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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theSeniorDev による 10 問の対話型多肢選択式 React 面接。`react-senior-code-review` と同じ原則に基づく。面接するレベル（ジュニア/ミドル/シニア）を尋ね、それに合わせて難易度を調整する。各問題のフィードバック付き。最終スコアでは次元ごとの内訳とパーソナライズされた学習アドバイスを提示する。「面接して」「React について出題して」「React の知識をテストして」「シニア面接対策」と依頼された場合、または `/react-senior-interview [topic]` 経由で使用する。
データ構造（string/hash/list/set/zset/geo/hyperloglog/bitmap/stream）、例付きの一般的なコマンド、キャッシュパターン、永続化（RDB/AOF）、レプリケーションと Sentinel、クラスタ、Lua スクリプト、トランザクション、pub/sub、パイプライン、セキュリティ強化、本番のベストプラクティスを含む Redis の包括的なガイダンスを提供。ユーザーが Redis について質問した場合、キャッシュを実装する必要がある場合、Redis のデータ構造を選択する場合、永続化やクラスタを構成する場合、または Redis のパフォーマンス問題をトラブルシューティングする場合に使用。
Researcher パスと Writer パスの 2 段階からなる論文リフレクションループを実行する。ユーザーが論文を振り返りたい、草稿を改善したい、リサーチエージェントとライターエージェントによるレビューを実行したい、投稿前に論文を批評したい、技術面と文章面の両方の問題を見つけたい、または修正計画を出したいときに使用する。Researcher パスでは主張、引用、根拠、会議との適合性、欠けている関連研究、査読者リスクを確認し、Writer パスではフレーミング、構成、アブストラクト、関連研究、文章、表/図、回答の明瞭さを確認する。根拠、優先度、担当、次に実行する skill を含む統合アクションプランを出力する。
NSF、NIH、DOE、DARPA、Taiwan NSTC 向けの競争力ある研究助成金申請書の作成を支援します。機関ごとの書式と審査基準、具体的目標、プロジェクト説明、重要性と革新性の説明、広範な影響、予算とその根拠、日程、略歴、NSTC CM03 フォームを扱います。これらの機関への申請書を作成する場合、具体的目標や広範な影響に関する記述を書く場合、予算根拠やマイルストーン計画を準備する場合、募集要項や BAA、再申請時の査読者コメントに対応する場合、ページ制限や提出要件に照らして草稿を確認する場合に使用します。一般的な論文執筆には、科学論文執筆スキルを使用してください。
エキスパートレベルのリバースエンジニアリングおよびバイナリデバッグスキル。ユーザーがバイナリ、実行ファイル、APK、iOS アプリ、ファームウェア、難読化されたコードを分析、逆コンパイル、逆アセンブル、デバッグしたいときはいつでもこのスキルを使用する。トリガー：静的解析、動的解析、マルウェア解析、エクスプロイト開発、CTF チャレンジ、バイナリパッチ、アンチデバッグ回避、プロトコルリバーシング、メモリフォレンジック、フッキング、frida スクリプト、GDB/LLDB デバッグ、radare2、Ghidra、jadx、apktool、strings 解析、シンボル解決、または "reverse engineer"、"RE"、"decompile"、"disassemble"、"patch binary"、"debug crash"、"analyze malware"、"bypass protection"、"hook function"、"intercept traffic"、"find vulnerability" を含むあらゆるリクエスト、未知のファイル形式の調査。CTF の pwn/rev チャレンジ、アプリのセキュリティ評価、ファームウェア解析では常にこのスキルを読み込む。
ウェブサイトおよび HTML、React/JSX、Rails/ERB コンポーネント向けの、AI 支援による RGAA 4.1.2 自己評価です。適合性監査ではなく、監査支援レポートを作成します。ユーザーがアクセシビリティ監査や RGAA 適合レポートを求める場合、コード／サイトが RGAA に準拠しているか知りたい場合、「RGAA 監査」「RGAA 適合」「不適合」「アクセシビリティ宣言」に言及する場合、または HTML、React、ERB コードの事後チェックを依頼する場合に、サイトやコンポーネントの RGAA 適合性評価に使用します。
このスキルを使うと、Gradle を経由せずに `adb shell am instrument -w -r` で直接インストルメンテッド Android テストを実行できます。必須の `-w`（wait — 意味のある終了コードを得るために必須）と `-r`（生出力）フラグ、`-e` 引数テーブル（`class`、`class#method`、`package`、`size`、`numShards`/`shardIndex`、`debug`、`annotation` / `notAnnotation`、`listener`、`clearPackageData`、`targetInstrumentation`）、標準ランナーである `AndroidJUnitRunner` と `AndroidTestOrchestrator`、オーケストレーターのラップパターン（target = orchestrator、`-e targetInstrumentation <pkg>/<runner>`）、出力フレーミング（`INSTRUMENTATION_STATUS_CODE` 1=start、0=ok、-1=error、-2=failure、-3=ignored、-4=assumption-failure、`INSTRUMENTATION_RESULT`、`INSTRUMENTATION_CODE`）を扱います。ユーザーが `am instrument`、`AndroidJUnitRunner`、"run tests from CI without Gradle"、"Orchestrator"、`clearPackageData`、`targetInstrumentation`、`am instrument` の終了コード、または `INSTRUMENTATION_STATUS_CODE` に言及したときに使用します。
アウトバウンド営業のメール到達性 — SPF/DKIM/DMARC 認証、メールボックスのウォームアップ、受信トレイへの配信、送信者の評判、リストの衛生管理。メールが迷惑メールフォルダに入る、開封率が突然下がった、ドメインや IP がブラックリストに載った、SPF/DKIM/DMARC が正しく設定されているか不明、新しいメールボックスのウォームアップが必要、バウンス率が高すぎる、送信量の拡大が評判を損ねている場合に使用する。以下には使用しない：キャデンスの内容／戦略（/sales-cadence を使用）、Apollo シーケンス（/sales-apollo-sequences を使用）、プラットフォーム固有の設定 — 代わりにそのプラットフォーム専用のスキルを使用する（例：/sales-mailshake、/sales-smartlead、/sales-lemlist、/sales-mailchimp、/sales-sendgrid、/sales-klaviyo、/sales-activecampaign、/sales-omnisend、/sales-brevo など）。
添付されたスクリーンショットやビジュアルリファレンスをもとに、ウェブサイト、アプリ画面、コンポーネント、ダッシュボード、ランディングページ、レスポンシブインターフェースを、正確で保守しやすいフロントエンドコードとして再現します。提供されたスクリーンショットの実装、既存 UI 画像との一致、モックアップのコード化、複数画面の再構築、または表示がリファレンスと異なる実装済みページの修正に使用します。各画像を確認し、デスクトップウェブ、タブレット、モバイルのどれに該当するかを適切に推測して、対応するレスポンシブモードを実装・検証します。既存・新規プロジェクト、適切なあらゆるフロントエンドスタック、レスポンシブモードの推定、アセットの照合、アクセシビリティ、インタラクションの再構築、ビジュアル比較に対応します。
認証と認可に関する Convex のセキュリティ監査パターンをレビューする。query/mutation の認証、行レベルセキュリティ、バリデータの監査に使用。Convex アプリ (convex/ ディレクトリが存在) をレビューする際に積極的に使用。例： - ユーザー：「Audit these Convex mutations」→ 欠落している ctx.auth と入力バリデータを確認 - ユーザー：「Check for IDOR in Convex queries」→ ドキュメントアクセスの所有権チェックを検証 - ユーザー：「Review Convex HTTP actions」→ webhook の署名検証を確認 - ユーザー：「Secure these Convex queries」→ 認証を強制するカスタム関数を実装 - ユーザー：「Check for data leaks in subscriptions」→ フィルタリングされた結果セットを検証
URL だけから AI エージェントが canister アプリを検出できるようにします。ICP MCP 経由にも対応します。canister の /.well-known/ic-architecture マニフェストの公開を扱います。これは実際の canister ID から、static-site recipe の presync フックを通じてデプロイ時に生成されます。また、candid:service（インターフェース）、getApiDoc クエリメソッド（動作）、オプションの OQL スキーマ／実行データサーフェス、/.well-known/ii-derivation-origin ファイル（ID）の公開も扱います。このマニフェストを公開するとアプリが ICP MCP に参加し、運営者が ICP MCP App Operator Terms に同意したことになります。デプロイ前にアプリの運営者に確認してください。アプリをエージェント対応にする、ICP MCP 経由で利用可能にする、エージェント／サービス検出を行う、well-known ic-architecture マニフェストを扱う、またはデプロイ時に生成する場合に使用します。derivation origin を利用するサインインフローには使用しないでください。エージェント／CLI の Web アイデンティティリンクには agent-web-identity を、フロントエンドへの II ログイン追加には user-sign-in を使用してください。
Salesforce スキルの品質を評価およびベンチマークする。スキルコンテキストあり／なしで AI が生成したコードを比較し、Salesforce 固有のルーブリック（セキュリティ、ガバナ制限、一括処理、パターン、完全性）で採点し、比較レポートを作成する。ベンチマークの実行、スキルの価値の検証、Apex コード品質のチェックに使用。"evaluate skills"、"benchmark"、"skill quality"、"run eval"、"compare with/without skills" に言及されたときに起動する。
Inertia Rails Svelte（SvelteKit ではない）向けの shadcn-svelte（bits-ui）コンポーネント統合：フォーム、ダイアログ、テーブル、トースト、ダークモードなど。Inertia + Svelte アプリで shadcn-svelte コンポーネントを使って UI を構築するとき、または SvelteKit の shadcn-svelte の例を移植するときに使用します。name 属性と {#snippet} 構文で shadcn-svelte の入力を Inertia Form に接続します。フラッシュトーストには Rails の flash_keys イニシャライザ設定が必要です。
ターミナルまたはエージェントから Slack ワークスペースを操作する。チャンネルの一覧表示、メッセージの読み取り、スレッドの追跡、メッセージ履歴の検索、ファイルの一覧表示、受信 webhook 署名の検証を行い、同梱の slack-cli スクリプトは既定で読み取り専用で、すべての送信を --dry-run/--yes の確認の後ろに配置する。エージェントが Slack データを読み取るか投稿する必要がある場合、インシデントをトリアージする場合、またはワークスペースで何が言われたかに答える場合に使用する。Slack アプリやボットの構築（それはアプリケーション開発）や、ユーザーのプロビジョニングや組織設定などのワークスペース管理（それは Slack 管理コンソール）には使用しない。
Supabase でアプリを開発するとき、Supabase CLI を実行するとき、マイグレーションと RLS ポリシーを設計するとき、データベースの挙動をテストするとき、クライアント型を生成するとき、公式のセルフホスト可能な Docker スタックをデプロイするとき、またはその Postgres、Auth、Storage、Realtime、Functions、API gateway、バックアップ、アップグレード、セキュリティを管理するときにこのスキルを使用する。マネージドおよびセルフホスト型のプロジェクトに使用する。Supabase のサービスや規約を伴わない一般的な PostgreSQL の作業には使用しない。
複数のソースからの情報を一貫した洞察に統合し、類推推論を用いて領域をまたいで知識を転移します。文献レビューの実施、ステークホルダーのフィードバックの統合、対立する見解の調和、ソース横断的なパターンの特定、説明的な類推（"X は Y のようなもの"）の作成、領域横断的な転移による創造的な解決策の探索、類推が成立するかどうか（表層と深層）の検証に使用します。ユーザーが "synthesize"、"combine sources"、"analogy"、"similar to"、"transfer from"、"integrate findings" に言及したときに使用します。
Vite + React + TypeScript の SPA で TanStack Router（@tanstack/react-router）をセットアップまたは使用するときに使う——ルートツリーの定義、エンドツーエンドの型安全なナビゲーション、search パラメータの検証、ルート loader、コード分割、プリロード、認証済みルート、loader と TanStack Query の連携。動作するファイルベース（またはコードベース）のルーターを生成する：createRouter + RouterProvider + Register の型拡張、型付きの Link / useNavigate / useParams / useSearch、validateSearch、loaderDeps と遅延データを使った loader、ルーティングされたコンポーネント用の memory-history テストハーネス。ファイル命名規則、リダイレクトガード、ルートマスキング、スクロール復元、head/meta、notFound の処理を扱う。キーワード：TanStack Router、型安全なルーティング、react router の代替、createFileRoute、search params、ルート loader、RouterProvider。
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。