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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beamerposter、tikzposter、baposter を使い、LaTeX で研究ポスターを作成します。ページサイズ（A0、A1、36x48 inch）、複数列のレイアウト、配色、図や QR コードの配置、印刷前の pdflatex／overfull-box チェックに対応します。要素数と語数を厳しく制限しながら、AI の模式図ツールでポスター用グラフィックを生成する方法も案内します。学会やシンポジウムのポスター作成、論文のポスター化、部局向けポスターテンプレートの作成、学会のサイズ規定への適合に使用します。コンパイル後のポスターのはみ出しや読みにくい文字の修正にも使えます。スライド作成には、プレゼンテーション用スキルを使用してください。
Agent を導いて、事案の事実、法条、判決、争点、当事者、証拠、契約上の義務関係（契約→条項→義務の三層モデル、リスク評価による色分けを含む）と構成要件の涵摂結果（法条→要件→事実の該当性の色分け）を整理させ、law-powers の index.html/data.js と互換のスーパーセットな法律関係グラフデータを生成して data.js に書き込む。また、要望に応じて自己完結型 SVG により「訴訟意思決定ツリー＋因果関係経路図」の単一ファイル二面パネル図（意思決定分岐は条文番号・判決に紐付け、因果評価は涵摂表に転記）を生成し、書面への添付図や印刷に供する。
台湾の法律問題における必須の入口 — 中華民国の法規、判例、憲法解釈、訴訟手続、またはいかなる法的数値（裁判費用、執行費用、手数料、過料、賠償上限、法定期間、時効、区分の閾値）を含む質問では、まず本スキルを実行する。トリガーフレーズには「いくら払うのか」「裁判費用」「訴訟費用」「訴えるのにいくらかかるか」「時効はどれくらいか」「何年以内に提起するか」「いくらの罰金か」「条文はどう規定しているか」が含まれる。たとえ一つの条文を確認するだけに見える質問であっても、また taiwan-legal-db と dr-lawbot ツールを直接呼び出せる場合であっても、本スキルを飛ばして独自に検索してはならない — 本スキルが定める委任下位法規の逆引きと数値の回帰検算は、母法の条文を照会するだけでは見えてこない必要な手順である（実測：民事訴訟法 77-13 のみを調べると裁判費用を 3000 元と回答するが、実際は 4100 元）。内容はクエリのルーティング、二重トラックの並行検索、引用の検証とトラストゲートを網羅し、完了後に後続分析への紹介メニューを提供する。
世界クラスのレベルデザインの専門知識——空間的ストーリーテリング、プレイヤーフロー、ブロックアウト手法、プレイヤーに気づかれずに導く見えざる手。"level design, blockout, graybox, whitebox, player flow, level layout, combat arena, exploration space, map design, multiplayer map, pacing, weenie, landmark, gating, metroidvania, open world design, linear level, environmental storytelling, teaching through design, playtesting, heatmap, metrics, sightlines, level-design, game-development, spatial-design, blockout, graybox, player-flow, pacing, environmental-storytelling, combat-design, multiplayer-maps, open-world, linear-design, metroidvania" が言及されたときに使用する。
単一のクエリではなくビジネス目標がある場合 —— "how can I use Linkup?"、"enrich my leads"、"build a competitor tracker"、"research before my meeting"、"vet this vendor" —— や、Linkup を活用した製品、エージェント、パイプラインを設計・コーディングするときに使用。目標を多段階の Linkup ワークフローに変換する（どのエンドポイント、どの呼び出し、何が次のステップに渡るか、どこで別のツールが引き継ぐか）。同梱のワークフローパターンと、統合ブループリントも兼ねる 18 個の既成レシピに基づく。
ggml-org による C/C++ の LLM 推論フレームワーク、llama.cpp のガイド。C API（llama.h）、GGUF 形式、量子化（Q4_K_M、Q8_0、IQ4_XS）、CMake ビルド、GPU バックエンド（CUDA、Vulkan、Metal、ROCm）、OpenAI 互換 API を備えた HTTP サーバー、埋め込み、文法制約、関数呼び出し、LoRA、投機的デコーディング、マルチモーダル、UE5 統合を扱う。使用場面：llama.cpp、GGUF モデル、ローカル LLM 推論、llama.h、llama-server、量子化、ggml、llama.cpp のビルド/リンク、GPU アクセラレーション、llama.cpp の埋め込み、文法/JSON 出力、Unreal Engine での llama.cpp、llama_* API 関数、GGUF 形式、HuggingFace から GGUF への変換、vLLM/Ollama/TensorRT-LLM との比較。
3GPP 準拠の 5G NR 下り・上りベースバンド波形を生成する。NR 信号、テストモデル（TM）波形、固定参照チャネル（FRC）、試験測定（T&M）信号、適合性試験用のテストベクトルの作成に使用。データ、制御、ブロードキャストのチャネルと信号の設定を扱う：PDSCH、PUSCH、PDCCH、PUCCH、SRS、SSBurst、CSI-RS、DM-RS、PT-RS、CORESET、および BWP パラメータ（帯域幅、サブキャリア間隔（SCS）、変調（QPSK、QAM）、numerology、FR1、FR2、TDD、FDD、複数帯域幅パート構成）。信号生成、RF 計測器での再生、IQ ベースバンド合成に使用。5G Toolbox が必要。
Database Toolbox（R2026a+）経由で MATLAB から DuckDB を使用し、大規模な表形式ファイル（CSV/Parquet/JSON）に対する非数値演算エンジン、およびゼロ設定の組み込みデータベースとして利用する。DuckDB への接続、CSV・Parquet・JSON ファイルの SQL による直接クエリ、MATLAB 分析前の大規模データの縮小やプロファイリング、可搬性のある開発用データベースの作成、DuckDB 拡張のインストールに使用。トリガー：DuckDB、duckdb()、大規模 CSV/Parquet/JSON、readtable には大きすぎるファイル、ソース側でのフィルタ／集計、重複排除、分析前の縮小、大規模ファイルのプロファイリング、永続的なファイル取り込み、分析エンジン、CSV に対する SQL、Parquet に対する SQL、JSON に対する SQL、SQL で CSV をクエリ、SQL で Parquet をクエリ、ファイルに対して SQL を実行、ファイルに対する SQL クエリ、ファイルを直接クエリ、データベースなしの SQL、インプロセス SQL。
arguments ブロックを持つ MATLAB 関数を書くときに使用 — 繰り返し引数（arguments (Repeating)）、コンストラクターでの .?ClassName プロパティインポート、namedargs2cell による名前と値のペアの転送、inputParser または validateattributes からの移行。暗黙の変換の落とし穴（サイズの形状変更、クラスの強制変換、計算された既定値）についてシグネチャをレビューするとき、または関数入力を制限・制約・検証するとき — スカラーかベクトルの強制、型の拒否、サイズのチェック — にも使用。入力を堅牢化する、関数をより堅牢にする、入力チェックを厳しくする、より安全な入力受け入れのために書き直すよう求められたときにも使用 — 「validation」や「arguments block」という語がなくても該当。トリガー：arguments block、mustBe バリデーター、名前と値の引数、varargin、inputParser、nargin/narginchk、入力の制限、型チェック、スカラー制約、入力の堅牢化、防御的プログラミング。対象外：App Designer のコールバック、Simulink のマスクパラメーター、クラス継承、関数またはプロパティ宣言以外での実行時検証。
会議の前に、リアルタイムのウェブデータを使って会議の参加者とその企業を調査する。役割、最近の活動、企業の状況、トークポイントを提示し、参加者間の関係を整理する。会議の準備を依頼されたとき、会う相手を調査したいとき、参加者の背景を知りたいときにこのスキルを使用。よくあるトリガー：「prepare me for my meeting」「who am I meeting with」「research this person」「meeting prep」「brief me on [person]」「I have a meeting with [person/company]」「get me ready for my call」「what should I know about [person]」「background on [person] before our meeting」「attendee research」。リアルタイムのウェブデータには Nimble CLI（nimble search、nimble extract）が必要。複数企業の競合モニタリング（competitor-intel を使用）や、参加者がいない単一企業の詳細調査（company-deep-dive を使用）には使用しない。
既存の React Native / Expo アプリのアプリ全体のリデザイン——完全な監査（tokens、Nav Read ルールに対するナビゲーション、画面アーキタイプ、ダイヤルの読み取り）、保持か刷新かの判断、そしてチェックポイントとリスクガバナーを伴い、画面ごとにレバー単位で実行する段階的なモダナイゼーション計画。このスイートでナビゲーションの再構築を提案できる唯一の skill（承認制）。アプリ全体のリデザイン、刷新、リブランド、モダナイゼーションを求められたときに使用する。単一画面には mobile-redesign-screen、変更なしの監査には mobile-design-review を使用する。
ユーザーが複数の拠点（10〜500 以上）にわたって SEO を管理する場合。ユーザーが "multi-location"、"franchise SEO"、"enterprise local SEO"、"managing multiple GBPs"、"chain store SEO"、"location at scale"、"bulk GBP management" に言及した場合にも使用する。単一拠点の GBP 作業については gbp-optimization を参照。拠点ページについては local-landing-pages を参照。
n8n-mcp MCP ツールを効果的に使うためのエキスパートガイド。ノードの検索、設定の検証、テンプレートへのアクセス、ワークフローの管理、フォルダーへの整理、認証情報の管理、インスタンスのセキュリティ監査、または n8n-mcp ツールの使用時に利用します。ツール選択の指針、パラメーター形式、一般的なパターンを提供します。重要——n8n-mcp ツールを呼び出す前に、必ずこのスキルを参照してください。nodeType 形式の誤り、パラメーター構造の間違い、非効率なツール使用などのよくあるミスを防げます。ユーザーが n8n、ワークフロー、ノード、自動化に言及し、利用可能な n8n MCP ツールがある場合は、まずこのスキルを使用してください。
API エンジニアリングに関わるすべての NestJS 関連タスクで最優先。@nestjs/*、モジュール、provider、controller、DTO、pipe、guard、interceptor、例外フィルター、Prisma または TypeORM のサービス、GraphQL resolver、マイクロサービス、キュー、キャッシュ、設定、可観測性、または NestJS のテストを使った NestJS バックエンド/API コードの作成、レビュー、リファクタリング、デバッグ、計画のたびにこの skill を使用すること。NestJS のコードでは、一般的な Node.js やバックエンドの助言より本 skill を優先すること。
平明で専門的な文体で人向けの文章を書き、修正し、AI 生成とわかる痕跡を取り除く。トップダウンで進める。まず文書を再構成し（セクションや生成された足場の並べ替え、統合、分割、削除、置換）、次に ASD-STE100 簡易技術英語と Microsoft Writing Style Guide から採用した作法で段落と文を組み直し、その後で語レベルの痕跡を消し、同梱の linter で確認する。README、ブログ記事、ドキュメント、PR やコミットメッセージ、メール、リリースノート、変更履歴、エラーメッセージ、ランブック、その他人が読むあらゆるコピーを書いたり編集したりするときに使用する。テキストを AI らしくなくしたい、AI っぽさを取り除きたい、文書を再構成またはスリム化したい、マーケティング口調を削りたい、平明または統制された技術英語を書きたい、過剰な構造化や箇条書き病を直したい、表現を包括的またはアクセシブルにしたい、草稿を引き締めたい・プロらしくしたい、あるいは直前に生成した文章をレビューしたいと依頼されたときにも使用する。コメント、コミット、PR、テスト名、エラー・ログ文字列、書式にも及ぶ。
NocoBase 3 のソースワークスペースで NocoBase v3 プラグインを開発・保守します。スキャフォールディング、shadcn UI、Client/Server/CLI の貢献、データベースリソース、UI Library 統合、Plugin Skills、対象 App の登録が含まれます。packages/plugins/app-plugin-* またはサンプルプラグインの作成・変更時に使用します。レガシーの NocoBase v2 プラグインやアプリケーションのみの開発には使用しません。
ユーザーが明示的に「NSFC 技術ロードマップの生成／技術ロードマップの作図／roadmap／flowchart」を求めた場合、または申請書の研究内容を「印刷可能で A4 で読める」技術ロードマップに変換する必要がある場合に使用します。既定では編集可能なソースファイル（`.drawio`）とドキュメントに埋め込めるレンダリング結果（`.svg`/`.png`/`.pdf`）を出力します。ユーザーが Nano Banana 画像モデルに言及した場合は PNG-only モードに切り替え可能で、Gemini と OpenAI `gpt-image-2` に対応します。非該当：既存の画像の形式やサイズだけを変更したい場合（画像処理スキルを使用すべき）、技術ロードマップの文章表現だけを整えたい場合（本文を直接書き換えるべき）。
Python および NumPy コードのサブセットを高速なマシンコードに変換する Python 用の Just-In-Time（JIT）コンパイラ。Anaconda, Inc. が開発。ループ、カスタム数学関数、複雑な数値アルゴリズムの高速化に非常に効果的。@njit、@vectorize、prange、cuda.jit、numba.typed、JIT コンパイル、並列ループ、CUDA による GPU アクセラレーション、モンテカルロシミュレーション、数値アルゴリズム、高性能 Python コンピューティングに使用する。
@emulators/adapter-nuxt 経由でエミュレーターを Nuxt アプリに直接埋め込むための Nuxt アダプター。Nuxt にエミュレーターを埋め込む、プレビューデプロイ用の同一オリジン OAuth を設定する、emulate のキャッチオールサーバールートを作成する、埋め込み Nuxt エミュレーターの永続化を構成する、nuxt.config を withEmulate でラップするといった場合に使用します。トリガーには "Nuxt emulator"、"adapter-nuxt"、"embedded emulator"、"same-origin OAuth"、"createEmulateHandler"、"withEmulate"、または Nuxt アプリ内でエミュレーターを必要とするあらゆるタスクが含まれます。
OpenClaw、Claude Code、または Hermes エージェントのセッションログを解析し、Cobo Agentic Wallet TelemetryAPI 経由で構造化テレメトリをアップロードします。外部依存はゼロ——Python 3 と有効な caw のインストールのみが必要です（API key は自動検出）。用途：ユーザーが対応するエージェントプラットフォームのセッションを分析したい、セッションテレメトリをアップロードしたい、セッショントレースを表示したい、エージェントの動作をデバッグしたい場合。
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。