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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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vLLM 推論サーバーの運用、設定、ベンチマーク、トラブルシューティング：Docker と Kubernetes のデプロイ、量子化を考慮したモデル設定（tensor parallelism、KV cache）、OpenAI 互換 API の配信、スループットとレイテンシのベンチマーク、continuous batching のチューニング、GPU 運用、アップグレード/ロールバック。vLLM サーバーのデプロイや運用（vllm serve、vllm/vllm-openai）、GPU 向けのモデルと KV cache のサイジング、量子化と並列化の選択、/v1 エンドポイントでの配信、配信スループットやレイテンシの測定、batching のチューニング、vLLM デプロイにおける GPU、OOM、起動失敗の診断に使用する。モデルの学習、ファインチューニング、評価セットの設計、エンジン選定の方法論（それは ml-engineering）には使用せず、GGUF モデルで llama.cpp スタックを運用する場合（それは llama-cpp）にも使用しない。その他の推論エンジン（TGI、Ollama、Triton）は対象外。
VSS Pipeline Manager を通じて自然言語で動画ライブラリを検索する — 動画をアップロードし（POST /videos）、その埋め込みを生成し（POST /videos/search-embeddings/{id}）、任意のタグと時間フィルターを付けてクエリを実行し（POST /search/query）、ランク付けされたクリップ結果を読み取る。ユーザーが「search my videos」「find <thing> in the videos」「when did X happen」と言ったとき、または検索用に動画を取り込み・インデックス化したいときに使用する。検索対応のデプロイ（--search、--dual、--unified）が必要。
VSS Pipeline Manager を通じて動画を要約する — POST /summary（必須の完全なボディ）で要約パイプラインを開始し、完了するまで GET /summary/{stateId} をポーリングし、GET /summary/{stateId}/raw で要約を返す。ユーザーが「summarize this video」「create a summary」「what happens in this video」（取り込み済みの動画について）と言ったとき、または要約パイプラインを実行・確認したいときに使用する。要約対応のデプロイ（--summary、--dual、--unified）が必要。
[メインエントリーポイント] 多段階の成果物を必要とする中国語の長文、WeChat 公式アカウント記事、意見記事のワークフロー総監督。「一本書く、創作する、長文を起草する、テーマ選定から始める」などの計画、調査、執筆、レビュー、納品タスクに使用します。単純な推敲、校正、翻訳では発動しません。スタイルプロファイルを分析、作成、更新するだけの場合は style-modeler を使用してください。ユーザーがすでに A/B/C を明確に選択している場合はそのまま受け入れ、そうでない場合はタスクに応じてモードを判断し、ユーザーに技術フローの選択を強制しないでください。
「あらゆるテーマを投資に転換する」ソフトマーケティング集客を実現する、[券商名称] 証券の公式/社員アカウント向けに設計された小紅書（Xiaohongshu）の画像付きテキストノート作成ワークフロー。主な特徴：(1) 任意の生活/トレンド話題から自然に投資・資産運用へ誘導できる；(2) 新規作成かコンテンツ書き換えかをインテリジェントに判定する；(3) 2 段階の制作：第 1 段階ではテーマ検討、良質な初稿の作成、校閲・最適化に集中する（IP スタイルやプラットフォーム形式は考慮しない）；(4) 第 2 段階で IP スタイルの転移、プラットフォーム形式の適合を行う（アカウントスタイルを選択、デフォルトは [券商名称] 公式スタイル、複数アカウントのスタイル切り替えに対応）；(5) 小紅書ノート原稿へ書き換え（核心的な主張は維持）、5〜10 個のタイトル案、複数ページのノート構成（カバーページ＋コンテンツページ N ページ＋末尾のプロモーションページ）、本文（導入文＋リスク表示＋タグ）を出力する；(6) Phase 3 ではデフォルトで 3 スタイルの AI 描画プロンプトを出力する（[视觉风格A]＋Mondo マスターポスター風＋手帳手描きインフォグラフィック風、各ページに 1 セットずつ、うち手帳風は 36 種類のインフォグラフィックタイプのインテリジェントマッチングに対応）。任意で HTML プレビュー（Vital Geometry 風または雑誌インフォカード風）を追加可能；(7) バズる可能性を評価し最適化の提案を提供する；(8) 完全なノート原稿＋一式の添付画像を出力する。各大きなステップでユーザーの確認が必要。金融知識の解説、資産運用チュートリアル、投資ツールの紹介、およびグルメ、旅行、買い物、仕事などのあらゆる生活話題を投資・資産運用に転換する場面に適する。専門性を示しつつ、顧客に相談や [券商名称] 証券での口座開設をソフトに促す。
ユーザーがインターネット上の情報を調査、検索、照会、検索したい場合は必ず使用します。例：全網調研 X / 帮我调研一下 X / 查一下 X / 搜搜 X / 看看大家怎么评价 X / X 上有什么讨论 / research this topic。また、ユーザーがプラットフォーム名を挙げるか URL／リンクを共有した場合も必ず使用します：小红书/xiaohongshu/xhs、Twitter/推特/X、B站/bilibili、Reddit、V2EX、LinkedIn/领英/招聘/求职/jobs、YouTube、GitHub コード検索、小宇宙播客、雪球/株価情報、RSS フィード、または任意の Web URL。13 のプラットフォームに対応し、複数バックエンド（OpenCLI／プラットフォーム別 CLI／API）をルーティングします。6 チャネルは設定不要です。`agent-reach doctor --json` を実行すると、現在各プラットフォームを担当するバックエンドを確認できます。**対象外：**レポート作成、データ分析、翻訳などのコンテンツ加工（このスキルはインターネットからの情報取得のみを担当）；投稿、コメント、いいねなどの書き込み操作；専用スキルがあるプラットフォーム（先に専用スキルを使用）。【ルーティング方法】SKILL.md にルーティング表と一般的なコマンドがあります。複雑なケースでは、必要に応じて該当カテゴリの references/*.md を参照してください。カテゴリ：search / social（小红书/推特/B站/V2EX/Reddit）/ career（LinkedIn）/ dev（github）/ web（Web ページ／記事／RSS）/ video（YouTube/B站/ポッドキャスト）。
セキュリティアラートを 4 フェーズの方法論（収集、相関、分類、エスカレーション）で構造的にトリアージする手順を提供し、MITRE ATT&CK v16 に対応付け、NIST SP 800-61 Rev 2 のインシデント対応ガイドラインと整合させる。ユーザーがアラート調査について議論したり、"is this a true positive?" と尋ねたり、対応が必要なアラートデータを共有したりしたときに自動的に呼び出される。優先度の割り当て、対応区分、エスカレーションの推奨を含むトリアージ判断を生成する。
Booking.com から B2B リードを見つけてエンリッチする — ホテル、アパートメント、バケーションレンタル — そして各ホストまたは物件マネージャーの実際の連絡先（メール、電話、会社名、登録番号）を取得する。ユーザーが "get emails from Booking.com"、"Booking.com lead generation"、"find tour operator / property manager / host contacts"、"scrape accommodation owner emails"、"build a list of Booking hosts" などと言ったときに使用する。ホストのメールは通常すでに Booking スクレイパーの traderInfo フィールド（EU/AU の事業者透明性開示）内にあり — このスキルはそれを優先し、Google Maps のメールスクレイパーはフォールバックとしてのみ使用する。Google Maps に最初から頼る（ほとんどの場合、誤った企業を返す）のではなく。
HTML を媒体として高忠実度のデザイン案（ランディングページ、スライド、インタラクティブプロトタイプ、アニメーション、デザインシステム、インフォグラフィック、モバイル mockup など）を制作する。汎用のフロントエンドエンジニアではなくプロのデザイナーとして振る舞い、まず質問してから作ること、既存のデザインシステムを参照すること、複数のバリエーションを提示すること、AI 風の陳腐さを避けることを重視する。トリガー：/axi-front-design、"做个落地页"、"设计一张海报/封面"、"做张幻灯片/PPT"、"做个交互原型"、"做个动画"、"design a landing page"、"make a deck"、"prototype this UI"、"design system"、"hi-fi mockup"。非適用：純粋なテキストコンテンツ/ロジックコード、実画像生成が必要（画像生成モデルを使うべき）、ネイティブの PPTX/Figma ファイルが必要（HTML を優先）。
`CapturePlugin` を追加して `Camera3d` または `Camera2d` を動画に記録する場合、`RenderTarget::target_headless` で `CaptureBundle` を生成する場合、`Mp4Openh264Encoder`、`Mp4FfmpegCliEncoder`、`Mp4FfmpegCliPipeEncoder`、`GifEncoder` または `FramesEncoder` を使って `Capture::start` を呼び出す場合、`Capture::pause` で一時停止する場合、またはアプリが Bevy 0.20 なのに crate が Bevy 0.19 に固定されているため「failed to select a version for bevy_capture」が発生した場合に使用します。
コンテンツ品質、SEO 最適化、E-E-A-T シグナル、技術要素、AI 引用準備度の 5 カテゴリ 100 点満点の評価システムでブログ記事を監査・採点する。AI コンテンツ検出（バースト性、フレーズのフラグ付け、語彙の多様性）を含む。エクスポート形式（markdown、JSON、テーブル）と並べ替え付きバッチ分析をサポート。具体的な修正案を伴う優先度付きの推奨事項（Critical/High/Medium/Low）を生成する。あらゆる形式（MDX、markdown、HTML、URL）で動作。ユーザーが "analyze blog"、"audit blog"、"blog score"、"check blog quality"、"blog review"、"rate this blog"、"blog health check" と言ったときに使用。
ブログ記事内の統計や主張を検証するため、引用されたソース URL を取得し、主張されたデータが実際にページ上に存在するかを確認する。すべての統計的主張（数値、割合、名前付きソース）を抽出し、WebFetch で各引用 URL を取得し、一致信頼度をスコアリングする（完全一致 1.0、言い換え 0.7-0.9、見つからない 0.0）。引用のない主張は UNVERIFIED としてフラグを立てる。ユーザーが "fact check"、"verify statistics"、"check sources"、"validate claims"、"factcheck"、"source verification" と言ったときに使用。
30 のサブスキル、12 のコンテンツテンプレート、5 カテゴリの 100 点満点スコアリング、5 つの専用エージェントを備えたフルライフサイクルのブログエンジン。ユーザーのリクエストを適切なサブスキルにルーティングする：執筆、リライト、分析、アウトライン、監査、schema、チャート、画像、コンテンツの再利用、AI 引用最適化、FLOW フレームワークのプロンプト、トピッククラスターの実行、多言語公開。Google のランキング（2025 年 12 月のコアアップデート、E-E-A-T）と AI 引用（GEO/AEO）に最適化。あらゆるプラットフォームに対応（WordPress、Next.js MDX、Hugo、Ghost、Astro、Jekyll、11ty、Gatsby、HTML）。ユーザーが "blog"、"write a blog"、"blog post"、"blog strategy"、"content brief"、"editorial calendar"、"blog audit"、"blog optimization"、"topic cluster"、"multilingual blog"、"FLOW framework"、または任意の /blog サブコマンドを言ったときに使用する。サブスキルの説明はより細かいトリガーを扱う。
Google のランキングと AI 引用に最適化した新しいブログ記事をゼロから執筆する。テンプレート選択、回答優先のフォーマット、Key Takeaways の要約ボックス、情報利得マーカー、引用カプセル、出典付き統計、Pixabay/Unsplash の画像、組み込みの SVG チャート生成、FAQ schema、内部リンクゾーン、適切な見出し階層を備えた完全な記事を生成する。MDX、markdown、HTML 出力をサポート。ユーザーが "write blog"、"new blog post"、"create article"、"write about"、"draft blog"、"generate blog post" と言ったときに使用。
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。