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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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現代的な機能とベストプラクティスを用いたエキスパートレベルの CSS 開発。(1) CSS の作成やデバッグ、(2) flexbox、grid、コンテナクエリによるレイアウトの実装、(3) アニメーションとトランジションの作成、(4) CSS パフォーマンスの最適化、(5) CSS プリプロセッサや CSS-in-JS の使用、(6) レスポンシブデザインの実装を求められた場合、または「style」「CSS」「stylesheet」「design」「layout」「animation」といった語が現れる場合に使用。
データダッシュボードを設計するときに使用するスキル——KPI の選定、レイアウトの構成、視覚的階層の適用、どの BI ツールを使うかの判断。トリガーフレーズ：''design a dashboard''、''build a KPI dashboard''、''what should my dashboard show''、''help me layout a dashboard''、''dashboard for monitoring''。チャートコードをゼロから書く場合（chart-builder を使用）、SQL クエリを書く場合（sql-analyst を使用）、マーケティングのランディングページを設計する場合には使用しない。
シグナルパイプラインをローカルでエンドツーエンドにデバッグします。フィクスチャからのテストシグナル送信、REST API 経由での Temporal ワークフロー監視、オブジェクトストレージからのサンドボックス Agent ログ読み込み、Docker サンドボックスコンテナの検査、一般的な障害（古い ClickHouse 埋め込み、agentsh のネットワーク拒否、非アクティブタイムアウト）の診断を扱います。シグナルがインボックスに届かない場合、signal-report-summary ワークフローが失敗する場合、またはサンドボックスタスクがタイムアウトする場合に使用します。
Gensyn Delphi 情報マーケットのツール。Delphi agent trading competition を含む。マーケットの一覧表示とフィルタリング（verifiable-only フィルターを含む）、リアルタイムのオンチェーン価格と示唆確率を含むマーケット詳細の取得、売買取引の見積もり、売買トランザクションの実行（トークン承認の自動化とスリッページ保護付き）、ポートフォリオポジションの表示、取引履歴の閲覧、Goldsky subgraph によるオンチェーンイベントデータの照会（買い、売り、償還、清算、決済）、subgraph のインデックス状況の確認、決済済みマーケットからの賞金の引き出し、期限切れまたは失敗したマーケットの清算、ERC-20 トークンのアローワンスの管理、ウォレットの ETH とトークン残高の確認に対応。Gensyn testnet、mainnet、または agent trading competition（competition-testnet —— 独自のコントラクト、トークン、リーダーボードを持つ LMSR マーケット。リーダーボードは agent-competition.gensyn.ai）で @gensyn-ai/gensyn-delphi-sdk npm パッケージを使用。ユーザーが Delphi 情報マーケットまたは agent trading competition と連携したい場合に起動 —— 閲覧、調査、取引、参加、コンペティションへの登録、過去のオンチェーンデータの照会、ポジションの管理、残高の確認など。
著名なソフトウェア設計原則（SOLID、DRY、YAGNI、KISS、デメテルの法則、関心の分離、継承より合成、コードに関連する 12-Factor のサブセット）に照らしてコードベースを監査する。指摘事項を影響度と工数で採点し、係争中の違反について対立型ディベートを実行し、優先順位付けされた DESIGN_AUDIT.md を生成する。linter では捕捉できないコード品質のレビュー、リファクタリング前の設計健全性の評価、不慣れなコードベースへのオンボーディングを行う場合に使用する。単独で呼び出すことも、tech-debt から委任することもできる。
1 回の呼び出しで Figma デザインシステム全体を一覧化します。変数/トークン（コレクション + モード別に分類）、コンポーネントとコンポーネントセット（プロパティ定義とバリアントごとのビジュアル仕様を含む）、スタイル（解決済みの値を含む色/テキスト/エフェクト）を取得します。コード生成やカバレッジ監査の前にデザインシステム全体を把握したい場合に使用します。トリガー例：「デザインシステムを一覧化」「すべてのトークンとコンポーネントを抽出」「このデザインシステムの内容は？」「デザインシステムキットを出力」「すべての変数、コンポーネント、スタイルを表示」「デザインシステムのマニフェストを作成」「Figma ライブラリを監査」。大きなファイルで応答予算を超えないよう、詳細度と範囲を制御します。ネイティブ MCP の get_design_context（単一選択）や get_metadata を大きく超える機能を備えています。
Carbon Ads、BuySellAds、Reddit、開発者向けニュースレターにおける開発者オーディエンス向けの有料広告戦略。開発者に有効なプラットフォーム、広告らしくない広告クリエイティブの作り方、技術スタックによるターゲティング、広告費の ROI 測定を扱う。以下の場合に使用：- 開発者向け広告 - 開発者ツール向け有料広告 - Carbon Ads 戦略 - 開発者向け Reddit 広告 - ニュースレタースポンサーシップ - 開発者向け広告クリエイティブ - 広告による開発者へのターゲティング
あらゆるテキストから認知パターンと思考のフィンガープリントを抽出します。誰かの思考の仕方を分析したい、認知スタイルを理解したい、文章や話し方のパターンをプロファイリングしたい、人と人の思考スタイルを比較したい場合、あるいは「私の思考スタイルは何か」「この人がどう推論するか分析して」「cognitive profile」「thinking pattern」「DHDNA」「digital DNA」と尋ねたり、テキストの背後にある思考を理解したいときに、このスキルを使用します。ユーザーがテキストを提供し、著者の推論パターン、意思決定スタイル、認知的特徴についてより深い洞察を求めたときにも起動します。
2 つの Kernel profile スナップショットを比較して、挙動の違いを調査する。ある問題（例：ログイン失敗、キャプチャ、自動化の破綻、ベンダーの不一致）がある profile では再現し、別の profile では再現しない場合、または「良い」profile と「悪い」profile を差分比較する必要がある場合に使用する。2 つの profile ID／名前と問題の説明を受け取り、Kernel CLI 経由で両方の profile をダウンロード・展開し、cookies、storage、設定、拡張機能、ログイン状態にある差異のうち問題を説明しうるものを提示する。
DingTalk オープンプラットフォーム API を呼び出し、ユーザーの検索/詳細/照会、部門管理（検索/詳細/子部門/ユーザー一覧/親部門）、ロボットによる 1 対 1 メッセージ送信、グループチャットへのメッセージ送信、グループ内のロボット一覧の照会、退職記録の照会をサポート。Use when needing to search DingTalk users or departments, get user/department details, send robot messages, list group bots, or query resigned employees.
Hypera インフラストラクチャの URL とエンドポイントのリファレンス。ユーザーが URL、ドメイン、ingress エンドポイント、クラスタ API サーバー、アプリケーション URL、Helm リポジトリ、Git リポジトリについて尋ねた場合、またはサービスへの接続を確認する必要がある場合に使用。すべての環境（hub、dev、prd）とクラスタ（cafehyna、loyalty、painelclientes、sonora）にわたるすべての外部 URL をすばやく参照できる。
Fastly CDN プラットフォームを構成、管理、デバッグする — サービスとバックエンドの設定、キャッシュと VCL、DDoS/WAF/NGWAF/レート制限/ボット管理などのセキュリティ機能、TLS 証明書とキャッシュパージ、Compute プラットフォーム、REST API を扱う。Fastly のサービスやドメインを扱うとき、エッジキャッシュやオリジンシールドを設定するとき、セキュリティ機能を構成するとき、Fastly API を呼び出すとき、製品を有効化するとき、Fastly のドキュメントを調べるときに使用する。Fastly での 503 エラーや SSL/TLS 証明書の不一致のトラブルシューティング、ログエンドポイント、ロードバランシング、ACL、エッジディクショナリの構成にも適用する。Fastly API 呼び出しや curl コマンドを書く前に必ず関連するリファレンスファイルを読むこと — リクエストのフィールド名（たとえばバックエンドのフィールド override_host、ssl_cert_hostname、ssl_sni_hostname、use_ssl）は誤って覚えやすく、名前を間違えるとエラーではなくサイレントな 503 を引き起こすため、トレーニング知識のフィールド名に依存してはならない。
FFmpeg 7.1 LTS と 8.0.1（最新安定版、2025-11-20 リリース）向けの完全な GPU アクセラレーションによるエンコード・デコード体系。以下の場合に積極的に有効化する：(1) NVIDIA NVENC/NVDEC エンコード、(2) Intel Quick Sync Video（QSV）、(3) AMD AMF エンコード、(4) Apple VideoToolbox、(5) Linux VAAPI のセットアップ、(6) Vulkan Video 8.0（FFv1、AV1、VP9、ProRes RAW）、(7) VVC/H.266 のハードウェアデコード（VAAPI/QSV）、(8) pad_cuda による GPU パイプライン最適化、(9) Docker の GPU コンテナ、(10) パフォーマンスベンチマーク。提供：プラットフォーム固有のコマンド、プリセット比較、品質チューニング、完全な GPU パイプライン例、Vulkan コンピュートコーデック、VVC デコード、トラブルシューティングガイド。保証：GPU アクセラレーションによる最大のエンコード速度と最適な品質。
完全な図形・グラフィックスオーバーレイシステム。次の場合に積極的に有効化：(1) 矩形の描画（drawbox）、(2) グリッドオーバーレイ（drawgrid）、(3) 円と楕円（geq）、(4) 画像のウォーターマークとロゴ、(5) ローワーサードグラフィックス、(6) プログレスバーとインジケーター、(7) アニメーションオーバーレイ、(8) ブレンドモードとコンポジット、(9) セーフエリアガイド、(10) 生成パターン（グラデーション、ノイズ、チェッカーボード）。提供：フィルター構文リファレンス、位置式、色形式ガイド、ブレンドモードの例、パフォーマンス最適化のヒント。実現：動画上のプロフェッショナルなグラフィックスオーバーレイと視覚効果。
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。