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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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Elastic integrations で ECS の entity.* フィールド（Entity インベントリ／Entity ストア）を追加または監査するときに使用する——データストリームを entity か event かに分類し、ベンダーのフィールドを entity.attributes.*、entity.lifecycle.*、entity.relationships.* にマッピングし、または既存のパッケージで entity カバレッジのギャップ分析を実行する。/entity-mappings で手動で呼び出す。
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 FFmpeg コア知識体系。以下の場合に積極的に有効化する：(1) 基本的なトランスコードとフォーマット変換、(2) コマンド構文の質問、(3) コーデックの選択（H.264、H.265、VVC、AV1、VP9、APV）、(4) 品質設定（CRF、ビットレート、プリセット）、(5) 映像・音声のフィルターチェーン、(6) トリミング、分割、連結、(7) 解像度スケーリングとアスペクト比、(8) FFmpeg 8.0 の機能（Whisper AI、Vulkan コーデック、APV、WHIP）、(9) バージョン確認と更新のガイダンス。提供：コマンド構文リファレンス、コーデック比較表、フィルター例、フォーマット変換レシピ、プローブコマンド、Whisper 文字起こし例、バージョン確認コマンド。保証：2025 年のベストプラクティスと最新安定版に沿った正しい FFmpeg の使用。
ブラウザで Web ページの完全な長いスクリーンショット（full-page screenshot）を撮り、ページのすべての内容を含む 1 枚の PNG 長画像を生成します。トリガーとなる場面：ユーザーが Web ページの長いスクリーンショット、全ページスクリーンショット、完全なスクリーンショット、long screenshot、full page capture を求めたり、Web ページ/記事/レポートを 1 枚の完全な画像に収めることを求めたとき。ユーザーが既に開いているタブまたは指定した URL に対応します。SPA 内部のスクロールコンテナ、遅延読み込み画像、超長ページの分割結合を自動的に処理します。外部依存はなく、Chrome DevTools プロトコルに直接接続してすべての操作を行います。
ユーザーがゲームのリリース準備をしている、ローンチチェックリスト、ストア申請のガイダンス、go/no-go の意思決定フレームワーク、初日パッチの計画が必要なときに呼び出します。Steam、itch.io、Epic、コンソールの申請パイプラインを扱います。トリガー："launch"、"release"、"store submission"、"go/no-go"、"day-one patch"、"launch readiness"。スプリント計画（game-sprint-plan を使用）やコードレビュー（game-code-review を使用）には呼び出さないでください。AlterLab GameForge コレクションの一部です。
Axhub AI Extension（Chrome 拡張機能）と @axhub/genie CLI を組み合わせて、Web エディターの TODO を完全なクローズドループで処理するプロセスを実現する。ユーザーが拡張機能をインストールし接続状態を検出できるよう導き、オンラインのエディタークライアントを検出し、ユーザーの注釈と TODO ノードを読み取り、コンテキストのスクリーンショットと画像をエクスポートし、編集状態（editing/idle/completed/error の 4 状態ライフサイクル）を設定し、コード変更を完了して最終状態を書き戻す。CLI の自動リトライ、指数バックオフによる再接続、タブの可視性認識、タスク状態の永続化など、通信の安定性を保証する。ユーザーが Genie Editor で Web 修正の TODO を注釈し、AI に処理を任せたいときに使用する。
Git commit の統合エントリポイント。ユーザーが「提交代码」「git commit」「帮我提交」「写 commit message」「生成 commit」「提交一下」「git-commit」「自动提交代码」「git-commit-auto」（commit code / help me commit / write commit message / generate commit / auto commit）と言ったとき、または jira-fix-workflow のフェーズ 7 から呼び出されたときにトリガーする。
クリーンな分析トラッキングのために、サイト全体のすべてのクリック関連 ID と CSS クラスを標準化する。ユーザーが「分析クラスを標準化する」「トラッキング ID を整理する」「GTM 用に DOM を準備する」「分析の命名を修正する」「トラッキングを一貫させる」ことを望むときに使用する。コードベース全体（HTML/JSX/TSX/Vue）をスキャンし、一貫した命名規則を適用する——ID は "cta_{location}_{action}"、クラスは "js-track js-{category} js-{action} js-{location}"。スケーラブルな GA4/GTM 実装を確実にするシニアフロントエンドエンジニアとして振る舞う。
実際に収集された、スクロールを止めるフックテンプレートの生きたスワイプファイル——スクロールを止めることが実証された実際の文構造とネイティブな語りのパターンです。フック、書き出し、スクロールを止める要素を書くときはいつでも、特に Hook Writing Skill と Hook Tactics Skill と組み合わせるときに、このスキルを使用します。ユーザーが、作り込まれたものではなくフィードにネイティブに感じられるフックを求めたときにいつでもトリガーします。これらのテンプレートは機能するフックの生の構造的 DNA です——ブランド、ペルソナ、ペインを当てはめて実行してください。心理的トリガーの実行には Hook Writing Skill を、戦術の分類には Hook Tactics Skill を必ず組み合わせてください。
Huawei Cloud MRS クラスターのアラーム診断スキル。ユーザーが提供するアラーム情報（アラーム ID、アラーム名、アラーム詳細、発生時刻、ノード IP、関連サービスとログ）に基づいて MRS アラームの根本原因を分析し、根本原因、修復手順、検証方法を出力する。診断は組み込みの LakeWatch API クライアント（lakewatch モード）または MRS Manager API クライアント（manager モード）と、alarms/（lakewatch）または alarm_manager/（manager）配下のアラーム別ナレッジベースによって行われる。API モードは check_api_mode.py で自動検出される。ナレッジベース外のコマンドは捏造しない。アラーム ID が提供される MRS アラーム診断と根本原因特定のシナリオに適用。トリガーワード："告警诊断"、"告警定位"、"alarm diagnosis"、"alarm diagnose"、"MRS告警"、"告警原因"、"告警ID"、"alarm ID"、"root cause"
HyperFrames HTMLで、動画コンポジション、アニメーション、タイトルカード、オーバーレイ、キャプション、ナレーション、音声反応型ビジュアル、シーン切り替えを作成します。HTMLベースの動画コンテンツの制作、音声に同期したキャプションや字幕の追加、テキスト読み上げナレーションの生成、音声反応型アニメーション（ビート同期、発光、音楽に合わせた脈動）の作成、アニメーション付きテキスト強調（マーカーのスイープ、手描きの円、バーストライン、落書き、スケッチアウト）の追加、シーン間のトランジション（クロスフェード、ワイプ、リビール、シェーダートランジション）の追加に使用します。コンポジション作成、タイミング、メディア、動画制作の全ワークフローを扱います。コマンドラインコマンド（init、lint、preview、render、transcribe、tts）についてはhyperframes-cliスキルを参照してください。
情報密度を調整してさまざまな認知的なニーズや好みに合わせられるインターフェースを設計する。ダッシュボード、データテーブル、フィード、受信トレイ、設定パネル、その他コンテンツ量が変動するインターフェースを設計する場合に使用する。トリガー：information density、too dense、too sparse、compact view、comfortable view、spacing、whitespace、data density、content density、crowded、breathing room。
このスキルは、ホストシェルから Android デバイスを操作するために使用します — `adb shell input` でタップ、スワイプ、テキスト、キーイベント、ドラッグアンドドロップを注入し、`wm size` / `wm density` でディスプレイを変更し、`settings put global window_animation_scale 0` でハーメティックテスト設定を切り替え、`pm clear` と `am force-stop` でアプリの状態をリセットし、`am start -n pkg/.Activity` で Activity を起動し、API 30+ では非推奨の `svc` エイリアスの代わりに現代的な `cmd <service>` ラッパー（`cmd wifi`、`cmd connectivity`、`cmd uimode night`、`cmd locale set-app-locales`）を使用します。ユーザーが "input tap"、"input swipe"、"input text spaces"、"KEYCODE_BACK"、"wm size for screen-size matrix"、"settings put animation_scale"、"force-stop vs pm clear"、"svc wifi no-op"、"cmd wifi set-wifi-enabled"、"am start intent extras" に言及した場合は、このスキルを使用してください。
Arcjet Guard を Go 向け Microsoft Agent Framework（github.com/microsoft/agent-framework-go）に統合する。functool や MCP ツールを GuardTool でラップする、GuardMiddleware でエージェントから見えるすべてのツールを保護し受信テキストをスクリーニングする、または arcjet.GuardAction で任意の Go 関数を保護する。Microsoft Agent Framework 上に構築された Go エージェントに Arcjet を追加したい、そのツールをレート制限したい、プロンプトインジェクションをブロックしたい、ツール呼び出しでフェイルクローズしたい場合に使用する。これは Go フレームワークであり、.NET や Python の Microsoft Agent Framework ではない。
JavaScript または TypeScript を使って k6 の負荷テストスクリプトを作成、修正、構成する方法を開発者とテスターに示す。ユーザーが k6、Grafana k6、JavaScript による負荷テスト、仮想ユーザー、VU、シナリオ、エグゼキュータ、しきい値、チェック、SharedArray、ランプアップ段階、到着率、オープン/クローズドワークロードモデルに言及したとき、または k6 を使って API、WebSocket、gRPC サービスをベンチマークしたいときに使用する——ユーザーが「k6」や「負荷テスト」と明示していなくても。
洗練された自己完結型の HTML スライドプレゼンテーションを作成する — PowerPoint や Keynote は不要。ブラウザで表示するプレゼンテーション、スライドデッキ、スライド、ワンペーパーをユーザーが求めた場合は常にこのスキルを使用する。ユーザーが「make it a deck」「turn this into slides」「build a presentation from this content」「I need something to present」などのように言う場合にもトリガーする。ユーザーが .pptx ファイルを明示的に求めていない場合は PPTX よりこちらを優先する — HTML デッキはより柔軟で、視覚的に豊かで、反復しやすい。プレゼンテーションの依頼と併せてブランドスタイルガイド（PDF、URL、または説明）が提供された場合は常にこのスキルを使用する。ユーザーが「make me a deck」とだけ言って詳細がない場合でもトリガーし、まず内容について質問する。
キーワードのリストを、検索インテントのラベル、検証済みの検索ボリューム、KD、CPC データを付けたトピック別のグループにクラスター化する。ユーザーがキーワードのリスト（貼り付け、CSV/Excel でのアップロード、Google Sheet URL 経由）を提供し、クラスター化、グループ化、マッピング、整理、分類を求めた場合は常にこのスキルを使用する。ユーザーが "keyword cluster"、"cluster my keywords"、"group these keywords"、"keyword map"、"keyword strategy from this list"、"organize keywords by topic" と言った場合、またはキーワードのリストを貼り付け/アップロードして構造を求めた場合にもトリガーする。常にこのスキルを使用する——このワークフローに従わずに手動でキーワードクラスタリングを試みないこと。
Kling AI 公式 Skill。Kling AI を呼び出して、動画生成、画像生成、被写体管理、音声管理、アカウントのクォータ照会を行います。ユーザーの意図に応じて video / image / element / voice / account サブコマンドを使用します。ユーザーが「Kling」「可灵」「文生视频」「图生视频」「参考视频」「视频编辑」「文生图」「图生图」「AI 画图」「视频生成」「图片生成」「主体」「角色」「多镜头」「分镜」「多图」「两张图」「首尾帧」「中间帧」「多关键帧」「可灵4.0」「4.0 Flash」「可灵4.0 Flash」「音色」「组图」「余额」「资源包」「余量」「配额」「text-to-video」「image-to-video」「reference video」「video editing」「text-to-image」「multi-shot」「omni」「4K」「subject」「character」「element」「storyboard」「series」「quota」「balance」と言及した場合に使用します。
ユーザーが Kotlin Multiplatform（KMP）ライブラリの発見、比較、アップグレード、監査、追加を求める場合、最新/安定版の Maven または Gradle 座標が必要な場合、検証済みの KMP ターゲット/プラットフォーム対応が必要な場合に使用する。バージョンやターゲットの正確性が重要なら、回答前に klibs.io またはその MCP サーバーに問い合わせる。一般的な Kotlin 言語のヘルプ、KMP プロジェクトのセットアップ、Gradle のトラブルシューティング、Android 専用の依存関係の質問には使用しない（KMP ライブラリのメタデータが必要な場合を除く）。
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。