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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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Riverpod の provider と widget をテストする。ProviderContainer.test、ユニットテスト、ProviderScope を使った widget テスト、tester.container()、overrides によるモック、自動破棄のための container.listen、.future の await を扱う。Riverpod コードのユニットテストや widget テストの作成、provider のモック、overrides を使ったテストの際に使用する。ユーザーが Riverpod のテスト、provider のモック、テストでの ProviderContainer について尋ねたときにこのスキルを使用する。
RouterOS のファイアウォールフィルタ、NAT、mangle、address-list の設定。次に使用：RouterOS でファイアウォールルールを記述する、NAT を設定する、address-list や interface-list を設定する、冪等なファイアウォールスクリプトを記述する、DNS リダイレクトやポート転送を設定する場合、またはユーザーが MikroTik 上の /ip/firewall、chain=forward、chain=input、connection-state、address-list、interface-list、layer7-protocol に言及した場合。
検証済みのメールアドレス、電話番号、企業情報データで連絡先と企業をエンリッチする——単一レコード、バッチ、ウォーターフォール型エンリッチメントとクレジット最適化に対応。連絡先データにメールアドレスや電話番号が欠けている場合、リードレコードが不完全または古い場合、エンリッチメントのクレジット消費が速すぎる場合、キャンペーン前にリードをまとめてエンリッチする必要がある場合、単一のエンリッチメントプロバイダーでは十分なデータを取得できない場合に使用する。以下には使用しない：ゼロからの新規見込み客リストの構築（/sales-prospect-list を使用）、購買シグナルの解釈（/sales-intent を使用）、CRM データのクレンジングと重複排除（/sales-data-hygiene を使用）、ZoomInfo 固有のエンリッチメント設定（/sales-zoominfo を使用）、Clearbit/Breeze Intelligence プラットフォームのヘルプ（/sales-clearbit を使用）、RB2B プラットフォームのヘルプ（/sales-rb2b を使用）、6sense プラットフォームのヘルプ（/sales-6sense を使用）、Apollo プラットフォーム全般のヘルプ（/sales-apollo を使用）、Clay プラットフォームのヘルプ（/sales-clay を使用）、LeadMagic プラットフォームのヘルプ（/sales-leadmagic を使用）。
Airtable ベースのセールスオペレーションと CRM ワークフローを構築・運用する——パイプライン管理、アカウントと更新管理、ディールデスク、RFP／入札パイプライン、パートナー CRM、売上予測、業界別 CRM（不動産、モーゲージ、ブローカレッジ、資本市場、公共事業、非営利）、および AI ネイティブのリーンスタック（Clay 相当のエンリッチメント、AI 支援のアウトバウンド、会話インテリジェンスの取り込み）。ユーザーがディールの追跡、アカウントの管理、パイプラインの構築、ディールデスクの運用、パートナーの調整、RFP の管理、または AI 優先の GTM スタックの構築を望むときに使用する。既存の CRM（Salesforce / HubSpot）を拡張することを既定とし、Airtable-as-CRM や AI ネイティブスタックもサポートする。まずスコープを尋ねる。商用ワークフロー専用であり、販売後のサポートは将来のカスタマーサクセススキルに属する。
Omni PresenceUserConfig（プレゼンス設定）を、拒否/ACW フィールドを一貫して設定した 1 つのレコード全体の Metadata 書き込みとしてデプロイするために使用する：自動承認オフ、拒否オン、拒否理由オン（同じパッケージで PresenceDeclineReason をデプロイ）、After-Conversation-Work ラップアップタイマー。エージェントはユーザー名で割り当てられる。Metadata API files[].state シグナルにより冪等。トリガー：プレゼンス設定の作成、エージェント向けの拒否 + 拒否理由 + ACW ラップアップタイマーの有効化、ユーザーへのプレゼンス設定の割り当て。ServicePresenceStatus（別のスキル）、ステータスへの権限セットアクセス、ServiceChannel 上のチャネルレベルの ACW タイマーの設定には使用しない。
PermissionSetAssignment DML を使用して、Salesforce が提供する標準の ContactCenterSupervisor PermissionSet（デフォルト）を N 人の既存スーパーバイザーユーザーに割り当てるために使用します。冪等 — SOQL が POST 前に既存の (user, perm-set) ペアを検出し、DUPLICATE_VALUE は再利用として扱われます。標準セットは独自の権限セットライセンスを持ち、Service Cloud が有効な org では問題なく割り当てられます。ライセンスに権限がないユーザーでは FIELD_INTEGRITY_EXCEPTION が発生するため、操作者はプロファイル/ライセンスを修正できます。トリガー：assign the supervisor permset、grant supervisor perms、complete supervisor provisioning。本番 org では使用しないでください。また agent 権限セットの割り当てには使用しないでください。
Data API を介して標準の OmniSupervisorConfigAction と OmniSupervisorConfigTab のコンパニオン行を挿入し、既存の OmniSupervisorConfig に Omni-Channel Supervisor のアクション + タブ画面を設定するために使用する。冪等（不足しているタイプのみを挿入）。service-omni-supervisor-config-deploy で作成した OmniSupervisorConfig が必要。トリガー：supervisor に標準のアクションボタンとタブを付与する、Omni Supervisor に Wallboard/Agents/Queues タブを追加する、Change Queues/Skills などの supervisor アクションを設定する。supervisor 設定自体の作成、supervisor ユーザーの作成、supervisor 権限セットの割り当て、カスタムアクション / FlexiPage / AWS ダッシュボード / AI エージェント画面の追加には使用しない（これらは外部参照が必要で、Setup で設定する必要がある）。
Anonymous Apex を使用して Salesforce 組織上に N 人の Omni-Channel スーパーバイザーユーザーを作成するために使用する。supervisor{i}.<suffix>@example.com のパターンを用い、SOQL ベースの冪等性を備える（再実行時は既存のユーザー名をスキップする）。パスワードは System.setPassword で設定し、フェイルクローズで処理する。ラッパーはパスワードを設定する前にアクティブなデバッグ TraceFlag がないことを証明し、そうでない場合はユーザーを ACTIVE かつ reset_required のままにする。トリガー: create supervisor users、provision supervisor accounts、scaffold supervisor personas。本番の顧客組織（safe_to_write ガードによりブロックされる）、スーパーバイザーを OmniSupervisorConfig に紐付ける用途（service-omni-supervisor-config-deploy）、ContactCenterSupervisor 権限セットの割り当て（service-omni-supervisor-permset-assign）には使用しない。
デバッグログ、ガバナ制限の監視、エラー診断、パフォーマンスプロファイリングを用いて Salesforce アプリケーションをデバッグ・トラブルシューティングする。デバッグログの分析、ガバナ制限違反の診断、スタックトレースの解釈、一般的な Salesforce エラーの解決、Apex パフォーマンスのプロファイリングを行うときに使用。.log ファイル、"debug"、"governor limit"、"error"、"exception"、"troubleshoot"、"stack trace"、"performance issue" への言及で起動する。
Spring Boot 3.x でのリアクティブプログラミング向けの Spring WebFlux。Mono/Flux、リアクティブ演算子、WebClient、関数エンドポイント、R2DBC 統合、リアクティブなエラー処理、テストを扱う。ノンブロッキングの高並行アプリに使用する。使用場面：ユーザーが「spring webflux」「reactive Spring」「Mono」「Flux」「WebClient reactive」「functional endpoints」「R2DBC」「non-blocking」「StepVerifier」「reactive streams」に言及した場合。使用しない：従来のブロッキング MVC -- `spring-web` スキルを使用、単純な REST API -- `spring-rest` スキルを使用、バッチ処理 -- `spring-batch` スキルを使用。
Microsoft SQL Server 固有の機能。データ型、インデックス、パーティショニング、SQL Server 固有の構文を扱います。SQL Server データベースの作業に使用します。USE WHEN: ユーザーが "sql server"、"mssql"、"IDENTITY"、"GETDATE()"、"temporal tables"、"columnstore"、"SQL Server specifics"、"Azure SQL" に言及した場合 DO NOT USE FOR: T-SQL プログラミング - 代わりに `tsql` を使用、PostgreSQL - 代わりに `postgresql` を使用、Oracle - 代わりに `oracle` を使用
Syncfusion ASP.NET Core バーコードコンポーネントを実装する。BarcodeGenerator（Code39、Code128、Codabar などの一次元コード）、QR Code Generator、DataMatrix Generator を含む。バーコードの描画、ロゴを埋め込んだ QR コードの実装、DataMatrix コードの生成に使用する。このスキルはバーコード種別の選択、色と寸法のカスタマイズ、表示テキストの設定、エクスポート機能（JPG、PNG、Base64）を扱う。
Windows Forms アプリケーションで表形式データを表示・管理するための Syncfusion WinForms SfDataGrid コンポーネントを実装する。データグリッド、列管理（自動生成、積み重ねヘッダー）、データ操作（フィルタリング、並べ替え、グループ化）、検証付きのグリッド編集を扱うときに使用する。このスキルは、データ集計、選択モード、エクスポート機能（Excel/PDF）、条件付きスタイル、マスター/詳細ビュー、ドラッグ&ドロップ機能をカバーする。
サポート担当者のチケット解決の録画（顧客に問題の修正を案内した画面共有など）を、同じ問題を抱える将来の顧客が誰でも視聴できる、クリーンで再利用可能なハウツー動画に変換する。顧客名、アカウント固有の画面データ、チケット番号、雑談を取り除き、ある顧客の特定のケースではなく一般的な問題と解決策を中心にナレーションを再構成する。ユーザーが「turn this ticket resolution into a how-to video」「make this support recording reusable for other customers」「generalize this screen-share into a customer-facing clip」「turn this ticket recording into a help video」と言った場合に使用する。
頻出するサポートチケットのトピック一覧から、短いディフレクション向けハウツー動画をバッチで作成する。各トピックにつき 1 本の焦点を絞った動画を作り、それぞれそのトピックについて実際に存在する素材（実際の解決録画、書面による説明、オンデマンドで提供される手順）から構築する。顧客が再度問い合わせる前にセルフサービスで解決できるようにし、重複チケット量を削減することを目的とする。ユーザーが「make how-to videos for our top 10 recurring tickets」「batch-produce deflection videos from this list of common issues」「turn these frequent support topics into videos」と言った場合、または頻出チケットのトピック一覧を渡して各トピックの動画を求めた場合に使用する。
すでに計画された作業（tlc-plan の plan.md または小規模なチケット）を、証明付きのチェック項目として確定し、構築したうえで、完了を宣言する前にスクリプトと独立した Verifier ですべてのチェックを検証します。ユーザーが「この計画を実装」「このチケットを構築」「この仕様を実装」「チェック項目を書く」「作業を検証」または「tlc-implement」と言った場合に使用します。構築する内容が未決定の場合や、機能の計画が必要な場合は使用しないでください（その場合は tlc-plan を使用）。
TYPO3 拡張機能を新しい LTS バージョン(v11->v12、v12->v13、v13->v14——現在のターゲットは v14.3 LTS)にアップグレードするとき、Extension Scanner、Rector、Fractor、PHPStan を実行するとき、非推奨 API を修正するとき、または互換性の問題を解決するときに使用します。次の場合にもトリガーします:移行、バージョンアップグレード、非推奨 API、デュアルバージョン互換性、Fluid 5 の厳格な VH、HashService の削除、ext_tables.php の分割。
稼働中の複雑な技術問題や多層にわたる技術問題の根本原因を調査するプロトコルです。問題に対する修正を 2 回以上試しても解決しない場合、根本原因が不明または推測にすぎない場合、失敗した修正の別案を再試行しようとしている場合、またはユーザーが「ultrathink protocol」「もっと深く考えて」「原因を突き止めて」「推測をやめて」「根本原因を見つけて」「修正したのにまだ壊れている」と言う場合に使用します。原因を検証する前に修正を書こうとしている場合も、先回りして使用します。問題解決後に報告書が必要な場合は、代わりに rca-report を使用してください。
NGO、Mirror、Photon、Fish-Net を使った Unity のマルチプレイヤーネットワーキング。次の場合に積極的に発動する：(1) Unity のマルチプレイヤーゲームの構築、(2) Netcode for GameObjects（NGO）のセットアップとパターン、(3) Mirror ネットワーキング、(4) Photon PUN と Photon Fusion、(5) Fish-Net ネットワーキング、(6) RPC（ClientRpc、ServerRpc）、(7) NetworkVariable とネットワーク同期、(8) ロビーとマッチメイキングシステム、(9) 専用サーバーホスティングと Relay、(10) サーバー権威型アーキテクチャ、(11) ラグ補償と予測。提供するもの: ネットワーキングスタックの比較、NGO テンプレート、RPC パターン、NetworkVariable の使い方、ロビー/マッチメイキングのセットアップ、権威サーバー設計。
ゲームの動作が遅い、スタッタリング、FPS 低下に対する Unity のパフォーマンス最適化。次の場合に積極的に有効化：(1) ゲームが遅い、スタッタリングする、FPS が低下する、(2) Unity Profiler の分析、(3) Frame Debugger とドローコールの調査、(4) バッチング（静的、動的、GPU instancing、SRP Batcher）、(5) オブジェクトプーリングによる GC 負荷の軽減、(6) ガベージコレクションのスパイクと割り当てのホットパス、(7) メモリリークと Memory Profiler の使用、(8) LOD とオクルージョンカリング、(9) テクスチャ圧縮と mipmap 設定、(10) ビルドサイズの削減。提供：プロファイリングのワークフロー、バッチングのパターン、オブジェクトプールの実装、GC 削減の手法、LOD／カリングの設定、テクスチャ圧縮の一覧表。
ユーザーが JavaScript/TypeScript プロジェクトのアップグレード、モダン化、技術移行、テンプレート同期、プロジェクト標準化の評価または実施を求めた場合に使用する。Prettier/Oxfmt、ESLint/Oxlint、Jest/Vitest、CJS/ESM、pnpm latest、NestJS latest、SWC、Prisma Client、Docker ビルド、.gitignore、AGENTS.md/CLAUDE.md などを網羅し、プロジェクトのギャップを評価するだけのモードと実際に変更を加えるモードの 2 つがある。
2025-2026 年の TikTok、YouTube、Instagram、Facebook のアルゴリズムに関する深い理解。以下の場合に積極的に有効化する：(1) アルゴリズム最適化、(2) プラットフォーム固有の戦略、(3) コンテンツ配信の理解、(4) エンゲージメントシグナルの最適化、(5) コールドスタート戦略、(6) トレンドと発見、(7) ハッシュタグと SEO 戦略、(8) 投稿時間の最適化、(9) クロスプラットフォームの違い。提供：アルゴリズムシグナルの内訳、プラットフォーム比較、最適化戦略、投稿スケジュール、ハッシュタグ戦略、発見メカニズム。
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。