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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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GoldRush x402 — x402 プロトコル（HTTP 402 Payment Required）によるリクエスト課金型のブロックチェーンデータアクセス。ユーザーが API キーなしでブロックチェーンデータを必要とする AI エージェントを構築している場合、オンチェーンデータに対するウォレットベースのマイクロペイメントを求めている場合、GoldRush API への自律的またはアカウント不要のアクセスを必要としている場合、x402 プロトコルに言及した場合、登録不要・オンボーディング不要のブロックチェーンデータアクセスを求める場合に、このスキルを使用する。自律エージェント、サーバーレスアプリケーション、オンボーディングなしのプロトタイピングに適したスキルである。Base 上のステーブルコイン決済を伴う透過的なリバースプロキシを通じて、60 以上の Foundational API エンドポイントへのアクセスを提供する。月次課金の従来型 API キーが必要な場合は、代わりに goldrush-foundational-api を使用する。WebSocket によるリアルタイムストリーミングデータが必要な場合は、代わりに goldrush-streaming-api を使用する。
十分に特定された実装タスクをヘッドレスで実行される xAI の Grok Build CLI（grok）に委任してコーディング作業をオーケストレーションし、コーディングアシスタントが計画、タスク仕様の作成、すべての diff のレビュー、結果の責任を担う。ユーザーが次を言ったときに使う：「use grok」「grok build」「delegate to grok」「have grok implement」「have grok execute」「have grok build」「send to grok」「execute this plan with grok」。Markdown の実装計画をタスクごとに実行するか、インライン仕様付きのアドホックなタスクを実行する。
ユーザーが提供した間取り図（画像：酷家乐/贝壳/房天下の間取り図、販売センターの間取り図、寸法入りの手描き平面図。CAD 図面：設計事務所やリフォーム会社が出力したベクター PDF、DXF、元の構造図、建築平面図、黒背景の CAD スクリーンショット）を、操作可能なリフォーム設計ウェブアプリ（単一ファイル HTML、2D 平面図＋3D 鳥瞰/ウォークスルー＋家具配置＋給排水・電気/天井/床材/解体・改修レイヤー＋見積もり＋PDF 施工図）に自動復元します。初期の間取りには提供された図面を使用します。トリガーフレーズ：間取り図から設計ツールを生成、間取り図を 3D に変換、間取り図をウェブページにする、CAD 図面を設計ツールに変換、DXF/PDF 間取り図、元の構造図、間取りを復元、リフォーム設計ウェブページを作成、間取り図の 2D/3D 表示、floor plan to 3D。
記事、Markdown、PDF、DOCX ファイル、既存のスライドデッキ、コースノート、スクリプト、アウトライン、または粗略なアイデアから、最終的な中国語手描き風の技術記事/PPT スタイルのページ画像を作成する。ユーザーがコンテンツを PPT/PPTX/slides/courseware/课件/演示稿/配图/效果图 に、洗練された中国語手描き風の技術解説スタイルで変換したい場合、そのようなページを計画したい場合、意味的な内容からページレイアウトを選びたい場合、または中国語テキストを最終ビジュアルに焼き込んだ完全な画像モデルページを生成したい場合に使用する。既定の記事出力は 21:9 のカバーと 16:9 の本文イラストを使用する。
IELTS Academic または General Training のリーディング戦略を教え、練習させ、フィードバックする。ユーザーがリーディングのスコアを上げたい、特定の設問タイプを理解したい、文章で練習したい、True/False/Not Given や Yes/No/Not Given の論理を理解したい、見出しマッチングや要約完成の方法を学びたい、60 分で 3 セクションの時間配分をしたいときに本 skill を使用する。また、なぜ自分の解答が間違っていたのか、効果的なスキミングやスキャニングの方法、よくあるリーディングの罠の避け方をユーザーが尋ねたときにも使用する。IELTS リーディングの全 13 設問タイプと Academic・General Training の両形式を扱う。
UI のモーションレイヤー — マイクロインタラクション、トランジション、ホバー/プレスフィードバック、アニメーションのタイミング/イージング — を設計および実装し、動作する CSS/JS と記述されたアニメーション仕様を提供する。ユーザーが「アプリがカクカクする」「アニメーションがしっくりこない」「もっと滑らかに/キビキビさせたい」「トランジションを追加して」「モーダルが急に表示される」「ボタンが反応しない」「洗練/楽しさを加えて」と言った場合、またはインタラクションにフィードバックがない場合に使用。既存のアニメーションのタイミング、イージング、パフォーマンス（GPU プロパティ）、reduced-motion 対応を監査する場合にも使用。アニメーション仕様（インタラクションクラスごとの duration/easing）と実装されたトランジションを出力する。
キーワード調査の成果物から完全なローカルコンテンツ戦略を構築します。ユーザーがキーワード調査を完了し、キーワードをコンセプトクラスターに整理し、各クラスターを適切なコンテンツ媒体（ロケーションページ、GBP サービス、ブログ記事、FAQ、near-me GBP シグナル）に割り当て、geogrid の追跡キーワードを選定し、GBP のカテゴリとサービスの追加を確認し、内部リンク構造を設計する必要があるときに本スキルを使用します。ユーザーが「どんなコンテンツを作るべきか」「これらのキーワードをどう整理するか」「どんなページが必要か」「geogrid で何を追跡すべきか」と尋ねた場合、またはキーワードリストを提示してどう扱うかを尋ねた場合にもトリガーします。本スキルはキーワード調査とコンテンツブリーフ作成をつなぐもので、調査と実行の間の戦略レイヤーです。
中国語の卒業論文、卒業設計論文、技術報告書、課程設計論文の作成、追記、圧縮、模写、標準化と提出に使用する。ユーザーが論文、サンプル文書、学校のテンプレート、参考文献、要旨、図表、スクリーンショット、Word 完成稿、剽窃チェック向けの文体最適化に言及した場合、または実際のプロジェクトコードに基づいて論文本文を生成する必要がある場合に必ず使用する。本スキルには、サンプル文書の構造学習、スタイル抽出、章ごとの文字数管理、参考文献の選別、Mermaid/PlantUML 図の処理、Chrome MCP によるページのスクリーンショットワークフロー、doc/docx の Word 完成稿提出ワークフローが組み込まれている。
macbook-metrics のセットアップを任意の Mac で再現する——ローカルで常時稼働するシステムメトリクス収集ツール（CPU、GPU、RAM、ディスク、ネットワーク、バッテリー、温度）で、Swift CLI として構築し、launchd が 60 秒ごとに実行し、SQLite に保存してプライベート GitHub リポジトリにバックアップする。Mac のパフォーマンスを長期的に追跡したい場合、macbook-metrics の仕組みを知りたい場合、新しいマシンで同じモニタリングを構築したい場合に使用する。差別化点：既存インストールの日常的なクエリではなく、アーキテクチャ全体とセットアップの考え方を扱う。
学会の研究ポスターと短いポスターセッションのピッチを作成・チェックする。ユーザーがポスターを作りたい、研究ポスターを準備したい、論文をポスターに変換したい、ポスターを A0/A1/36x48in に合わせたい、beamerposter や tikzposter ファイルをチェックしたい、論文の図を再利用したい、2 分または 5 分のポスター用ピッチを書きたいときに使う。同梱のスクリプトがポスターの寸法を解決し、再利用可能な図を棚卸しし、印刷当日の問題を lint し、口述ピッチの時間を計測する。
Mermaid 図を埋め込んだ Markdown を、正規のソース形式かつ git diff で比較可能な形式として、科学文書やドキュメントを作成します。Markdown スタイルガイド、Mermaid スタイルガイド、24 種類の Mermaid 図表のリファレンス（フローチャート、シーケンス図、ER 図、ガント図、状態図、マインドマップ、レーダー図、サンキー図、XY チャートなど）、9 種類のテンプレート（研究論文、進捗報告、決定記録、ハウツー、プルリクエスト、Issue、カンバン、プレゼンテーション、プロジェクトドキュメント）を扱います。Markdown でレポート、原稿、README、分析を書く場合に使用します。ドキュメントにワークフロー、パイプライン、タイムライン、アーキテクチャ図を追加する場合、適切な Mermaid 図の種類を選ぶ場合、radar-beta や xychart-beta などの Mermaid 構文を修正する場合に使用します。ドキュメントテンプレートから始める場合や、引用・見出しのルールを確認する場合にも使用します。実データの散布図やフォトリアルな画像には使用せず、その場合は Python plotting または scientific-schematics を使用してください。
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。