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。
すべて
City of Raleigh の公開データセットとシビック情報をクエリ、検索、ダウンロードする。ライブの ArcGIS Hub カタログ探索、ArcGIS FeatureServer および MapServer のクエリ、ImageServer の画像エクスポート、公式 Raleigh ジオコーディング、GoRaleigh の交通フィード、ゲスト公開の開発記録、RaleighNC.gov の公開コンテンツ、eSCRIBE の公開会議、Raleigh の消防報告と検査、Raleigh-Wake ECC のアクティブインシデントフィードに使用する。非公開データ、認証が必要な操作、支払い、申請、一括クロール、非公開ポータルには使用しない。
React アプリケーションを名前付きツールとして操作する：React/Vite プロジェクトの調査と診断、コンポーネント境界と状態フローの設計、アクセシブルなレスポンシブ UI の実装、プロジェクトのテストによる動作検証を行う。タスクが React、JSX/TSX、React hooks、React Router、Vite React 構成、React ビルド失敗を明示的に含む場合に使用する。フレームワーク非依存のフロントエンド戦略（frontend-engineering にルーティング）、ブラウザ自動化（playwright にルーティング）、アクセシビリティポリシーや監査（web-accessibility にルーティング）、React 以外のモバイルアプリ（mobile-development にルーティング）には使用しない。
paper-workspace（出力物 + ライフサイクルの進捗）を、著者がブラウザで開ける単一の自己完結型 HTML ダッシュボードとしてレンダリングし、要求に応じて更新する。研究者が「HTML ビューを見せて」「ダッシュボードがほしい」「ブラウザで進捗を確認できるか」「何が行われたかを可視化して」「HTML レポートを作って」「ダッシュボードを更新して」と言ったときに使用。視覚的な概要が役立つときは常にオプションとして提供され（オプトインであり、求められずに生成されることはない）、ページを最新に保つため、重要な変更のたびに再実行する。出力はインライン CSS を使ったローカルの dashboard.html 1 つ——ネットワークなし、外部アセットなし、ライト/ダーク対応——で、生成されたすべての成果物を段階ごとにクリック可能なリンク付きで一覧表示し、最近のアクティビティのタイムラインも示す。トリガーワード — html、dashboard、browser view、visualize progress、html report、update the html。
Power BI REST API と Fabric REST API の自動化。次の場合に積極的に有効化：(1) Power BI REST API の呼び出し、(2) 埋め込みトークンの生成 (App Owns Data, User Owns Data)、(3) Power BI のサービスプリンシパル認証、(4) データセット更新 API と更新ステータスのポーリング、(5) プッシュデータセットとストリーミング、(6) Admin API（ワークスペース/データセットの列挙）、(7) Power BI Embedded と JavaScript SDK (powerbi-client)、(8) ファイルへのエクスポート API (PDF/PPTX/PNG)、(9) PowerShell による Power BI の自動化 (MicrosoftPowerBIMgmt)、(10) テナントインベントリ用の Scanner API、(11) Microsoft Entra ID でのアプリ登録。提供：REST エンドポイントリファレンス、OAuth/MSAL トークンレシピ、埋め込みトークンパターン、更新自動化スクリプト、JavaScript SDK の例、PowerShell モジュールのレシピ。
「最初に失敗した点」と「最終的にうまくいった方法」を組み合わせ、知っておくべきだった洞察を ast-grep ルール、スキル、または CLAUDE.md のルールとして明文化する。メタスキル：ユーザーが「codify today's lessons」「make it a skill」「drop it into lint」と明示的に言うか、試行錯誤による修正から再利用可能なルールを抽出するよう求めた場合にのみ呼び出す。タスク完了のたびに自動で呼び出さない。将来の自分（または別のエージェント）が同じ罠にはまるのを防ぐ。
OpenZeppelin Contracts for Sui を統合した Sui Move コードを、ライブラリ自身のパターンと規約に照らしてレビューする。開発者がリリース前に自身の統合をチェックしたいときに使用。トリガー：\"review my Sui Move code\"、\"am I using OpenZeppelin correctly\"、\"check this integration\"、\"is this idiomatic\"、\"review before audit\"。OZ プリミティブの正しい使用、例／ドキュメントコメントからの逸脱、維持される不変条件、テストカバレッジ、コード品質／スタイルをチェックする。これは AI コードレビューであり、正式なセキュリティ監査ではない。
Riverpod（flutter_riverpod または riverpod）をインストールし、アプリを ProviderScope でラップし、hello-world provider を実行し、任意で riverpod_lint とコード生成を有効にする。Riverpod を使った Flutter または Dart プロジェクトの開始、Riverpod 依存関係の追加、ProviderScope と最初の provider の設定時に使用する。バージョンのハイライトについては公式 Riverpod ドキュメントを参照。
Rust のテストコードについて、単体テストのパターン、統合テストの構成、非同期テスト、モックの手法、プロパティベーステストをレビューする。Rust 2024 edition の変更点（モック向けの trait 内 async fn、#[expect] による lint 抑制、LazyLock のテストフィクスチャ、テストのアサーションに影響する一時スコープの変更）を扱う。Rust プロジェクトの _test.rs ファイル、#[cfg(test)] モジュール、テスト基盤をレビューするときに使用。tokio::test、テストフィクスチャ、アサーションのパターンを扱う。
オープンソースの Agenta をセルフホストし、その上でエージェントを動かすためのガイド付きセットアップアシスタント。ユーザーが Agenta をセルフホストしたい、自分のマシンやサーバーに Agenta エージェントをセットアップしたい、エージェントをローカルで動かしたい、あるいは「Agenta のセルフホストを手伝って」「エージェントをセットアップして」「セルフホストしてエージェントを動かして」と言ったときに使用。ユーザーを意思決定に沿って導き、OSS セルフホストのドキュメントに沿って実行し、動作しテスト済みのエージェントで締めくくる。
ユーザーが "design cloud architecture"、"set up Terraform infrastructure"、"optimize cloud costs"、"plan disaster recovery"、"configure multi-region failover"、"audit IAM policies"、"migrate to cloud"、"set up VPC networking"、"compare AWS vs GCP vs Azure"、"right-size cloud instances" を求めたときに使う。AWS、GCP、Azure、マルチクラウド戦略、コスト最適化、セキュリティ、インフラ自動化を扱うエキスパート向けクラウドアーキテクチャ。
サイトルートにある AI ディスカバリーファイルとエージェントエンドポイントを監査する——/llms.txt と /llms-full.txt の構造とリンクの健全性、/agents.md、/.well-known/ucp の UCP マーチャントプロファイル（eコマースモジュールが管理していない場合のみ）、ARD の /.well-known/ai-catalog.json、および /sitemap_agentic_discovery.xml——さらに、これらのファイルが本来読み取るべきボットに対してブロックされていないかを robots でクロスチェックする。モジュール M21「AI discovery & agent endpoints」（重み 0——報告のみ、スコアリングなし）。AI Visibility レポートにのみ表示される。
ローカル SEO 分析。Google Business Profile の最適化、NAP の一貫性、引用の健全性、レビューシグナル、ローカル schema マークアップ、地域ページの品質、複数拠点 SEO、業界別の推奨事項を網羅する。業種（実店舗、SAB、ハイブリッド）と業界区分（飲食、医療、法律、住宅サービス、不動産、自動車）を検出する。ユーザーが "local SEO"、"Google Business Profile"、"GBP"、"map pack"、"local pack"、"citations"、"NAP consistency"、"local rankings"、"service area"、"multi-location"、"local search" と言ったときに使用する。
Elements レジストリから CC0 のサウンドエフェクトをインストールする。UI サウンド（click、pop、notification）、トランジションサウンド（whoosh、swoosh）、シネマティックサウンド（boom、riser、glitch）、または動画制作向けの音声が必要な場合に使用する。"sound effect"、"SFX"、"audio"、"notification sound"、"click sound"、"whoosh"、"UI sound"、"sound for video"、"play sound"、"useSound" でトリガーされる。
SGLang LLM サービングエンジンを開発、デバッグ、最適化する。ユーザーが SGLang、sglang、srt、sgl-kernel、LLM サービング、モデル推論、KV cache、attention backend、FlashInfer backend、MLA、MoE routing、MoE dispatch、expert parallelism SGLang、speculative decoding、disaggregated serving、TP/PP/EP、radix cache、continuous batching、chunked prefill、CUDA graph SGLang、モデル読み込み、量子化 FP8/GPTQ/AWQ、JIT kernel、triton kernel SGLang、DeepSeek サービング、EPLB（expert load balancing）、HiCache、launch_server、sglang Engine API、LoRA 推論、torch.compile SGLang に言及した場合、または SGLang で LLM をサービングすることについて質問した場合に使用する。ユーザーが SGLang に新しいモデルを追加したい、新しい attention backend を追加したい、SGLang のサービング問題をデバッグしたい、または SGLang のスループット/レイテンシを最適化したい場合にも使用する。
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。