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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GitHub プロフィールページ — プロフィール README、メタデータフィールド、ピン留めリポジトリ、統計ウィジェット、コントリビューションの可視性 — を監査し最適化する。ユーザーが自身の GitHub プロフィールの改善・作成・レビュー・最適化を求めたとき、または「profile README」「GitHub bio」「pinned repos」「GitHub stats」「contribution graph」「GitHub presence」に言及したときはいつでもこのスキルを使用する。また、「make my GitHub look good」「I want a better GitHub profile」「help me stand out on GitHub」「set up my GitHub page」「optimize my developer profile」のような発言でも発動する。個人プロフィールと組織のプロフィールページの両方に対応する。
GNOME Human Interface Guidelines に従い、美しくネイティブ感のあるデスクトップアプリケーションを作り上げる GTK (GTK4/GTK3) UI/UX スペシャリスト。GTK ウィジェットの構成、Libadwaita のテーマ設定、CSS スタイリング、アクセシブルなレイアウト、GtkListView、プロパティバインディング、イベントコントローラーといった最新の GTK4 機能を扱うときにこのスキルを使用する。Linux デスクトップアプリケーションのビジュアルデザインの判断、レイアウト構成、レスポンシブデザイン、テーマ対応スタイリングを担当する。
静止画から動画への変換ガイド：モデル選択、動きのプロンプト、カメラワーク。Wan 2.5 i2v、Seedance、Fabric、Grok Videoを扱い、それぞれの使いどころを解説します。用途：画像のアニメーション化、静止画からの動画作成、動きの追加、製品アニメーション。トリガー：画像から動画、i2v、画像をアニメーション化、静止画から動画、画像に動きを追加、画像アニメーション、写真から動画、静止画を動かす、wan i2v、image2video、画像に命を吹き込む、写真をアニメーション化、画像から動きを生成
業界標準とベストプラクティスに従って Java コードのコメントを追加するための包括的なガイダンスを提供する。このスキルは、Java コードにクラスレベルのコメント、メソッドレベルのコメント、フィールドレベルのコメントを追加するのに役立つ。ユーザーが Java コードにコメントを追加したい、Java のクラス／メソッド／フィールドを文書化したい、コードドキュメントを改善したい、または JavaDoc コメントを生成したいときに使用する。このスキルは Controller、Service、ServiceImpl、Mapper、Model、Entity、BO（Business Object）、DTO、VO などの一般的な Java コンポーネント種別を対象とする。このスキルは体系的なワークフローに従う：コードベースをスキャンし、コンポーネントを特定し、ToDo リストを作成し、順番にコメントを追加する（クラスコメント → メソッドコメント → フィールドコメント）。
Lovable Cloud から自前の Supabase プロジェクトへの移行ガイド。Lovable Cloud からのデータのエクスポート、Lovable Cloud の削除や切断、Lovable Cloud の一時停止、Lovable Cloud の .backup エクスポートの復元、自前の Supabase への移行、マネージド Lovable データベースからのデータ取り出し、Lovable Cloud から外部 Supabase への切り替え、自前の Supabase を Lovable プロジェクトへの接続、Lovable Cloud の制限（SQL エディタにアクセスできない、カスタム認証メールが使えない、Supabase ダッシュボードに直接アクセスできない、service role key がない）についてユーザーが尋ねたときに使用する。
MapStruct のベストプラクティスパターン。公式 Reference Guide から抽出し、Mapper の 3 つの定義方法（インターフェース／抽象クラス／default メソッド）、Spring の注入戦略（CONSTRUCTOR 推奨／SETTER で循環依存を解決）、ネストマッピングのパターン（明示的なサブメソッド > dot notation による一括設定）、@Named より安全な @Qualifier の選択、Lombok 統合のルール、@MappingComposition の慎重な使用をカバーします。LLM で最も多い誤りを正します：リフレクションの BeanUtils を使いコンパイル時の MapStruct を使わない、ネストマッピングをすべて 1 つのメソッドに書く、SETTER で循環依存を解決できることを知らない。
草稿を目標とする文体に合わせる。すなわち、著者自身の過去の論文、目標とする投稿先の公表スタイル、またはその両方に合わせ、一貫性があり、投稿先にふさわしい母語らしさがあり、紛れもなく著者本人のものであるように読ませる。研究者が「make this match my other papers」「use my usual writing style」「make it sound like my group's work」「match the style of this venue」「align terminology with my prior work」「make my co-authored draft read consistently」と言ったときに使用。著者が提供するコーパスから測定可能なスタイル特性（用語、文のリズム、ヘッジ表現、接続の習慣、構造）を抽出し、草稿と差分比較して、技術的な主張、数値、引用を一切変えないまま、セクションごとの整合を進める。使用するのは著者自身の論文とオープンアクセスの投稿先の模範例のみで、著作権で保護されたものは同梱しない。トリガーワード：match my style、my writing voice、sound like my papers、venue style、consistent terminology、align voice、my group's style。
iOS、Android、Flutter、React Native にわたってモバイルアプリを構築、テスト、署名、出荷する — プロジェクトのスキャフォールディング、ビルドとコード署名、実機およびエミュレータでのテスト、ストア提出（App Store と Play Store）、アプリのライフサイクルとバックグラウンド実行、オフラインと同期、モバイル固有のテスト。iOS または Android 向けのモバイルアプリの作成、構築、テスト、出荷を伴うタスク、またはバックグラウンド実行、プッシュ通知、オフラインストレージ、データ同期といったモバイルの挙動を検討するときに使用する。Web フロントエンドの作業（frontend-engineering）、バックエンドサービスと API（backend-engineering）、iOS と Android の範囲外のデスクトップおよび Web プラットフォームのターゲットには使用しない。
Materialize SQL コードベースのセマンティックレイヤーを正規のオントロジーとして設計・レビューする——共有の raw データベース、共有の core データベース、ユースケースごとに 1 つのデータベース。ユーザーが Materialize のスキーマとデータベースの構造化や整理方法を尋ねた場合、正規のセマンティックオブジェクト（エンティティ、イベント、測定値、関係オブジェクト）を定義したい場合、公開オブジェクトの識別解決や時間的セマンティクスが必要な場合、共有レイヤーと消費側固有のレイヤーのどちらに何を置くかを判断する場合、関係レジストリ（core.public.relationships、参照エッジ、カーディナリティ、オプショナリティ）を構築または検証する場合、あるいはオントロジー、セマンティックレイヤー、セマンティックモデル、セマンティックオブジェクト、コンテキストグラフ、raw/core/ユースケースの境界、グレイン、強制可能なレイヤー依存関係に言及した場合に、このスキルを使用する。既存の Materialize コードベースをレビューし、プライベートスキーマの漏洩、概念の重複、未文書化の公開オブジェクトを確認する場合にもトリガーする。
(NS) Playwright によるリバースプロトタイピング — ライブ UI をキャプチャし、単一の prototype/ を作成・進化させる（git 履歴を保持。v1/v2 は使わない）。URL からのプロトタイピング、画面を prototype/ にリバースする場合、プロトタイプの進化、AS-IS のフロー／フィールド、または「prototype this app/page」に使用。外観 MD のみ（ns-proto-visual-guide）、完全な SDD（ns-spec-driven）、単なるコード修正（ns-coder）、/ns-harness prepare には使用しない。
(NS) 規範的な視覚外観ガイド（カード／フォーム／シェル／オーバーレイ）。descrição normativa、guia visual、aparência、ビジュアル QA チェックリスト、「how this looks」、*-visual.md / *-painel-visual.md / *-appearance.md、shell vs content / card vs form / carcaça vs formulário の場合には必ず使用。ビジネスルール、ERD、レイアウト計算、API/auth、e2e、ns-proto-creator には使用しない。
失敗した Nx Cloud CI パイプラインの実行をレビューし、再発する証拠に基づく失敗パターンをグループ化する。ユーザーが失敗した CI パイプライン、再発するタスク失敗、失敗した CIPE、CI 失敗レビュー、直近 24 時間の CI レポートについて尋ねたときはいつでもこのスキルを使用する。Nx Cloud の読み取りには必ず nx-cloud-api スキルを使用する。この読み取り専用スキルはタスク、ワークフロー、エージェント、タイムアウト、キャンセル、不明のケースを区別する。システムを変更せずに診断の次のステップを提案する。
公開 V1 API を通じて PageCraft のブロックコレクションを管理する — コレクションの一覧表示/表示/作成/名前変更/削除、およびブロックでのコレクションの充填（追加、削除、並べ替え）。ユーザーが「создай коллекцию」「добавь блок в коллекцию」「убери блок из коллекции」「покажи коллекции」「что в коллекции」「переименуй коллекцию」「поменяй порядок блоков в коллекции」「удали коллекцию」と言ったときに使用する。`Read .../SKILL.md` ではなく `Skill(pagecraft-collections)` ツール経由で呼び出す。
Panda CSS プロジェクトのテーマとコンポーネントスタイルのアーキテクチャを設計する。使用場面：テーマの設定、ブランドカラーの追加、ダークモードやカラーモード切り替えの組み込み、theme.themes、staticCss.themes、data-panda-theme、injectTheme で複数のテーマを提供する、デザイントークンの命名や再構成、tokens、semanticTokens、textStyles、recipe のどこに何を置くかの判断、コンポーネントの variant API の設計、css() 呼び出し、cva、config recipe、slot recipe のどれにすべきかの判断（recipe を slot recipe に変換する場合を含む）。token や recipe が煩雑になり整理計画が必要なときにも使用する。既存システムに対するスタイルの記述には使用しない（panda-css を使用）。v1 から v2 へのアップグレードにも使用しない（panda-css-migrate を使用）。
Oracle PL/SQL の手続き型言語。ストアドプロシージャ、ファンクション、パッケージ、トリガー、カーソル、コレクション、例外処理を扱う。Oracle データベースのサーバーサイドプログラミングに使用する。使用場面：ユーザーが「plsql」「Oracle procedures」「Oracle packages」「Oracle triggers」「BULK COLLECT」「FORALL」「DBMS_OUTPUT」「Oracle functions」に言及した場合。使用しない：基本的な Oracle SQL -- 代わりに `oracle` を使用、PostgreSQL -- 代わりに `plpgsql` を使用、T-SQL -- 代わりに `tsql` を使用。
DSH ホスト自体がアップグレードされた（またはされようとしている）際に、インストール済みの Web/クライアントプラグイン群全体を新しいホストに対して確認する必要がある場合に使用します。1 つ以上のサーフェスが壊れた、消えた、または互換性の再検証と再リリースが必要な場合です。ホストアップグレード後に、ユーザーが報告する前にサイレントな破損を洗い出す場合や、プラグインごとの修正/リリースのループ（ブランチ、バンプ、変更履歴、タグ、ミラー）を実行する場合にも使用します。
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。