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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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Google NotebookLM のノートブックを照会し、ユーザーがアップロードした文書から出典に基づく引用付きの回答を取得する。ノートブックライブラリを管理し、Google 認証を処理し、スマートディスカバリーをサポートする。/blog notebooklm で単独実行でき、blog-write と blog-researcher からは Tier 1 のリサーチデータ用に内部的に利用できる。未設定の場合は適切にフォールバックする。ユーザーが "notebooklm"、"notebook"、"query notebook"、"ask notebook"、"notebook research"、"source grounded research"、"document query"、"notebook library" と言ったときに使用する。
NNGroup の 4 次元トーンフレームワーク（Funny-Serious、Formal-Casual、Respectful-Irreverent、Enthusiastic-Matter-of-fact）を用いてライティングペルソナを作成し管理します。ペルソナは可読性の目標、文の長さの分布、語彙レベル、縮約語の使用頻度、サマリーボックスのラベルを定義します。blog-write と blog-rewrite が一貫したElaborating…、 Sabrina…、ボイスを保つために使用します。ユーザーが「persona」「voice」「tone」「writing style」「brand voice」「create persona」「use persona」と言ったときに使用します。
既存のブログ記事を Google でのランキング（2025 年 12 月のコアアップデート、E-E-A-T）と AI 引用（GEO/AEO）向けに書き直し最適化する。Google ランキングと AI 引用の両方を対象とした完全な書き直し。AI 引用のみの監査（Google 関連の作業なし）には代わりに blog-geo を使用する。捏造された統計を出典のあるデータに置き換え、回答優先のフォーマットを適用し、Pixabay/Unsplash の画像を追加し、組み込みの SVG チャートを生成し、FAQ schema を挿入し、AI コンテンツ検出を実行し、引用カプセルと情報利得マーカーを追加し、鮮度シグナルを更新する。あらゆるブログ形式（MDX、markdown、HTML）で動作する。ユーザーが "rewrite blog"、"optimize blog"、"update blog"、"improve blog"、"fix blog"、"refresh blog post"、"blog optimization" と言ったときに使用する。
フェーズ横断的な途中でのスコープ修正。計画開始後に要件、機能、アーキテクチャ、制約が変わった際に計画フェーズへ再突入する。影響を受ける epic/story を再分割し、sprint-status.yaml を再順序付けし、decision-log.md に根拠を追記する。必要に応じて bmad-epics-and-stories、bmad-sprint-planning、bmad-parallel-plan にルーティングする。変更するのは PLAN であり、コードは決して変えない。使用場面："we need to change course"、"scope has changed"、"new requirement came in"、"we're dropping feature X"、"we need to pivot"、"re-plan after the change"、"requirements changed mid-sprint"、"correct course"、"architecture changed"、"re-scope the backlog"、"update epics after feedback"、"cancel story X"、"add epic for Y"、"change the plan"、"we got new constraints"、または当初の計画にない決定により story が分割/統合/並べ替えられたとき。成果物：更新された epics.md（影響範囲のみ）、改訂/新規の story ファイル、更新された sprint-status.yaml、新しい decision-log.md のエントリ。コードの記述やテストの実行は決して行わない。
component-contracts のトークンファイルから Figma の変数コレクション（Primitives と Semantic）を構築または更新する。ユーザーがデザイントークンの定義をネイティブ変数として Figma に同期したい場合に使用。例：「トークンライブラリを構築する」「トークンを Figma に同期する」「トークンから Figma 変数を作成する」「変数コレクションを更新する」。このスキルは cc-figma-component の前提条件であり、コンポーネントを構築する前にトークンが Figma に存在している必要がある。figma-use および figma-generate-library スキルが必要。
ユーザーが「（テスト）シナリオを生成」「評価器を生成」「評価器を作成」「eval を作成」「シナリオを作成」「テストシナリオを書く」「テストケースを設計」「自分のエージェントをテスト」「eval の網羅性を構築」「テストスイートを計画」「レッドチームテストを作成」「テストプロファイルを設定」「条件付きアクションを構成」「決定的なテストを構築」「IVR テストを設計」「音声エージェントの単体テストを書く」「回帰テストを構築」「スクリプト化されたシナリオ」「構造化された評価器」「eval を実行」と依頼したときに使用する。既存の評価器の変更——「評価器を更新」「自分の eval を改善」「これらの評価器をより厳しく」「DTMF ステップを追加」「期待される結果を修正」「これらに指標を付ける」——や、テストエージェントの話し方のデバッグ——「なぜ数字を単語として読んだのか」「数字を一文字ずつ綴らせる」「言語が違う」——にも使用する。評価器の設計とレビュー、網羅性、テストプロファイル、モックツールのデータ、条件付きアクション、レッドチーム/エッジケースの実践を扱う。
chengfeng-videocut 編集ワークベンチの既存プロジェクトを操作し、Runtime CLI でプロジェクトと語句の位置を調べ、画面オーバーレイの追加や置換、画面の削除、明示的に指定された語句やクリップの削除、既存クリップの分割・トリミング・移動、キャンバス比率の調整と読み戻し検証を行う。ユーザーがクリップの挿入、この文の削除、アニメーションの削除、画面の差し替え、順序の調整、タイムラインの管理と言ったときに使用する。まず画面オーバーレイとメイントラックへの順次挿入を区別し、言い間違いの自動判定、アニメーション制作、字幕制作、書き出し、インストール障害の調査は担当しない。
Excel（.xlsx）ワークブックを Markdown に変換し、その内容を正確に分析、要約、検索、抽出できるようにする。ユーザーが .xlsx ファイルを共有、参照、または問い合わせたときはいつでもこのスキルを使用する — 明示的に「convert」や「markdown」と言わなくてもよい。これにはスプレッドシート、ワークブック、予算、データエクスポート、トラッカーに対する「read」「summarize」「review」「extract data from」「compare」「chart」「analyze」のリクエストが含まれる。必ず同梱の変換スクリプトを先に実行して Markdown を生成すること。.xlsx の内容を直接解析したり、場当たり的な抽出コードを書いたりしないこと。Excel ワークブックのフォルダ全体を対象とするバッチリクエストにもこのスキルを使用する。重要：ユーザーが複数のファイル形式（.pdf、.docx、.xlsx）を含むフォルダや文書セットを参照する場合は、3 つの同系列スキル — convert-pdf-to-md、convert-word-to-md、convert-excel-to-md — をすべて呼び出し、どのファイル形式も黙って省略されないようにする。
Word（.docx）文書を Markdown に変換し、その内容を正確に分析・要約・検索・抽出できるようにします。ユーザーが .docx ファイルを共有・参照・質問した場合は、常にこのスキルを使用してください。ユーザーが "convert" や "markdown" と明示していなくても同様です。これには Word 文書、履歴書、レポート、契約書、提案書を "read"、"summarize"、"review"、"extract data from"、"compare"、"analyze" する依頼が含まれます。必ず先に同梱の変換スクリプトを実行して Markdown を生成してください。.docx の内容を直接解析したり、その場限りの変換コードを書いたりしないでください。このスキルは Word 文書のフォルダ全体を対象とするバッチ依頼にも使用します。重要：ユーザーが複数のファイル形式（.pdf、.docx、.xlsx）を含むフォルダや文書群を参照する場合は、3 つの兄弟スキル——convert-pdf-to-md、convert-word-to-md、convert-excel-to-md——をすべて呼び出し、どのファイル形式も黙って飛ばさないようにしてください。
Craft CMS 5 のプラグインとモジュール開発 — PHP で Craft を拡張する。elements、element queries、services、models、records、controllers、migrations、queue jobs、console commands、field types、native fields、events、behaviors、Twig extensions、widgets、filesystems、permissions、project config、GraphQL、testing、debugging を扱う。
クリエイティブライティングセッションのリード兼エントリーポイント。これを有効にすると、ブレインストーミング、下書き、批評、推敲を行い、あなたの物語のナレッジベースを維持するクリエイティブパートナーが得られる。サブエージェントが存在しない Claude.ai 向けに作られており、1 つの会話ですべてのモードの作業を実行する。執筆技術系のスキル（writing-principles、prose-writing、scene-construction、prose-critique）と併せて読み込む。あらゆる物語セッションの開始時に使用する。
GECX/CXAS/CES 会話エージェントのライフサイクルをエンドツーエンドで扱う -- 要件からエージェントを構築 (PRD からエージェント)、eval の作成と実行 (goldens、simulations、tool tests、callback tests)、失敗のデバッグ、本番品質までの反復。ユーザーが GECX、CXAS、CES、SCRAPI、会話エージェント、音声エージェント、オーディオエージェント、エージェント eval、エージェントのプッシュ/プル/リント、または Google Customer Engagement Suite プラットフォーム上のエージェント指示/コールバック/ツールに言及した場合は常にこのスキルを使用。
Datadog のセットアップやインストルメンテーションの前に、ユーザーが認証済みの Datadog アカウントと正しいリージョンの有効な DD_API_KEY を持っていることを確認する。既存の DD_API_KEY / DD_APP_KEY / DD_SITE を検出し、Datadog API に対して検証し、よくあるリージョン違いによる 403 を修正する。使用可能なキーがない場合は、ユーザーをサインインさせ（OAuth）、または新しいアカウントを作成し、その後キーを取得して検証する。ユーザーが Datadog アカウントや API キーを必要とする場合、403 / リージョンエラーに遭遇した場合、または任意の Datadog *-setup やインストルメンテーションスキルを実行しようとしている場合に使用する。
Microsoft Defender for APIs のガイダンス — Azure API Management で公開されている API を検出し、リスクに基づいて優先順位を付け、脅威や悪用から保護する Defender for Cloud のプラン。オンボーディング、セキュリティ検出結果、脅威検出を扱う。WHEN: Defender for APIs、API 脅威保護、API Management での API 保護、API セキュリティ態勢、API 悪用の検出、Defender への API オンボーディング、API 攻撃検出、API における機密データの露出。
Microsoft Defender for Endpoint (MDE) のガイダンス — 次世代 AV、EDR、攻撃面の縮小 (ASR)、Defender 脆弱性管理、自動調査と修復 (AIR)、ライブ応答を備えたエンタープライズ向けエンドポイントセキュリティ。Plan 1 と Plan 2 の選択、オンボーディング経路 (Intune、Configuration Manager、GPO、スクリプト)、ASR ルールの監査→ブロックでの展開、ブロックモードの EDR、改ざん防止、デバイスグループと RBAC、応答アクション (隔離、制限、ライブ応答) をカバーする。WHEN: Defender for Endpoint、MDE、MDE オンボーディング、エンドポイント EDR、攻撃面の縮小ルール、ASR ルール監査モード、次世代アンチウイルスポリシー、デバイス隔離、エンドポイント脆弱性管理、EDR ブロックモード、改ざん防止、Defender へのデバイスオンボーディング、ライブ応答、MDE Plan 1 と Plan 2、セキュリティ設定管理、Linux 向け MDE、macOS 向け MDE、コントロールされたフォルダーアクセス。DO NOT USE: エンドポイント以外の Defender ワークロード (ワークロード横断には defender-xdr、Azure リソースには defender-for-cloud-hardening を使用)。
GDPR 第 35 条、EDPB ガイドライン WP 248 rev.01、EDPB 意見 28/2024（AI）、および各国監督機関のブラックリスト/ホワイトリストに基づく GDPR データ保護影響評価（DPIA）の指針。トリガー：「DPIA」「DSFA」「Datenschutz-Folgenabschätzung」「影響評価」「Art. 35」「DPIA が必要か」、新しい高リスク処理（プロファイリング、AI、生体認証、大規模監視、特別カテゴリのデータ）の説明、第 36 条の事前協議に関する質問、各国のブラックリスト/ホワイトリストの照会。
ビジネスケイパビリティ、バリューストリーム、アプリケーション、情報、テクノロジー、オペレーティングモデル、移行の選択肢をつなぎ、エンタープライズアーキテクチャを設計・進化させる。エンタープライズのポートフォリオをマッピングする、現状と目標状態を比較する、移行アーキテクチャの順序を決める、連邦型のアーキテクチャ意思決定権とステークホルダーコミュニケーションを定義する場合に使用する。システムやソリューションの設計、API やデータプラットフォームの設計、組織や人材の設計、製品ロードマップ、技術導入、全社戦略には使用しない。それらは名前付きの専門スキルへ回す。
Items REST API を通じて Fabric Eventstream のリアルタイムストリーミングトポロジを作成、接続、公開する。25 種類のソース（Event Hubs、IoT Hub、CDC、Kafka、SampleData）、8 種類のオペレーター（Filter、Aggregate、GroupBy、Join、ManageFields、Union、Expand、SQL）、4 種類の出力先（Lakehouse、Eventhouse、Activator、Custom Endpoint）、DefaultStream/DerivedStream ルーティングで定義を構築する。**このスキルを呼び出す**用途：(1) Eventstream トポロジの作成、(2) Event Hub ソースの追加、(3) フィルターオペレーターの追加、(4) Debezium フラット化を伴う CDC ソースの追加、(5) 出力先の接続、(6) Eventstream 定義の変更/削除。トポロジを変更する前に呼び出す。トリガー：「create eventstream」「deploy eventstream」「eventstream topology」「add source to eventstream」「add event hub source」「add filter operator」「eventstream filter」「eventstream destination」「CDC source」「eventstream operator」「eventstream definition」「update eventstream」「wire eventstream」「real-time ingestion pipeline」「eventstream topology deployment」。
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。