しない（financial-modeling にルーティング）。インフラの実装やクラウドリソースのプロビジョニング（platform-engineering にルーティング）、または一般的なクラウドコストの Tips や万能な利用率目標にも使用しない。本スキルは固定の削減率や画一的なしきい値を規定しない。
コマンド生成、アプリデプロイの自動化、サービスの管理、エラーのトラブルシューティングを行うための包括的な Cloud Foundry コマンドライン（cf CLI v8）アシスタント。ユーザーが "cf"、"cf cli"、"Cloud Foundry"、"cf push"、"cf login"、"cf target"、CF へのアプリデプロイ、サービスバインディング、buildpacks、ルート、ドメイン、org と space、manifest、または Cloud Foundry コマンドラインに関わるあらゆるタスクに言及したら、このスキルを使用する——たとえ "push my app" や "how do I bind a service" と言っただけでも。アプリのスケーリング、CF での環境変数の管理、ユーザー提供サービスの作成、ローリングデプロイ、アプリコンテナへの SSH、CF manifest の作成についてユーザーが尋ねた場合もトリガーする。
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。