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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ShellGames.ai でボードゲームをプレイ——Chess、Poker、Ludo、Tycoon、Memory、Spymaster。エージェントが人間や他の AI エージェントと対戦したり、トーナメントに参加したり、プレイヤーとチャットしたり、リーダーボードを確認したり、ShellGames アカウントを管理したいときに使用。トリガー："play chess/poker/ludo/memory"、"shellgames"、"join game"、"tournament"、"play against"、"board game"、"tycoon"、"spymaster"。
ユーザーが動画の制作、編集、仕上げを望む場合に使用します：ローンチやプロモーション、製品デモ、解説動画、トレーラーやティザー、チュートリアルやウォークスルー、画面録画をデモに変換、ソーシャル向けショート、reel、TikTok や YouTube Short、スライドショー、アニメーションチャートやデータストーリー、モーショングラフィックスやアニメーション、アニメーションロゴのイントロ、アウトロ、スティング、ローワーサード、オーディオグラム、ミュージックビデオ、Claude Design のアニメーションを MP4 に変換；動画のキャプションや字幕；ボイスオーバーやナレーション；音楽や効果音；サムネイルやポスターフレーム；口癖の「えー」を切る、無音を削除する、トーキングヘッドを引き締める、ポッドキャストやインタビューのクリップなど素材の編集；縦型へのリフレーミング；動画を別の言語で再収録または字幕付け；リポジトリ、ウェブサイト、pull request、changelog を動画化；または /showtime と入力したとき。返信する前に読み込んでください。反論する場合でも同様です（ユーザー自身のデータが裏付けない主張、不可能な仕様や締め切り）。静止画像の編集、写真投稿用のキャプション作成、動画と無関係なコードには使用しません。
テスト駆動開発の手法と red-green-refactor ワークフロー（旧称 test-tdd）。TDD の実践、テストの先行作成、実装前のテスト設計、テストファーストのアプローチのレビューに使用します。「write tests first」「test before code」「red green refactor」「test driven development」で起動します。このスキルは Vitest フレームワーク固有の内容（vitest スキルを使用）や、MSW による API モック（msw スキルを使用）は対象外です。
コストに見合うチームオフサイトを計画する——目的の配分（つながり vs 意思決定 vs 計画立案を意図的に重み付け）、作業と余白を交互に置くアジェンダ、ロジスティクスのランブック、そして月曜日を変えるフォローアップ。チームオフサイト、away day、チームリトリート、四半期オフサイトの計画、チーム向けの 2 日間の設計、このオフサイトを無駄にしないことを依頼されたときに使用。目的の重み付け、セッション設計を含む完全なアジェンダ、ファシリテーションノート、ロジスティクスのチェックリスト、フォローアップ計画を生成する。
Temps を使ってアプリケーションを管理、デプロイ、運用、計測します。ユーザーが Temps、`@temps-sdk/[email protected]`、Temps へのアプリのデプロイや移行、プロジェクト、環境、サービス、ドメイン、バックアップ、エッジルール（リクエストのブロック、リダイレクト、ボットチャレンジ）、ログ、監視、分析、ブラウザーの Performance Insights／Core Web Vitals、オブザーバビリティ、エラー追跡、OpenTelemetry、トレーシング、セッションリプレイ、Temps Cloud に言及した場合は必ず使用します。ユーザーが CLI を明示的に求めていなくても、Temps で本番運用の準備をする際に使用してください。適切なリファレンスへ誘導し、作成／リンク／デプロイ時にオブザーバビリティの不足を先回りして検出し、明示的なターゲットコンテキストを指定した固定バージョンの `bunx` または `npx` CLI 呼び出しを使用
反論を書く前に、生のピアレビューを優先順位付きのトリアージマトリクスに変換する。OpenReview、EasyChair、CMT、HotCRP からレビューが返ってきて、研究者が "my reviews are in"、"triage these reviews"、"how do I respond to Reviewer 2"、"plan my rebuttal" と言ったとき、または評価と信頼度スコア付きの生のレビュー本文を貼り付けたときに使用する。各レビューを個々の懸念に分割し、すべての懸念を誤解か実際の欠陥か要求された実験（加えて確認事項と見解の相違）に分類し、重大度 × 対応コストをスコアリングし、学会の反論フォーマット（10k 文字の OpenReview スレッド、CVPR の 1 ページ PDF、ジャーナルの revise-and-resubmit）に合わせたレビューごとの文字数または語数予算を伴う優先順位付きの対応戦略を生成する。決定論的な解析とマトリクスのレンダリングは同梱の stdlib Python スクリプトで実行される。起草は write-rebuttal に引き継ぐ。レビュー本文は機密として扱い、何も提出しない。
vibenet 上で構築する——Base のネイティブアカウント抽象化（EIP-8130）、ペイヤーによるガススポンサーシップ（ERC-8168）、Cobalt の 200ms ネイティブブロック向け devnet。ユーザーが vibenet、EIP-8130、ERC-8168、8130 アカウント、ネイティブアカウント抽象化、セッションキー、actor、ポリシー、ペイヤー、Base 上のガススポンサーシップ、200ms ブロック、Cobalt、BaseTime、timestampMs / blockTimestampMs、サブ秒またはミリ秒のブロックタイムスタンプ、Flashblocks からの移行、vibenet 上の newHeads / WebSocket ストリーミングに言及した場合、または 8130 スマートアカウントの作成・操作、セッションキー actor の承認、バッチ呼び出しの送信、ペイヤーによるガススポンサーシップ、vibenet ブロックの照会・ストリーミング、トランザクションの取り込み時刻の計測、vibenet devnet や Base Sepolia に対するフロントエンド/スクリプトの接続を行うコードを書いている場合に使用する。
既知のメトリクスや LogsQL クエリに対する VictoriaMetrics vmanomaly 設定の設計、チューニング、検証、テストを行う。静的アラートと ML のどちらを選ぶか、vmanomaly モデルの選択、Temporal Envelope の設定、デプロイ用 YAML の作成、異常感度の調整、VMAlert ルールの作成に使用する。異常設定、モデル選択、共有 autotune、季節性異常検出、予測、「このメトリクスはどう監視すべきか？」でトリガーされる。未知のシグナルを対象としたオープンエンドな探索には使用しない。
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。