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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ユーザーが "mental model"、"think through this"、"structured thinking"、"help me decide"、"analyze this problem"、"first principles"、"pre-mortem"、"stakeholder mapping"、"what framework should I use" または特定のモデル名を言ったときに読み込む。意思決定、問題の分解、戦略分析のための 59 の思考フレームワークを提供する。
Mergify マージキューを使って PR をキューに追加／削除し、キューを監視・確認し、キューから外された PR を診断します。PR がキューに残っているか、外された理由、CI の失敗箇所、次の対応を確認できます。Mergify マージキューへの PR の追加／削除、状態確認、Mergify が PR をキューから外した理由の調査、キューの一時停止／再開、またはキューが実行できなかったマージのデバッグには、必ずこのスキルを使用します。トリガー：mergify queue、@mergifyio queue、@mergifyio dequeue、Mergify merge queue、Mergify queue status、why did Mergify dequeue my PR、Mergify dequeue reason、Mergify queue pause、Mergify batch、Mergify bisecting、CHECKS_FAILED、PULL_REQUEST_UPDATED。
n8n の Code ノードで JavaScript コードを書くためのスキル。n8n での JavaScript 記述、$input/$json/$node 構文、this.helpers や $helpers グローバルを使った HTTP リクエスト、DateTime による日付処理、Code ノードのエラー調査、Code ノードのモード選択、n8n 上での任意のデータ変換などで使う。ワークフローで Code ノードが必要になる場合——データ集約、フィルタリング、API 呼び出し、フォーマット変換、バッチ処理ロジック、その他のカスタム JavaScript のいずれでも——常にこのスキルを使うこと。SplitInBatches のループパターン、反復をまたぐデータ、pairedItem、実運用パターンをカバーする。Code ノードやワークフローが遅い理由、どの実行モードが速いか、大きなデータセットで 1 件あたりのオーバーヘッドをどう削るか、という質問に-correlation されたときにも使う。例外——AI エージェントから呼び出せる Custom Code Tool（@n8n/n8n-nodes-langchain.toolCode、AI エージェントに-mounted されるツール）には、ランタイム契約が異なるため n8n-code-tool スキルを使う。
候補となる製品、ブランド、会社、ベンチマークの名前をオーディションにかける — 権威あるドメイン可用性チェック、SaaS/GitHub/パッケージ/対象の隣接領域にわたる衝突調査、軽量な商標と所有可能性の評価、ランク付けされたコールバックリスト、および任意のブランド案を添えた最終候補のインタラクティブなキャスティングレポート。ユーザーが製品、アプリ、会社、機能、ベンチマークの命名を行うとき；「is this name taken」「check these domains」「help me pick a name」「is X available」「name my product」「brand name research」「audition names」と尋ねるとき；または最終決定の前に候補名のショートリストを比較し圧力テストしたいときに使用。
Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Preview）を使用して画像を生成する。アプリアイコン、ロゴ、UI グラフィックス、マーケティングバナー、ソーシャルメディア画像、イラスト、図表、その他のビジュアル素材を作成する場合に使用する。スタイル転送やキャラクターの一貫性のための参照画像に対応する。トリガーには「generate an image」「create a graphic」「make an icon」「design a logo」「create a banner」「same style as」「keep the style」といったフレーズや、ビジュアルコンテンツを必要とするあらゆるリクエストが含まれる。
Nature および Nature Portfolio のジャーナル（Nature、Nature Communications、Nature Methods、Nature Biotechnology、Scientific Reports など Nature ブランドの誌名）向けに原稿を準備します。論文の種類、要約段落と抄録の違い、本文と表示項目の上限、Methods と Extended Data、報告要約、データ／コードの公開状況、図の準備、参考文献、投稿前の問い合わせを扱います。Nature Portfolio のジャーナルへの投稿、論文の書式変更、投稿規定との照合に使用します。
フルスタック Web 開発に関わるすべての Next.js 関連タスクで最優先。App Router、Server Components、Client Components、API Routes、Server Actions、データ取得、キャッシュ、再検証、ルーティング、認証、または Next.js のテストを使った Next.js 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。Next.js のコードでは、一般的な React や Node.js の助言より本 skill を優先すること。
(NS) PostgreSQL 検索 — pgvector、FTS とベクトルのハイブリッド、GraphRAG テーブル、マルチホップ、100 万件以上の規模。Postgres 上での RAG や GraphRAG、pgvector、ハイブリッド検索、ドキュメントリンク、エンティティのマージ、マルチホップ、100 万件以上の検索に使用する — ユーザーが search、embeddings、SQL のナレッジグラフと言った場合でも同様。オントロジー/引用または拒否（`ns-graphrag`）、アプリのコード、競合するベクトル DB、CrewAI、汎用 Web アプリには使用しない。
Orbit ブリーフィング スキルを開く——GitHub がユーザー唯一の接続済みコネクタである場合、またはユーザーがデイリー ダイジェストの対象を GitHub に明示的に限定した場合に、Orbit パイプラインによって選択される。ユーザーの認証済み GitHub 接続から過去 24 時間の PR、レビュー リクエスト、issue、CI 実行、マージを取得し、GitHub ネイティブの Notifications + PR-diff の視覚言語を踏襲したレイアウトで表示する。このスキルは手動でトリガーすべきではない——Orbit のデイリー ダイジェスト スケジューラがライブの GitHub データに対して呼び出す。
PLAN.md 上の依存グラフ形式のタスク分割 — 5 つの問い（このタスクに必要な作業 · 並列実行できるもの · 何に依存するか · グラフ内で何のために存在するか · 旧グラフとの関係）に決定論的ツールで回答し、トポロジー層ごとに LOCK + lease + generation 付きでディスパッチし、状態は append-only で永続化（events.jsonl）、描画用の Python ファイル 2 つ（1 graph / すべての graph の 2D atlas）、モデルのすべての回答に sure|suggestion|unknown + 出典のラベルを付与、捏造監査 = 0。ユーザーが "orca-graph"、"graph phân việc"、"task nào song song"、"phụ thuộc gì"、"vẽ graph task"、"dispatch theo graph"、"/orca-graph" と言ったときに呼び出します。
ユーザーが医薬品サプライチェーンの最適化、コールドチェーン物流の管理、規制コンプライアンスの確保、シリアライゼーションの導入を望む場合に使用。ユーザーが "pharma supply chain"、"GMP compliance"、"cold chain"、"drug serialization"、"clinical trials logistics"、"pharmaceutical distribution"、"good distribution practices"、"GDP"、"drug safety"、"pharmaceutical quality" に言及した場合にも使用。一般的なヘルスケアについては hospital-logistics を参照。臨床試験については clinical-trial-logistics を参照。
妥当な読解順で、1つの PR をガイド付きでレビューします。1つの pull request をガイド付きの読解ツアーに変換します。まず作者の意図、その意図を説明するファイルと説明しないファイル、検証可能な主張を示し、次に確認すべき場所と理由（スクリプトで算出した事実と行単位で確認した参照箇所）を示します。その後、レビュアーが読むべき順にファイルを並べ、各テストを対応するコードの隣に置き、最後にノイズ（ロックファイル、生成ファイル、リネーム、フォーマット変更）を折りたたみます。Agent が読める JSON と、単独で完結する HTML ページとして出力します。GitHub stacked PRs ではありません。ユーザーが PR や diff のレビュー、解説、説明、理解を求める場合、最初に読むべき箇所や PR の懸念点を尋ねる場合、または PR tour や読解順に言及した場合に使用します
プログラマティック SEO の計画と監査：長尾クエリパターン（例："[service] in [city]"、"[product] vs [product]"、"[tool] for [use-case]"）を狙うテンプレート生成ページの大規模な集合を構築・評価する。データソースとテンプレートの設計、薄いコンテンツ/重複コンテンツやドアウェイページのリスク、ページごとの独自性と価値のしきい値、内部リンクとハブ、インデックス管理（公開 vs. noindex）、手動アクションなしでの拡大を扱う。ユーザーがテンプレート/データセットから多数のページを生成したい、地域/比較/ユースケースページを大規模に構築したい、生成したページがインデックスされない理由を知りたいときに使用。トリガー："programmatic SEO"、"pSEO"、"generate pages at scale"、"templated pages"、"location pages at scale"、"comparison pages"、"[city] pages"、"my generated pages aren't indexed"、"doorway pages"、"scale content"。単発のコンテンツには /content-writer、キーワードの発見には /keyword-research を使用。
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。