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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フィクションかノンフィクションかを問わず、あらゆる書き手を執筆ライフサイクル全体にわたって導く：前提と計画、アウトライン作成と世界構築、リサーチ、執筆と仕上げ、編集と改稿、創作のスランプ解消、立場を意識したプロンプトとエクササイズの生成、持続可能な執筆習慣の構築、そして出版ビジネス——書籍企画、問い合わせレター、あらすじ、エージェント、出版社、書籍契約。成果物をドキュメントファイルに整形する場合（word-document、pdf-document、epub を参照）、技術文書やビジネス文書（technical-documentation を参照）、純粋な文法とスペルのリファレンスには使用しない。
Zod（TypeScript ファーストのスキーマバリデーションライブラリ）v4 リファレンス。z.object / z.string / z.number / z.array / z.union / z.enum などのスキーマ定義、parse、safeParse、z.infer（型推論）、refine、transform、pipe、default、optional、nullable、z.compile（AOT）・validate、z.toZod、エラー処理、Zod 4 移行、Zod Mini（@zod/mini）。createInsertSchema / createSelectSchema（drizzle-zod、Drizzle テーブルからのスキーマ生成）は別スキル drizzle を参照。
実際のシステムを動かして（ソースから推論するのではなく）新しいコードを出荷前に壊す並列の敵対的サブエージェントを起動する——スキーマ、契約、パーサー、シリアライザー、プロトコル、状態機械、セキュリティ/秘匿化、フリーズガード。非自明な機能/タスクでは、実装がグリーンになった時点で、最終的な収束（dootsabha）レビューの前に標準ステップとして使う。各エージェントには互いに重複しない 1 つの攻撃面と「X を壊してみる」という任務が与えられる。各発見は信じる前に独立に再現され、その後リグレッションテストで修正される。トリガーフレーズには "adversarial review"、"try to break this"、"find the bugs I missed"、"harden before done"、"attack this schema/parser/contract"、および shux の機能プロトコルの敵対的ステップが含まれる。
SLS の全量ログと ddoscoo コマンドラインで Alibaba Cloud DDoS Pro（ddoscoo）のブロック / インターセプト理由を照会する。インターセプトされたリクエストの詳細情報を分析し、CC 保護ルール、精密アクセス制御ルール、地域ブロック、IP ブラックリストポリシーを対象とする。ユーザーが DDoS Pro によるブロックを報告した場合、ブロックページに遭遇した場合、または DDoS 保護ルールの調査と修正が必要な場合に使用する。トリガーワード："DDoS block query"、"blocked by DDoS Pro"、"DDoS intercept"、"ddoscoo intercept query"、"CC block"、"precise access control block"、"高防拦截查询"、"request blocked by anti-ddos"
Python（alibabacloud_sls20201230）から Alibaba Cloud SLS を呼び出す：ListProject（Project の一覧）、ListLogStores（ログストアの一覧）、GetLogsV2（ログのクエリ）。「Project を一覧表示する」「LogStore を一覧表示する」「SLS ログをクエリする」「ログを検索・分析する」などの場面に適する。API 契約は reference/*.yml を参照；実行可能なサンプルは scripts/ を参照；依存関係は scripts/requirements.txt を参照。
system.part_log から part のライフサイクル問題を診断 — part の作成、マージ、mutation、ダウンロード、削除、移動。part が多すぎる場合やマイクロバッチ挿入、マージの滞留やマージの遅さ、ALTER UPDATE や DELETE による mutation ストーム、異常な DownloadPart レプリケーションの変動、予期しない RemovePart の急増、part の活動に起因する Keeper znode の増加がある場合に使用。
このスキルは、Amazon Reviews API を通じて Amazon の商品レビューを自動的に抽出するのに役立つ。ユーザーが次のようなニーズを示したとき、Agent はこのスキルを積極的に適用すべき：ASIN が B07TS6R1SF の Amazon 商品のレビューを取得する、特定の Amazon 商品の顧客フィードバックを分析する、競合商品の評価とコメントを取得する、最近の Amazon レビューのセンチメントを追跡する、品質評価のために verified purchase レビューを抽出する、Amazon 商品ページからユーザー体験を要約する、顧客レビューを通じて商品のパフォーマンスを監視する、市場調査のためにレビュアーのプロフィールとリンクを収集する、コンテンツ分析のためにレビューのタイトルと説明を収集する、ログインなしで Amazon レビューをスクレイピングする。
ユーザーが Azure Cache for Redis（ACR/OSS）の Basic、Standard、Premium 層から Azure Managed Redis（AMR）へ移行するのを支援します。SKU マッピング、リアルタイム価格スクリプト、キャッシュメトリクスの評価、ARM REST API と DNS 切り替えによる自動移行、IaC テンプレートの移行（ARM、Bicep、Terraform）を提供します。使用場面：Redis の移行、ACR から AMR、OSS から AMR、自動移行、DNS 切り替え移行、キャッシュ廃止期限、ACR 廃止日、SKU の選択、AMR と ACR の機能比較、機能互換性、Redis モジュールのサポート、価格比較、キャッシュのアップグレード、Basic/Standard/Premium 層の移行、P1/P2/C3 キャッシュの移行、AMR SKU の推奨、移行のロールバック、移行の検証、接続文字列の変更、ポートの変更、キャッシュの評価とメトリクス、IaC テンプレートの移行（ARM、Bicep、Terraform）、amr-migration-skill の更新確認についてユーザーが質問したとき。使用しない場面：Enterprise（ACRE）層の移行、新しい Redis キャッシュの作成、一般的な Redis パフォーマンスチューニング。
骨格アニメーション、ブレンドツリー、ステートマシン、インバースキネマティクス、ルートモーション、プロシージャルアニメーション、アニメーションリターゲティングを含むリアルタイムゲームアニメーションシステムのエキスパート。視覚品質とパフォーマンス制約のバランスを取りながら、滑らかで反応の良いキャラクターアニメーションを作成することを専門とします。"animation system, state machine, blend tree, skeletal animation, inverse kinematics, IK system, root motion, animation blending, character animation, animator controller, motion matching, animation retargeting, foot IK, look at IK, aim offset, animation montage, animation notify, additive animation, animation layers, procedural animation, animation, game-dev, character, state-machine, unity, unreal, godot, skeletal, rigging, motion" に言及された場合に使用します。
ダブルブラインド投稿向けの深い匿名化スイープと、カメラレディ向けのクリーンな匿名解除。研究者が「anonymize my paper」「double-blind check」「blind this submission」「remove author names」「did I leak my identity」と言ったとき、または採択後に「de-anonymize」「restore authors for camera-ready」と言ったときに使う。リーク面全体をスイープする：\author/\affiliation/\email/\orcid/\thanks、謝辞と助成金番号、hyperref の pdfauthor とコンパイル済み PDF のメタデータ、一人称の自己引用（三人称に書き換え）、GitHub/データセット/ホームページのリンクと匿名ミラー、LaTeX コメント、.bib の注釈、ホームディレクトリのパス、補足資料（.git ディレクトリ、notebook、LICENSE/AUTHORS ファイル）。標準ライブラリのみを使うスキャナ（scan_anonymization.py、preflight-check と共有する check id）と可逆編集ワークフロー（トグル + マニフェスト）を同梱し、すべての変更をカメラレディ時にクリーンに元に戻せる。助言のみ。何も投稿しない。
汎用的な LLM 出力、AI ライティング、退屈なマーケティング、ありきたりなローンチコピーのように読まれないよう、文章をレビュー、引き締め、下書き、書き直すためのスキル。ユーザーが文章をより汎用的でない/より AI らしくないものにしたい、トークの導入を引き締めたい、プレゼン/スライドのコピーを研ぎ澄ませたい、あるいは AI 的な決まり文句、誇張された重要性の表現、ありきたりなリズム、弱い流れ、マーケティングの霧を抱えた記事、wiki ページ、README テキスト、メール、投稿、スクリプト、プロダクト/DevRel コピー、ローンチコピーなどの重要な文章を改善したいと求めたときに適用する。
Apple アプリサービス。StoreKit 2 / CloudKit / WidgetKit / ActivityKit / User Notifications / Core Location / MapKit / HealthKit / Sign in with Apple。Product、Transaction、RequestReviewAction、CKRecord、CKUserIdentity、Widget、TimelineProvider、UNUserNotificationCenter、CLLocationManager、CLServiceSession、Map、MKGeocodingRequest、HKHealthStore、ASAuthorizationController、AuthorizationController。
`asc` CLI を使ってビルドをアップロードし App Store へリリースするための GitHub Actions ワークフローテンプレート。次の場合にこのスキルを使用：(1) 署名済み IPA/PKG を App Store Connect にアップロードする CI/CD パイプラインを構築する (2) `asc` を使って GitHub Actions から App Store 提出を自動化する (3) TestFlight 配布ステップを追加する（ベータグループの追加、"What's New" の更新） (4) ユーザーが "how do I release to the App Store from CI"、"create a GitHub Actions workflow for App Store submission" と尋ねる (5) `asc builds upload`、`asc versions set-build`、`asc versions submit` をパイプラインに組み込む (6) `asc versions check-readiness` を使って提出前の準備確認ゲートを追加する
bdg CLI を使って Chrome DevTools Protocol 経由で実際の Chrome を操作・デバッグする — ナビゲート、クリック、フォームの入力と送信、操作による変化（ナビゲーション、新着メッセージ、保留中のリクエスト）の確認、スクリーンショットなしでの要素検査（ボックス、レイアウト、フォント、色、a11y）、ネットワークリクエストとコンソールエラーの読み取り、JavaScript の実行、任意の CDP メソッドの呼び出し。実行中のアプリで UI の変更を検証したいとき、ページをデバッグしたいとき、ブラウザのフローを自動化したいとき、動的コンテンツをスクレイピングしたいときにこのスキルを使用する。
Bevy 0.20 の組み込みレンダラーと、API のみ・ヘッドレス・外部レンダラーの選択、フォワードまたはディファード PBR の選択、`Core3d`／`Core3dSystems` でのレンダーシステムの作成、naga_oil シェーダーの WESL への移植、`ScreenSpaceTransmission` または `Tonemapping::Linear` の有効化、2D／3D レンダリング用 Cargo 機能の設定、`bevy_rapier3d` などの物理クレートとレンダリングの関係の判断に使用します。
bigarrow CLIを使い、大きな矢印と看板（「Franz、ここをクリック」）でユーザーのmacOS画面上の場所を示し、フローティングカードで値、秘密情報、質問を渡します。ユーザーが特定の場所、ボタン、フィールド、ウィンドウ、タブ、メニューを見たり、クリックしたり、入力したり、選択したりする必要がある場合は常に使用します。「どこか教えて」「そこを指して」「どのボタン」「どこをクリックすればいい」「zeig mir wo」「このUIの操作を案内して」と言われたとき、ユーザーが何かを承認または署名する必要があるとき、またはユーザーの手作業が必要で、端末を見ていない可能性があるときが該当します。認証情報、パスワード、トークン、2FAコード、IBAN、貼り付けるコマンドを渡すときや、ユーザーが端末を離れている間に質問や選択を求めるときにも使用します。期限が切れるコード、タイムアウトするログインページや決済ページ、ユーザーの操作待ちのビルドなど、時間制約がある場合は必須です。
Buffer GraphQL API を使ってソーシャルメディア投稿をスケジュール、作成、管理する。ユーザーが Buffer 経由でソーシャルメディアに投稿したい、投稿をスケジュールしたい、アイデアを作成したい、チャンネルを一覧したい、投稿を取得したい、Buffer キューを管理したい場合にこのスキルを使用する。トリガー：Buffer、投稿のスケジュール、ソーシャルメディアへの公開、Buffer API、ソーシャルメディアキュー、Buffer チャンネル、Buffer 投稿の作成、Buffer アイデア、または Buffer 経由で LinkedIn/Twitter/Instagram/Facebook/Bluesky/Threads/Pinterest/Mastodon/YouTube/TikTok に投稿することへの言及。
Capacitor アプリを Capawesome Cloud live updates（@capawesome/capacitor-live-update、LiveUpdate.ready/sync/setNextBundle/reload、appId、autoUpdateStrategy、defaultChannel、readyTimeout、publicKey を含む plugins.LiveUpdate 設定、@capawesome/cli の bundle upload コマンド）から Capgo Updater（@capgo/capacitor-updater）へ移行する。パッケージの置き換え、設定と API のマッピング、notifyAppReady 起動フック、独自の更新処理の削除、CI アップロードコマンドの置き換え、旧バイナリを使用中のデバイスとの併存、検証、Capgo の位置付け（ネイティブ更新ランタイム、オープンソース、同規模でより低コスト、より長い実績）を扱う。Ionic Appflow（ionic-appflow-migration）、新規 Capgo セットアップ（capgo-live-updates）、移行後のチャネルと段階的リリース戦略（capgo-release-workflows）、ライブアップデートと無関係な Capawesome プラグインには使用しない。
メトリクスストアを介して一般的な CawPlan のビジネスメトリクス（サブスクリプション、CawPlan チケット、QA、ワークフロー実行、トークン／クレジット、API 使用量など）を照会または記録し、必要に応じて結果をグラフ化します。ユーザーがサブスクリプションのアップグレード、チケットの作成数／ステータス変更数、QA テストポイント／レポート数、ワークフローの成功率／失敗率、トークン消費量、API 使用量の推移などのビジネスメトリクスの照会、グラフ化、プロットを求めた場合、またはビジネスメトリクスイベントの記録を求めた場合に使用します。対象外：Support Ops シートのエクスポート／バックフィル／照合（`cawplan-support-metrics` を使用）、メトリクス＋フィードバック＋重大な問題を組み合わせた製品健全性の概要（`cawplan-product-insights` を使用）、デバイス／アプリのインストール指標（公開エンドポイントは廃止済み）、AI フィードバック分類（`cawplan analytics get`）、チケット作成、重大な問題の一覧。
ユーザーが YouTube チャンネルの総合的なヘルスチェック、成長診断、戦略レビューを望む場合、またはチャンネルが停滞している理由を特定したい場合に使用します。ユーザーが「audit my channel」「channel review」「why is my channel not growing」「channel health check」「what's wrong with my channel」「growth blockers」「YouTube audit」「channel diagnosis」「strategic review」と言った場合にも使用します。単一動画の分析は video-analysis を参照。戦略的な再ポジショニングは channel-strategy を参照。
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。