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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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本格的な開発の前に、pretotyping（フェイクドア、コンシェルジュ MVP、Wizard of Oz）と適切な忠実度（ペーパー、クリッカブル、コード）のプロトタイピングを用いてアイデアを検証する方法を導く。需要、価格、実現可能性に関する仮説を検証する。構築前に低コストでアイデアを試すとき、プロトタイプの忠実度を選ぶとき、仮説を検証する実験を行うとき、またはユーザーがプロトタイプ、MVP、フェイクドアテスト、コンシェルジュ、Wizard of Oz、ランディングページテスト、スモークテストに言及したとき、あるいは「構築前にこのアイデアをどう検証できるか？」と尋ねたときに使用する。
プロダクトの挙動に関する QA の質問に回答する——どんな機能があるか、ユーザーフローがどう動くか、どんなビジネスルールが適用されるか、システムがどんなエッジケースを処理するか、何が実装済みで何が未実装か。ユーザーがシステムの「何をするか」（機能、フロー、ルール、条件、誰が何をできるか、X がいつ起きるか、Y がサポートされているか）について質問するときはいつでも使用。ユーザーが "QA" と言わなくてもトリガーする——"what happens when…"、"can a user…"、"is it possible to…"、"does the system…"、"is X implemented"、"what should I test for…"、"what are the edge cases of…"、"walk me through the flow for…" といった表現はすべて該当する。明らかに実装に関する質問（アーキテクチャ、データベーススキーマ、コード構造、パフォーマンス、型、依存関係）にはトリガーしない。
ユーザーが問題のクイック修正提案を取得したい場合、"how to fix this issue"、"where should I make changes"、"quick-fix-suggestion"、"suggest fix"、"fix suggestion"、"how to implement this issue"、または実装開始前に変更範囲を把握したい場合にこのスキルを使用する。このスキルは問題の内容を分析し、リポジトリ内の関連コードを特定し、変更すべきファイルと実装案のドラフトを提案する。Gitee MCP Server の設定が必要で、ローカルの git リポジトリ内で実行する必要がある。
コードとして制作された完成済み（または修正済み）のハイファイ UI デザインをレビュー/判定する際に使用する——受け入れゲート：レンダリングされたハイファイは健全なビルドの種か？レビュアーはコード自体を再レンダリングし（ヘッドレスブラウザ）、最新のスクリーンショットを視覚的にレビューする——提出された画像は一切信用しない。単一の基準で判定する：ワイヤーフレームに対する完全なカバレッジ、ハイファイかつ種として過剰構築でないこと、視覚的な実行 + 客観的な磨き込み + 明示された美的ヒューリスティクス（主観的な好みは決してギャップとしない）、トークンに裏打ちされている/デザインシステムのドリフトがない、実コンテンツ（lorem なし）、レンダリングされた状態、レスポンシブなリフロー、レンダリングに対する数値的な WCAG 2.2 AA（axe-core + 視覚、無効化されたルールなし）、表面化されたギャップ、修正は範囲を定めたバージョン付き差分として。`VERDICT: approve|revise` + 実行可能な指摘を出力する。基準を満たす種は承認し（薄い画面での誤った revise はしない）、明示されたレンダリング済みのギャップがある場合にのみ revise する。視覚対応のランタイムが必要。ハイファイの作成、構造（ワイヤーフレーム）、トークンシステム（design-system）、最終コードには使用しない。
Salla Merchant Dashboard内にiframeページ（埋め込みアプリ）を構築する際に使用します。salla_embedded_pagesで登録し、@salla.sa/embedded-sdkをインストールしてembedded.init()を待機した後、Trust-but-Verify方式で認証します。FEのembedded.auth.getToken()が短期トークンをYOUR backendに送信し、バックエンドはPOST /exchange-authority/v1/introspect（ヘッダーS-Source = your App ID）で検証して独自のセッションを発行します。その後にのみembedded.ready()を呼び出します。ネイティブのPage/Nav/UIモジュール（No-Chromeルール）を使用し、テーマとRTLを同期します。アプリ内販売にはsalla-addon-purchase-embedded（固定価格）またはsalla-checkout-sdk-purchase（計算金額）を使用します。公開にはsalla-app-builderを使用します。
研究論文、arXiv/DOI リンク、研究テーマを学術スライド——ジャーナルクラブ / ラボミーティング（組会報告）、学位審査（答弁スライド）、学会 / ジョブトーク（学術報告）——にしたいとき、または論文を共有して「スライドを作る / PPT にする / この論文を解説する」と求められたときに使用。特に数式、数値、図、引用を正確かつ編集可能に保つ必要がある場合に適する。学術的根拠のないマーケティング / ピッチ資料、論文自体の執筆、様式化されたビジュアル / 画像スライド（それらには paper-slide-deck を使用）には適さない。このスキルにはポスターやグラント申請ピッチのワークフローは存在しない。
omo Senpi アダプター（packages/omo-senpi、packages/senpi-task）を、実際の senpi バイナリに対して厳格に分離された環境で QA し、すべての成果物を唯一の正規のエビデンスパス .omo/evidence/omo-senpi-adapter/<slug>/ に書き込む。packages/omo-senpi/scripts/qa/ 配下のライブドライバーは独自の分離された SENPI_CODING_AGENT_DIR を作成し、呼び出し側のものを無視するため、実際の ~/.senpi/agent が書き込まれることはない。scripts/resolve-evidence-dir.mjs を同梱しており、これがエビデンスディレクトリを選ぶ唯一認められた方法である。これはトラバーサル、区切り文字、絶対パス、および local-ignore/qa-evidence のような不正なルートを拒否する。packages/omo-senpi または packages/senpi-task 配下で何かが変更されたとき、あるいは Senpi アダプター、タスク/チームエンジン、DAG、タスク RPC、スキル配信を QA、スモークテスト、検証、デバッグしたいときに使用する。トリガー：senpi qa、qa senpi、senpi-qa、test senpi adapter、verify senpi task、senpi task e2e、senpi team e2e、task dag qa、live senpi driver、senpi evidence path。
SEO ドリフト監視 — サイトの SEO 状態をスナップショットし、時間の経過とともにリグレッションを検出する。ベースライン（順位/ポジション、インデックスされたページ数、タイトルとメタディスクリプション、canonical/robots ディレクティブ、schema の有無、主要なオンページ要素）を取得し、以降の実行で差分を取り、変化を明らかにする：順位の低下、インデックスから外れたページ、意図せず上書きされたタイトル/メタ（CMS/再デプロイの定番問題）、反転した canonical や noindex、消えた schema。ユーザーが SEO を継続的に監視したい、サイト変更/移行/再デプロイ後のリグレッションを捕捉したい、ベースラインを設定したい、以前の状態と差分を取りたい、または "what changed on my site's SEO" や "did my redesign break SEO" と尋ねるときにこのスキルを使用。トリガー："SEO drift"、"SEO monitoring"、"track SEO over time"、"did my site change break SEO"、"after migration SEO"、"SEO regression"、"baseline my SEO"、"compare SEO to last month"、"my titles changed"、"pages fell out of the index"。一度きりの全体監査には /seo-analysis を使用。
URL レベルの SEO インテリジェンス — このページがどのキーワードでランクインしているか、獲得したトラフィック、順位履歴、SERP コンテキスト、AI Search の引用ステータス。1 つのページに対して keep / refresh / consolidate / kill の判定を出す。`seo-technical-audit`（キーワード/トラフィックのパフォーマンスではなく技術的な健全性をチェックする）や `seo-content-brief`（トピックから新しい記事を生成する）とは異なる。ユーザーが「このページを分析して」「ページの SEO パフォーマンス」「この URL は何でランクインしているか」「ページのトラフィック」「このページを更新すべきか」と尋ねる場合、または分析用に単一の URL を提示した場合に使用する。
ページ上の既存の JSON-LD 構造化データを検出し、Google のリッチリザルト要件に対して検証し、不足している schema マークアップ（Article、Product、LocalBusiness、FAQPage、BreadcrumbList）を生成する。そのまま貼り付けられる JSON-LD スクリプトブロックを出力する。ユーザーが "schema markup"、"structured data"、"JSON-LD"、"rich results"、"schema validation"、"fix the schema on this page" を求めたときに使用。
技能宝 - 中国語の AI スキル検索・インストール・スマート推薦プラットフォーム。ユーザーが Skill を検索、発見、インストールする必要があるときに使用します。ユーザーが作業中に何らかの機能を欠いている場合（例：記事を書いた後に画像が必要、分析後に可視化が必要、コードを書いた後にデプロイが必要）に適切なスキルを自動的に推薦します。ユーザーが「XX をするスキルを探して」「XX の Skill はある?」「XX の機能が必要」「スキルをインストール」「スキルを検索」「find skill」「install skill」と言ったときにトリガーされます。キーワード：技能宝、スキル検索、スキルインストール、スキルマーケット、スキル推薦、能力ギャップ、skill marketplace、スキルを探す、スキルを入れる、skill hub
Slack 用のメッセージをピクセル単位の精度で整形する。Markdown をリッチ HTML（Slack へのコピー&ペースト用）または Slack mrkdwn（API/webhook 用）に変換する。ユーザーが Slack メッセージ、アナウンス、通知の作成を依頼したとき、何かを "for Slack" に整形したいとき、コンテンツが Slack でどう表示されるかをプレビューしたいとき、または Slack webhook 経由でメッセージを送信したいときに使用。ユーザーが Slack の書式、mrkdwn に言及したとき、または Slack チャンネルで Markdown コンテンツを共有したいときにもトリガーする。
1080×1080 の正方形 3 枚で構成するソーシャルメディアのカルーセルです。映画のようなブランドに沿った 3 つのパネルに、シリーズをつなぐ見出し（「onwards.」→「to the next one.」→「looking ahead.」）を配置します。各カードにはブランドマーク、番号／総数、キャプション、「loop」の操作要素があります。「カルーセル投稿」「ソーシャルカルーセル」「Instagram カルーセル」「LinkedIn シリーズ」「X スレッドカード」「三连发」を依頼された場合に使用します。
ステークホルダーの影響ネットワークの可視化、システムアーキテクチャに整合したチーム構造の設計（コンウェイの法則）、チーム間インターフェース契約の定義（API、SLA、意思決定権）、能力成熟度の評価（DORA、CMMC、アジャイルモデル）のためのフレームワークを提供する。組織構造やチームトポロジーを設計するとき、変革イニシアチブのためにステークホルダーを可視化するとき、チーム間インターフェースを定義するとき、能力成熟度を評価するとき、組織再編を計画するとき、またはユーザーが組織設計、チーム構造、ステークホルダーマップ、コンウェイの法則、RACI に言及したときに使用する。
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。