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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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Figma のノードツリーを WCAG 2.2 アクセシビリティとデザインシステム品質の両面で lint する — コントラスト、ターゲットサイズ、フォーカスインジケーター、色のみによる伝達、ハードコードされた色、欠落したテキストスタイル、デタッチされたコンポーネントなど。ユーザーが引き継ぎ前にデザイン側の監査を求める場合に使用。トリガー：「lint this frame」「check accessibility」「WCAG audit」「is my design accessible」「find contrast issues」「check color contrast」「find hardcoded colors」「are my components using tokens」「design QA」「a11y check on this page」「audit my design for issues」。ノード（またはページ全体）からツリーを走査し、重大度（critical/warning/info）と WCAG レベル（A/AA/AAA/best-practice）を付けた検出結果を返す。ネイティブの Figma MCP にはデザイン側の lint はなく、これは本コレクション独自のもの。コンポーネント単位の詳細な a11y スコアカードには audit-accessibility-figma を、コード側（HTML）のチェックには scan-code-accessibility-figma を使用。
論文の草稿から学会発表スライド（Beamer または Marp markdown）を作成する——課題を最初に示す構成、1 スライド 1 主張、図は論文の LaTeX ソースからそのまま再利用、実際の枠に合わせた分量（12〜20 分のフル発表と 5 分のライトニング）。ユーザーがスライドの作成、採択済み論文のプレゼンや発表スライドの構築、論文のトーク化、学会発表の準備、発表を N 分に収める、長すぎる・文字が多すぎる既存スライドの確認と削減を求めた場合に使用。本文中の引用回数で論文の図を棚卸しし、セクションごとの分数とスライドの予算を計算し、スライドを起草し、ペース、内容があふれるスライド、欠落・描画不能な図、ありきたりで主張になっていないタイトルを機械的にチェックする。会場プロファイルは文脈のみを提供し、枠の長さは会場の登壇者向け案内または採択メールから取得する必要がある。
Maven Central Repository（https://repo1.maven.org/maven2/）から Maven コンポーネントを検索・取得するための包括的なガイダンスを提供する。この skill では、groupId、artifactId、version などの座標による検索、コンポーネントメタデータ（POM ファイル、JAR、ソース、Javadoc）の取得、バージョン履歴の照会、依存関係の分析が可能。ユーザーが Maven 依存関係の検索、検証、取得、コンポーネントバージョンの確認、依存関係ツリーの分析、Maven 座標の扱いを必要とするときに使用する。
ユーザー提供の個人写真を、原写真に忠実でタイポグラフィ主体のモランディ調シネマティックポスターに変換する。星や装飾的なコラージュ記号は使わない。映画ポスターのタイトルデザイン、任意の詩的なクレジットとタグライン、雰囲気のあるメタデータ、任意の架空のスタッフクレジット、意図的なネガティブスペースの配置、パースの調整、選択的な被写体の遮蔽を用いる。建築、旅行、ストリート、スカイライン、ランドマーク、ポートレート、ライフスタイルの写真で、実際の映画、キャスト、監督、スタジオ、賞、公開キャンペーンを必要とせずに映画ポスターの雰囲気と階層性を求める場合に使用する。
CommunityToolkit.Mvvm の ViewModels を Microsoft.Extensions.DependencyInjection に接続します。.NET Generic Host のコンポジションルート、コンストラクタインジェクション、サービスのライフタイム（Singleton / Transient / Scoped）、IMessenger の登録、View での ViewModels の解決、キー付きサービス、テストのシーム、レガシーな Ioc.Default のエスケープハッチを扱います。WPF、WinUI 3、.NET MAUI、Uno、Avalonia で使用します。
交渉による作業合意、明確な意思決定権（RACI/DACI/RAPID）、および紛争解決プロトコルを通じて、ステークホルダーの明示的な合意を形成します。ステークホルダーに合意された作業合意が必要なとき、意思決定権限の曖昧さを解消するとき、部門横断的な対立に対処するとき、ガバナンスフレームワークを確立するとき、リソース配分を交渉するとき、エスカレーションパスを定義するとき、チームの規範を作成するとき、トレードオフの紛争を調停するとき、またはユーザーがステークホルダーの合意、意思決定権、作業合意、紛争解決、ガバナンスモデル、コンセンサス形成に言及したときに使用します。
プラグインマーケットプレイスへの提出前に、Omarchy Quattro プラグイン（bash、python、node のヘルパーを伴う Quickshell/QML バーウィジェット）のセキュリティレビューを行う。Omarchy プラグインを書く、監査する、堅牢化するとき、マーケットプレイスの issue が needs-fixes や security-needs-fixes になったとき、[Plugin] や [Verify] の提出を準備するとき、プラグインを公開しても安全かユーザーが尋ねるときに使用。マーケットプレイスリポジトリ内のすべてのメンテナーレビューコメントに基づく。
阿里巴巴の open-code-review（`ocr`）コマンドラインで AI によるコードレビューを実行し、diff を手作業でレビューしないようにします。ユーザーがコードのレビュー、PR/MR のレビュー、ステージ済み／未ステージ／未追跡の変更のレビュー、単一コミットのレビュー、2 つのブランチの比較、ファイル全体のバグ・セキュリティ問題・性能問題・品質問題のスキャンを求めたときに使用します。最も軽い呼び出し方（ワークスペースレビュー、ブランチ範囲、単一コミット、全ファイルスキャン）を選び、`--background` で業務コンテキストを渡し、指摘を優先度で分類し、任意で修正を適用します。トリガー：open code review、ocr review、ocr scan、alibaba code review、ai code review cli、review my changes、review this pr、review this commit、review this branch、scan repository for issues。
著者の論文ポジショニングを対話的に引き出して保存し、このリポジトリの他のすべてのスキルがコンテキストを認識して動作できるようにする。研究者が「set up my paper profile」「ask me about my paper」「what verticals」「configure for my paper」「remember my positioning/style」と言ったとき、または新しい論文を始めて執筆前にツールキットを調整したいときに使う。方向性/重点、貢献の種類、読者と会議のティア、リスク許容度、執筆の好みについて適切な選択肢で尋ね、論文の作業ディレクトリに .paper-memory/profile.yml を書き込む。下流のスキルがこれをどのように利用するか（ベンチマーク論文の重み付け、simulate-reviewers のペルソナ調整、polish-prose/match-style のレジスター、tailor-to-venue のフレーミング）を説明する。標準ライブラリのみのスクリプト profile_io.py を同梱し、ファイルの読み取り/書き込み/検証と空白テンプレートの出力を行う。ローカルのみ、アップロードは一切なし。助言型コパイロットであり、決して投稿しない。
Pi コーディングエージェントのカスタマイズ — テーマ、キーバインド、プロンプトテンプレート、システムプロンプトの上書き、設定。pi ターミナルエージェントの外観、UI カラー、キーボードショートカット、プロンプトテンプレート、デフォルトのシステムプロンプト動作を設定・変更する場合に使用する。「カスタムテーマ pi」「キーバインドの変更」「システムプロンプトの変更」「SYSTEM.md」「APPEND_SYSTEM.md」「settings.json」「keybindings.json」「プロンプトテンプレート」に使用し、pi-cli-workspace がすでにアクティブな場合でも同様。
Pi Durable エージェントハーネス（@earendil-works/pi-durable）と pi-ai モデルレイヤー上で、アプリケーション、ツール、エージェントを構築するための開発者向けリファレンスです。@earendil-works/pi-durable または pi-ai をインポートするコードの作成やデバッグに使用します。memory/SQLite/JSONL/Durable Object ストレージ上での Harness の構成、入力の送信と回答待ち、TypeBox スキーマによるツール定義と構造化出力、ツールからのツール呼び出し、フックとガード、チェックポイントと所有権を備えた永続タスク、サブエージェントと子タスク、ドキュメントとマイグレーション、コードモード、ツール検索、会話ごとの環境、圧縮、クラッシュ後の復旧、ストレージと環境の適合性テスト、モデルとプロバイダーの選択を扱います。永続性やエージェントランタイムの動作に関する疑問（再起動後に何が残るか、入力がキューに残った理由、タスクがブロックまたは孤立する理由、中止がどう連鎖するか、Pico5 仕様の要件）にも使用します。
コードを書く前に実装計画を生み出す協働的な問いかけ。まずコードベースと関連ドキュメントを調査し、一度に 1 つずつ、具体的な推奨回答を添えて質問し、文書化された決定の根拠を問いただし、曖昧な用語を指摘し、共通理解に達するまで決定木をたどってから、計画ファイルを書き出す。出荷パイプラインの最初のステップであり、計画を作成し、plan-reviewer がそれをストレステストし、pr-creator が PR を開く。「計画を作成して」「これを一緒に考えて」「この機能を計画して」「X を作りたい」「私を問いただして」「ドキュメント込みで問いただして」「ドキュメントを理解して」「決定を分解して」「仕様をブレインストーミングして」「計画はどうあるべきか」「一緒に考えてほしい」と依頼されたとき、または非自明な実装を始める前に使用する。
学術論文、研究ノート、またはユーザーがスライド形式で欲しいあらゆるコンテンツから、視覚的に豊かな PowerPoint（.pptx）プレゼンテーションを作成する。PptxGenJS と LaTeX 数式レンダリングを使用する。ユーザーが Beamer/LaTeX スライドではなく PPT/PPTX 出力を求めたときは常にこのスキルを使う。トリガー：powerpoint、pptx、PPT、make a ppt、做PPT、做幻灯片、make slides（LaTeX 以外）、prepare a presentation（文脈が PPT を示す場合）、做个报告、presentation slides、help me prepare a talk（Beamer でない場合）、convert paper to slides（PPT が含意される場合）。ユーザーが "make slides" や "做个演示" とだけ言って形式を指定しなくても、このスキルをトリガーし、PPT か Beamer かを尋ねる——Beamer を黙ってデフォルトにしない。以下ではトリガーしない：beamer、latex slides、.tex ファイル、tikz——これらは beamer スキルに属する。
Eventbrite のすべてのオーガナイザーエンドポイントに加え、イベントと注文のローカル SQLite ミラー。トリガーフレーズ：`sync my eventbrite events`、`which of my events are selling slowest`、`find repeat attendees on eventbrite`、`check in roster for my event`、`how did my discount code perform`、`use eventbrite`、`run eventbrite`。
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。