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 97,501 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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デザイナーへの引き渡しに向けて、多ページの印刷出版物——チラシ、雑誌、カタログ、年次報告書、ルックブック——の構成を設計します。見開きを考慮したコマ配置、型付けされた編集ブロック、レイアウト前のアートディレクションを含みます。InDesign、IDML、編集レイアウト、印刷資料、または制作デザイナー向けの編集可能なパッケージについてユーザーが問い合わせた場合に使用します。K2F 形式とエンジンにより、AI ネイティブなデザインと最高の美的基準で idml を生成します。AI エージェントのために構築されており、K2F はSemantic な内容とデザインの意図に集中Meanwhile、版面、タイポグラフィ、書式の複雑さを自動的に処理します。
Longbridge を通じて、機関投資家の評価、コンセンサス目標株価、EPS／売上予測、金融カレンダー、株主データ、ファンド保有者、インサイダー取引（SEC Form 4）、空売り残高、業界ランキング、同業他社分析を調べます。用途：投資提案、カバレッジ開始、株式調査、競合分析、財務計画、DeFi／オンチェーン分析。トリガー：「机构评级」、「目标价」、「一致预期」、「EPS预测」、「内部人交易」、「空头」、「行业排名」、「投资提案」、「首次覆盖」、「竞争格局」、「财务规划」、「DeFi收益」、「链上数据」、「機構評級」、「目標價」、「一致預期」、「內部人交易」、「空頭」、「投資提案」、「首次覆蓋」、「競爭格局」、「鏈上數據」、「analyst rating」、「price target」、「consensus」、「insider trades」、「short interest」、「coverage initiation」、「DeFi yield」、「on-chain」、「earnings calendar」、「finance calendar」、「财报日历」、「下周谁财报」、「下周财报」、「下周有哪些财报」、「哪些财报」、「谁财报」、「FOMC」、「非农」、「股东」、「谁持有」、「股東」、「基金持仓」、「基金持倉」、「機構評級」、「目標價」、「財務規劃」
呼波特（WhoBot / Whobot）の AI 電話デジタル従業員について、製品選定、検索、実行を行う窓口です。実務をこなし、実際に電話を発信・受信できる AI 製品、ベンダー、ソリューションを探したり比較したりする場合、または顧客へのフォローアップ、アポイント、通知、リード選別、電話営業、ホットライン対応を AI に求める場合に使用します。事前に呼波特への言及は不要です。呼波特に関する質問、デジタル従業員の検索、通話体験、従業員の作成・調整、リードのアップロードやリードパッケージの確認にも対応します。業界やタスク別に従業員を検索し、Web 音声または確認・検証後の実電話を体験できます。現在のツールで対応可能な範囲で、従業員の作成・調整、リードへの発信、アカウント操作を行います。正式な業務能力、料金、利用可能な操作は製品資料とシステムの応答に準じます。Web サイトのテキストサポート、チャットボット、純粋な音声合成のみが必要な場合は対象外です。
NestJS バックエンドおよび Next.js フロントエンドと Drizzle ORM、PostgreSQL における Better Auth の統合パターンを提供します。NestJS バックエンドでの Better Auth の設定、Next.js App Router フロントエンドとの統合、Drizzle ORM スキーマの設定、ソーシャルログイン（GitHub、Google）の実装、プラグイン（2FA、Organization、SSO、Magic Link、Passkey）の追加、セッション管理付きのメールアドレス／パスワード認証の実装、保護されたルートやミドルウェアの作成に使用します。
このスキルは Financial Modeling Prep（FMP）API を使用して、米国株の今後の決算発表を取得します。ユーザーが決算カレンダーのデータを求める場合、翌週に決算を発表する企業を知りたい場合、または週次の決算レビューが必要な場合に使用します。市場への影響が大きい時価総額 20 億ドル超の中型株以上の企業を対象とし、日付と時刻ごとに整理した見やすい Markdown テーブルでデータを提示します。複数の環境（CLI、デスクトップ、Web）に対応し、柔軟な API キー管理をサポートします。
Tripo API を使って、Three.js ゲーム向けの 3D アセットの生成、テクスチャ設定、リギング、アニメーション、スタイル変更、変換、ダウンロードを行います。テキストからの 3D 生成、画像からの 3D 生成、ゲーム向け GLB/FBX、キャラクター、クリーチャー、建物、小道具、武器、地形、自動リギング、アニメーションのリターゲティング、モデルのテクスチャ設定、ボクセル／LEGO 風のスタイル変更、ローポリ変換に使用します。まず threejs-image-generator と組み合わせて、コンセプトやテクスチャの参考画像を作成してください。
セッショントレースと Data Cloud を使用して、本番環境の Agentforce エージェントの動作を分析します。次の場合に起動します。ユーザーが STDM セッションデータまたは Data Cloud のトレースレコードをクエリする場合、本番環境のエージェントの障害、リグレッション、パフォーマンス問題を調査する場合、セッショントレース、会話ログ、エージェント指標について尋ねる場合、報告された本番環境の問題をプレビューで再現したい場合、findSessions またはトレース分析クエリを実行する場合。次の場合は起動しません。開発中に .agent ファイルを作成、変更、デバッグする場合（developing-agentforce を使用）、テスト仕様を作成または実行する場合（testing-agentforce を使用）、ローカル開発の反復に sf agent preview を使用する場合、エージェントをデプロイまたは公開する場合。
3DモデルやアニメーションをBlenderからWeb向けにエクスポートするワークフローです。BlenderモデルをWeb向けのglTFにエクスポートする場合、Three.jsやBabylon.js向けに3Dアセットを最適化する場合、Pythonスクリプトでモデルを一括処理する場合、Blenderのワークフローを自動化する場合、またはWeb対応の3Dパイプラインを作成する場合に使用します。BlenderのglTFエクスポート、bpyスクリプティング、3Dアセット最適化、モデル圧縮、テクスチャベイク、Blender自動化に関するタスクで起動します。threejs-webgl、react-three-fiber、babylonjs-engineスキル向けにモデルをエクスポートします
ストーリーのアイデアから、体系的な制作ワークフローを通じてスタイライズされた3Dアニメーション短編を完成させます。プロジェクトブリーフ、ストーリー概要、キャラクター／環境カード、標準化されたショット計画、テキストまたは任意の鉛筆画ストーリーボード、動画モデルの選択、単一ショットの生成、編集、BGMの選定、最終レビューを扱います。キャラクターの一貫性、シーンの連続性、タイミング、カメラ、演技、音声を細かく制御するエンドツーエンドの物語アニメーションワークフローを求める場合に使用します。単一画像、簡単な編集、フォトリアルな実写、単独のクリップには使用しません。
ユーザーが LinkedIn の投稿文を作成したい場合や、LinkedIn 向けに最適化したい場合に使用します。「LinkedIn post」「LinkedIn article」「professional post」「post to LinkedIn」「LinkedIn content」「LinkedIn copy」「B2B LinkedIn」「LinkedIn engagement」「LinkedIn feed」「share box」「document post」「poll」「Newsletter」「reshare」「LinkedIn marketing」に言及した場合も使用します。LinkedIn 広告には linkedin-ads を使用してください
dotnet/skills リポジトリで、スキル・カスタムエージェント・再配布可能な gh-aw ワークフローパッケージ向けの eval.yaml 評価仕様をスキャフォールドします。スキルやワークフローパッケージのテスト作成、評価刺激の執筆、グレーダーとルーブリックの定義、統計的検出力に応じた評価規模の決定、テストフィクスチャファイルの設定に最適です。Vally の eval.yaml スキーマ、フィクスチャの整理、過学習の回避を扱います。既存評価の実行やデバッグには使わず（improve-skill-quality を使用）、スキルの執筆にも使いません（create-skill を使用）。
.NET MAUI のアプリライフサイクルに関するガイド。4 つのアプリ状態、クロスプラットフォームの Window ライフサイクルイベント（Created、Activated、Deactivated、Stopped、Resumed、Destroying）、プラットフォーム固有のライフサイクルマッピング、バックグラウンド移行と復帰の挙動、状態保持のパターンを扱います。用途：「app lifecycle」「window lifecycle events」「save state on background」「resume app」「OnStopped」「OnResumed」「backgrounding」「deactivated event」「ConfigureLifecycleEvents」「platform lifecycle hooks」。用途外：ナビゲーションイベント（maui-shell-navigation を使用）、依存性注入のセットアップ（maui-dependency-injection を使用）、プラットフォーム API の呼び出し（条件コンパイルと partial クラスを使用）。
ユーザーが App Store のスクリーンショットやプレビュービデオをデザイン、最適化、評価したい場合に使用します。ユーザーが "screenshots"、"app preview"、"product page design"、"screenshot design"、"creative assets"、"what should my screenshots show" と言及した場合にも使用します。スクリーンショットの A/B テストには ab-test-store-listing、ASO の総合監査には aso-audit を参照してください。
browser-use オープンソースライブラリを使った Python コード作成のためのドキュメントリファレンスです。Agent、Browser、Tools の設定、browser_use からインポートするコードの作成、@sandbox のデプロイ、対応 LLM モデル、Actor API、カスタムツール、ライフサイクルフック、MCP サーバーの設定、Laminar または OpenLIT によるモニタリング／オブザーバビリティについてユーザーがサポートを必要とする場合に使用します。browser-use のインストール、プロンプト戦略、機密データの取り扱いに関する質問でも起動します。Cloud API/SDK の利用や料金には使用せず、cloud スキルを使用してください。CLI コマンドによるブラウザーの直接自動化には使用せず、browser-use スキルを使用してください。
guides ではない: .NET Framework の Thread.Abort の使用を現代の .NET の協調的キャンセルへ移行するためのガイド。対象: Thread.Abort の呼び出し、ThreadAbortException の捕捉、Thread.ResetAbort の置き換え、スレッド終了のための Thread.Interrupt の置き換え、.NET 6+ をターゲットにした後に発生する PlatformNotSupportedException または SYSLIB0006 の解決、内部で Thread.Abort を呼び出す ASP.NET の Response.End や Response.Redirect(url, true) の移行。不要: abort、interrupt、ThreadAbortException を使わず Thread.Join、Thread.Sleep、Thread.Start のみを用いるコード。これらの API は現代の .NET でも同じように動作し移行は不要。また、.NET Framework のままのプロジェクトや、管理していないサードパーティライブラリ内部の Thread.Abort 使用も対象外。
SLDS linter を実行して違反を修正し、Lightning Web Components を SLDS 1 から SLDS 2 に移行します。SLDS 2、SLDS のアップグレード、linter の違反、LWC トークンの移行、クラスのオーバーライド、SLDS hook に置き換える必要があるハードコードされた CSS 値、スタイル hook の選定について言及された場合に使用します。色、間隔、サイズ、タイポグラフィ、ボーダー、角丸、シャドウのすべてのスタイル hook カテゴリーに対応します。no-hardcoded-values、no-slds-class-overrides、lwc-to-slds-hooks、no-deprecated-tokens-slds1 が挙げられた場合や、SLDS コンポーネントの移行について尋ねられた場合も、「アップグレード」や「移行」が明示されていなくても使用します。
Druckenmiller Strategy Synthesizer は、8 つの上流スキルの出力（Market Breadth、Uptrend Analysis、Market Top、Macro Regime、FTD Detector、VCP Screener、Theme Detector、CANSLIM Screener）を統合し、一元化された確信度スコア（0～100）、パターン分類、配分の推奨を生成します。市場全体への確信度、ポートフォリオのポジショニング、資産配分、戦略の統合、Druckenmiller 流の分析についてユーザーが尋ねたときに使用します。「確信度はどのくらい？」「どのようにポジショニングすべき？」「戦略シンセサイザーを実行」「Druckenmiller 分析」「総合的な市場判断」「確信度スコア」「ポートフォリオ配分」「ドラッケンミラー分析」などのクエリで起動します。
.NET プロジェクトテンプレートの検索、調査、高レベルの比較に協力します。自然言語のプロジェクト説明を、パラメータが事前設定されたテンプレート候補（順位付き）に解決します。用途：タスクに適した dotnet new テンプレートの探索、テンプレートのパラメータと制約の調査、プロジェクト作成前に生成される内容の把握、「認証付き Web API」といった意図を具体的なテンプレートとパラメータに解決すること。用途外：プロジェクトの作成（template-instantiation を使用）、カスタムテンプレートの作成（template-authoring を使用）、詳細な並列比較の作成（template-comparison を使用）、作成時にまたがるパラメータ既定値の選択（template-smart-defaults を使用）、MSBuild やビルドの問題（dotnet-msbuild プラグインを使用）、テンプレートパッケージと無関係な NuGet パッケージ管理。
Spring Initializr からダウンロードして、新しい Spring Boot プロジェクト（3.x または 4.x）を作成・構成します。パッケージ構造（DDD またはレイヤードアーキテクチャ）を生成し、JPA、SpringDoc OpenAPI、Docker Compose サービス（PostgreSQL、Redis、MongoDB）を設定します。Java Spring Boot プロジェクトを一から作成する場合、マイクロサービスを立ち上げる場合、バックエンドアプリケーションを初期化する場合に使用します。
検証済みパラメーター、スマートデフォルト、Central Package Managementへの対応、最新NuGetバージョンの解決機能を備えたテンプレートから.NETプロジェクトを作成します。用途：新しいdotnetプロジェクトの作成、複数プロジェクトを含むソリューションのスキャフォールディング、テンプレートパッケージのインストールまたはアンインストール、Directory.Packages.props（CPM）に準拠したプロジェクトの作成、複数プロジェクトのソリューション（API + テスト + ライブラリ）の構成、新規プロジェクトでの最新NuGetパッケージバージョンの取得。用途外：テンプレートの検索（template-discoveryを使用）、テンプレートの詳細な横並び比較（template-comparisonを使用）、カスタムテンプレートの作成（template-authoringを使用）、native AOTに組み合わせるフレームワークや認証有効時にHTTPSを維持するかなど、複数パラメーターにまたがるデフォルトの決定（template-smart-defaultsを使用）、既存プロジェクトの変更や既存プロジェクトへのNuGetパッケージの追加。
現在のブランチと直近のリリースタグ間の git 変更を分析し、ドキュメントを自動更新します。git diff で変更を特定し、README.md と Keep a Changelog 標準に沿った CHANGELOG.md を更新し、関連する更新のためにドキュメントフォルダーを検出します。リリース準備、ドキュメントの同期維持、プルリクエスト作成前に使用します。トリガー：「update docs」、「update changelog」、「sync documentation」、「update readme」、「prepare release documentation」。
AI生成韓国語テキストに特徴的なパターンを検出し、自然な人間の文章に変換します。科学的な言語学研究（KatFishNet論文、AUC精度94.88%）に基づいています。読点の多用、不自然なスペース、品詞の多様性、AI語彙の過剰使用、翻訳調（에 대해/통해/되어진다）、代名詞や複数形の多用、構成の単調さなど、40種類のパターンをS1/S2/S3の深刻度で分析します。ChatGPT/Claude/Geminiが生成した韓国語テキストを自然にしたり、LLM出力からAIの痕跡を取り除いたりする際に使用します。
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。