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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人間の判断を求めるための構造化された AWAITING_USER_INPUT チェックポイント形式。意思決定のポイントに達したら停止し、コンテキストを提示し、影響を添えたラベル付きの選択肢を 2〜4 個示し、推奨を述べて待機する。関連する決定を単一の複数質問チェックポイントにまとめる。サブエージェントが一時停止前に状態を保存し、作業をやり直さずに再開するパターン、およびファクトリーモードの緊急度分類（blocking/next-review/informational）を含む。ビジネスルールの曖昧さ、アーキテクチャのトレードオフ、スコープの疑問、破壊的操作、または人間の判断を要するあらゆる点に遭遇したときに使用する。トリガー：「should I use X or Y」「which approach」「need a decision」「before I proceed」「confirm this action」「trade-off」「destructive change」。意思決定のポイントに達する可能性のあるサブエージェントに委任するときにも発動する。対象外：正解が 1 つに定まる実装の詳細、またはプロジェクトの規約でカバーされるスタイルの選択。
エンドユーザー支援用の AGENTS.md を生成する。セットアップ、インストール、実行、トラブルシューティングを扱う。ユーザーが「getting started」の支援を求めた場合、または /init user ワークフロー中に積極的に使用する。例：- ユーザー：「/init user」 → 公式ドキュメント付きのユーザー支援 AGENTS.md - ユーザー：「Create getting started guide」 → インストール + セットアップ + トラブルシューティング - ユーザー：「Document how to use this repo」 → ユーザー向け AGENTS.md - ユーザー：「Help users run this software」 → セットアップ、前提条件、使用パターン
API Explorer 検索で API を特定し、その swagger を取得し、ユーザー提供の Params で api/common/explorer/make-code を呼び出すことで、正確な Volcengine SDK の例を生成する。ユーザーが Volcengine SDK コードの書き方、SDK サンプルの生成、Python、Go、Java、PHP、cURL、Node.js での Volcengine API の呼び出しを求める場合に使用する。"角色扮演"、"AssumeRole"、"STS AssumeRole" など中国語と英語の API 名に対応する。リトライ、タイムアウト、AK/SK、STS、AssumeRole、一時的な資格情報、プロキシ、コネクションプール、SSL、デバッグモード、リクエスト署名、レスポンス解析、エラー処理に関する明示的な SDK 設定の質問にも使用する。ユーザーが API パラメータ、enum 値、必須フィールド、エラーコード、レスポンススキーマ、ページネーション、API の比較のみを必要とする場合は volcengine-api に引き継ぐ。CLI ベースの操作が必要な場合は volcengine-cli に引き継ぐ。
Weibo（微博）のトレンドトピックを分析し、検索急上昇キーワードに基づいて創造的な製品アイデアを生成する。Weibo API からリアルタイムのトレンドデータを取得し、背景情報とユーザーインサイトを調査し、100 点満点の採点システムで製品開発の可能性を評価し、インタラクティブな HTML ダッシュボードを作成する。中国のソーシャルメディアのトレンドを分析するとき、トレンドトピックから製品機会を特定するとき、または市場に基づく創造的な製品コンセプトを生成するときに使用する。
wujie マイクロフロントエンドフレームワークの導入ガイド。メイン/サブアプリケーションの統合、Vue2/Vue3/React コンポーネントのラッピング、startApp/setupApp/preloadApp API、ルート同期と遷移、キープアライブのプリロード、bus 通信、プラグインとライフサイクル、サブアプリケーションの改修、デプロイのトラブルシューティングとよくある問題をカバーする。ユーザーが wujie、マイクロフロントエンド、サブアプリケーションの統合、メインアプリケーションによるサブアプリケーションの読み込みに言及したときに使用する。
XRPL プロトコル機能を実装またはレビューする際に、任意の XRPL 標準（XLS-N）を参照するためのリファレンス。トリガー：XLS 番号（XLS-30、XLS-70）、修正案名（AMM、Credentials、MPT、DID、NFToken、Batch、Escrow、Clawback、Firewall、Permissioned DEX）、トランザクション種別（AMMCreate、CredentialCreate、NFTokenMint、DelegateSet、PermissionedDomainSet、BatchSubmit）、または台帳オブジェクト名（Credential、AMM、MPToken、Delegate、Oracle、Bridge）。
`agent-council` CLI を通じて、任意の問いに対して専門家エージェントのパネルを生成し、構造化されたマルチエージェント討論を実行する。収束を意識した反復と型付きの統合出力を伴う。意思決定に真のトレードオフ、高い利害、または敵対的な協働に値する隠れた前提があるとき、あるいは単一の推奨よりも信頼度の診断が重要なときに使用する。agentskills.io のスキルをサポートするあらゆる AI エージェントハーネス（Claude Code、Cursor、Hermes Agent、OpenHands など）と互換。単純な事実の検索、明確な正解があるタスク、定型的な単一視点の作業、討論を超えたコード実行やツールオーケストレーションには使用しない。
Alibaba Cloud Agent Toolkit をエンドツーエンドでインストールする：前提条件（uv、Alibaba Cloud CLI、認証、CLI プラグイン、MCP Server Core、bearer token 交換）を検証して設定し、現在のクライアントが対応するプラグイン機構でツールキットをインストールする。使用場面：alibabacloud agent toolkit install、environment check、prerequisite check、setup alibabacloud、plugin install、toolkit setup、mcp core setup、aliyun CLI setup。
arkcli 共有実行プロトコル：初回設定の入口、業務コマンド実行前の認証ゲート、コマンドルーティングと選択順序、出力／セキュリティ／再確認のルール。詳細（ID 解決、AK-SK の境界、API Key の復旧、実名ゲート、profile のデフォルトとドリフト、一時的なデータプレーン実行コンテキスト、バージョンチェックと明示的アップグレード、グローバル flags、障害の切り分け）は references/ から必要に応じてロードする。ユーザーが初めて arkcli を使うとき、未ログイン／認証失敗に遭遇したとき、バージョンが最新かを尋ねたまたは arkcli のアップグレードを求めたとき、プロダクトコマンドと raw api のどちらを使うべきか判断する必要があるとき、または arkcli-* スキルが共有コンテキストを必要とするときにトリガーする。
AIエージェント向けのアーティファクトレイヤーです。artifact.cafeはAIエージェント向けのアーティファクトレイヤーです。インタラクティブな静的アーティファクト（HTMLアプリ、ダッシュボード、モックアップ、レポート、スライド、ドキュメント）をレビューURLに公開し、人間がログイン不要で開いて直接コメントできます。フィードバックは要素やテキストにピン留めできます。その後、作成者は新しい不変バージョンを公開します。「レビュー用に公開」「フィードバック用に共有」「コメントできるようオンラインに置く」「レビューを依頼」「プレビューを公開」「レビューリンクを作成」「アーティファクトを公開」「レビュアーに送る」「v2を公開」「投票を作成」「ゲストブック」「RSVP」「投稿を集める」と依頼された場合に使用します
SFRA またはクラシックパターンでストアフロントコントローラーを作成する。server.get/post、ミドルウェアチェーン、res.render/json を扱う。ユーザーがページルートの構築、フォーム送信の処理、AJAX エンドポイントの作成、既存コントローラーの拡張やオーバーライド、リクエストパイプラインへのミドルウェア追加を必要とする場合にこのスキルを使用する。ルート登録やレスポンスレンダリングのデバッグ時にも使用する -- ユーザーが 'new page endpoint' や 'handle a POST request' と言っただけの場合でも。
フォント選びから余白、折り返し、アクセシビリティまで、Web タイポグラフィを扱います。書体の選択や組み合わせ、可変フォントや OpenType 機能の設定、文字サイズのスケール設定、見出し階層の確認、コンポーネント内のテキストスタイル設定、テキストの省略、下線・選択範囲・プレースホルダー・キャレットのスタイル設定、タイポグラフィに関するフロントエンドコードのレビューに使用します。タイポグラフィ、フォント、フォント形式、woff2、可変フォント、font-weight、opentype、font-feature-settings、letter-spacing、line-height、文字サイズのスケール、見出し階層、見出しレベル、等幅数字、テキスト折り返し、省略、行数制限、下線、text-decoration、テキスト選択、iOS の入力ズーム、拡大された入力テキスト、フォントスムージング、テキストコントラスト、文字幅、行長、text-box、スマート句読点、ドロップキャップに関する作業で起動します。
Ghidra の操作が現時点では未実装でフェイルクローズする決定論的なコマンドラインを用いて、未知のバイナリファイルの静的検査を計画する。PE、ELF、Mach-O ファイルを検査する必要があるときに使用する — 疑わしいバイナリのトリアージ、インポートされた API のマッピング、関数の逆コンパイル、呼び出しパスの追跡、構造化された証拠レポートの作成。実行時分析（デバッグ、動的トレース、サンドボックス実行）、バイナリの変更やパッチ適用、すでにすべてを把握しているバイナリには使用しない。計画、仮説の形成、証拠の統合はこのスキルが担い、すべての決定論的な操作はコマンドラインが担う。
BMAD Planning & Orchestrator プラグイン内でカスタムの PLANNING/ORCHESTRATION スキルを構築・検証するためのメタスキル。完全なスキルディレクトリを生成する：SKILL.md、スクリプト、テンプレート——すべてこのプラグインのパス規約に沿って配置済み。スコープ違反チェッカーを備え、新規作成したスキルが dev/lint/build/coverage の領域に逸脱しないようにする。ユーザーが「create a skill」「scaffold a skill」「build a new planning skill」「add a skill to the orchestrator」「extend BMAD planning」「custom orchestration skill」「validate this skill」「check this skill for scope violations」「new skill for the planner」「bmad-builder」と言う場合に使用。3 つの意図をサポート：Create（新しいスキルの雛形）、Validate（既存の SKILL.md をチェック）、Scaffold（ディレクトリ構造のみ）。このスキルは計画と構築のみを行い——アプリケーションコードの記述、テストの実行、lint、ビルドは決して行わない。
フォレンジックなバグ・問題のトリアージ。等級付けされた調査ケースファイルを生成する：症状、証拠（信頼度により A/B/C で等級付け）、順位付けされた仮説、疑わしいコンポーネント、推奨される計画対応。調査と記録のみを行い、コードの修正、テストの実行、実装は行わない。外部の開発ツールに story として引き継ぐ。ユーザーが次を言うときに使用：- “investigate this bug” / “triage this issue” / “debug triage” - “what's causing [symptom]” / “why is [feature] broken” - “something's wrong with [component]” / “users are reporting [problem]” - “figure out what happened” / “root cause this” - “I need a bug report” / “create an investigation case file” - “forensic analysis” / “diagnose this” - “error triage” / “issue investigation” - “what do we know about [incident/issue]”。3 つの意図：Create（新しいケースファイル）、Update（未解決のケースに証拠を追加）、Validate（引き継ぎ前のドラフトの完全性確認）。出力は bmad-output/ に保存され、引き継ぎ時に修正 story が起草される。
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。