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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ユーザーの主な要望がオンチェーン、プロトコル、Web3 の挙動(純粋な安全性の判定ではない)であるときは常にこのスキルを使用する。アドレスとトークンのオンチェーン分析、プラットフォーム指標、リザーブ、ヒートマップ、ステーブルコイン、ブリッジを扱う;ニュース/UGC は任意。旧エイリアス:gate-info-defianalysis。委譲先:gate-info-risk(安全性)、gate-info-research(広範な調査)、gate-news-intel(イベント/センチメント)。v0.7.6 以降のショートカット(+address-tracker、+token-onchain、+community-scan);0.7.6 未満は旧フォールバック。
GitHub issue を取得し、サブエージェントを起動して修正を実装して PR を作成し、その後 PR レビューコメントを監視して対応する。使用法：/gh-issues [owner/repo] [--label bug] [--limit 5] [--milestone v1.0] [--assignee @me] [--fork user/repo] [--watch] [--interval 5] [--reviews-only] [--cron] [--dry-run] [--model glm-5] [--notify-channel -1002381931352]
GTM 実装ドキュメント、レポート影響分析、GA4 レポート設定、ステークホルダー向けサマリーを生成する。ユーザーが「GTM 実装を文書化する」「どんなレポートを作れるか」「イベントスキーマのドキュメントを作成する」「ステークホルダー向けサマリーを生成する」「レポート影響を分析する」を必要とするとき、またはトラッキングデータのビジネス価値を理解したいときに使用する。技術ドキュメントを作成し、GA4 探索を提案し、リマーケティングオーディエンスを定義し、技術イベントをビジネスインサイトに変換する。
コネクションやフォロワーから保存済みのネットワーク拡充ワークフローを構築または変更する。拡充された人物、その現在の所属企業、双方向のリンクを含む。"enrich my network"、"build a workflow for my followers"、"enrich these connections and their employers" などのリクエストでトリガーされる。拡充を行わないリストの取得、汎用的なリード拡充、単発の見込み客の資格判定、変更されていない保存済みワークフローの実行には使用しない。これらは gtm-workflow に属する。
KooCLI v3.2.0+ と DWS Autopilot MCP Server に基づく、DWS クラスタのメモリ高騰の根本原因診断スキル。メモリメトリクスを自動収集し、根本原因（顧客側 / システム側）を分析し、標準化された診断レポートを出力する。DWS クラスタのメモリ使用率が高すぎる場合、メモリアラーム、OOM のシナリオに適用できる。トリガーワード：内存高、内存告警、内存诊断、内存使用率过高、内存不足、OOM、内存溢出、动态内存使用率超阈值、high memory、memory alarm、memory diagnosis。
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）。
ユーザーがある法律概念の説明、区別、分解、理解を求めたときに発動するスキル。典型的な発動場面は以下を含むがこれらに限らない： - ユーザーが直接「XX とは何か」「XX をどう理解するか」と尋ねる - ユーザーが二つの法律概念の異同を比較するよう求める（例：「不当利得と事務管理の違い」） - ユーザーが具体的な事実を示し、ある法律概念を構成するか尋ねる（例：「甲が誤って乙に金を振り込んだ場合、不当利得を構成するか？」） - ユーザーが法律分析、文書作成、契約審査で不慣れな用語に遭遇する - ユーザーが概念の構成要件の分解やその法的効果の分析を求める。本スキルは法律分析の基本単位であり、法規則の適用、案件分析、法律文書作成などの概念的な基盤を提供します。
法的推論の過程で以下の状況が生じたときにこのスキルをトリガーする： （1）法条文の意味が曖昧で複数の解釈が可能である； （2）法条を具体的な事件の事実に適用する際に争いが生じる； （3）ある法条が特定の状況に適用されるべき/適用されるべきでないことを論証する必要がある； （4）当事者双方が同一の法条の解釈について見解を異にする； （5）法条間に表面的な衝突があり、解釈によって調整する必要がある； （6）新しい類型の事件の事実が既存の法条文に直接対応しない； （7）裁判文書における法の適用を分析または疑義を唱える必要がある。 本スキルの中核は、文理解釈、体系的解釈、目的論的解釈などの法的解釈手法を用いて、重要な法条について厳密な解釈論証を行い、合理的で擁護可能な法的意味を導き出し、解釈の過程と結論を規範化された方法で提示することである。
TikTok Shop の公開商品詳細を照会する。完全な商品 URL または 19 桁の商品 ID を入力し、米国・英国・東南アジア・欧州の主要サイトを指定できる。商品タイトル、カテゴリ、価格、販売数、SKU 在庫、画像、ショップ、レビュー概要、物流、プロモーションなどのグループ化されたデータを返す。ユーザーが TikTok Shop 商品詳細、TikTok 商品リンク解析、商品 ID 照会、価格・在庫の確認、SKU バリエーション、競合ページの分解、TikTok product details、TikTok Shop listing lookup に言及したときにトリガーされる。ユーザーが「商品詳細」と明言していなくても、TikTok Shop の商品 URL または 19 桁の商品 ID から現在の公開商品ページデータを読み取りたい場合にもこのスキルをトリガーする。
LiteLLM AI gateway（proxy）と Python SDK の運用、設定、セキュリティ保護、トラブルシューティング：proxy の実行（litellm --config）、1 つの OpenAI 互換 API による 100+ プロバイダーへのルーティング、モデルリストとルーティング/信頼性の設定、virtual keys、teams、budgets、rate limits、caching、guardrails、observability、spend、リクエスト失敗の診断。LiteLLM proxy または gateway のデプロイや運用（config.yaml、ghcr.io/berriai/litellm）、Python SDK または OpenAI SDK を経由させる接続、公開環境向けデプロイの堅牢化に使用する。単一の推論エンジンの運用（vllm、llama-cpp）、エンジン選定の方法論（ml-engineering）、LLM API 上でのアプリ構築（backend/frontend engineering）には使用しない。
CPU、Metal、CUDA、HIP/ROCm、Vulkan、SYCL、およびハイブリッドまたはマルチ GPU システムで llama.cpp を実行、設定、ベンチマーク、トラブルシューティングします。llama.cpp のインストールやビルド、GGUF モデルの選択や確認、llama-cli または制限付き llama-completion の実行、llama-server による OpenAI 互換 API の提供、メモリやパフォーマンスの調整、バックエンド、コンテキスト、テンプレート、API の障害診断に使用します。モデルのトレーニングやファインチューニング、一般的な推論フレームワークの選定、llama-cpp-python などのバインディング、LlamaIndex、Ollama、LM Studio の操作には使用しないでください。
x-speakeasy 拡張を含む overlay ファイルの作成、適用、検証を行うときに使用する。overlay の構文、JSONPath によるターゲティング、リトライ、ページネーション、命名、グループ化、オープン列挙、グローバルヘッダー、カスタム security を扱う。トリガー："create overlay"、"apply overlay"、"overlay file"、"x-speakeasy"、"add extension"、"configure retries"、"add pagination"、"overlay for retries"。
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。
Airtable ベースのマーケティング運用ワークフローを構築・実行します — リクエストの受付、キャンペーンのオーケストレーション、クリエイティブ制作、コンテンツカレンダー、ブランドとコンプライアンスのレビュー、イベント、ローカライズ、予算と ROI、キャパシティプランニング。ユーザーがマーケティングリクエストの "front door" を求める場合、キャンペーンを管理する場合、ブリーフとアセットを調整する場合、コンテンツカレンダーを構築する場合、ローンチやイベントを計画する場合、予算を追跡する場合、ROI を測定する場合、代理店の複数クライアント納品を構築する場合に使用します。組織の規模（個人のマーケターから企業の複数ブランドや代理店まで）に適応し、HubSpot、Marketo、Mailchimp、Klaviyo、Workfront、Asana、Monday、Wrike などのツールと統合または置き換えます。まずスコープを確認します。
mermaid-cli (mmdc) を使って mermaid 図（フローチャート、シーケンス図、状態図、クラス図、ER 図、C4 図、ガントチャート）を作成し、レンダリング／検証します。ユーザーが mermaid 図の作成、更新、検証、レンダリングを希望する場合、Markdown でアーキテクチャ図、フロー図、シーケンス図、状態図、ER 図を求める場合、またはファイルに追加する前に ```mermaid ブロックの妥当性を確認する場合に使用します。すぐに使える `mermaid-render` ラッパー、必要な headless-Chromium no-sandbox 設定、mermaid 作成時によくある問題を扱います。
mops 管理のマイグレーションチェーン（タイムスタンプ付きファイルからなる migrations/ ディレクトリ）を使った Motoko actor の状態マイグレーションとスキーマ進化。canister のアップグレード、actor フィールド型の変更、stable フィールドの名前変更や追加、暗黙的マイグレーションと明示的マイグレーションの選択、またはマイグレーションファイルの作成——ワンショットの変更を含む——に使用する。原因不明の互換性診断、凍結されたマイグレーションファイル、空でない最初の OldActor、レガシー永続化から変換されたプロジェクト、またはチェーンの削除やインライン方式（with migration = ...）への復帰の依頼には、troubleshooting-motoko-migrations を使用する。
MCP Developer エンドポイント経由で Materialize 環境を分析し、必要に応じて MCP クライアント（Claude Code、Cursor、VS Code、Zed、Continue、Windsurf、Claude Desktop）を設定して materialize-developer サーバーに接続します。分析では、環境の健全性確認、パフォーマンス調査、古くなったマテリアライズドビューのトラブルシューティング、メモリ負荷の診断、コンパクションを妨げている一時停止中のクラスターの特定、リソース使用状況の監査、ユーザーオブジェクトへの EXPLAIN ANALYZE の実行、最適化の推奨事項の取得を行います。クライアント接続では、MCP クライアントを設定して materialize-developer（Emulator、Cloud、またはセルフマネージド環境）に接続し、使用するユーザー/ロールを制御し、ID を切り替えます。「環境を確認して」「MV が古いのはなぜ」「クラスターが遅いのはなぜ」「何を最適化できる」「マテリアライズドビューで explain analyze を実行」「Claude Code を materialize-developer に接続する方法」「Materialize MCP 用に Cursor を設定して」などの依頼でも使用します。
公開の `orca` CLI を使用して、Orca が管理する worktree、フォルダーコンテキスト、ターミナル、リポジトリ、自動化、アーティファクト、worktree コメント、および Orca アプリに埋め込まれたブラウザを操作する。ユーザーが「$orca-cli」「use orca cli」「Orca worktree」「child worktree」「cardStatus」「spawn codex/claude in a worktree」「read/wait/send Orca terminal」「terminal send」「full handoff」「handover」「give this to another agent」「another worktree」「Orca browser」「orca artifacts」「share HTML/Markdown」「public artifact link」「control the browser inside Orcaoclassroom」と言ったときに使用する。Orca が管理する状態に wortt Involving タスクでは、生の `git worktree`、場しの PTY、Playwright、Computer Use よりこの方法を優先する。Orca の埋め込みブラウザ以外のブラウザウィンドウ、webview、デスクトップ UI には Computer Use を使用してきた。
MCP ツールを使って Penpot でプロフェッショナルな UI/UX デザインを作成するための総合ガイド。次の場合に使用します：（1）Web、モバイル、デスクトップアプリ向けの新しい UI/UX デザインの作成、（2）コンポーネントとトークンを使ったデザインシステムの構築、（3）ダッシュボード、フォーム、ナビゲーション、ランディングページのデザイン、（4）アクセシビリティ標準とベストプラクティスの適用、（5）プラットフォームガイドライン（iOS、Android、Material Design）への準拠、（6）既存の Penpot デザインのユーザビリティレビューや改善。トリガー：「design a UI」「create interface」「build layout」「design dashboard」「create form」「design landing page」「make it accessible」「design system」「component library」。
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。