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。
すべて
ローカルの Codex/Claude CLI セッションを端末間でスナップショットし、再起動後に Ghostty で ID を復元します（保存会話/再起動前のバックアップ/ウィンドウの復元）。残存セッションを監査し、変更分のみの自動バックアップ（定期的な増分スナップショット）を作成します。管理対象外の Codex アカウント切り替え（利用枠を使い切った際のアカウント変更）に対応します。Minions native_runtime は Account Manager を使用します。--resume のヘルプ、スクリーンショット、tmux には対応しません。
Project Gutenberg からパブリックドメインの書籍を検索、ダウンロード、抽出する。gutendex を使って ID またはキーワードで書籍を検索し、プレーンテキスト版と EPUB 版をダウンロードし、ライセンスの定型文を除去し、挿絵のある作品では EPUB からクリーンなテキストを抽出し、フィクションとノンフィクションを分類する。外部依存ゼロの移植可能なコマンドラインスクリプトを同梱する。ユーザーが "gutenberg"、"public domain"、"download a book"、"classic literature"、"free ebook"、"gutenberg.org" と言ったとき、または任意のパブリックドメインのタイトルや著者名を挙げたときに使用する。無関係なリクエストにはこのスキルを使用しないこと。最も近い専門家にルーティングする。
内面化された基準、アイデンティティの固定、セッションをまたぐ学習、自己回復を通じて持続的な高い主体性を構築する — すべて企業的な PUA レトリックで語られる。これは PUA の進化形であり、同じ圧力文化だが、決して尽きない内なるエンジンを備える。常時オンの高い主体性を維持するために、すべてのタスクで使用する。特に価値があるのは、複雑な多段階タスク、長時間のデバッグセッション、品質に敏感な成果物、主体性とオーナーシップが求められるタスク、持続的なモチベーションが重要なあらゆる場面。単独でも、PUA と重ねても機能する — 重ねる場合、本スキルの Recovery Protocol が PUA の L1 圧力より先に実行される。トリガー：あらゆるタスクの開始時、継続的な作業セッション、複数ターンの問題解決、またはエージェントにツールではなくオーナーとして考えてほしいとき。
【L1 声のリアリティ】AI っぽさの検出と除去——「本物の人間らしく聞こえるか」だけを扱う。19 種類の AI っぽさパターンを識別し、深刻度に応じて戦略を選ぶ。デフォルトでは診断のみで書き換えは行わず、書き換えにはユーザーの確認が必要。書き換え方式は 3 つ：自動置換、問いかけ駆動、ハイブリッド。voice-dissolver の声リストを保護領域として受け取れる。 トリガー：AI っぽい、機械が書いたよう、堅すぎる、読むと嘘っぽい、AI っぽさを消す、AI 感が強すぎる、ChatGPT が書いたよう、テンプレート的すぎる、語調が標準的すぎる、個性がない、AI 訛り、読んでも温かみがない、文型が整いすぎている、まとめの決まり文句、翻訳調、人間らしくない、定型化。 Not for：内容の質は足りないが AI っぽさはない（→ L0 chinese-write-checker）、構造の冗長・無駄が多い（→ L2 editor-revisor）、自分の声が見つからない（→ voice-dissolver）、レイアウト・句読点・見出し（→ L3 packaging-workshop）。
Java プロジェクトのコーディング規約とコメント規約を統一する（SLF4J+Lombok のログ、Bean の Lombok アノテーション選択、null チェックの Objects/Optional、ユーティリティクラスの優先順位 Spring→Apache Commons→Hutool→Guava、複雑なロジックはデザインパターン／単純なロジックは分割しない、Controller/Service/ServiceImpl/Mapper のコメントの一貫性）。「Java 規約に沿ってリファクタリング／レビュー／コメント補完／ログ統一／ユーティリティクラス使用の統一／JavaDoc 補完」が必要なときに使用する。
JFrog Public Catalog と保存済みパッケージで特定のバージョンを確認し、カタログのセキュリティシグナルを解釈し、Artifactory 経由でダウンロードする（JFrog Platform の場所、リモートキャッシュ、curation 対応のパッケージマネージャー、リポジトリプロキシ）。ユーザーがパッケージが安全か、許可されているか、curation 済みかを尋ねたとき、または JFrog 経由で npm、Maven、PyPI、Go などのパッケージをダウンロードしたいときに使用。純粋な CVE や脆弱性の照会（例："details on CVE-2021-23337"）には使用しない——これらは jfrog スキルの Public security ドメインクエリが処理し、このワークフローは不要。
ユーザーが kubectl コマンドライン経由で Kubernetes クラスターを操作する必要がある場合に、このスキルを使用する。Pod 管理、Deployment 操作、ログ閲覧、デバッグ、リソース監視、スケーリング、ConfigMaps、Secrets、Services、およびすべての標準的な kubectl 操作をカバーする。複数のクラスター（production、staging、ローカル k3s）を事前定義されたエイリアスでサポートする。Kubernetes、k8s、pods、deployments、containers、クラスター操作に言及したリクエストでトリガーされる。
法的アブダクション推論（Abductive Reasoning）スキル。証拠が不完全で事実が曖昧なときに、最も妥当な説明仮説を生成・評価するために使用する。ミルの五法（一致法、差異法、一致差異併用法、剰余法、共変法）を組み合わせて構造化された因果推論を行う。ユーザーが「考えられる法的解釈を提示する」「弁護／訴追の仮説を生成する」「証拠の複数の読み方を評価する」「不完全な事実から最良の説明を推論する」必要があるときにトリガーする。事例分析、証拠評価、規則適用の争い、因果関係の推論などの場面に適用する。
Amazon External Fulfillment の外部フルフィルメント管理。Seller Flex、FBA Onsite、Easy Ship、Self Ship、MFN Self Delivery などのプロジェクトにおける location ごとの在庫の照会・更新、フルフィルメント貨物の処理、荷物とステータスの更新、配送オプション、ラベル、請求書、返品の照会に使用する。ユーザーが External Fulfillment、SmartConnect、Seller Flex、FBA Onsite、Easy Ship、Self Ship、batchInventory、location 在庫、外部フルフィルメント shipment、EF ラベル、EF 請求書、EF 返品に言及したときにトリガーする。"External Fulfillment API" と明言していなくても、これらの外部フルフィルメントプロジェクトの在庫、貨物、荷物、返品に関する要望であれば、このスキルをトリガーする。通常のセラー注文には linkfox-amazon-store-orders を、FBA/MCF には対応する fulfillment スキルを使用する。
Amazon FBA の総合管理スキル。商品の入庫適格性と FBA 在庫の照会、在庫の調整、および FBA 入庫計画、梱包、配置、輸送、貨物、ラベル、BOL といった旧版 MCF マルチチャネルフルフィルメント注文、返品、追跡などのクロスドメインプロセスを処理する。ユーザーが Amazon FBA、入庫適格性、Inbound Eligibility、FBA 在庫サマリー、Send to Amazon、Inbound Plan、FBA 貨物、旧版 MCF、getItemEligibilityPreview、getInventorySummaries、createInboundPlan、createFulfillmentOrder に言及したときにトリガーする。要件が Fulfillment Inbound v2024-03-20 の入庫フローに特化している場合は linkfox-amazon-store-fulfillment-inbound を優先し、Fulfillment Outbound v2026-07-04 の新版 MCF の場合は linkfox-amazon-store-fulfillment-outbound を使用する。External Fulfillment と通常のセラー注文はこのスキルに含まれない。
Sorftime を呼び出して Walmart 米国サイトのカテゴリを調査する：完全なカテゴリツリーの取得、自然言語のカテゴリ名による関連 NodeId のマッチング、アンダースコア区切りの NodePath を使ったカテゴリ市場データおよび Best Seller 商品の照会。ユーザーが Walmart カテゴリツリー、カテゴリ名検索、カテゴリマッチング、カテゴリノード、NodeId、NodePath、カテゴリ市場分析、カテゴリ調査、カテゴリ規模、カテゴリの売れ筋商品、Best Seller に言及したとき、または先にカテゴリを特定してから市場を調査する必要があるときに使用する。
Sorftime を呼び出して Walmart 米国サイトのキーワード市場、名称からの逆引きキーワード、検索結果商品、キーワード詳細、商品の関連キーワードと拡張キーワードを調査し、お気に入りキーワードディレクトリを管理する。ユーザーが Walmart キーワードリサーチ、検索量やランキングでの絞り込み、商品の逆引きキーワード、関連キーワード、キーワード詳細、キーワード検索結果商品、お気に入りキーワード、キーワードグループ、keyword research、keyword discovery、related keywords、product keywords に言及したときに使用する。
正確な URL がすでに分かっていて、その内容をクリーンな Markdown として必要とするときに使用する——料金ページ、記事、ドキュメントページ、または前のステップで見つけた URL など。Linkup Fetch API を呼び出すコードを書くときにもこれを読むこと。`linkup-fetch` MCP ツールまたは直接の REST 呼び出しで Linkup Fetch API を使用する。URL が分かっている場合は linkup-search よりこれを優先し、1 つの一覧ページから多くの構造化行が必要な場合は linkup-extract を優先する。
SpecStory Lore — SpecStory のコーディング履歴（Claude Code、Codex、Cursor、Gemini など任意のエージェント）を永続的なコーパスとしてマイニングし、再現可能なワークフローを裏付けのある証拠とともに提示し、選んだものを対話的に skill へと鍛え上げて、すべてのエージェントハーネスにインストールする。ユーザーが過去の AI コーディングセッションを再利用可能な skill にしたい場合、"what could I make into a skill"、"mine my lore"、"forge skills from my history" と尋ねた場合、または .specstory/history ディレクトリを指し示した場合に使用する。
複数リポジトリのシステム（git サブモジュールを含む親リポジトリ、または複数のサービスリポジトリ）で git 操作（ブランチ作成、コミット、プッシュ、同期）を管理します。このようなプロジェクトで、機能ブランチの作成、変更のコミットやプッシュ、サブモジュールの同期、サブモジュールポインターの更新、親リポジトリとサービスリポジトリ間のブランチ管理を行う場合に使用します。サブモジュールベースのプロジェクトで複数サービスに関わる BMAD ストーリーを実装する場合や、複数リポジトリの git ワークフローについて尋ねられた場合にも使用します。「サービス間でブランチを作成」「サービス内の変更をコミット」「サブモジュールを同期」「サブモジュールポインターを更新」「ストーリーに着手」「サービスブランチを更新」などの語句や、親リポジトリとサブモジュールリポジトリにまたがる git 操作で起動します。サブモジュールのない単一リポジトリでの通常の git 作業には使用しません。
Nebula Logger を呼び出すコードの Apex または LWC テストをユーザーが書きたいときにこのスキルを使用する。正しいエントリがバッファされたかの確認、テスト内でのログレベルの制御、テストを永続化された `Log__c` / `LogEntry__c` / `LogEntryTag__c` / `LoggerScenario__c` / `LoggerTag__c` レコードから分離すること、サブスクライバー自身のテストスイートから安全に呼び出せる Nebula Logger API を扱う。
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。