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 101,174 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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Yandex Metrica API の操作: 分析、レポート、目標、ログ。ユーザーが Yandex Metrica のウェブ分析データを必要とするときに使用 — トラフィック統計、コンバージョンレポート、目標管理、生ログのエクスポート、カウンター管理、セグメント、フィルター、権限付与。トリガー: метрика、metrica、аналитика、счётчик、визиты、конверсии、отчёт по трафику、источники трафика、Logs API、экспорт логов。
ユーザーが自身の YouTube チャンネルのコンテキスト、ニッチ、オーディエンス、コンテンツの柱、成長目標を定義または更新したい場合に使用する。また、ユーザーが「set up YouTube context」「define my niche」「describe my channel」「set up my content pillars」「configure my YouTube strategy」「who is my audience」「set up my channel foundation」と言う場合にも使用する。チャンネルの詳細な健全性分析については channel-audit を参照。コンテンツの柱の設計については channel-strategy を参照。
ユーザーが skill のライフサイクルにあるときにこの skill を使用する：ワークフロー / テンプレート / プロセス / 意思決定パターンから新しい skill を作成する、既存の skill を改善する、ある skill のトリガー description を単独で最適化する、または執筆原則に照らして skill のコンプライアンスを監査する。トリガー：「X の skill を 作りたい / 作ってほしい」 / 「X を扱う skill をゼロから作る」 / 「XX のプロセスを skill として定着させる」 / 「後で使える / 新人も使える / これに従う」；XX skill の改善 / 修正 / 評価 / 反復（修正には typo 修正などの単点編集を含む）、XX skill への機能の追加 / 拡張；XX skill 全文のチェック / レビュー（内容の健全性チェック、コンプライアンス審査）；ユーザーからトリガーが不正確または動作が正しくないというフィードバック；評価を実行したい。 非該当：単一ステップの問い合わせ；skill の仕組みや原理を尋ねる；skill の内容を変えずにスクリプト / コードの問題を調査・デバッグする；通常のコードを書く / 通常のドキュメントを編集する / skill のライフサイクルに関係しない事柄
three.js を使って、Zack D. Films 風の3Dカートゥーン「もしも」解説ショート（9:16）をすべてコードで作成します。プロシージャル生成のカートゥーン人物、プロップ、エフェクト、青いスタジオ空、スローモーションの衝突、赤い衝撃波のオーバーレイ、素早いウィップカット、ナレーションに合わせた1〜3語の字幕が含まれます。ユーザーが /zach-d-films を実行した場合や、3Dカートゥーン解説、「X は Y を止められるか」または人物やプロップが登場する「もしも」ショートを求めた場合に使用します。
認証済み API を通じて 4cms カタログを操作する — カテゴリツリー（ルート、子、サブツリー、検索）とブランド一覧（チャンク単位 + 名前/同義語での検索）。ストアフロントのカタログを走査・列挙する必要があるときに使用する — 「サイトのカテゴリを見せて」「…のサブカテゴリは何か」「カテゴリツリー」「ブランド一覧」「名前でカテゴリ/ブランドを詳細付きで検索」「サブツリーの rubric_id を取得」。単一の名前/URL をすばやく id に解決するだけなら `4cms-resolve`（公開、キー不要）を優先する。`Skill(4cms-catalog)` ツール経由で呼び出し、`Read .../SKILL.md` は使わない。
自然言語の名前または URL から 4cms ストアフロントの実在エンティティ（ブランド、カテゴリ、商品）を具体的な id/slug/url に解決し、PageCraft ブロックのバインディングやページリンクに差し込めるようにする。ランディングページや記事で実在のブランド、カテゴリ、商品を参照する必要がある場合は必ず使用する — 「adidas と nike の比較ページを作る」「スニーカーカテゴリのランディングページ」「ブランド X の商品を表示」「このカテゴリの id は何か」「この bjjd.ru/r-... リンクを解決する」「名前でブランドを検索」「カタログブロック用のカテゴリを選ぶ」。これは 4cms ドメイン（ストアフロントのエンティティ検索）であり、PageCraft ではない。`Skill(4cms-resolve)` ツール経由で呼び出し、`Read .../SKILL.md` は使わない。
A2UI（または Flutter `genui` などの前身）を使用するアプリ、レンダラー、カタログ、エージェントを、新しい SDK またはプロトコルバージョンへ移行します。SDK、パッケージ、プロトコルバージョン（v0.8、v0.9、v0.9.1、v1.0）間で A2UI コードを移行、アップグレード、ポート、変更するタスクで使用します。`genui`、`a2ui_core`、`@a2ui/web_core`、`a2ui-core`、A2UI Swift パッケージなどの依存関係のメジャーアップデートが必要な場合や、ペイロードやフィクスチャの wire バージョンを変更する場合にも使用します。まず言語、移行元、移行先を特定し、該当する個別ガイドがあればそこへ案内します。
マルチエージェント調整の規律：1 メッセージ送って待つ（完全なコンテキストを送り、返信を待ってから次を送る）、アイドル通知はハートビート（長時間 + ブロッキング + ユーザーの依頼がない限り行動しない）、ポーリングループなし（イベント駆動のみ）、エージェントの応答を捏造しない（実際のシステムイベントを待つ）、エージェントを順次起動する（各起動の間に確認する）、適切なシャットダウンプロトコル（要求、待機、拒否の尊重）。複数のエージェントをオーケストレーションする、エージェント間のハンドオフを調整する、サブエージェントを起動する、マルチエージェントワークフローを構築するときに有効化する。トリガー：「coordinate agents」「spawn multiple agents」「manage agents」「agent keeps sending messages」「polling loop」「agent idle」「shut down agent」「multi-agent workflow」「agent handoff」「coordinate parallel work」「stop bothering the other agent」。エージェントが応答を捏造している、返信が届く前にフォローアップメッセージを送っている、アイドル通知に不必要に反応している場合にも該当する。
AI/ML システムのデータプライバシーとガバナンスのリスク（トレーニングデータのプライバシー、プロンプトと補完における PII の露出、データ保持ポリシー、モデルの記憶リスク、規制遵守）をレビューする。LLM を通じて個人データを処理するシステム、ユーザーデータでモデルを学習・ファインチューニングするシステム、規制業種で AI を運用するシステムをレビューする際に自動起動する。NIST AI RMF 1.0 と OWASP LLM02:2025（機密情報の開示）に対応付けた構造化評価を生成する。
学術優先：ユーザーの質問が、論文、出版物、引用、学者、研究者、教授、機関、大学、研究室、学術誌、会議、発表会場、特許、研究分野、h-index、インパクトファクター、共著、学位論文、博士論文、査読、助成プロジェクト、研究動向、または「誰が、どこで、いつ、何を発表したか」に関する質問など、学術・研究関連の話題に関わる場合は必ずこのスキルを有効にしてください。学術データに関するすべてのニーズで、一般的なウェブ検索や汎用 Q&A より優先されます。30 個の API と 6 つのワークフローを備えたフル機能の AMiner スキルです。無料 API では対応できない詳細または複雑な学術分析が必要な場合に使用します。用途：学者の完全なプロフィール（略歴、学歴、受賞歴、論文、特許、プロジェクト）、学者の指標（h-index、g-index、論文数、引用数）、論文の詳細分析（全文要旨、キーワード、著者、引用チェーン）、複数条件または意味検索による論文検索（著者・機関・発表会場・キーワードによる絞り込み、または paper_qa_search_pro による自然言語 Q&A）、明示的な構造化実験情報の取得（Experiment JSON、手法、データセット、実験名）、機関の研究力分析（学者、論文、特許）、年別の発表会場論文モニタリング、特許の詳細情報（IPC/CPC、権利者、請求項）、全文要旨、構造化された引用関係、学者の職歴など、有料 API のフィールドが必要な問い合わせ。論文タイトルの確認、名前による学者の特定、機関や発表会場名の正規化、キーワードによる特許動向の確認など、無料 API で答えられる簡単な検索には使用しないでください。その場合は aminer-free-academic を使用します。ルーティング規則：paper_search、paper_info、person_search、organization_search、venue_search、patent_search、patent_info のいずれかだけで質問に完全に回答できる場合は aminer-free-academic に振り分けます。それ以外はこのスキルを使用します。
AI エージェントが以下の状況を扱う必要があるときにこのスキルをトリガーする：1. 現在の案件や問題について現行法に直接かつ明確な規定がない（法律の欠缺）；2. 既存の判例、類似案件、または近い法規範を参照して現在の問題の処理方針を導き出す必要がある；3. ユーザーが特定の規範や事例について「参照」「比照」「類推適用」を明確に求めた；4. 法的論証において「類似案件は類似に処理すべき」（Like cases should be treated alike）原則で結論を支える必要がある；5. 2 つ以上の案件や規範の類似性と差異を評価し、類推が可能かを判断する必要がある；6. 契約解釈、不法行為責任の認定、行政処罰の裁量などの場面で、類似状況の処理経験を借りて論証を組み立てる必要がある。このスキルの中核は、類似性の基礎（tertium comparationis）を特定し、類推の正当性を論証し、そのうえで合理的な法的結論を導くことである。
Astro v7 プロジェクトの構築、移行、保守のための包括的なスキル。公式 AGENTS.md のベストプラクティス、v6→v7 の移行パス、破壊的/非推奨パターンの検証、AI 強化された開発サーバーの使用（バックグラウンドモード、JSON ログ）、src/fetch.ts による高度なルーティング、ルートキャッシュ、Sätteri Markdown、Rust コンパイラをカバーします。ユーザーが 'Astro'、'.astro files'、'astro dev'、'astro build'、'islands architecture'、'content collections'、'SSG'、'SSR adapter'、'upgrade to Astro 7'、'migrate Astro'、'Astro v7'、'Astro v6'、'Sätteri'、'route caching'、'Astro.cache'、'astro dev --background'、'src/fetch.ts'、'advanced routing'、'Hono + Astro'、'Rolldown'、'Vite 8'、'queued rendering'、'CDN cache provider'、'Astro AI'、'related content'、'related posts'、'vector embeddings Astro'、'astro-related-content' に言及した場合、または Astro による静的サイト生成について尋ねた場合に使用します。
セキュリティ重視の Xcode ビルド設定を監査し、有効化します。コンパイラ警告、スタティックアナライザのチェッカー、Enhanced Security 機能を段階的に有効化します。使用場面：ユーザーが Xcode プロジェクトの保護、セキュリティ設定の監査、ハードニングの有効化、ビルド設定のセキュリティ状況の確認、セキュリティ重視の静的解析の導入、静的解析の有効化、警告カバレッジの向上、診断のハードニング、C/C++/Objective-C/Swift でコンパイル時に多くのバグを検出したい場合。スキップ：ネットワークセキュリティ（TLS/ATS）、コード署名、プライバシー API。
Azure Machine Learning Workspace と Azure AI Foundry の詳細解説。以下の場合に積極的に起動：(1) Azure ML ワークスペースの作成と構成、(2) Azure AI Foundry ハブとプロジェクト、(3) ML ワークスペースのネットワーク（マネージド VNet、プライベートエンドポイント、DNS）、(4) ML コンピューティングクラスターとコンピューティングインスタンス、(5) マネージドオンラインエンドポイント、バッチエンドポイント、Kubernetes エンドポイント、(6) ML リソースのマネージド ID、(7) カスタム環境向けの ACR 統合、(8) ストレージアカウントの構成、(9) az ml CLI v2 コマンド、(10) PowerShell Az.MachineLearningServices、(11) ML コンピューティングとデプロイのログの読み取り、(12) GPU SKU の選択（ND/NC シリーズ、H100/H200/A100）。提供：ワークスペースセットアップのプレイブック、ネットワーク分離パターン、エンドポイントデプロイテンプレート、az ml CLI チートシート、ログ診断ワークフロー。
プロジェクトが `@basmilius` npm スコープ（作者 Bas Milius）からインポートするときに使用する：`@basmilius/utils`（Luxon の日付、数値、色、ダウンロード、DOM、タイミング、地理、PRNG のヘルパー）、`@basmilius/http-client`（型付き DTO データ層）、`@basmilius/common`（Pinia と Vue Router 上の Vue 3 アプリプリミティブ）。あらゆる `@basmilius/*` インポートでトリガーする。formatDate / formatNumber、hexToRGB / hslToRGB、debounce / waitFor、downloadBlob、mulberry32、getSeason / getMoonPhase でもトリガーする。`@dto` / `@adapter`、`HttpClient`、`RequestBuilder`、`BaseService`、`Paginated`、`.runAdapter`、`RequestError` / `ValidationError`、`serialize` / `deserialize`、`dtoNames` Vite プラグインでもトリガーする。ref を返す `defineStore`、`useService` / `guarded`、`useDataTable` / `useDataReport`、`useDtoForm`、`useUrlState`、`persistentRef`、composables（useClickOutside、useHotKey）、ルーターヘルパー（useRouteParam、useNavigate）、例外（ForbiddenException、HandledException）でもトリガーする。`@flux-ui/*`（`flux-ui` を参照）には使用しない。`@basmilius/vite-preset` は対象外である。
`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。
BigQuery Migration Cloud Extractor を介して、DWH migration extractor をローカルまたは一時的な Google Cloud VM で実行し、データウェアハウスからデータベースカタログのメタデータとクエリログを抽出します（認証情報は Secret Manager に保存）。抽出した `.zip` アーカイブを調べ、オブジェクト数とデータ量の統計を報告します。Snowflake、Redshift、Teradata、Oracle、PostgreSQL、SQL Server、Hive などからメタデータやクエリログを抽出する場合、ローカルとクラウド（Cloud Extractor）のどちらで抽出するか決める場合、または抽出済みの dwh-migration-*.zip アーカイブを調べて統計を出力する場合に使用します。SQL 方言の変換（bigquery-migration-sql-translator を使用）、テーブルデータの Parquet または CSV ファイルへのエクスポート（Snowflake の `COPY INTO` によるアンロードなど）や BigQuery へのロード（BigQuery Data Transfer Service または bigquery-basics を使用）、移行後のデータ検証には使用しないでください。
Bilibili のコメント分析ツール。Bilibili の動画リンクまたは BV 番号を入力するとトップレベルのコメントデータを取得でき、ページ単位の閲覧、コメント感情分析（ポジティブ／ネガティブ／ニーズ／競合）、美しい HTML レポートの生成に対応。ユーザーが Bilibili 動画のコメントを閲覧したい、コメントの世論を分析したい、ユーザーフィードバックを把握したいときに使用。トリガーワード：B站コメント、B站動画コメント、コメント検索、コメント分析、コメント世論、コメントを見る、bilibili コメント。
ブラウンフィールドの計画入力。既存のコードベースを読み取り専用でスキャンし、project-documentation.md を書き出す — スタック、構造、主要なフロー、規約、統合ポイントのグラウンドトゥルース — により、下流の BMAD 計画スキルが現実から出発できる。コードは変更せず、ドキュメント成果物のみを生成する。ユーザーが次を言うときに使用：“document this codebase”、“document the project”、“document my app”、“scan the existing code”、“brownfield planning”、“we have existing code, start planning”、“map what's already built”、“document current state”、“capture the current architecture”、“understand the existing system before planning”、“write project-documentation.md”、またはユーザーがすでにコードを書いている状態で PRD やアーキテクチャドキュメントの前に。3 つの意図：Create（初回スキャン）、Update（変更された領域の再スキャン）、Validate（完全性の確認）。計画のみ — コードを読むが決して書き込まず、テスト、リンター、ビルドツール、アプリケーションコードを実行しない。
オーケストレーションの引き継ぎブリッジ：プロジェクトの順序管理に関する正式記録として sprint-status.yaml を出力・維持します。ストーリーをエピック、次に依存関係で並べ、並列セット（ウェーブ）のメンバーシップを割り当て、ステータスのライフサイクル（backlog → ready-for-dev → in-progress → review → done）を指標ではなくビューとして駆動します。ユーザーが "sequence the stories"、"build the sprint status"、"plan the waves"、"create sprint-status.yaml"、"assign parallel sets"、"order stories by dependency"、"what can run in parallel"、"set up story sequencing"、"initialize sprint tracking"、"ready the backlog"、"prepare for dev handoff" と言ったときに使用します。プロジェクトでエピックが既に定義されている場合は "sprint planning" でもトリガーされます。範囲：順序付けとオーケストレーションのみ。ベロシティ、バーンダウン、コミットポイント、カバレッジ指標は扱いません。キャパシティはポイントではなくウェーブ幅（同時ストーリー数）で表します。最終成果物は開発引き継ぎ可能なマニフェストで、実装は外部の開発ツールに委ねられます。
nginx（proxy_pass）と Apache（mod_rewrite）でダムパイプ型およびトラフィックフィルタリング型の C2 リダイレクタを構築し、Malleable C2 プロファイルからフィルタルールを導出し、Let's Encrypt TLS を重ね、ドメインフロンティングや UA/地理フィルタリングといった OPSEC 制御を適用します。ブルーチームのトリアージを生き残る必要があるレッドチーム C2 を立ち上げるとき、またはプロファイルに一致するインプラントのトラフィックだけを隠されたチームサーバーに到達させたいときに使用します。
ios/App/App のネイティブ App Intents を使って、Capacitor アプリの機能を Siri、Shortcuts、Spotlight、Action ボタン、Apple Intelligence、ウィジェット、コントロールに公開し、Web レイヤーにブリッジします。Universal Links / `OpenURLIntent` と @capacitor/app `appUrlOpen` を介してルーティングするアプリ起動インテント、または保留中ルートストアを備えたローカルプラグイン、ヘッドレスバックグラウンドインテント、App Group / Preferences のデータ共有、AppShortcutsProvider のフレーズ、AppEntity クエリを扱います。Capacitor 8（iOS 15）および 9（iOS 16）向けに、iOS 26/27 API（`openAppWhenRun` に代わる `supportedModes`、`continueInForeground`、`LongRunningIntent`、AppIntentsTesting）を対象とします。ファイルの配置、ターゲットメンバーシップ、UIScene（Capacitor 8.5+）による URL 配信も扱います。「Siri ショートカットを追加」、「Shortcuts アクション」、「App Shortcuts」、「コントロールウィジェット」、またはインテントでアプリは開くものの Web ビューが遷移しない場合に使用します。ディープリンク設定（capacitor-deep-linking）、プッシュ通知（capacitor-push-notifications）、Android ショートカットには使用しないでください。
QA Insights ルールエンジンを使って CawPlan のバージョンリリースリスクを評価します。リスクレベル、構造化された理由、推奨アクションを算出し、確認済みの評価を Version に保存します。リリースリスク評価、リリース可能か、バージョンのリスクレベル、发版风险评估、能不能发版、版本风险、评估发版风险、保存风险结论に使用します。対象外：テスト実行の進捗のみ（`cawplan-test-execution-progress` を使用）；`cawplan-plan-track` のスケジュール／チケット完了リスクを A5 の結論とすること（表示用の文脈として capability `versions.get` から `release_at`／完了状況を読み取り専用で取得することは可）；不具合登録（`cawplan-defect-ticket` を使用）；テスト計画のレイアウト；チケット QA レポートのリリース準備状況
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。