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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Hostinger のウェブホスティング（Shared、Cloud、Agency プラン）上で、停止、遅延、エラー、安全性の問題、ビルド失敗が発生したウェブサイトを診断して修正します。外部からサイトを確認し、Hostinger MCP を通じてビルド、ランタイムログ、WordPress の状態、SSL、キャッシュ、PHP 設定を調べ、証拠に基づいて原因を特定します。ユーザーの同意後に修正を適用します。トリガー：「サイトがダウンしている」「サイトが読み込まれない」「500 / 502 / 503 エラー」「画面が真っ白」「データベース接続エラー」「サイトが遅い」「SSL または証明書の警告」「安全ではない」「変更が反映されない」「Node.js のビルドに失敗した」「アプリが繰り返しクラッシュする」
typescript-eslint - TypeScript 用の ESLint プラグイン。使用場面：ユーザーが "typescript-eslint"、"TypeScript linting"、"type-aware rules" に言及し、"no-floating-promises"、"TypeScript ESLint config"、"@typescript-eslint rules" について質問する場合。使用しない場面：ESLint 9 のフルセットアップ - `eslint-biome` skill を使用、Biome - `eslint-biome` を使用、一般的な品質 - `quality-common` を使用
API Explorer 検索で API を特定し、その swagger を取得し、ユーザー提供の Params で api/common/explorer/make-code を呼び出すことで、正確な Volcengine SDK の例を生成する。ユーザーが Volcengine SDK コードの書き方、SDK サンプルの生成、Python、Go、Java、PHP、cURL、Node.js での Volcengine API の呼び出しを求める場合に使用する。"角色扮演"、"AssumeRole"、"STS AssumeRole" など中国語と英語の API 名に対応する。リトライ、タイムアウト、AK/SK、STS、AssumeRole、一時的な資格情報、プロキシ、コネクションプール、SSL、デバッグモード、リクエスト署名、レスポンス解析、エラー処理に関する明示的な SDK 設定の質問にも使用する。ユーザーが API パラメータ、enum 値、必須フィールド、エラーコード、レスポンススキーマ、ページネーション、API の比較のみを必要とする場合は volcengine-api に引き継ぐ。CLI ベースの操作が必要な場合は volcengine-cli に引き継ぐ。
認知アクセシビリティのためのナビゲーションと情報アーキテクチャを設計する。ナビゲーション、サイトマップ、ページ階層、パンくずリスト、検索、複数ステップのフロー、またはユーザーがコンテンツを見つけ、自分の位置を把握する必要があるあらゆる構造を設計・レビューする場合に使用する。トリガー：users get lost、navigation、wayfinding、information architecture、breadcrumbs、findability、site map、confusing structure、where am I。
Worldbuilding プロジェクト（`worldbuilding` スターターパック）での作業方法：キャラクター、設定、テーマ、派閥、ロアを扱うフィクション百科。プロジェクトにこれらのフォルダがある場合、またはキャラクター、設定、派閥、ロアの追加や世界観の内部整合性の確認を求められたときに読む。自動スタブと整合性の挙動を担い、そのガイダンスがテンプレート本文やフォルダ説明の中に置かれないようにする。プラットフォームの `open-knowledge` スキルを補完するものであり、置き換えるものではない。
Three.js（WebGL/WebGPU）による 3D Web グラフィックス。機能：シーン、カメラ、ジオメトリ、マテリアル、ライト、アニメーション、モデル読み込み（GLTF/FBX）、PBR マテリアル、シャドウ、ポストプロセス（bloom、SSAO、SSR）、カスタムシェーダー、インスタンシング、LOD、物理演算、VR/XR。操作：3D シーン／モデルの作成、構築、アニメーション、レンダリング。キーワード：Three.js、WebGL、WebGPU、3D グラフィックス、シーン、カメラ、ジオメトリ、マテリアル、ライト、アニメーション、GLTF、FBX、OrbitControls、PBR、シャドウマッピング、ポストプロセス、bloom、SSAO、shader、instancing、LOD、WebXR、VR、AR、製品コンフィギュレーター、データ可視化、建築ウォークスルー、インタラクティブ 3D、canvas。3D ビジュアライゼーションの作成、WebGL/WebGPU アプリの構築、3D モデルの読み込み、アニメーションの追加、VR/XR の実装、インタラクティブグラフィックスの作成、製品コンフィギュレーターの構築に使用します。
redis-iris を通じて、既存エージェントの手書きルーティング（キーワードによる if/else の連鎖、正規表現、またはルート選択だけを行う LLM 呼び出し）を Redis Iris Intent Router に置き換えます。例示表現とスコア閾値に基づき、メッセージを定義済みのインテントとその振り分け先に対応付けます。5 つの質問（現在のルート、各ルートで実際に使われる表現、各ルートの振り分け先、どれにも一致しない場合の動作、使用する埋め込みモデル）を行い、回答を intents.yaml に書き込みます。ターミナルで `iris intent-router service create` を実行して Router をプロビジョニングし、`iris intent-router intents add` でインテントを読み込んだ後、現在エージェントが判断している箇所に `router.match()` を組み込みます。エージェントがキーワードや追加の LLM 呼び出しでルーティングしている場合、またはインテント検出、インテントルーティング、セマンティックルーティングを求められた場合に使用します。
新しいエージェントで PR または成功したテストスイートを攻撃し、問題を見つけます。マージ前に「この PR をレビューして」「この PR を攻撃して」「この変更の問題点を見つけて」と頼まれた場合や、成功したテストスイートを信頼する前に使用します。特に、AI が書いたコードとテストの場合に適しています。以下の指示を、独自のコンテキストを持つ別のエージェントに渡し、作成者の盲点を共有しないようにします。指定された受け入れ基準とリポジトリの CLAUDE.md または AGENTS.md に照らして変更を確認します。可能な場合は、失敗するテストで各指摘を実証します。それ以外は、根拠のある指摘（ファイル:行番号と論拠）として、実証済みの問題と誤認されないよう明記して報告します。マージ可否を判定し、修正は行いません。Claude Code のサブエージェントや Hermes delegate_task など、あらゆるハーネスで動作します。
コーディングエージェントセッション検索 — Claude Code、Codex、Gemini、Cursor、Aider、ChatGPT、Cline、OpenCode、Amp、Pi-Agent、Factory などのローカルなコーディングエージェント履歴をインデックス化して検索する統合コマンドライン/TUI。過去のエージェント会話の検索、コーディングセッション履歴のインデックス化、エージェントをまたいだ過去の解決策の検索、CASS コマンドラインのロボットモードでのセッションログの照会に使用。
複数の学術データベース（PubMed、arXiv、bioRxiv、Semantic Scholar）を横断して、包括的で体系的な文献レビューを実施する。PRISMA 2020 のフロー追跡、研究のスクリーニング（タイトル／アブストラクトおよび全文）、エビデンステーブルの抽出、バイアスリスク評価（RoB 2、ROBINS-I、AMSTAR 2）に対応し、複数のスタイル（APA、Nature、Vancouver）で検証済みの引用を付した、プロフェッショナルに整形された markdown ドキュメントと PDF を生成する。体系的またはスコーピング文献レビュー、研究の統合、広範な文献検索の実施、PRISMA フロー図の作成、研究のスクリーニング、エビデンステーブルの抽出、あるいは生物医学・科学・技術領域でのバイアスリスク評価を行うときに使用する。効果量の定量的な統合（フォレストプロット／ファネルプロット）には alterlab-meta-analysis を、自由形式のマルチエージェント調査、ファクトチェック、ソクラテス式の研究課題の検討には alterlab-deep-research を使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
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。