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
日本語文書のAI由来の均一さ、翻訳調、不自然さ、論旨、読解負荷を、決定的なRust CLIと目視で診断し、依頼に応じて書く・直す。日本語の学術論文・研究報告では、中心命題、用語、論証、DOCX/PDF納品を監査契約で確認する。Use when the user explicitly mentions suiko, asks whether Japanese text looks AI-generated, requests a naturalness score or final readability pass, wants a Japanese meeting note, report, guide, proposal, email, slide outline, blog, note, essay, academic article, or research report made natural and readable. Do not use for English text, image review, Markdown formatting alone, spelling or terminology normalization alone, or generic argument and author-voice review without a writing or revision task.
自動車製造向けの経営層レベルのサプライチェーン専門知識。戦略的購買、資材管理、サプライヤー育成、コスト最適化を IATF 16949 の要件に沿って扱う。ユーザーが「サプライチェーン」「購買」「調達」「サプライヤー」「資材管理」「在庫」「ソーシング」「ベンダー」「BOM コスト」「PPV」「should cost」「内製か外注か」「RFQ」「カテゴリマネジメント」と言及したとき、または自動車サプライチェーンの意思決定に関する戦略的助言を必要とするときに使用する。AutomotiveManufacturing、A3CriticalThinking、HoshinKanri の各スキルと連携する。
グループ化、並べ替え、フィルタリング、階層表示を備えた高度なデータ管理のための Syncfusion Windows Forms GridGroupingControl を実装する。多段階のグループ化、マスター/詳細グリッド、ネストしたテーブル関係、集計を伴うデータサマリーを扱うときに使用する。このスキルは、グループ化操作、Excel ライクなフィルタリング、動的なレコードフィルター、階層データ構造、エンタープライズレベルのグリッド機能を扱う。
データバインディング、グループ化、並べ替え、フィルタリング、選択機能を備えたリストベースの UI を作成するために、Windows Forms で Syncfusion SfListView コントロールを実装するためのガイド。項目コレクション、エクスプローラー ビュー、連絡先リスト、並べ替え/フィルタリング可能なリストを備えた製品カタログを含むアプリを構築する際に使用します。データバインディング、チェックボックスリスト、グループ化リスト、フィルタリング済みリスト、リストインターフェイス向けのリッチなデータ表示について説明します。
Windows Forms で Syncfusion TextBoxExt コントロールを実装および構成します。カスタム境界線、テーマ、高度なテキスト機能を備えた拡張テキストボックスです。Office テーマ、カスタム境界線色、オーバーフローインジケーター付きの複数行テキスト、文字の大文字小文字、テキストの配置、RTL サポートを備えたスタイル付きテキストボックスが必要な場合に使用します。テーマの統合、境界線のカスタマイズ、複数行の構成、標準 TextBox コントロールをスタイル付きの代替手段に置き換えることを扱います。
任意のタイムゾーンの現在時刻を取得し、タイムゾーン間で時刻を変換する。時刻、日付、タイムゾーン、地域をまたぐスケジューリング、"X の現在時刻"、"シドニーの午後 3 時をロンドン時間に変換"、DST の確認を扱うとき、またはユーザーが時刻の問い合わせで特定の都市／地域に言及したときに使用。IANA のタイムゾーン名に対応。日付演算（日数・月数の加算）、繰り返しイベントのスケジューリング、営業日の計算、完全なカレンダー／予約ロジックには使用しない — これらには専用の日付ライブラリまたはスケジューリングツールが必要。
TinyShip 向けのワンストップ Cloudflare セットアップ: Workers + D1/Hyperdrive + R2 + Email Sending + Turnstile。ユーザーが "set up cloudflare"、"all-in cloudflare"、"deploy to workers"、"configure d1"、"configure r2"、"cf setup"、"cloudflare full stack" を求めたり、TinyShip プロジェクトで Cloudflare エコシステムを利用したいときに使用する。
このスキルは SESSION_PROGRESS.md を維持し、複数セッションにまたがる作業を追跡するために使用します。再開、チェックポイントの作成、長いタスクの引き継ぎを行います。トリガーには「作業を再開」「前回の続きから」「何をしていたか」「進捗を保存」「コンテキストを失う前にチェックポイント」「完了したか」「SESSION_PROGRESS を失った」が含まれ、ユーザーが「session」と言わない場合でも、数日にわたるリファクタリングに戻ったり、現状を書き留めるよう求めたりするときに適用されます。多段階の作業、ファイルをまたぐリファクタリング、長時間のデバッグに適用し、単一ファイルの簡単な修正には使用しません。このスキルを機能やマイルストーンの計画（track-roadmap を参照）や、SESSION_PROGRESS.md に置かれない一回限りの要約や引き継ぎ文書（work-summary を参照）に使用しないでください。
機械学習の学習、検証、評価データに関する人手アノテーションプログラムを設計・改善します。タスクとラベルのスキーマ、能動的なデータ取得、アノテーター向けガイド、キャリブレーション、不一致、裁定、来歴、コストと品質に基づく停止基準などが対象です。一般的な統計的推論、データ保存パイプライン、モデル学習、アノテーションインターフェースの実装には使用しないでください。これらはdata-scientist、data-engineering、ml-engineering、product-design-and-uxに振り分けてください。
@falcondev-oss/trpc-typed-form-dataを使った、tRPC経由の型安全なファイルアップロード。tRPC procedure経由でファイル／FormDataをアップロードする場合や、typedFormData()、createTypedFormData()、typedFormDataLink、createTypedFormDataPlugin、file()バリデーター／FileValue型（z.file()の安定した代替）、またはtRPC経由のReactNativeFile／Expoファイルアップロードを扱う場合に使用します。
pint と uncertainties を使って物理単位を追跡し、科学計算における測定不確かさを伝播させます。単位変換と次元チェック、GUM 不確かさ予算、Type A および Type B 評価、包含係数と拡張不確かさ、モンテカルロ伝播、有効数字とプラスマイナス表記、曲線フィッティングにおける誤差伝播、CODATA 定数、単位が削除されたり不確かさ伝播が壊れたりした Python コードの監査に使用します。また、無次元数（Reynolds、Peclet、Damkohler、Knudsen、Biot、Womersley）、拡散時間や Debye 長などの特性スケール、観測された大きさの範囲を用いて、桁違いの妥当性を確認します。「この値は物理的に妥当か」「この単位を確認して」「この流れはどの領域か」と尋ねられた場合や、結果が桁違いに見える場合に使用します。
動画を構造化された理解インデックスに分析します。シーン検出、ASR文字起こし、シーンごとのVLM観察、無音区間、統合タイムライン、執筆用ブリーフを作成します。動画の理解、インデックス化、要約、および後続の制作前の分析段階として使用します。動画ファイルを入力し、scenes.json、asr_result.json、vlm_analysis.json、silence_periods.json、timeline_fusion.json、agent_narration_brief.md を出力します。トリガー：動画理解、動画分析、動画インデックス、video understanding、analyze video、動画を理解する。
雑然とした、または平坦なインターフェースをリファクタリングし、ユーザーが何が重要かを即座に把握できるようにします。色を増やすのではなく、サイズ、太さ、コントラスト、余白を使います。ユーザーが「雑然として見える」「すべてが注意を奪い合っている」「素人っぽい/平坦に見える」「ユーザーがボタンを見つけられない」「スキャンしやすくして」「この画面は圧倒的」と言うとき、または何も目立たない画面を共有したときに使用します。実際のコンポーネントを監査し、各要素の現在の視覚的重みと意図する優先度を列挙したうえで、リファクタリング後のコンポーネントコード（CSS/TSX）と、各変更を説明するビフォーアフターの階層表を提供します。主要な要素を強調する前に二次的な要素を弱め、余白によるゲシュタルトのグルーピングを適用します。
ソースファイルを統合された wiki ページに処理する。ユーザーが /wiki-ingest、'import these files'、'process my clippings'、'ingest this article'、'I have new articles to add'、'turn this PDF into a wiki page'、'what's in my raw/ folder'、'what have I ingested' と言ったときは常にこのスキルを使用する。処理のためにファイルをどこかに置くと言った場合、任意のドキュメント、記事、PDF を wiki ページにしたい場合、raw/ または ingested/ のファイルについて尋ねた場合にも使用する（'ingest' と言わなくても）。raw/ をフラットなキューとして扱い、すべてのファイルをスキャンし、知識を wiki ページに統合し、各ソースを原子的なコミットとして ingested/ へ移動する。ソース素材の処理が要求されているか判断に迷う場合は、このスキルを使用する。ファイルシステムの読み取り／書き込み／移動アクセスが必要。
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。