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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Polygon 上のオンチェーン操作のための完全な Polygon エージェントツールキット。エージェントによるウォレットのセットアップ、残高確認、トークンの送信やスワップ、資産のブリッジ、利回りへの入出金（Aave aTokens、ERC-4626 vaults）、オンチェーン ID の登録、評判/フィードバックの送信や照会、x402 マイクロペイメントを行う際はいつでもこの Skill を使用。ライフサイクル全体をカバー：Sequence スマートコントラクトウォレット、Trails DeFi アクション、ERC-8004 アイデンティティ + 評判、x402 決済。単一のコマンドライン入口（`polygon-agent`）、AES-256-GCM 暗号化ストレージ。
ユーザーが価格設定、プラン構成、収益化戦略について支援を求める場合に使用します。「pricing」「pricing tiers」「freemium」「free trial」「packaging」「price increase」「value metric」「Van Westendorp」「willingness to pay」「monetization」「how much should I charge」「my pricing is wrong」「pricing page」「annual vs monthly」「per seat pricing」「should I offer a free plan」に言及した場合も使用します。料金やプラン構成を検討している場合は常に使用してください。アプリ内のアップグレード画面については、paywall-upgrade-croを参照してください。
B2B SaaS 製品の上流のポジショニングやメッセージングを明確にする必要がある場合に使用します。対象ユーザー、カテゴリー、競合する代替案、差別化、価値提案、戦略的ナラティブ、メッセージ階層の定義などが対象です。「メッセージが機能していない」「他社と同じに聞こえる」といった場合、ポジショニングの見直しや既存のポジショニング文書の監査で起動します。ホームページ、デック、営業ナラティブに取り組む前に使用してください。最終コピーの作成（copywriter-skill を使用）や営業プロセスの実行（sales-skill を使用）には使用しないでください。
ユーザーがテンプレートとデータを使用してスケール単位で SEO 駆動ページを作成したい場合に使用します。ユーザーが「プログラマティック SEO」「テンプレートページ」「スケール単位のページ」「ディレクトリページ」「ロケーションページ」「[キーワード] + [都市] ページ」「比較ページ」「統合ページ」「SEO 向けの多数ページ作成」「pSEO」「100 ページ生成」「データ駆動ページ」または「テンプレート化ランディングページ」に言及している場合にも使用します。複数の類似ページを異なるキーワードまたはロケーションをターゲットにして作成したい場合に使用してください。既存の SEO 問題の監査については seo-audit を参照してください。コンテンツ戦略計画については content-strategy を参照してください。
テストピラミッドをある機能に適用する——テストシナリオを各レベル（ユニット、統合、e2e）に分け、各シナリオを最も低コストで十分なレベルに割り当て、レベルごとのカバレッジ配分を出す。"unit, integration or e2e?"、"what level should this test be?"、"how should we test this feature?"、"what test coverage do we need?" と聞かれたとき、またはテストピラミッドを機能やプロジェクトに適用するときに使う。
このスキルは、オンデバイスの qmd エンジン（BM25 + vector + LLM rerank）を使い、キーワードだけでなく意味でローカルの Obsidian vault / markdown ナレッジベースを検索するために使用します。ユーザーが「search my vault/notes」「find notes about X」「what do my notes say about Y」「do I have anything on Z」「semantic search my knowledge base」を求めたり、markdown に対する概念検索やクロスリンガル検索を希望したりするときにトリガーします。完全ローカルで、何もマシンから出ません。
衛星・航空・ドローン画像の古典的な分析、分類、検証、比較可能性については常に呼び出します。このスキルは、マルチデート入力を含むセンサー、プロダクト、処理レベル、処理ベースラインの調和を担います。変化検出は、比較可能な観測が存在してから初めて追加します。同じプロダクトレベルの 2 シーンが自動的に比較可能になるわけではありません：Sentinel-2 L2A は 2022 年 1 月の Processing Baseline 04.00 で反射率オフセットをまたいでいるため、その日付をまたぐペアはここから始めます。スペクトル指数、マスキング、コンポジット、SAR、土地被覆、精度評価を扱います。ニューラル手法は geo-deep-learning に、惑星規模のサーバーサイド実行は google-earth-engine にルーティングします。
Salla Admin（Merchant）API の基礎リファレンス——ベース URL、Bearer トークン認証、リクエストヘッダー、マーチャント ID、一般的なリソースエンドポイント、ページネーション、レート制限の階層/ヘッダー、slug 付き HTTP ステータスコード、構造化されたエラー形式、App Settings の読み取り-変更-書き込みパターン。Salla Admin API 呼び出しの作成、レビュー、デバッグの際は常に使用する——認証設定、ページネーション、エラー処理、app settings の読み書き、レート制限。他のすべての Salla スキルはこれを基盤とする。マーチャントトークンの処理 → salla-app-auth。
ページが AI エージェントやエージェント型ブラウザーによってどの程度操作できるかを監査する。セマンティックなインタラクティブコントロール（div/span のクリックハンドラーではなく <button>/<a href>）、名前付きのボタンとリンク、ラベルのあるフォームコントロール、javascript: href を使用しないこと、主要コンテンツが iframe の外にあること、WebMCP の検出を含む。Google の生成 AI ガイダンスと web.dev の agent-friendly websites ガイドに従う。モジュール M22 "Agent-readiness"。AI Visibility スコアに反映される（重み 4、すべて方向性）。
セクションごとの文字数、競合評価、キーワード密度のガイダンス、ページ種別のテンプレートを含む、競争力のある SEO コンテンツブリーフを生成します。新規ページと既存ページの改善、両方のブリーフに対応します。「content brief」「write a brief」「content outline」「blog brief」「service page brief」「brief for」「writing brief」「content plan」「outline for」と言われた場合に使用します。
SEO 資産のための AI 画像生成：OG/ソーシャルプレビュー画像_locatorivarusted.dtoブログヒーロー画像、スキーマ画像、プロダクト写真、インフォグラフィック。nanobanana-mcp 経由で Gemini を利用します。banana 拡張機能のインストールが必要です。ユーザーが "generate image"、"OG image"、"social preview"、"hero image"、"blog image"、"product photo"、"infographic"、"seo image"、"create visual"、"image-gen"、"favicon"、"schema image"、"pinterest pin"、"generate visual"、"banner"、"thumbnail" などの言葉をmajoritydocumentReboundときに使用してください。
SEO とパフォーマンスのための画像最適化分析。alt テキスト、ファイルサイズ、フォーマット、レスポンシブ画像、遅延読み込み、CLS の防止、画像 SERP 順位（DataForSEO 経由）、画像ファイルの最適化（WebP/AVIF 変換、IPTC/XMP メタデータの挿入）を確認します。ユーザーが「画像最適化」「alt テキスト」「画像 SEO」「画像サイズ」「画像監査」「画像を最適化」「画像メタデータ」「画像 SERP」「webp に変換」「画像ファイルの最適化?utm時に使用します。
あらゆるウェブサイトや業種向けの包括的な SEO 分析。サイト全体の監査、単一ページの分析、テクニカル SEO（クロール可能性、インデックス可能性、INP を含む Core Web Vitals）、schema マークアップ、コンテンツ品質（E-E-A-T）、画像最適化、サイトマップ分析、AI Overviews/ChatGPT/Perplexity 向けの GEO。SaaS、eコマース、ローカル、パブリッシャー、代理店の業種判定。トリガー：SEO、audit、schema、Core Web Vitals、sitemap、E-E-A-T、AI Overviews、GEO、technical SEO、content quality、page speed、structured data。
シードキーワードからコンテンツクラスター計画を構築する — インテントごとにグループ化したクラスター、ピラーとスポークのアーキテクチャ（スポークごとの H1/H2 提案付き）、優先順位付きの構築順序、内部リンクマップ。多数の記事にまたがるコンテンツ階層を計画する（トピックから単一記事を生成する `seo-content-brief` や、既存の 1 つの URL を監査する `seo-page` とは異なる）。キーワードクラスタリング、トピックマップ、ピラーコンテンツ戦略、コンテンツクラスター計画、キーワードリストからのコンテンツカレンダーをユーザーが求めたときに使用。
検索体験最適化：Google の SERP を逆読みしてページタイプのミスマッチを検出し、検索意図のシグナルからユーザーストーリーを導き、複数のペルソナ視点でページをスコアリングする。各キーワードに対して Google が何を評価するかを分析し、十分に最適化されたページがなぜ順位を獲得できないかを特定する。ユーザーが "SXO"、"search experience"、"page type mismatch"、"SERP analysis"、"user story"、"persona scoring"、"why isn't my page ranking"、"intent mismatch"、"wireframe" と言ったときに使用する。
Datadog ビルドプラグイン（@datadog/esbuild-plugin、@datadog/rollup-plugin、@datadog/rspack-plugin、@datadog/vite-plugin、@datadog/webpack-plugin）を使って、ビルド時に JavaScript sourcemap を Datadog にアップロードするよう設定します。RUM と Error Tracking で、git メタデータ付きの難読化されていないスタックトレースを表示できます。Datadog のエラーに難読化されたスタックトレースが表示される場合、「sourcemap をアップロード」「sourcemap を設定」「エラーの難読化を解除」「Datadog ビルドプラグインを設定」と依頼された場合、またはプロジェクトにバンドラー設定と @datadog/browser-rum があるものの sourcemap のアップロードがない場合に使用します。
1 件の機能リクエストを、プロンプトからレビュー済み・監査済みの納品まで、単一の自律パスで進める — 1 つの実行可能な Workflow が、計画し、計画をレビューし、タスクごとにビルドし、ビルドをクロスレビューし、任意でローンチ監査を実行したうえで、ループせずに検証済みの所見を返す（修正ラウンドの可否はユーザーが決める。Workflow は実行途中で質問できず、自律的な修正ループこそが数時間の消耗を招いた原因である）。既存のスキルをつなぐ — plan-to-task-list-with-dag（タスクごとに専門エージェントを割り当てる）→ plan-founder-review → DAG 全体にわたる専門エンジニア/レビュアーによるビルド → claude ∥ codex/kiro の完全なクロスレビュー → go-live-audit — そしてグラフに厳密に従う：各タスクは依存関係を宣言し、レイヤーはトポロジカル順でなければならず、計画レビューは順序の誤ったグラフをブロックし、タスクは依存関係が統合される前に決してビルドを開始しない（壊れた基盤の上にビルドしない）。タスク単位のレビューはスライス範囲に限定され（そのタスク自身の変更のみをその受け入れ基準に対して評価し、コードベース全体の終状態のギャップはそれを所有するタスクに帰属させる）、そのためビルドが誤ったブロックで埋もれることはなく、実装レビューが終状態のゲートとなる。ゲートはフェイルクローズする — 実際に実行されなかったレビュアーがクリーンとみなされることはなく、停止した codex/kiro レビュアーはネイティブレビューにフォールバックし、偽のブロックを作ることはない。永続的で再開可能：各実行はライブのステータスファイル（全体 + フェーズごと + タスクごと）を書き込み、ステータス表示/停止/再開のための journal reader を備え、再開時は GIT のグラウンドトゥルースから統合状態を再構築するため、中断された実行がすでに着地したタスクを失うことも、再び失うこともない。コードの作成と各レビューはそれぞれ独立に native / codex / kiro を選ぶ（レビューはスキップ可。作成者とレビュアーは異なってよい）ため、ユーザーは品質とトークンコストのバランスを制御できる。
バグ、リファクタリング、機能開発タスクを体系的に解決するための 8 段階の PDCA ワークフロー：明確化 → 分析 → 解決策の探索 → レビュー → 計画 → 実行 → 検証 → 振り返り。手動モード（デフォルト）は各段階の終了時にユーザーの確認を待って一時停止する。自動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（薄くフリーズしてから占有）は独立して利用できる。トリガー — 「明确问题」「分析问题」「探索方案」「审查方案」「制定计划」「执行计划」「检查验证」「复盘改进」（別名「回顾总结」）；「继续分析」「深入分析」「修改方案」「完善方案」「优化方案」「更新计划」「修订计划」「修改计划」；「自动模式」「自动分析」「自动解决」；「ai-proxy 模式」「AI 代理模式」「切换 ai-proxy」 / clarify problem、analyze problem、explore solutions、review solution、make plan、execute plan、verify、retrospective、auto mode、ai-proxy mode、switch to ai-proxy。
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。