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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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書くコードを減らし、それについて語ることも減らします。YAGNI と標準ライブラリ/ネイティブ優先を適用し、エージェントが存在する必要のある最小限のコードだけを書き、簡潔に応答するようにします——冗長な表現、曖昧な言い回し、社交辞令を削りつつ、コード、識別子、技術用語は正確に保ちます。コードの作成、変更、リファクタリング、レビュー、説明を行うとき、または出力量が token コストを押し上げるあらゆる応答で使用します——ユーザーが「最小限」や「簡潔」と言わなくても同様です。特にエージェントコーディングでは、生成されるコードと文章の量が請求額を押し上げます。
単一の Jira リンクで駆動するエンドツーエンドの Jira バグ修正ワークフロー(ステージ 0〜10)。受付から PR/MR のマージ、Jira への書き戻しまでを対象とする。手動モード(デフォルト)はステージ間で確認のために一時停止し、auto/force モードはエンドツーエンドで実行する。ai-proxy オーバーレイ(thin freeze then occupy)は独立して利用可能。トリガー — 「修复这个 bug [URL]」「帮我修复 [URL]」「jira-fix [URL]」「自动修复 [URL]」「强制修复 [URL]」「继续修复」「从上次继续」;「ai-proxy 模式」「AI 代理模式」「切换 ai-proxy」 / fix this bug, jira-fix, auto fix, force fix, resume fix, ai-proxy mode, switch to ai-proxy。複数の issue にまたがるバッチ修正には使用しない — 代わりに jira-fix-queue を使用する(goal-driven-queue にキューイングされる。確認してからキューを実行する)。
jp-executor が Juspay 決済連携を構築した後に、それをテスト・検証する。リポジトリの既存テストスタックを検出して踏襲し(Playwright、Cypress、Jest、Vitest、pytest、supertest など)、存在しない場合はインラインの curl/bash にフォールバックする。注文・セッションの作成、サーバー間のステータス整合、webhook の署名 + 冪等性、決済手段ごとのプロセス payload、制約の境界、エラーコード経路をリスク優先でカバーする — 実際に構築された面に応じてバックエンドとフロントエンド/SDK を対象とする。最後にトレーサビリティマトリクス、PASS/CONCERNS/FAIL の品質ゲート、書面のテストレポートを提示する。jp-executor の後に、または構築済みの連携に対して単独で使用する。
joelclaw Kubernetes クラスター——Colima 上の Talos Linux(Mac Mini)を運用する。サービスのデプロイ、ヘルスチェック、pod のデバッグ、再起動からの復旧、ポートの追加、Helm リリースの管理、ログの確認、ネットワークの修正。トリガー:'kubectl'、'pods'、'deploy to k8s'、'cluster health'、'restart pod'、'helm install'、'talosctl'、'colima'、'nodeport'、'flannel'、'port mapping'、'k8s down'、'cluster not working'、'add a port'、'PVC'、'storage'、およびあらゆる k8s/Talos/Colima インフラタスク。サービス固有のデプロイにもトリガー:'deploy redis'、'redeploy inngest'、'livekit helm'、'pds not responding'。
Last.fm の音楽データ API を操作する。ユーザーの再生履歴の参照、アーティスト/アルバム/トラックのメタデータ取得、協調フィルタリングによる類似音楽の発見、グローバルおよび国別チャートの探索、アーティスト/アルバム/トラックでの検索、タグの管理、再生イベントの scrobble を行える。ユーザーが音楽データ、再生統計、音楽のおすすめ、類似アーティスト、チャートについて尋ねた場合、またはトラックを scrobble もしくは love したい場合に使用する。無関係なリクエストにはこのスキルを使用せず、最も近い名前付きのスペシャリストへ回す。
理解を偽装させない、認知科学に基づく AI チューター。完全な教育ループ(説明→例→確認→評価→練習)、FSRS 間隔反復による概念レベルの習得度追跡、学習プロファイル診断、ヒントなしのクイズを実装する。ソース資料(PDF、ドキュメント、コード、URL)を読み込んで特定の内容から教えることも、AI の知識から教えることもできる。ユーザーが /learn、「X を教えて」、「クイズを出して」、「自分の概念を復習して」、「何を勉強すべき」、「知識をテストして」、「学習ダッシュボード」、「X をどれだけ知っているか」と言ったとき、またはあらゆるトピックを体系的に学びたいときに本スキルを使用する。「勉強しよう」、「〇〇をドリルして」、「復習期限のものは何か」、進捗追跡付きの構造化学習の依頼、または(単に読むだけでなく)トピックを実際に理解したいというあらゆる文脈でもトリガーされる。
1 つの既知のリストページから多数の構造化レコードを取得するために使用する — チームディレクトリ、製品/価格カタログ、求人情報、カンファレンスの登壇者、ページ分割されたリスト。また、/v1/extract エンドポイントを統合するコードを書くとき(スキーマ、非同期ポーリング、NDJSON 結果)にも読むこと。Linkup の非同期 /v1/extract REST エンドポイントを使用し、NDJSON の行を返す。LINKUP_API_KEY が必要。単一ページの文章には linkup-fetch を、ウェブの発見には linkup-search を使用する。
リアクティブなサーバーサイドレンダリング UI 向けの Symfony UX LiveComponent——ユーザー操作時に AJAX で再レンダリングするコンポーネントで、JavaScript は不要。ライブ検索、リアルタイムフィルタリング、動的フォーム、インライン検証、連動セレクト、自動保存、ポーリング、遅延/レイジーレンダリング、その他ユーザー入力に応じて自ら更新する UI を構築するときに使用。コードトリガー:AsLiveComponent、LiveProp、LiveAction、data-model、data-loading、data-live-action-url、ComponentWithFormTrait、LiveListener、emit、defer、lazy、polling。ユーザーが「入力に応じて絞り込む検索の作り方」「フォームをリアルタイムで検証する方法」「PHP でリアクティブコンポーネントを作る方法」「連動セレクトの作り方」「コンポーネントのレンダリングを遅延させる方法」「emit でコンポーネント間を通信する方法」「フォームを LiveComponent にバインドする方法」を尋ねたときにもトリガー。リアクティブ性のない静的で再利用可能な UI(twig-component を使用)、純粋なクライアントサイド JS の挙動(stimulus を使用)、ページレベルのナビゲーション(turbo を使用)ではトリガーしない。
テキストコンテンツを美しい雑誌風の HTML ページに変換し、プロフェッショナルな組版と多彩なビジュアルスタイルに対応します。トリガーとなる場面:(1) ユーザーがテキスト/記事を雑誌風 HTML に変換したい、(2) ユーザーが「雑誌レイアウト」「雑誌デザイン」「記事レイアウト」「プロ組版」「テキスト美化」「magazine layout」に言及している、(3) ユーザーがエレガントに組版された HTML ページを必要としている、(4) ユーザーがデザインした内容を PDF に書き出したい。12 種類の独自ビジュアルスタイルに対応し、Tailwind CSS を使用します。
ユーザーが心理学の原則、メンタルモデル、行動科学をマーケティングに応用したい場合に使用。また、「psychology」「mental models」「cognitive bias」「persuasion」「behavioral science」「why people buy」「decision-making」「consumer behavior」「anchoring」「social proof」「scarcity」「loss aversion」「framing」「nudge」に言及した場合も使用。マーケティングの文脈で、人々の思考や意思決定の仕組みを理解または活用したい場合は常に使用。
Google Material Design 3(M3)、Material You、および任意の Material 3 Expressive の原則を用いてユーザーインターフェースを設計、再設計、レビュー、または実装する。Material Design 3 が求められる UI/UX 画面、アプリのフロー、デザインシステム、コンポーネントの選定、テーマ設定、レスポンシブ/アダプティブレイアウト、アクセシビリティ監査、Figma 対応の仕様、開発者へのハンドオフに使用。
LINE Messaging API の包括的リファレンス——webhook の設定、メッセージ送信、Flex Message の設計、Rich Menu の管理、オーディエンスターゲティング、insights、クーポン、channel access token。ユーザーが "LINE Bot を構築"、"webhook を設定"、"push メッセージを送信"、"Flex Message を設計"、"Rich Menu を作成"、"オーディエンスターゲティングを管理"、"messaging insights を取得"、"クーポンキャンペーンを作成"、"webhook 署名検証をデバッグ" を求めたとき、または LINE Messaging API、LINE OA チャットボット、reply/push/multicast/narrowcast/broadcast、Flex Message JSON、Rich Menu、グループチャットボット、channel access token、URL スキームに言及したときに使用する。ユーザーが LINE bot、チャットボット、LINE OA、その他メッセージ関連の LINE 連携に言及した場合は、"Messaging API" と明示していなくても常にこのスキルを使用する。
React Native アプリのデザインシステム——セマンティックカラートークン(ライト + ダーク)、Dynamic Type の範囲を考慮した書体スケール、角丸/影/余白のスケール、ハプティクスとモーションの方針——を SAFE/RISK 提案として提示・生成し、実際のテーマファイル(NativeWind 設定または StyleSheet トークン)と MOBILE-DESIGN.md を書き出す。アプリのビジュアルアイデンティティを立ち上げる時、テーマ/パレット/デザイントークンを求められた時、インラインスタイルを使っていてトークンシステムが必要な時に使用する。このシステムで画面を構築する場合は mobile-taste、既存アプリを監査する場合は mobile-design-review を使用する。
ターミナルまたはエージェントから Notion を操作する:ページの取得、データベースのクエリ、ページとデータベースの検索、ページプロパティの更新——同梱の notion-cli スクリプトはデフォルトで読み取り専用で、すべての作成・更新を --dry-run/--yes の確認で制御する。エージェントが Notion のコンテンツを読み取る、チーム wiki やデータベースから質問に答える、確認済みの編集を行う場合に使用する。Notion 連携の構築や、プロパティ更新を超えるブロック単位のページ構成(それは Notion API アプリケーション開発)には使用しない。他のナレッジベース(それぞれ独自のツール)にも使用しない。
Nous Research のブランドアイデンティティに沿った画像とコンテンツを生成する。Nous / Theia / Hermes エコシステムでビジュアルを制作する場合に使用する。ネオクラシカルな彫像、サイバーパンク/インダストリアルグランジ、レトロアニメのイラストを融合させた「サイバークラシカル」スタイル。公式ブランドのカラーパレット、タイポグラフィ(Inter/IBM Plex Sans、JetBrains Mono、重いダメージ加工のディスプレイ書体)、Nous Girl マスコット、テクスチャシステム、画像プロンプトの構築を扱う。パレット、マスコット、ブランドコラージュの参照画像を同梱し、img2img の入力として使用できる。このスキルを無関係なリクエストに使用しないこと。最も近い指名の専門家にルーティングする。
HM Desktop の PRD ドキュメントを分析し、要件情報の抽出、完全性の検証、章の順序(要件の出所→要件の背景→要件価値の分析→競合分析→要件の記述)のチェック、KEP 定義のチェック、要件の競合の検出を行い、構造化された分析レポートを生成する。ユーザーからの次のリクエストに適用:(1) PRD ドキュメントの分析またはレビュー、(2) 要件からの KEP リストの抽出、(3) PRD の完全性または一貫性のチェック、(4) 要件のモジュールアーキテクチャへのマッピング、(5) PRD 形式の準拠性の検証、(6) 競合分析の章の完全性の検証。キーワード:PRD 分析, requirement extraction, KEP 検証, completeness check, chapter order validation, 競合分析チェック, analyze PRD, 要件抽出, 完全性チェック, 章順序検証
DevEco Studio ツールチェーンを使用して HarmonyOS/OpenHarmony アプリケーションをビルド、インストール、起動、デバッグする。Claude が次のことを行う場合に使用:(1) hvigorw で OHOS アプリをビルドする、(2) hdc で HAP ファイルをデバイスにインストールする、(3) OHOS アプリケーションを起動またはデバッグする、(4) hstack でクラッシュスタックを解析する、(5) デバイスのスクリーンショットを撮る、(6) DevEco Studio 環境と SDK ツールを検出する。DevEco Studio のインストールを自動検出し、JAVA_HOME、PATH、ツールチェーンを構成する。
Oracle Database から MariaDB へ移行する開発者向けの互換性ガイド。Oracle のスキーマ、PL/SQL プロシージャ、アプリケーションを MariaDB へ移行するとき、Oracle 構文が MariaDB で予期しない挙動を引き起こすとき、または Oracle の代替として MariaDB を評価するときに使用する。MariaDB は PL/SQL 互換性をネイティブに備えた唯一のオープンソースデータベースであり、MariaDB の sql_mode=ORACLE により Oracle コードの約 80% を書き換えなしで移行できる。
アイデアから論文発表までのライフサイクル全体を担う目標駆動の指揮役。研究アイデアと実験、そして目標(「NeurIPS 2026 に投稿する」、「会場選びを手伝って」)を受け取り、goal->plan->execute->verify->reflect のループを実行する。段階を計画し、適切なライフサイクルスキル(literature-review、write-abstract、preflight-check、simulate-reviewers など)を順番に呼び出し、各段階の前に著者とチェックポイントを取る。また、キャッシュされたプロファイルを信用せず、parse-cfp で最新の CFP を再確認する。研究者が「アイデアを投稿論文まで進めて」、「パイプライン全体を実行して」、「会場 X 向けに論文をオーケストレートして」、「ここからの計画は」、「何が終わって次は何か」と言った場合に使用。自律的な著者ではなく副操縦士。各段階のゲートで必ず停止して質問し、結果や引用を決して捏造せず、決して投稿しない。トリガーワード——orchestrate、pipeline、end to end、whole paper、idea to submission。
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。
