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
Amazon Bedrock への移行に向けて、クラウドプロバイダーに依存せず AI/LLM の利用状況を評価します。コードがどの OpenAI（直接または Azure OpenAI）、Anthropic、Google/Gemini、OpenRouter の呼び出しを行うか調べたい場合や、プロバイダーに依存しない ai-workload-profile.json（schema 1.0 または 1.1）を用いて AI 移行に関する質問に答えたい場合に使用します。コードをスキャンするかプロファイルを検証し、ユーザーの同意と管理者キーまたは管理キーがあれば、OpenAI、Anthropic、OpenRouter の利用状況を読み取り専用で測定できます。短いプレビューを表示した後、Clarify を実行します。インフラストラクチャ用 Skill のインストールは不要です。このリリースは Clarify で終了し、設計、見積もり、成果物の生成、コードの書き換えは行いません。SDK 呼び出しを Bedrock 向けに書き換えてブランチを作成するには llm-to-bedrock を使用します。インフラストラクチャの移行には gcp-to-aws、azure-to-aws、heroku-to-aws を使用してください
製品インターフェースのアクセシビリティエンジニアリング。フォーカス状態やキーボード対応から ARIA、フォーム、スクリーンリーダーまでを扱う。UI コンポーネント、モーダル、メニュー、フォーム、カスタムウィジェットを構築・レビューする際、またはユーザーが「これをアクセシブルにして」と言ったり、キーボードやスクリーンリーダーの問題を報告した場合に使用する。トリガー：accessibility、a11y、WCAG、aria、focus ring、focus-visible、focus trap、keyboard navigation、tab order、tabindex、screen reader、sr-only、aria-live、alt text、hit area、touch target、pointer-events、hover on touch、prefers-reduced-motion、autoplay、toast duration、skip link、semantic HTML、aria-label、form errors、disabled buttons、「not keyboard accessible」。
インターフェースを洗練された印象にするためのデザインエンジニアリングの原則。UI コンポーネントを構築するとき、フロントエンドコードをレビューするとき、アニメーション、ホバー状態、シャドウ、ボーダー、マイクロインタラクション、入退場アニメーションを実装するとき、アイコンを選定・レビューするとき、その他の視覚的なディテール作業を行うときに使用します。トリガー：UI polish、design details、「make it feel better」、「feels off」、stagger animations、theme switch transitions、border radius、optical alignment、image outlines、box shadows、icons、icon stroke weight、icon states、motion restraint。
Google Gemini TTS を使ってブログ記事の音声ナレーションを生成します。要約ナレーション、記事の全文読み上げ、30 種類の音声から選べる 2 人掛けのポッドキャスト／対話モードに対応します。MP3 と HTML5 音频埋め込みコードを出力します。/blog audio で単体でも、blog-write 内部からも使えます。API キーが未設定の場合もGracefully にフォールバックします。ユーザーが「blog audio」「ブログを朗読」「音声版」「テキスト読み上げ」「tts」「ポッドキャストモード」「読み上げ」「音声ナレーション」「ボイス」「ナレーション」「音声を生成」と言うときに使用します。
サイト全体のブログ健全性評価。すべてのブログファイルをスキャンして、品質スコア、孤立ページ、トピックのカニバリゼーション、陳腐化したコンテンツ、AI 引用への対応状況を確認する。包括的な分析のために並列サブエージェントを起動する。記事ごとのスコアと優先順位付けされたアクションキューを生成する。ユーザーが "audit blog"、"blog audit"、"site audit"、"blog health"、"audit all posts"、"check all blogs" と言った場合に使用する。
スキル横断で利用するための持続可能なブランドとボイスのコンテキストを確立する。BRAND.md（オーディエンス、ポジショニング、do/don't の編集ルール、禁句、競合との差別化）と VOICE.md（既存の persona JSON を読みやすい散文として再表現したもの）を生成し、どちらもプロジェクトルートに書き込む。存在する場合、すべてのブログ系サブスキルが執筆またはレビューの前にこれらのファイルを自動で読み込む。構造化された persona JSON を管理する blog-persona と組み合わせて使用する。ユーザーが "blog brand"、"create brand context"、"brand voice doc"、"BRAND.md"、"VOICE.md"、"establish editorial brand"、"brand guidelines for blog" と言った場合に使用する。
トピッククラスター、公開スケジュール、コンテンツの衰退検出、鮮度更新計画、季節機会、コンテンツミックスの算式、テンプレート統合、配信スケジューリングを備えたブログ向けの編集カレンダーを生成する。SEO のトピック権威性と AI 引用の鮮度要件（30 日更新サイクル）に最適化した月次または四半期のカレンダーを策定する。ユーザーが "editorial calendar"、"content calendar"、"blog calendar"、"publishing schedule"、"blog plan"、"content plan"、"what should I write" と言った場合に使用。
ブロガー向けの FLOW フレームワーク統合。Find、Optimize、Win ループを用いたエビデンス主導のコンテンツワークフローで、FLOW ナレッジベースの段階別 AI プロンプト（ブログに適用可能な 30 のプロンプト）を使用する。ユーザーが "FLOW"、"FLOW framework"、"blog flow"、"evidence-led blogging"、"find optimize win" と言った場合、または段階別のブログプロンプトを求めた場合に使用。
ブログパフォーマンス向けの Google API 連携：PageSpeed Insights、25 週間の履歴を備えた CrUX Core Web Vitals、Search Console のパフォーマンス、URL Inspection、Indexing API、GA4 のLastly高品質中国经济トラフィック、E-E-A-T 向け NLP エンティティ分析、埋め込み用 YouTube 動画検索、Google Ads Keyword Planner。機能 Meanwhile、資格情報の段階（API key、OAuth/サービスアカウント、GA4、Ads）に応じて順次利用可能。設定は ~/.config/claude-seo/google-api.json で claude-seo と共有。ユーザーが「google data」「page speed」「core web vitals」「search console」「indexation」「GA4」「keyword research」「nlp entities」「blog performance」「youtube search」「google api setup」と発言したときに使用。
MCP 経由で Gemini を利用したブログコンテンツ向けの AI 画像生成と編集。Claude がクリエイティブディレクターとして機能し、意図を解釈し、領域の専門知識を選び、最適化された 6 要素プロンプト（Subject + Action + Context + Composition + Lighting + Style）を構築し、Gemini を統制してブログ品質の成果を生み出す。ヒーロー画像、インライン挿絵、ソーシャルプレビューカード、OG 画像を生成する。既存のブログ画像を編集する。ブログ向けに最適化された 6 つの領域モード（Editorial、Product、Landscape、UI/Web、Infographic、Abstract）をサポートする。/blog image で単独使用でき、blog-write および blog-rewrite のワークフローから内部的にも呼び出せる。MCP が未設定の場合は適切にフォールバックする。ユーザーが "blog image"、"generate hero image"、"blog illustration"、"social card"、"generate blog image"、"edit blog image"、"image generate"、"blog cover image"、"inline image"、"OG image" と言った場合に使用。
SERP を踏まえたアウトライン生成。H2/H3 の見出し階層、競合コンテンツのギャップ分析、セクションごとの文字数目標、チャートと画像の配置マーカー、FAQ 質問の計画、内部リンクの領域を含む。スケルトンのみ：構成、H2/H3 階層、文字数、FAQ スロット。完全な競合分析、統計調査、画像提案が必要な場合は blog-brief を使用する。完全なコンテンツブリーフよりも軽量で、記事のスケルトンと構成のみを生成し、/blog write が利用できる状態にする。ユーザーが "outline"、"blog outline"、"content outline"、"structure blog"、"plan sections"、"article skeleton"、"heading structure"、"SERP analysis"、"competitive outline"、"plan article" と言った場合に使用。
ブログ記事をソーシャルメディア、メール、YouTube、Reddit、LinkedIn 向けに再利用する。Twitter/X スレッド、LinkedIn 記事、YouTube スクリプト、Reddit ディスカッション投稿、メールニュースレターの抜粋を生成する。プラットフォームごとにトーンを調整する。ユーザーが "repurpose"、"blog repurpose"、"share blog"、"social media"、"twitter thread"、"linkedin post"、"youtube script"、"reddit post" と言ったときに使用する。
BlogPosting、Person、Organization、BreadcrumbList、FAQPage、ImageObject を含むブログ記事向けの完全な JSON-LD schema マークアップを生成する。Google の要件に照らして検証し、非推奨の型について警告する。ユーザーが "schema"、"blog schema"、"json-ld"、"structured data"、"schema markup"、"generate schema" と言った場合に使用。
ハブアンドスポーク設計によるトピッククラスターアーキテクチャ、オーディエンスのマッピング、競合状況の分析、ChatGPT/Perplexity/AI Overviews 全体にわたる AI 引用面戦略、配信チャネルの計画（GEO 向けの YouTube、Reddit、レビュープラットフォーム）、コンテンツのスコア目標、測定フレームワーク、独自調査と実体験によるコンテンツの差別化を含むブログ戦略の策定。ユーザーが "blog strategy"、"content strategy"、"blog positioning"、"what should I blog about"、"blog topics"、"content pillars"、"blog ideation" と言った場合に使用。
既存のブログ記事を、SEO に最適化したローカライズを伴って 1 つ以上の対象言語に翻訳する。markdown 構造、frontmatter、schema JSON-LD、画像とチャートの埋め込み、引用カプセルを保持したネイティブ品質の翻訳を生成する。ロケールごとにキーワード、meta タグ、数値、日付、通貨、引用スタイルをローカライズする。機械翻訳の痕跡をレビュー用にフラグ付けする。blog-localize の前に実行する：ここでは言語変換を扱い、ローカライズは翻訳完了後の文化適応を扱う。ユーザーが "translate blog"、"blog translate"、"uebersetzen"、"traduire"、"traducir"、"translate post"、"blog auf Deutsch"、"blog en espanol" と言った場合に使用。
Capacitor プラグインライブラリを v8 から v9 にアップグレードします（プレリリース版。GA までは @next）。`npx @capacitor/plugin-migration-v8-to-v9@latest` を実行し、続いて手動チェックリストを確認します。peer/dev 依存関係の範囲、削除された Android API（@NativePlugin、saveCall、pluginRequestPermission、int-code startActivityForResult、CapConfig getters、PluginCall.save/isSaved/hasOption）、削除された iOS API（CAPBridge class、getWebView、isSimulator、presentVC、CAPNotifications）、AGP 9.2.1 / Gradle 9.5.1 に伴う build.gradle の変更（compileSdk 37、minSdk 26、targetSdk なし、組み込み Kotlin、core-ktx から core への変更、一意の namespace、jcenter なし、proguard-android-optimize.txt）、podspec と Package.swift の iOS 16、Cordova SPM product の削除、UIScene ライフサイクルオブザーバーを扱います。「プラグインを Capacitor 9 に更新」、「Cannot find 'CAPBridge' in scope」、NativePlugin のコンパイルエラー、AGP 9 の namespace 衝突に使用します。アプリ（capacitor-app-upgrade-v8-to-v9 を使用）、8.5 の UIScene アプリ手順（capacitor-uiscene-migration を使用）、またはそれ以前のメジャーバージョンには使用しないでください。
テスト失敗、ゴールデンイメージ生成、QA 再現、デモ動画のために、デバイスから視覚的成果物をキャプチャする skill。`adb shell screencap -p`（PNG スクリーンショット）、`adb exec-out screencap -p > out.png`（Windows での CRLF 変換を避けるバイナリクリーンなストリーム）、`--size`、`--bit-rate`、`--time-limit`、`--rotate`、`--bugreport`、`--verbose` フラグ付きの `adb shell screenrecord`、3 分のハード上限、API 30+ における `/sdcard/` のスコープ付きストレージ規則、失敗時に screencap と `logcat -d` を取得する JUnit4 TestWatcher の capture-on-failure パターンを扱う。ユーザーが「screenshot device」「screencap PNG」「raw RGBA dump」「screenrecord 3 minute limit」「scrcpy / Vysor streaming」「exec-out vs shell」「bugreport overlay timestamp」に言及した場合は、この skill を使用する。
Go のパフォーマンス分析の専門家。CPU/メモリの性能ボトルネックを分析し、高性能なコーディングの助言を提供し、GC/アロケータ/コンパイラ/キャッシュの性能を最適化する。benchmark、pprof、escape analysis、コンパイラ最適化（BCE/インライン化）、並行性能、メモリレイアウト、CPU キャッシュフレンドリー、データ駆動の最適化手法、Go バージョン間の性能差を扱う。トリガーワード: Go 性能、benchmark、pprof、メモリ割り当て、エスケープ解析、コンパイラ最適化、インライン化、BCE、bounds check、CPU キャッシュ、cache line、false sharing、sync.Pool、GC 最適化、GOGC、コンパイラ最適化、性能分析、pprof 分析、benchstat、割り当て最適化、スタック vs ヒープ、文字列連結の性能、slice の事前割り当て、struct レイアウト最適化、並行性能、Go performance、profile、escape analysis、最適化の提案。
ClickHouse を基盤とする `logs` テーブル（`logs.all.otel` 分析エンドポイント）に対して Supabase のログクエリを書き、レビューし、移行する。Logs Explorer SQL、`log_attributes` map、ログの `source`（edge_logs、postgres_logs、auth_logs など）のクエリ、旧 BigQuery の `cross join unnest(metadata)` ログクエリから ClickHouse への変換、または `apps/studio/data/logs` と `apps/studio/components/interfaces/Settings/Logs` で分析ログ SQL を接続する作業が含まれる場合は常にこれを使う。ユーザーが ClickHouse と明言したときだけでなく、「logs query」「Logs Explorer」と言ったとき、または変換用に BigQuery のログクエリを貼り付けたときにも使う。
ローカル分析を行わず、クラウド上で既存の Codacy Cloud リポジトリの設定を直接調整する。現在の設定をインポートし、よりシグナルの高いツールとパターンを提案し、再分析し、2 回の調整パスでノイズを反復的に削減する。リポジトリがすでに Codacy 上にあり、完了した分析が 1 回以上あることが必要。設定ファイルの操作にのみ Codacy Analysis CLI を使用し、それ以外はすべて Codacy Cloud CLI を使用する。パターン、ツール、カテゴリ、重大度の変更に加え、競合と推奨されるパスの無視をまとめた機械可読な JSON サマリーを出力する。ユーザーがクラウド上で直接 Codacy を設定・調整したい場合、すでに Codacy で分析済みのリポジトリのノイズを削減したい場合、クラウドのパターンとツールを最適化したい場合、ローカル分析を実行せずにクラウドの問題のシグナルを改善したい場合に使用する。
コンテンツクリエイター向けの For You ページ。追跡中の競合他社を各ソーシャルメディアプラットフォームでスクレイピングし、成果を上げているものをスコアリングし、実際のエンゲージメントデータに裏打ちされた実行可能で差別化されたコンテンツアイデアに変換する。ユーザーが競合/クリエイターのリサーチ、コンテンツフィードや "for you" ページ、自分野のトレンドトピックのアイデア、ソーシャルで何が成果を上げているかの把握、クリエイターの投稿の追跡、成果を上げているものからの動画/投稿ブリーフの生成を求める場合は常に使用 — "find ideas" と言わなくても。初回実行時はセットアップを案内する。
Convex のデプロイワークフロー、環境、CI/CD 設定を実装する。dev/prod/preview デプロイ、デプロイキー、ローカルデプロイ、環境変数、schema/index のロールアウトの安全性、HTTP action URL に使用。ユーザーが deploy、preview、staging、CI、env vars、local backend に言及したときは積極的に使用する。例:- user: "Set up Convex deploy in CI" → デプロイキー + npx convex deploy のステップを設定 - user: "How do preview deployments work?" → preview キー、ライフサイクル、制限を説明 - user: "Deploy to prod safely" → 安全な schema/関数変更パターンを列挙 - user: "Use local convex" → npx convex dev --local と制限を説明
「ある事実・行為・条件が存在しない、または変化した場合に、法的結果がどのように異なるか」を評価する必要があるときにこのスキルを起動する。典型的な起動場面には、因果関係の認定（当該行為がなければ損害はなお発生したか）、過失と責任割合の配分、損害賠償範囲の確定、契約違反による逸失利益の計算、行政行為の適法性の仮説的検証、刑事上の因果関係の中断の判断、立法影響評価などが含まれる。中核となる方法は、現実世界と目標変数のみが異なる「反事実的世界」を構築し、二つの世界の結果の差異を比較することで、目標変数が結果に寄与する程度を導き出すことである。
他の Datex Studio スキル（report-creator、report-editor、function-creator、datasource-creator、endpoint-creator、hub-editor、branch-code-reviewer、commit-message-generator、release-notes-generator）が使用する共有リファレンスコンテンツ。直接呼び出されることはなく、他のスキルが以下のファイルにリンクする。スキル間の参照を解決できるよう、Datex Studio スキルと併せてインストールすること。対象：正規の `dxs configuration` ラウンドトリップ（get → `.json` を抽出 → 編集 → upsert）とそのサイレント消去ガード、ブランチと接続の選択、Studio のライフサイクル、デザイナーコンテキストのナビゲーション、フローコードパターン（`$utils.isDefined()`、OData ページネーション）、RDLX-JSON レポート作成（設計標準、CLI コマンド、データセットルール、サンプルデータ、デプロイパターン、トラブルシューティング）、カード（cti 11）、リスト（cti 14）、フロントエンドフロー（cti 27）のコンポーネントタイプ参照、および手書き UI 用の Fluent 2 アプリデザインシステム（テーマトークン、コンポーネントクラス名、落とし穴）。
インタラクティブまたは手動の更新後に JavaScript/TypeScript の依存関係のアップグレードを検証する。git から実際の差分を確定し、peer/engine/type の競合を検出し、リリースノートから破壊的変更、マイグレーション、採用可能な機能を抽出し、保留中または未使用と思われるパッケージを評価し、検証ゲートを実行する。bun、npm、pnpm、yarn を対象とする。パッケージをアップグレードした直後に検証が必要なとき、保留中のパッケージを更新できるか判断するとき、依存関係がそもそもなぜ存在するのかを問うとき、リリースノートで破壊的変更と移行手順を確認するときに使用する。アップグレードを自律的に選定して適用すること、bun CLI の使い方（bun-cli）、JavaScript 以外のパッケージエコシステムには使用しない。
Sigma ルール仕様と Palantir Alerting and Detection Strategy（ADS）フレームワークを用いた検知ルールの作成を支援し、MITRE ATT&CK v16 の技術にマッピングする。ユーザーが検知ロジック、Sigma ルール、ATT&CK のカバレッジギャップについて議論したり、「この技術をどう検知するか」と尋ねたりしたときに自動的に呼び出される。Sigma 形式の検知ルール、ADS ドキュメント、体系的な検知プログラム管理のためのカバレッジヒートマップ手法を作成する。
ユーザーがカンファレンス登壇、ライブコーディング、ポッドキャスト、公開での制作（building in public）といったデベロッパーアドボカシー活動を行いたいとき。トリガーフレーズには「developer advocacy」「devrel」「conference talk」「CFP」「call for papers」「live coding」「podcast」「building in public」「technical speaking」「dev evangelism」が含まれる。
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。