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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StarSling の `sling` CLI を使って GitHub Actions の失敗を診断し、CI の時間とコストを分析します。ジョブや実行の失敗理由、実行が遅くなった原因、Runner の分数や CI コストについて尋ねられた場合、実行の再実行やキャンセルを求められた場合、または GitHub Actions の URL が貼られた場合は、`gh` の使用やログ取得より先に呼び出します。`sling` はログ検索では見つからない、サーバー側で分類された失敗原因とコストの内訳を返します。状態変更は `gh` に振り分けます。ワークフローファイルのリポジトリ全体の監査（ci-score、ci-speedup、ci-secure）、ワークフロー YAML の作成、GitHub Actions 以外の CI には使用しません。
pols.dev のアンチ slop デザイン原則に照らして UI/ウェブデザインを客観的に評価する：カタログ化された slop の兆候を引用付きの証拠として検出し、8 つの重み付け軸（色、タイポグラフィ、コンポーネント、レイアウト、モーション、実装、シグネチャー、一貫性）を採点し、0〜100 の Slop Index と評価を含む Slop Report を出力する。ユーザーが「evaluate design slop」「slop report」「is this design AI slop」「audit this landing page design」「de-slop review」を求めたり、デザインがどれだけ汎用的/機械生成的に見えるかを客観的に採点してほしい場合に使用する。テキスト（デザインではない）を修正する場合は、代わりに human-ai または humanizar スキルを使用する。
プロジェクトが音声入力や音声コントロールをサポートする必要があるときにこのスキルを読み込みます — ディクテーション、"click by voice" 文法、Dragon NaturallySpeaking、Voice Control（iOS/macOS）、Voice Access（Android）、またはユーザーが音声でコントロールを操作するあらゆるインターフェース。いかなる場合も、可視ラベルをそのままの順序で保持せずに aria-label で上書きしないでください。アクセシブル名に可視ラベルが必ず含まれるようにし、音声ツールは通常キーボードとポインター入力をエミュレートするため keyboard/SKILL.md と併せて読み込んでください。
Syncfusion Spreadsheet Component を使った Excel ライクな UI を必要とする Blazor アプリにこの skill を使用する。Excel（.xlsx、.xls）ファイルの作成、表示、編集、スプレッドシートエディターの埋め込み、数式、フィルタリング、並べ替え、セル書式の使用でトリガーする。ユーザーがスプレッドシートファイルに言及した場合（「open xlsx」、「load Excel file」、「add Syncfusion spreadsheet」）にもトリガーする。UI コンポーネントを伴わない単独のファイル処理ではトリガーしない。
立ち上げから納品、クローズまで技術プロジェクトを管理する：予測型、反復型、Scrum、フロー型、ハイブリッドの各アプローチを選択・調整し、チームとベンダーを調整し、マイルストーン、リスク、課題、依存関係、予測、スコープ変更、リカバリーを追跡する。チームにプロジェクトマネージャーがいない場合、TPM が意思決定に使える分析を必要とする場合、プロジェクトが遅延している場合、コミットメントや引き継ぎの調整が必要な場合に使用する。複数の関連プロジェクト、チーム、ベンダー、共有キャパシティ、便益を一つの成果に向けて調整する必要がある場合は、代わりに `technical-program-management` を使用する。ユーザーの専門性に応じて深さを調整する。単独のコーディングタスク、プロダクトディスカバリーや戦略、実装計画の作成のみ、Kanban フローの診断のみ、チケットツールの操作、インシデントコマンド、リリースの go/no-go 判断には使用しない。これらは専門の担当者に振り分ける。
Toss Securities Open API を使って韓国・米国株式市場データ、銘柄情報、為替レート、市場カレンダー、口座と保有資産の照会、注文履歴、買付余力、売却可能数量、手数料、条件注文、ランキング、取引動向、市場指標、リアルタイム WebSocket 連携、委任取引ワークフローを扱う。エージェントがユーザー委任の買い/売り/注文管理ループを実行する、developers.tossinvest.com に対して呼び出すまたは開発する、Toss OpenAPI スキーマを確認する、クライアントコードを生成する、TOSS_API_KEY/TOSS_SECRET_KEY の資格情報で操作する必要がある場合に使用。
Twilio Agent Connect SDK を使って、サードパーティの AI エージェント（OpenAI、Bedrock、LangChain、Microsoft Foundry）を Twilio のコミュニケーションチャネルに接続する。ID 解決、Conversation Memory によるメモリとコンテキストの管理、Conversation Orchestrator による会話のオーケストレーション、マルチチャネル対応（Voice、SMS、RCS、WhatsApp、Chat）、AI から人間へのエスカレーションを扱う。既存の LLM エージェントを Twilio サービスと統合するときにこのスキルを使用する。
Unity Editor のツール、ビルド自動化、アセットパイプラインのカスタマイズ。以下の場合に PROACTIVELY に起動する：(1) カスタム Editor スクリプトの作成、(2) カスタム inspector と PropertyDrawer 属性、(3) EditorWindow の作成、(4) カスタムアセットタイプ向けの ScriptedImporter、(5) ビルドパイプラインのスクリプト（BuildPipeline.BuildPlayer、IBuildPostprocessor）、(6) プラットフォーム切り替えの自動化、(7) Unity の CI/CD（GameCI、GitHub Actions、Unity Build Automation）、(8) Assembly Definition（.asmdef）の整理、(9) プリプロセッサシンボルとプラットフォーム define、(10) #if UNITY_EDITOR を使った Editor 専用コード。提供：カスタム inspector テンプレート、EditorWindow の例、ビルドスクリプトのパターン、GameCI の設定、.asmdef のベストプラクティス、Unity ビルド用の CI YAML。
推論トレース（チェーンオブソート、拡張思考、エージェント分解）から AI っぽい定型表現を除去する——最終的な文章ではなく。推論テキストには通常の unslop が対象としない独自の定型表現カタログがある。質問の過剰な説明、過度なヘッジ、些細な問題を 6 つの箇条書きのサブステップに過剰分解、無限ループ的な合理化など。トリガー: /unslop-reasoning、"clean up my reasoning"、"fix this chain of thought"、"this CoT sounds robotic"。推論出力に適用され、通常の /unslop モードを上書きしない。
Verl 単一非同期 DAPO トレーニング設定ジェネレーター。トリガーとなる場面：(1) 単一非同期 DAPO トレーニングの起動 (2) トレーニングスクリプトの生成 (3) 機能パラメータの設定 (4) トレーニング前チェック。**機能ポリシー**：ユーザーが指定しない場合、パフォーマンス機能（flash_attn/dynamic_batch/remove_padding/gradient_checkpointing）はデフォルトで有効、メモリ機能（offload/recompute）はデフォルトで無効。OOM 時はメモリ機能を自動的に追加して再試行。**トレーニング監視**：起動後に SwanLab リンクを出力しユーザー自身が確認できるようにし、エラー時のみユーザーに通知する。**依存 skill**：SwanLab 設定は swanlab-setup skill を介して提供される。
ユーザーが YouTube 動画のパフォーマンスを分析したい、リテンションデータを確認したい、低い CTR を診断したい、または動画が期待を下回った、もしくは上回った理由を理解したいときに使用する。また、ユーザーが「この動画を分析して」「私の動画のパフォーマンスをレビューして」「なぜこの動画は失敗したのか」「なぜこの動画は成功したのか」「リテンション分析」「CTR 分析」「動画のポストモーテム」「この動画から何を学ぶべきか」と言ったときにも使用する。チャンネル全体の健全性チェックについては channel-audit を参照。学びに基づいて今後のアイデアを改善するには idea-generation を参照。
クリーンで遊び心のある低密度の等角ボクセルアイコンイラストと、明示的に要求された 4 フレームの物理的に妥当なループを生成する。いずれも大きな不透明な面ライト付きアクリルブロックで構成し、背景は正確な #F4F4F4。既定では被写体の元のパレットを保持し、任意で明示的に選択された Oreo プリセット指向モードも使用可能。ボクセルアート、マクロボクセル 3D アイコン、等角のブロック造形オブジェクト、ボクセルアイコンのループアニメーションや GIF、ブロック調のエディトリアルシンボル、emoji からボクセル化したオブジェクト、視覚的に統一されたシリーズなどに使用。密なキューブグリッド、Minecraft シーン、滑らかなローポリレンダー、光沢のあるエッジライト玩具、透明ガラスオブジェクト、2D ピクセルアートよりも、孤立したオブジェクトにはこのスキルを優先する。
包括的な Vue 3 フロントエンド開発スキル。Vue 3 アプリケーション、コンポーネント、コンポーザブルを開発するときに使用。内容：(1) 新しい Vue 3 プロジェクトとコンポーネントの作成、(2) Vue 2 から Vue 3 への移行、(3) コードレビューと最適化、(4) Composition API の実装、(5) ベストプラクティスと一般的なパターン、(6) TypeScript 統合、(7) Pinia による状態管理、(8) パフォーマンス最適化。コンポーネントテンプレート、コンポーザブルの例、移行ガイド、ベストプラクティス文書を含む。
高密度な Web アプリケーション UI の構築、リファクタリング、監査、検証を行う。SaaS ダッシュボード、管理画面、CRM 画面、社内ツール、テーブル、フィルター、設定フロー、データ量の多いワークフロー、空/読み込み/エラー状態、レスポンシブなアプリ画面、アクセシビリティ修正、あるいは階層・状態の網羅・キーボード操作・視覚的検証が重要なプロダクト UI の実装をユーザーが求めたときにこの skill を使用する。ランディングページには使用しない（タスクが実際にアプリの画面である場合を除く）。
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。