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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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FFmpeg、OpenCV、PyAV、ffmpegcv、Decord、VidGear、Modal.com を組み合わせたエンドツーエンドの Python 動画パイプラインに関するエキスパートガイド。スケーラブルな GPU 加速ワークフロー向け。以下の場合に積極的に有効化：(1) 同一パイプライン内の FFmpeg+OpenCV（デコード、処理、再エンコード）；(2) カラーフォーマットの不一致（OpenCV、PIL、PyAV、FFmpeg 間の BGR と RGB）；(3) OpenCV と ML フレームワーク間のフレーム次元順序（HWC と CHW）；(4) フィルタチェーンでの音声ストリーム損失；(5) 長尺/大容量動画のメモリ管理（ストリーミングとインメモリ）；(6) 性能のための ffmpegcv/Decord/VidGear/PyAV の選択；(7) Modal.com での GPU デコード/エンコード；(8) Modal での並列およびチャンクベース処理；(9) サーバーレスでのトランスコードパイプライン；(10) Modal での HLS 生成；(11) アップロード -> 処理 -> トランスコード -> HLS ワークフロー；(12) GPU メモリ向けバッチサイズ、ピクセルフォーマット、大容量動画のストリーミング。提供：ライブラリ選択マトリクス、統合レシピ、Modal.com デプロイ例、GPU パイプラインのチューニング、本番対応のワークフロー例。
Rails アプリケーションを分析し、Rails 2.3 から 8.1 までの包括的なアップグレードレポートを生成します。破壊的変更、非推奨項目、段階的な移行ガイドを含みます。Rails アプリケーションのアップグレード、複数段階のアップグレード計画、バージョン固有の変更の確認、次の Rails バージョンへの移行に必要な作業の把握に使用します。FastRuby.io の手法と電子書籍『The Complete Guide to Upgrade Rails』に基づいています。
インターフェースに不要なアニメーションを見つけて削除します。キーボード操作、高頻度で更新される領域、機能データ、目的のない装飾の動きを対象にし、削除後の残りも整理します。コードを編集しますが、削除のみで、動きを追加したり調整したりしません。アプリが「遅く感じる」「アニメーションが多すぎる」「動きが過剰」と言われたとき、「動きを抑えたい」とき、または削除するアニメーションを尋ねられたときに使用します。アニメーションを加える場所を探す場合は find-animation-opportunities、残すべきアニメーションを修正する場合は improve-animations または review-animations を使用します。
画面サイズや入力方法を問わず動作する必要があるユーザーインターフェースを持つあらゆるプロジェクト（Web サイト、Web アプリ、ダッシュボード、マーケティングページ、メール、デザインシステムなど）でこのスキルを読み込む。レイアウトの構築やレビュー、ブレークポイントの選択、フルイドタイポグラフィの設定、タッチターゲットのサイズ調整、コンテナに適応するコンポーネントの作成に使用する。1 つのデザインがスマートフォン、タブレット、ノート PC、デスクトップ、タッチ、マウス、キーボードに対応する必要がある。コンテンツファースト、モバイルファースト、フレームワーク非依存の CSS と Baseline で安定した機能を好む。
Riverpod の FAQ（ref.refresh と invalidate、ConsumerWidget と StatelessWidget、Ref と WidgetRef、全 provider のリセット、アンマウント後の ref）と do/don't のベストプラクティス（widget 内での init を避ける、一時的な状態を provider に置かない、provider の初期化で副作用を避ける、静的 provider、riverpod_lint）に答える。ユーザーが Riverpod の FAQ、ベストプラクティス、do/don't の指針を尋ねるときに使う。
Salla アプリのアドオン課金ライフサイクル——アドオンの定義、app.subscription.started での有効化（item_type "addon"、item_slug で照合）、エンタイトルメントの永続化、更新/キャンセル/期限切れの処理。マーチャントがアドオンを購入した後に行うことの実装、アドオンサブスクリプションの追跡、アドオンによる機能の制限に使用します。iframe 内の購入 UX は埋め込みフローの一部 → salla-addon-purchase-embedded。プラン/価格/エンタイトルメントのプリミティブ → salla-app-billing、Webhook の作法 → salla-webhooks。
埋め込み Salla アプリ内でのアプリ内アドオン購入 UX——アプリのアドオンを一覧表示し、ネイティブのチェックアウトを開き、埋め込み SDK の Checkout モジュール（`embedded.checkout.getAddons` / `.create` / `.onResult`）で支払い結果を受け取ります。課金は Salla が担います。iframe 内で支払いを回収しないでください。埋め込みページで購入/アップセル UI を構築する場合や、チェックアウトの受け渡しを配線する場合に使用します。埋め込みフローの一部 → salla-embedded-app。購入後の有効化とエンタイトルメントのライフサイクル → salla-addon-purchase。
Salla App Functions を構築するためのルーター — Salla がサンドボックス化された V8 でストアイベント（例：`order.created`、`shipment.creating`）に対して実行するサーバーレス TS/JS ハンドラー。App Function のあらゆるタスクはここから始め、その後ステップごとのスキルに従う：トリガーの設計、ハンドラーの作成、検証、テスト、リリース。webhooks より App Functions を優先し、`salla_functions` で操作する。salla-api-core と salla-webhooks を基盤とする。
PUBLIC な Salla アプリが審査（App Store リスティング）に向かうときに使用：app_publish による段階的な公開のためのマスタースキル。現在のドラフトを読み取り、各ステップを担当にルーティングし、クリーンな validate とパートナーの明示的な確認を条件に、管理者審査への送信を HARD-GATE する。プライベートアプリは salla_private_apps で公開する — salla-app-builder を参照。引き継ぎ：リスティング/画像 → salla-app-ui-builder、価格 + 請求サイクル → salla-app-billing、スコープ → salla-app-auth、webhooks → salla-webhooks、設定 → salla-app-settings。
Salla アプリの STOREFRONT（ストア）UI をネイティブにする——Twilight テーマ上の購入者向けページ。Storefront JS SDK で駆動するネイティブ `<salla-*>` Web コンポーネントで構築し、Twilight CSS トークンを継承し、Salla Icons（`sicon-*`）を使用し、ページの余白に合わせ、アラビア語優先/RTL で記述し、インストール済みのデモストア（`url`）で LIVE スクリーンショットにより検証する。スニペットが可視 UI を描画する場合に使用。注入レシピ → salla-snippets。埋め込み/ダッシュボード UI → salla-embedded-ui。
Harbor オープンソースコンテナレジストリのセキュリティ機能——統合された Trivy スキャン、Cosign と Notary のコンテンツトラストポリシー、プロジェクト単位の RBAC、不変タグと保持ルール、OIDC 認証——を構成し、来歴を強制して脆弱なイメージのデプロイを阻止する。Harbor のデプロイやハードニング時、または署名済みかつスキャン済みのイメージのみをプルできることをコンプライアンスが要求する場合に使用する。キーワード：Harbor、プロジェクトポリシー、コンテンツトラスト、不変タグ、保持、ロボットアカウント、OIDC、レプリケーション。レジストリ外で Cosign によりイメージに署名する用途には使用しない——implementing-image-provenance-verification-with-cosign を使用すること。
ByteDance の即夢プラットフォームの Seedance 2.0 動画生成モデル向けに高品質なプロンプトを作成する。ユーザーが即夢、Seedance、Seedance 2.0、AI 動画生成、AI ショートフィルム、AI 広告動画に言及した場合、または動画生成モデル用のプロンプトを作成する必要がある場合にこのスキルを使用する。テキストto動画、画像to動画、マルチモーダル参照、ワンカット、製品広告、動画編集など全シーンのプロンプトテンプレートとベストプラクティスを網羅する。
ChatGPT、Perplexity、Gemini、Google AI Overview、AI Mode にわたって、対象ドメインの AI 検索シェアオブボイスを競合と比較して測定する。AIO リーダーボードを取得し、各ドメインがソースまたはブランド言及として現れるプロンプトをサンプリングし、各ブランドが占めるトピッククラスターを分析する。ユーザーが AI 検索のシェアオブボイス、LLM 可視性トラッキング、AEO/GEO 分析、AI Overview の競合分析を求めるとき、または LLM がそのカテゴリでどのブランドを引用しているかを知りたいときに使用。
SEO、GEO（生成エンジン最適化）、AEO（アンサーエンジン最適化）のためにコンテンツを監査・最適化する。ユーザーが "audit SEO"、"check search visibility"、"optimize for AI search"、"generate schema markup"、"validate metadata"、"extract keywords"、"optimize for Perplexity/ChatGPT/Gemini"、"check Open Graph tags"、"submit to IndexNow" を求めるとき、または SEO、GEO、AEO、検索最適化に言及したときに使用する。ゼロからの新規コンテンツ作成や画像最適化には使用しない。
実店舗、サービスエリア、複数拠点のビジネス向けのローカル SEO 監査。ウェブサイト上の Google Business Profile シグナル、ページと schema にわたる NAP の一貫性、ローカルパックの順位追跡、Tier-1 ディレクトリ上の引用サンプル、Google / Yelp / Trustpilot 上のレビューを網羅する。`seo-page`（URL レベルのキーワード、ローカル層なし）や `seo-schema`（LocalBusiness マークアップを生成する — 本スキルはそれに委ねる）とは異なる。ユーザーが "local SEO"、"GBP"、"Google Business Profile"、"NAP"、"local pack"、"citations"、"near me"、"service area"、"multi-location SEO" を求めるときに使用。
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。