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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plan-feature の内部ステップ: すでに設計済みの SPEC（プロダクト側が `designed`）から**エンジニアリング側**を埋め、機能の規模に応じた計画成果物セットを生成し（XS/S → SPEC のみで、SPEC 内に 2 つ以上のフェーズ、最後は Hardening & PR、M/L → ハードニングフェーズを含むフルセット）、すべての規模でコンパクトな ACCEPTANCE.md を 1 つ凍結し、ロードマップのエントリを登録する。ドキュメントのみ——コードは決して扱わない。
Salesforce メタデータの作成・変更や、それを扱うコードの記述前に使用し、適切なツールで組織に何が存在するか確認します。質問に応じて、メタデータのグラウンディング、sf data query による範囲指定 SOQL、sf sobject list または describe、sf org list metadata、ソース取得、ローカルファイルへ振り分けます。グラウンディングを利用できない組織や設定にも対応します。オブジェクト、項目、選択リスト、権限セット、ページ、アプリ、フローを作成する前に既存の有無を確認する場合、Apex、LWC、SOQL、Flow ロジックを書く前に項目名、型、選択リスト値を確認する場合、オブジェクトの全項目やメタデータ型の全メンバーを列挙する場合、オブジェクト上で実行される自動化を探す場合、または組織の設定内容とアクセスできるユーザーを説明する場合に使用します。組織全体の概要、組織の比較やドリフト（dx-org-analyze を使用）、メタデータファイル構造や XML の形式（platform-metadata-api-context-get）、Data Cloud の DLO および DMO スキーマ（data360-code-extension-generate）には使用しないでください。
すべての KDP Niche Finder バケットをローカルなリサーチデータベースとして扱い、バケットをまたいでニッチをランク付け トリガーフレーズ：`find a kdp niche`、`rank kdp niches`、`which book niche is rising`、`kdp niche research`、`best low-content book niche`、`use kdpnichefinder`、`run kdpnichefinder`。
PPTX-from-layouts パイプラインのステップ 1。PowerPoint テンプレートをプロファイリングして実際のスライドマスターレイアウトを洗い出し、レイアウトカタログとレンダリング設定を出力する。ユーザーが「use my own PowerPoint template」「see what layouts my deck has」「onboard a template」「profile this pptx」を求めたとき、またはカスタム（Inner-Chapter 以外）のテンプレートに対してスライドを作成する前に使用する。pptx-author（ステップ 2）および pptx-from-layouts（ステップ 3）と組み合わせて使う。
意図した製品成果を観測された結果と比較し、ローンチから学習へのループを閉じる。ローンチ後のエビデンスを収集し、予想・観測・不確実・推測された主張を区別し、前提を更新し、機能の健全性を評価し、継続/改善/収穫/ピボット/一時停止/廃止の中から選択する。非推奨化、移行、顧客対応、再利用可能な学習の保持を伴う廃止ライフサイクルも含む。インシデントのポストモーテムや根本原因分析には使用しない（incident-learning または site-reliability-engineering にルーティング）。分析の計測や指標ダッシュボードの設計には使用しない（product-analytics-and-measurement にルーティング）。任意の閾値を普遍的廃止ルールとして使用しないこと。意思決定には人の判断と文脈が必要である。
プログラミング言語を問わず、あらゆるソフトウェアプロジェクトをブートストラップする汎用メタスキル。コードを書く前に、15〜30 以上の極めて詳細なプロジェクト固有のコーディングスキルを自動生成する。言語非依存：TypeScript、Python、Go、Rust、Java、C#、Swift、Kotlin、PHP、Ruby、および多言語プロジェクトで動作する。厳格なバージョン強制：すべての技術のすべてのバージョンはリアルタイム検索で検証必須 —— 記憶したバージョンは決して使わない。アーキテクチャ、セキュリティ、パフォーマンス、プライバシー、テスト、エラー処理、アクセシビリティ、可観測性、データモデリング、API 設計、DevOps のスキルを生成する。各スキルは具体的なコード例、アンチパターン、測定可能なバジェットによってゼロバグ基準を徹底する。トリガー："bootstrap"、"new project"、"start project"、"create project"、"set up"、"generate skills" —— コードが存在する前に使用。
ユーザーが実在の学術論文を検索、検証、スクリーニング、比較、整理し、追跡可能な論文のアドレスやリンクを返すことを望む場合は常にこのスキルを使用する。特に文献レビュー、核心論文リスト、最近の論文、高品質論文のスクリーニング、CNKI の追跡、DOI/出版社ページ、Google Scholar での発見、トップ会議/ジャーナルのスクリーニング、またはユーザーが「真实文献」「文献地址」「可追溯链接」「核心文献」「筛选优秀文献」「国外优秀文献」「顶会顶刊」を明示的に求める場合に適する。テーマが広範または不明確な場合は、検索の前にこのスキルで範囲を絞り込む。
リフレクションエージェント。別の skill がアーティファクトを生成した直後に使用する。たとえば polish-prose による書き直し、反論、アブストラクト、プリフライト修正、カスタマイズした草稿などで、その出力を、明示された目標、論文の .paper-memory/profile.yml、関連するルーブリック、過去の .paper-memory/lessons.md に照らして批評し、実際に改善されたかを判断する。トリガーワードには reflect、self-critique、did this get better、did my edit help、regression check、review my own output、iterate、refine、second pass、sanity-check the rewrite、および「新しいバージョンは本当に良くなったか」が含まれる。境界のある self-refine / Reflexion ループを実行し、回帰を防ぎ、標準ライブラリのスクリプトで永続的・重複排除済み・日付付きのレッスンを .paper-memory/lessons.md に追記して、ツールキットが論文ごとに鋭くなるようにする。リフレクションにはコストがかかる；測定可能な目標があるときだけ元が取れる。
人間味のある文章 — 他人の文章を磨き、推敲し、書き直すとき、言葉の背後にいるその人の存在感を保つ。Use when: ユーザーが自分で書いた文章を持ち込み、磨き、推敲、修正、簡潔化、書き直しを求めるとき、「直してほしい」「この段落どう?」といった依頼。また、ゴーストライティング後にユーザーが「AI っぽすぎる」「人間味がない」「自分が感じられない」と言うリワークの場面にも適用。トリガー語:コピーの研磨、推敲、直してほしい、書き直し、この段落の修正、人間味、AI っぽさ。組み込みの 2 層:根底にある原理(いつ手を入れるか、どう手を入れるか)+ 事後チェックリスト(手を入れた箇所に AI っぽさがないか。出典:Wikipedia Signs of AI writing / blader humanizer)。
Salla OAuth 2.0 とマーチャントトークン管理——標準 OAuth に対する Salla の差分：Easy Mode（app.store.authorize webhook 経由でトークンを取得、コールバックなし——公開アプリ）と Custom Mode（認可コード方式、開発/テスト専用）、offline_access スコープ、マーチャントごとのリフレッシュロックが必要な単回使用リフレッシュトークン、User Info エンドポイント。Salla のトークン処理コードを書く前に使用する。ライフサイクルイベント → salla-app-lifecycle；webhook 検証 → salla-webhooks；API 利用 → salla-api-core。
SchemaVaults mail-server の `/api/send` ルートを通じてメーリングリストにメールを送信する。`sendEmailToMailingList()` ヘルパー、または `@schemavaults/send-email` の `schemavaults-send-email send-to-mailing-list` コマンドラインのいずれかを使用する。サーバーサイドの TypeScript/JavaScript コードがメーリングリストの対象者に通知を送る必要がある場合——**または Claude Code 自体がタスクの終了時にワンショット通知を送りたい場合**（推奨——`bunx schemavaults-send-email send-to-mailing-list …` でコマンドラインを呼び出す。代替——短いスクリプトを `/tmp/` に書いて `bun` で実行する）に使用する。
Ahrefs API アナリスト（拡張機能）。テスト済みの @ahrefs/[email protected] サーバーを通じて、参照ドメイン、被リンク、オーガニックキーワード、コンテンツエクスプローラーのデータを読み取る。マルチソースの信頼度ウェイト付けのために seo-backlinks と組み合わせて使用する。
Salesforce 上で Agentforce エージェントを構築、設定、テストします。エージェントの設定、トピック、アクション（Flow、Apex、PromptTemplate、External Service）、決定論的な FSM ベースのエージェント向け Agent Scripts、PromptTemplate の作成、GenAI Models API、メタデータ構造、Testing Center とコマンドラインによるエージェントテストを網羅します。Agentforce エージェント、.agent ファイル、.agent-meta.xml、.agentTopic-meta.xml、.agentAction-meta.xml、GenAiFunction、GenAiPlugin、PromptTemplate、Agent Script、またはエージェントテストワークフローで起動します。
Skill 作成の事前チェック、信頼性検収、フォーマットレビューのツール。ユーザーが Skill を作成、大幅に改修、またはレビューする際に、旧版 Skill の指示追従の不安定さ、出力のドリフト、検証モダリティの不一致、制約の見落としを特定する必要がある場合、または Harness 契約、候補バインディングのエビデンス、障害注入、ディレクトリ構造、業務フロー、セキュリティリスクを確認する場合にこのスキルを使用します。次には使用しないでください：ドメイン検証器の代替、コードレビュー、アプリの機能テスト、一般的なプログラミングタスク。
実際のアーキテクチャ境界を可視化しつつ関連する振る舞いをまとめておく物理的なソース構造とパッケージ構造を設計・監査・進化させる。リポジトリツリーの作成やレビュー、ファイルやパッケージの配置先の決定、フラットなフォルダーの削減、機能・ルート・画面・ユースケース・境界づけられたコンテキスト・ワークフロー・エンドポイント単位での整理、フロントエンドの状態・データ・UI の所有権とデザインシステムの構造化、ヘキサゴナルアーキテクチャの内外境界の可視化、ポート・アダプター・コンポジションルートの特定、BFF ルートの構造化、フォルダー移行の計画、パッケージとインポートの方向性の強制に使用する。単一モジュールの論理的責務、深化、分割、呼び出し側コントラクトには codebase-design を、リポジトリ全体のアーキテクチャ投資の発見には improve-codebase-architecture を使用する。物理的なフラット化だけではシステム複雑性の削減にはならない。
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。