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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Claude 自身がピクセルアーティストです — Python/Pillow（scripts/pixelstudio.py）を通じてすべてのピクセルを直接設計・配置します。Aseprite も MCP サーバーも不要です。スプライト、キャラクター、アイテム、タイル/タイルセット、アニメーション（idle/walk/run/attack）を作成し、限定パレット、色相シフトしたランプ、ディザリング、シェーディング、選択的なアウトラインを適用して、ゲームエンジン向けに PNG / アニメーション GIF / スプライトシート + JSON をエクスポートします。ユーザーが提供したピクセルアートファイルを学習してナレッジベースを拡張することもできます。ユーザーが明示的に Aseprite を求めない限り、pixel-art-creator / pixel-art-animator / pixel-art-professional / pixel-art-exporter（これらは aseprite MCP を必要とします）よりもこのスキルを優先してください。pixel art、sprite、sprite sheet、8-bit、16-bit、retro game art、tileset、pixel animation、GIF sprite、วาด pixel art、สร้าง sprite、ทำ pixel art、พิกเซล、ตัวละครเกม、ไอคอนเกม、เรียนรู้จากไฟล์ pixel art でトリガーします。
スタンドアロンの .mjs スクリプトで Playwright をインストールして使用し（npx playwright test / *.spec.ts は使わない）、コードを素早く一度だけ検証します：localhost/file:// のスクリーンショット、console/pageerror の読み取り、要素が見えない/クリックできないときの getBoundingClientRect の測定、addCookies+addInitScript による認証バイパス。多段階の作業には、永続セッションモード connectOverCDP を使用します（タブ/cookie がターン間で保持され、シナリオ全体を盲目的に書くことはありません）。ユーザーが 'verify bằng playwright'、'chụp ảnh trang'、'test nhanh UI bằng script'、'verify nhiều bước'、'giữ session giữa các lần chạy'、'claude-in-chrome bị chặn localhost'、'không click được / không thấy phần tử' と言った場合、または /playwright-verify を呼び出した場合に使用します。uat-nonit-testcase（非 IT 向けの UAT テストケースセット）や claude-in-chrome（拡張機能、localhost/file:// でブロックされる）とは異なります — これはあらゆるタスクに適用できる一般的なガイドです。
特定の LinkedIn 投稿（その URL）を、すぐに開始できるアウトリーチキャンペーンに変換する。リクエストが LinkedIn 投稿を参照したり投稿 URL を貼り付けたりする場合は常にこれを使用：シーケンスを書く前に投稿のいいねした人とコメントした人を 1 つのオーディエンスとしてスクレイピングするのはこのスキルだけなので、具体的な投稿が関わる場合は汎用のキャンペーン作成ツールやシーケンス作成ツールより優先する。トリガー：'create a campaign based on this LinkedIn post'、'create a campaign from this post'、'build a campaign from this post URL'、'post to campaign'、'turn this post into outreach'、'contact the people who engaged with this post'、'reach the likers and commenters of this post'、'follow up the engagers of this post'、投稿を起点としたソーシャルセリングや従業員アドボカシー。投稿を読み、エンゲージした人を 1 つのオーディエンスとしてスクレイピングし、La Growth Machine MCP が接続されていればドラフトキャンペーンを埋める。MCP がなくてもシーケンスのコピーは作成する。投稿起点のアウトバウンドを行う SDR、BDR、Growth Engineers、RevOps、創業者、マーケター向け。
ソロ起業家のビジネス向けに製品やサービスの価格を設定する。いくら請求するかの決定、価格モデル間の選択、階層の構成、価格への反論への対応、時間の経過に伴う価格調整を行うときに使用。バリューベースの価格設定、競合のベンチマーク、心理的価格戦術、価格階層の設計、価格テストを網羅。"how should I price this"、"pricing strategy"、"what should I charge"、"pricing tiers"、"am I undercharging"、"pricing model"、"how to price my product"、"raise my prices" でトリガー。
QA、品質、テスト、自動化プロセス向けの戦略アドバイザー。シニア QA リードとして振る舞う。まずユーザーにインタビューし、プロジェクトをスキャンして豊富なコンテキストを構築し、その後、影響の最も大きいギャップを特定して優先順位付きのステップバイステップのロードマップを提示し、実行を専門スキルにルーティングする。ユーザーが QA をゼロから立ち上げたい、既存プロセスを改善したい、テスト自動化を構築したい、テストのどこから始めるかを決めたい、QA 成熟度レビューを実施したい場合にこのスキルをトリガーする。例：「このプロジェクトの QA を立ち上げて」「QA/テスト/自動化プロセスを改善して」「テストはどこから始めるべきか」「テストがまったくない、助けて」「品質プロセスをレビューして」。ユーザーが「品質が低い/悪い」「バグが欠落/多い」「テストがない」といった問題を述べた場合にもこのスキルをトリガーする。
画面録画から UI アニメーションをリバースエンジニアリングする。ffmpeg でフレームを抽出し、OpenCV でフレームごとに動きを追跡し、イージングとスプリングのカーブをフィッティングし、振り付け（先行、遅延、オーバーストレッチ）を注釈付けし、CSS、Motion/Framer Motion、SwiftUI、React Native、または UIKit のコードと引き継ぎ用モーション仕様を出力する。ユーザーが UI アニメーションの画面録画や動画を共有・アップロードした場合、または「reverse engineer this animation」「recreate this animation」「match this easing」「extract the animation curve」「figure out the spring from this video」「copy this transition from a video」「how does this animation work」「reproduce this motion」などを求めた場合に使用する。新しいモーションをゼロから設計する場合やモーションコードをレビューする場合は、代わりに ui-animation を使用する。
既存の動画のナレーションを刷新する - スクリプトを新しいトーン（より簡潔に、より温かく、よりフォーマルに、よりエネルギッシュに）で書き直し、合った声を選び、ボイスオーバーを再生成し、映像を新しいタイミングに再調整する。ユーザーが "make the narration less robotic"、"rewrite the voiceover to sound friendlier"、"this video sounds too stiff, revoice it"、"change the tone of this video"、"redo the narration in a different style" と言った場合に使用する。
完全なセールスデモを、汎用的な機能別やコース形式の構成ではなく、買い手の意思決定ポイント（連携、セキュリティ、提示される料金プラン、その具体的な課題を解決する機能）を軸にした、チャプター付きで非同期視聴できる形式に分割する。冒頭に「このデモの内容」カードを追加し、見る前にどこへジャンプするかを見込み客が判断できるようにし、現場で説明したり質問に答えたりする人がいないため、各セクションのラベルと振り返りを、ライブ担当者の文脈なしでも単独で成立させる。ユーザーが「私が同席しなくてもこのデモを視聴できるようにして」「見込み客が重要な箇所にジャンプできるようこのデモを分割して」「これを非同期で共有できるデモにして」「推進役がこれを転送し、関係者が自分の担当部分に飛べるようにして」「私のデモを自己ナビゲート可能にして」と言ったときに使用する。
classic OmniSupervisorConfig（親と supervisor-user、queue のコンパニオン）を 1 回のアトミックな Metadata API デプロイでデプロイし、デプロイ状態によって冪等に、ヘッドレスの Omni-Channel Supervisor Configuration を立ち上げるために使用する。有効な supervisor ユーザー、Omni の基本設定、監視対象のキューが必要。トリガー: Omni Supervisor のセットアップ、classic Supervisor Command Center の構成。supervisor ユーザーの作成、ContactCenterSupervisor 権限セットの割り当て、キュー、サービスチャネル、プレゼンスステータスのデプロイには使用しない。
依存関係の解決、package.xml の生成、対象を絞ったテスト実行、エラー診断、ロールバック戦略によって Salesforce のデプロイをオーケストレーションする。コードのデプロイ、デプロイエラーの調査、package.xml の生成、CI/CD パイプラインの構築、デプロイの検証を求められたときに使用。"deploy"、"deployment"、"package.xml"、"CI/CD"、"GitHub Actions"、"validation error"、"deployment failure" への言及で起動する。
ax graph に新しい write、signal、table、edge、query を出荷するための完了定義チェックリスト。SurrealDB のテーブル／エッジ／フィールド、ingest の derive-stage、新しい分析クエリ、その他の新しい ax 機能を追加するとき——PR を開く前に使用します。すべての write に対し、オンデマンド読み取り、能動的（エージェント向け）読み取り、ドキュメント／配布が揃うことを保証します。トリガー：「ship」「new signal」「new table/edge」「new lens/query」「wire this up」「is this done」、または ax の機能ブランチを完了するとき。
skillui コマンドラインを使って、あらゆるウェブサイト、ローカルディレクトリ、公開 GitHub リポジトリから完全なデザインシステムを抽出する。Claude が自動的に読み取る SKILL.md、DESIGN.md、トークンファイル（colors.json、spacing.json、typography.json）を生成する。UI を構築する前に既存のサイトやコードベースからデザインシステムやデザイントークンを抽出したい場合、照合するための参照デザインシステムが欲しい場合、'extract the design system from'、'get the tokens from'、'pull styles from this site'、'clone the look of' などと言った場合、または URL/リポジトリを提示してそのビジュアル言語に合わせたい場合に使用。
行動やコンプライアンスの研修テーマ - フィードバックの伝え方、エスカレーション、ハラスメント方針、セキュリティ意識 - をストーリー主導のアニメーションシナリオ動画に変換する：イラスト化されたキャラクター、状況設定、緊張、対応、各ビート後のナレーションによるまとめ、締めくくりの行動チェックリスト。ユーザーが "make a soft skills training video"、"scenario-based training on X"、"compliance training video"、"turn this policy into a training video"、"behavioral training for managers" と言った場合に使用する。
PowerPoint の標準作業手順書デッキを、ナレーション付きの研修動画と文書化されたジョブエイド（プロジェクトの記事として作成する、凝縮されたスキャンしやすいクイックリファレンスの相棒）に変換する。コンプライアンス上重要な正確な文言を言い換えずに保持する。ユーザーが "turn this SOP deck into a training video"、"convert this PowerPoint procedure into a video and job aid"、"make a training video from this SOP presentation" と言った場合、または手順デッキを渡して動画と参照シートの両方を求めた場合に使用する。
読み取り専用のコマンドラインによるトリアージで、Microsoft Fabric の失敗した Spark ジョブ、不健全な Livy セッション、パフォーマンスのボトルネックを診断します。FAILED/不健全な実行のみに使用します。notebook を実行してその成功ステータスを報告するのは `spark-authoring-cli` です。ユーザーが次のことをしたいときに使用します：(1) Spark ジョブ、notebook 実行、Lakehouse ジョブが失敗した理由を診断する、(2) スタックした、または停止した Livy セッションをトリアージする、(3) OOM、shuffle spill、データスキューを特定する、(4) driver/executor ログや Spark Advisor の検出結果を取得する、(5) イベントログをコピーしてローカルの Spark History Server を起動する、(6) 失敗した pipeline 実行の Spark アクティビティを診断する。トリガー："diagnose my failed notebook"、"why did my spark job fail"、"triage spark failure"、"diagnose pipeline run failure"、"why did my pipeline fail"、"livy session stuck in starting"、"spark executor OOM"、"check spark advisor findings"、"shuffle spill diagnosis"、"why did my lakehouse job fail"、"diagnose lakehouse table load"、"data skew diagnosis"、"open spark history server locally"、"spark job triage"。
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。