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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複雑な OpenAPI 仕様を解析し、そこから Drift テストケースを生成する。ユーザーが OpenAPI 仕様から Drift テストを生成、作成、またはスキャフォールドしたい場合に使用する。特に仕様に複雑なスキーマ（anyOf/oneOf/allOf、discriminator、ポリモーフィズム、継承、$ref チェーン、正規表現パターン、enum、任意フィールド）が含まれる場合に適する。ユーザーが "create tests for an endpoint"、"cover all response variants"、"generate test cases from the spec" と依頼する場合、または "each viable combination of responses" のような発言をする場合に使用する。ユーザーが複雑なスキーマフィールドに有効な値を理解しようとしている場合、または仕様のパスを貼り付けてどのテストを書くべきか尋ねる場合に使用する。
開発者が注目すべき Opik の trace をシグナル順に提示する — まず Diagnostics の問題、次にエラー、失敗したツール呼び出し、レイテンシ、リグレッション、低いオンライン評価スコア。Opik MCP が接続されている場合は、プロジェクトの agent_insights_issue エンティティを一覧表示し、プロジェクトで Diagnostics がオフになっているときは有効化を提案し、その後 list（フィルター、ソート、時間枠）で不足を補う。MCP がない場合は SDK（agent_insights と search_traces）で同じ内容を読み取るため、MCP なしでも動作する。ランク付けされた候補リストを返し、各項目はそのまま explain skill に渡せる。"本番環境で何が壊れているか"、"どの trace に注目すべきか"、"失敗または遅い trace を見つける"、"どのツール呼び出しが失敗しているか"、"自分のエージェントをトリアージする" に使用。オフラインの実験結果には使用しない（evaluate または compare を使用）。1 つの trace の根本原因分析にも使用しない（explain を使用）。
特定の Opik trace、または複数の trace にまたがるパターンの根本原因を特定し、根拠に基づく説明を返す。Opik MCP が接続されている場合はホスト版 Opik MCP を使用し、そうでない場合は SDK スクリプトにフォールバックする。根本原因、クリック可能な Opik UI リンクとしての証拠 span、推奨される次のステップを 1 つ返す。"why did this trace fail"、"explain this trace"、"debug this trace"、"why is my agent slow or wrong" に使用する。アプリへのトレーシング追加（instrument スキルを使用）やコード変更には使用しない。
Pachca でボットとインテグレーションのどちらを選ぶか（受信 Webhook、イベント対応ボット、認証付きアプリ）、ボットの作成と設定、トークンと権限、チャットへのアクセス、イベント受信（署名、再試行、重複防止、イベント履歴）、ボタン、フォーム、リンク展開、ショーケースを扱います。対象：「ボットを作る」「CRM や CI からチャットに通知」「受信 Webhook」「送信 Webhook」「ボットがコマンドや通知のメッセージを受信しない」「Webhook 署名を検証」「ボットメッセージのボタン」「フォーム、モーダルウィンドウ」「リンクプレビュー、unfurl」「ボットトークンの権限」「ボットトークンが漏えい」「ショーケースでボットを公開」、"build a Pachca bot"、"incoming webhook"、"outgoing webhook"、"bot gets no events"、"verify webhook signature"、"message buttons"、"modal form"、"link unfurling"、"reissue a leaked bot token"。対象外：スレッドで回答する、またはメンションを受け取らない AI エージェント → pachca-ai-agent；従業員に代わって動作するアプリ → pachca-oauth；スクリプト、ページネーション、429 → pachca-api；自分でメッセージを書く場合 → pachca-messaging。
ユーザーが「pbir」「pbir-cli」「Power BI reports」「PBI reports」に言及した場合、.pbir、.pbip、.pbix ファイルを扱う場合、または Power BI Desktop で開いているレポートを更新、スクリーンショット、視覚的に検証したい場合にこのスキルを使用する。pbir CLI とオブジェクトモデルを通じた Power BI レポートの作成、探索、書式設定、検証、公開、および Power BI Desktop の操作（キャンバスの再読み込み、ページのスクリーンショット）と、接続済みまたはローカルのセマンティックモデルのクエリを扱う。
Airtable ベースのプロダクト運用ワークフローを構築・実行する——ロードマップ管理、顧客フィードバックの統合、リリース調整、OKR のカスケード、スプリント計画、リリース追跡。ユーザーがプロダクトの作業を追跡したい、機能リクエストを管理したい、ロードマップを作りたい、フィードバック収集ポータルを構築したい、施策の優先順位づけをしたい、リリースチェックリストを実行したい、チーム横断で OKR を揃えたい場合に使用。組織規模（個人創業者、小規模チーム、中規模プロダクト組織、エンタープライズのプロダクトポートフォリオ）と既存ツール（Jira / Linear / Productboard / Aha 連携、Salesforce / Zendesk / Gong からのフィードバック取り込み）に適応する。純粋な Airtable ワークスペースとしても、Vercel 上でブランド化されたカスタム UI を Airtable が支える構成（公開ポータル向け）としても構築できる。まずスコープの質問をする。フレームワークを押し付けない。部門横断のプロダクト運用に焦点を当てる。
ソロ起業家としてプロジェクト、タスク、優先順位を効果的に管理する。作業の整理、進捗の追跡、締め切りの管理、請負業者やクライアントとの調整、プロジェクト管理システムの構築に使用する。タスク管理手法、優先順位付けのフレームワーク、プロジェクト計画テンプレート、ツール選定、個人の生産性ワークフローを扱う。"project management"、"manage my work"、"organize tasks"、"project planning"、"task management"、"prioritization"、"stay organized" でトリガーする。
React Native アプリで react-native-video ライブラリを使用している、または選択しようとしているときに使用する — 動画や音声の再生/制御、v6 の `Video` コンポーネントまたは v7 の `useVideoPlayer`/`VideoView` プレイヤー API、source/props/events（onLoad、onProgress、onEnd、paused、resizeMode、source、drm）、HLS/DASH、DRM（Widevine/FairPlay、`@react-native-video/drm`）、キャプション/トラック、ピクチャーインピクチャー、バックグラウンドまたはロック画面の音声、全画面、バッファリング、オフライン/ダウンロード、ネイティブの iOS/Android セットアップ。v6 と v7 のどちらを選ぶか、または両者間の移行を検討するときにも使用する。「react-native-video」「RNV」、`Video`、`useVideoPlayer`、`VideoView` などでトリガーされる。
Rhinoceros 3D（Rhino 8 以降）向けスクリプトの作成とデバッグ。RhinoScript（VBScript / .rvb / .vbs）、RhinoPython、RhinoCommon ベースのスクリプトの作成、Rhino のモデリング作業の自動化、コマンドマクロの構築、Rhino のジオメトリ・レイヤー・ブロック・ドキュメントオブジェクトの操作、ビューポートからのオブジェクト選択、再描画とアンドゥの制御、Rhino Script Editor からのスクリプトの読み込みと実行を行う場合に使用する。`rhinoscriptsyntax`、`scriptcontext`、`Rhino.*` RhinoCommon 名前空間（`Rhino.Geometry`、`Rhino.DocObjects`、`Rhino.Input`、`Rhino.UI`、`Rhino.Display`、`Rhino.FileIO`）、Rhino 8 の統合 Script Editor を扱う。
Scrapfly RPA API を使い、マネージドクラウドブラウザに対して型付きのワークフローグラフを実行し、生成された成果物（HTML スナップショット、ダウンロード、HTTP レスポンスボディ、JS の戻り値）を取得し、それらを Scrapfly のマネージド bucket または自社の顧客 GCS・S3 bucket にルーティングする。ユーザーが「RPA ワークフローを実行」、「実行から成果物を取得」、「BYOS ストレージを構成」、「RPA 用に顧客 GCS・S3 を設定」、「ストレージ宛先をテスト」を求めるとき、または /v2/rpa/* エンドポイントに関わるタスクで使用する。
設定とミドルウェアに関する Django のセキュリティ監査パターンをレビューする。SECRET_KEY、DEBUG、CSRF、認証デコレーターの監査に使用。Django アプリ（settings.py または manage.py が存在）をレビューするときに積極的に使用。例： - ユーザー："Django の settings.py を監査して" → SECRET_KEY、DEBUG、ALLOWED_HOSTS を確認 - ユーザー："Django のビューの認証を確認して" → @login_required と権限クラスを検証 - ユーザー："Django の CSRF 設定をレビューして" → ミドルウェアと @csrf_exempt の使用を確認 - ユーザー："Django の SQL インジェクションをスキャンして" → ORM ではなく生の SQL を使用している箇所を検出 - ユーザー："Django REST framework の設定を監査して" → デフォルトの権限と認証を確認
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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。