🤖LLM・AI開発
全 836 件のスキル
agent-browser
AI エージェント向けのブラウザ自動化 CLI です。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。ページ遷移、フォーム入力、ボタンクリック、スクリーンショット取得、データ抽出、ウェブアプリのテスト、ブラウザ操作の自動化など、あらゆるブラウザタスクに対応できます。「ウェブサイトを開く」「フォームに記入する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを取得する」「ページからデータを抽出する」「このウェブアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザ操作を自動化する」といった要求や、プログラマティックなウェブ操作が必要なタスクで起動します。
anyskill
AnySkill — あなたのプライベート・スキルクラウド。GitHubを基盤としたリポジトリからエージェントスキルを管理、同期、動的にロードできます。自然言語でクラウドスキルを検索し、オンデマンドでプロンプトを自動ロード、カスタムスキルのアップロードと共有、スキルバンドルの一括インストールが可能です。OpenClaw、Antigravity、Claude Code、Cursorに対応しています。
engram
AIエージェント向けの永続的なメモリシステムです。バグ修正、意思決定、発見、設定変更の後はmem_saveを使用してください。ユーザーが「覚えている」「記憶している」と言及した場合、または以前のセッションと重複する作業を開始する際はmem_searchを使用します。セッション終了前にmem_session_summaryを使用して、コンテキストを保持してください。
skyvern
AI駆動のブラウザ自動化により、任意のウェブサイトを自動化できます。フォーム入力、データ抽出、ファイルダウンロード、ログイン、複数ステップのワークフロー実行など、ユーザーがウェブサイトと連携する必要があるときに使用します。Skyvernは、LLMとコンピュータビジョンを活用して、未知のサイトも自動操作可能です。Python SDK、TypeScript SDK、REST API、MCPサーバー、またはCLIを通じて統合できます。
pinchbench
PinchBenchベンチマークを実行して、OpenClawエージェントの実世界タスクにおけるパフォーマンスを評価できます。モデルの機能テスト、モデル間の比較、ベンチマーク結果のリーダーボード提出、またはOpenClawのセットアップがカレンダー、メール、リサーチ、コーディング、複数ステップのワークフローにどの程度対応しているかを確認する際に使用します。
openui
OpenUIとOpenUI Langを使用してジェネレーティブUIアプリを構築できます。これらはLLM生成インターフェースのためのトークン効率的なオープン標準です。OpenUI、@openuidev、ジェネレーティブUI、LLMからのストリーミングUI、AI向けコンポーネントライブラリ、またはjson-render/A2UIの置き換えについて述べる際に使用します。スキャフォルディング、defineComponent、システムプロンプト、Renderer、およびOpenUI Lang出力のデバッグに対応しています。
ai-core/adapter-configuration
プロバイダアダプターの選択と設定: openaiText、anthropicText、geminiText、ollamaText、grokText、groqText、openRouterTextに対応しています。modelOptionsによるモデル別の型安全性、推論・思考設定、実行時のアダプター切り替え、カスタムモデル向けのextendAdapter()、createModel()機能を提供します。APIキー環境変数: OPENAI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY、GOOGLE_API_KEY/GEMINI_API_KEY、XAI_API_KEY、GROQ_API_KEY、OPENROUTER_API_KEY、OLLAMA_HOSTに対応しています。
langchain-middleware-patterns
LangChain 1.0チェーンおよびLangGraph 1.0エージェント向けに、コンポーザブルなミドルウェアを構築できます。PII（個人識別情報）の除外、キャッシング、リトライ、トークン予算管理、ガードレールなどの機能を、キャッシュキーの漏洩や二重計算を防ぐORDERINGルールとともに実装できます。横断的な動作追加、プロンプトインジェクション対策の強化、テナント単位の予算管理、キャッシュ汚染インシデントのデバッグが必要な場合に活用してください。 「langchain middleware」「langgraph middleware」「PII redaction middleware」「cache middleware order」「langchain guardrails」といったキーワードで呼び出せます。
anth-reference-architecture
Claude APIの参照アーキテクチャを一般的なユースケースに実装します。Claude搭載アプリケーションの設計時、直接API呼び出しかキュー方式かの選択、またはマルチモデルアーキテクチャの計画に活用してください。「anthropic architecture」「claude system design」「anthropic reference architecture」「design claude integration」といったフレーズで起動します。
Prompting
テンプレート、標準、パターンを使用して最適化されたプロンプトを生成するメタプロンプティングシステムです。役割、コンテキスト、出力形式を含む構造化されたプロンプトを作成します。メタプロンプティング、テンプレート生成、プロンプト最適化、プログラマティックなプロンプト構成、テンプレートのレンダリング、テンプレートの検証、プロンプトエンジニアリングの際にご利用ください。
clade-architecture-variants
Claudeを活用したさまざまなタイプのアプリケーションを構築できます。チャットボット、RAGシステム、エージェント、コンテンツパイプライン、コード生成ツールなどのアーキテクチャパターンに対応しています。「claude architecture」「anthropic rag」「build with claude」「claude agent pattern」「anthropic app design」といったキーワードで起動します。
langchain-otel-observability
LangChain 1.0 / LangGraph 1.0のトレースをOpenTelemetry対応のバックエンド(Jaeger、Honeycomb、Grafana Tempo、Datadog)に送信できます。LLM固有のSLO、安全なプロンプトコンテンツポリシー、サブグラフ対応のスパン伝播に対応しています。既存のOTELスタック、コンプライアンス要件、マルチクラウド環境でLangSmithが適さない場合や、LangSmithと併用して深いシステムトレースを取得したい場合に活用できます。「langchain OTEL」「langchain opentelemetry」「langchain jaeger」「langchain honeycomb」「langchain SLO」「LLM span」「langchain tempo」「langchain datadog tracing」のキーワードで起動します。
ai-rag-pipeline
ウェブ検索とLLMを活用したRAG（検索拡張生成）パイプラインを構築できます。利用可能なツール：Tavily Search、Exa Search、Exa Answer、Claude、GPT-4、OpenRouter経由のGemini。実装できる機能：リサーチ、ファクトチェック、根拠に基づいた回答生成、ナレッジ検索。AI エージェント、リサーチアシスタント、ファクトチェッカー、ナレッジベースの構築に活用できます。
isc-bench
ISC-Benchを使用してあらゆるLLMに対するジェイルブレイク評価を実行するためのガイドです。LLMの安全性をISC-Benchで評価したい場合、TVD（Task-Validator-Data）ベンチマークパイプラインを実行したい場合、構造的な安全性崩壊に対するモデルロバスト性をテストしたい場合、または複数のモデルとベンチマーク（JailbreakBench、HarmBench、AdvBench、StrongREJECT）間で安全性スコアを比較したい場合に使用できます。ISC攻撃の成功率、有害コンテンツの抽出、または1～5スケールでの安全性スコアリングについての質問にも対応します。
stacks-ai
Stacksアプリケーションに AI機能を統合する際に使用します。Anthropic/OpenAI/Ollama/AWS Bedrockドライバー、画像生成（DALL-E）、ビジョン分析、RAG/ベクトル検索、埋め込み、MCP（Model Context Protocol）クライアント、テキスト要約、感情分析、コンテンツ分類、パーソナライゼーション、またはバディAIアシスタントに対応しています。@stacksjs/aiおよびconfig/ai.tsをカバーします。
deepgram-python-text-intelligence
このリポジトリ内でPythonコードを作成・レビューする際に使用します。Deepgram Text Intelligence / Read(`/v1/read`)APIを呼び出して、テキスト入力に対するセンチメント分析、要約、トピック検出、インテント認識を実行できます。`text`または`url`をボディとした`client.read.v1.text.analyze(...)`に対応しています。音声ソースの場合は、代わりに`deepgram-python-audio-intelligence`を使用してください。「read API」「text intelligence」「analyze text」「sentiment」「summarize text」「topics」「intents」「read.v1」といったキーワードで起動します。
using-agent-skills
Agentスキルを発見して呼び出します。セッション開始時や、現在のタスクに適用できるスキルを確認する必要がある場合に使用してください。これはすべてのスキルがどのように発見・呼び出されるかを管理するメタスキルです。
context-engineering
エージェントのコンテキスト設定を最適化します。新しいセッション開始時、エージェントの出力品質が低下したとき、タスク切り替え時、またはプロジェクト用のルールファイルとコンテキストを設定する必要があるときに使用してください。
claw-compactor
Claw Compactor — OpenClawエージェント向けの6層トークン圧縮スキルです。決定論的ルールエンジンと、リアルタイムのLLM駆動型Observational Memory システムであるEngramを組み合わせることで、ワークスペースのトークン支出を50～97%削減します。セッション開始時に実行すると、自動的に削減効果をレポートします。
model-hierarchy
タスクの複雑さに基づいて適切なモデルにルーティングすることで、AIエージェント運用のコスト最適化ができます。以下の場合に使用します：(1) タスク実行に最適なモデルを選択する場合、(2) サブエージェントを生成する場合、(3) コスト効率性を検討する場合、(4) 現在のモデルがタスクに対して過剰である場合。トリガー：「model routing」「cost optimization」「which model」「too expensive」「spawn agent」
dspy
DSPy(スタンフォード大学NLPの言語モデルプログラミングフレームワーク)を使用して、宣言的プログラミングで複雑なAIシステムを構築できます。プロンプト最適化を自動化し、モジュール型のRAGシステムやエージェントを体系的に開発します。
motus
Motusフレームワークを使用してAIエージェントを構築、設定、デプロイできます。ユーザーがエージェントの作成、ツールの定義、ワークフローのセットアップ、メモリまたはガードレールの設定、ローカルまたはクラウドへのエージェントデプロイを望む場合に使用します。motus、CodingAgent、ReActAgent、agent_task、ツール作成、MCP統合、motus deploy、motus serveの言及時にトリガーされます。
openrouter-pricing-basics
OpenRouterの料金体系を理解し、コスト計算と支出の最適化ができます。予算設定、モデルコストの比較、支出管理が必要な場合に利用してください。以下のキーワードで起動します：「openrouter pricing」「openrouter cost」「model pricing」「openrouter budget」「how much does openrouter cost」。
claude-api
Claude APIまたはAnthropic SDKを使用してアプリを構築できます。以下の場合にトリガーされます：コードが`anthropic`、`@anthropic-ai/sdk`、`claude_agent_sdk`をインポートしている、またはユーザーがClaude API、Anthropic SDK、またはAgent SDKの使用をリクエストしている場合です。以下の場合はトリガーされません：コードが`openai`や他のAI SDKをインポートしている、一般的なプログラミング、またはML・データサイエンスタスクの場合です。
team-perf-opt
パフォーマンス最適化のための統合チームスキルです。コーディネーターがパイプラインを統制し、ワーカーはチームワーカーエージェントとして動作します。単一実行、ファンアウト、独立並列の3つのモードに対応しており、「team perf-opt」トリガーで実行されます。
retellai-core-workflow-a
Retell AI コア ワークフロー A — AI音声エージェントと電話自動化。 Retell AIの音声エージェント、電話通話、テレフォニーに関する作業に使用します。「retell core workflow a」「retellai-core-workflow-a」「voice agent」などのフレーズでトリガーできます。
retellai-webhooks-events
Retell AI webhookイベント — AI音声エージェントと電話自動化。 Retell AIで音声エージェント、電話通話、またはテレフォニーに対応する際に使用します。 「retell webhooks events」「retellai-webhooks-events」「voice agent」などのフレーズでトリガーできます。
nereid
Nereid Mermaidセッションでコラボレーションできます。MCPを使用してAST-firstのプローブ・リファイン・ワークフローにより、シーケンス図、フローチャート、相互参照、ルート、ウォークスルーを作成・編集します。TUIで人間がリアルタイムで監視しながら図を探索・編集する場合や、`attention.*`、`follow_ai.*`、`selection.*`を通じて注意を調整する場合に使用します。
gemini-api
Google Gemini APIを活用したAI搭載アプリケーション開発に対応します。Google Gemini APIの利用、Python SDK（google-genai）やTypeScript SDK（@google/genai）での実装、画像・動画・音声・PDFなどのマルチモーダル入力、思考・推論機能、ストリーミングレスポンス、JSONスキーマによる構造化出力、マルチターン会話、システムインストラクション、画像生成（Nano Banana）、動画生成（Veo）、音声生成（Lyria）、埋め込み処理、PDFを含むドキュメント処理など、Gemini APIの各種統合タスクに対応します。Gemini、Gemini 3、Gemini 2.5、Google AI、Nano Banana、Veo、Lyria、google-genai、@google/genai SDKなどの言及時に自動で活性化します。
loki-mode
複数エージェントによる自動起動システムです。「Loki Mode」がトリガーとなり、仕様書（PRD、GitHubイシュー、OpenAPI仕様書など）から最小限の人間介入でデプロイ済みプロダクトまで構築します。実行には--dangerously-skip-permissionsフラグが必要です。
claude-code-meta
Claude Codeの拡張機能を構築します。スキル、エージェント、フック、プラグイン、マーケットプレイス、スラッシュコマンドの作成に対応しています。Claude Codeコンポーネントの構築、新しいスキルの開発、エージェントの実装、フックの作成、プラグインの製作、マーケットプレイスのセットアップ、スラッシュコマンドの記述、拡張機能の設定修正、Claude Code拡張機能のトラブルシューティングが必要な場合に使用してください。自動生成用のビルダーエージェントも搭載しています。ドキュメント検索には対応していません。その場合はclaude-code-docs-referenceを使用してください。
total-recall
自動で監視する唯一のメモリスキルです。データベースも、ベクトル化も、手動保存も不要。LLMオブザーバーが会話を優先度付きのメモに圧縮し、増えたら統合し、見落としたものを復元します。5層の冗長性で、メンテナンスはゼロ。月額費用は約$0.00（フリーティアモデル使用時）。他のメモリスキルが「記憶することを忘れるな」と求める一方、このスキルは単に注意を払い続けます。
dag-parallel-executor
Task toolを使用してDAGウェーブを制御された並列性で実行します。並行エージェントの生成、リソース制限、実行の調整を管理します。「execute dag」「parallel execution」「concurrent tasks」「run workflow」「spawn agents」といったトリガーで動作します。スケジューリング（dag-task-schedulerを使用）またはDAGの構築（dag-graph-builderを使用）には対応していません。
mcp-client
任意のMCPサーバーに接続できるユニバーサルMCPクライアントです。段階的な情報開示に対応し、MCPサーバーをスキルとしてラップすることで、ツール定義によるコンテキストウィンドウの肥大化を防ぎます。外部MCPサーバー（Playwright、GitHub、ファイルシステムなど）との連携時、利用可能なツールの一覧表示、MCPツールの実行に使用できます。「MCPに接続」「MCPツール一覧表示」「MCPを呼び出し」「Playwrightを使用」「ブラウザナビゲート」「ブラウザスナップショット」などのキーワードをトリガーに動作します。
building-mcp-server-on-cloudflare
Cloudflare Workers上にリモートMCP（Model Context Protocol）サーバーを構築します。ツール、OAuth認証、本番環境デプロイに対応しており、サーバーコードの生成、認証プロバイダーの設定、Workersへのデプロイを実行します。 以下の場合に使用できます：「MCPサーバーを構築したい」「MCPツールを作成したい」「リモートMCP」「MCPをデプロイしたい」「MCPにOAuthを追加したい」などのご要望、またはCloudflareでのModel Context Protocolについてのご相談。「MCP認証」や「MCPデプロイメント」に関するお問い合わせの場合も自動的に対応します。
notebooklm-research
Google NotebookLMを活用したフルオートパイロットAIリサーチエージェント（notebooklm-py v0.3.4）です。URL、テキスト、PDF、DOCX、YouTube、Google Driveなどの様々なソースを取り込み、深掘りしたWeb調査を実施します。引用元を明記した質問への回答と、10種類のネイティブアーティファクト（音声ポッドキャスト、動画、シネマティック動画、スライドデッキ、レポート、クイズ、フラッシュカード、マインドマップ、インフォグラフィック、データテーブル、学習ガイド）を生成できます。Claudeを使用してオリジナルコンテンツドラフトを作成し、threads-viral-agentの統合により、ソーシャルメディアへのオプション公開にも対応します。NotebookLM、ソース活用リサーチ、ポッドキャスト生成、研究をコンテンツ化する、トレンドトピックのリサーチ、リサーチパイプライン、ソースベースの分析、引用付き調査回答、スライド生成、クイズ作成、フラッシュカード作成、深いWeb調査、インフォグラフィック作成、ソース比較、リサーチレポート、学習ガイド、ソース分析、知識統合などのご依頼の際にご活用ください。
perf-expert-parallel-overlap
Megatron-BridgeにおけるMoEエキスパート並列通信オーバーラップの検証と使用ができます。overlap_moe_expert_parallel_comm、delay_wgrad_compute、およびDeepEPやHybridEPなどのflexディスパッチャーバックエンドに対応しています。
markitdown
ファイルやOfficeドキュメントをクリーンなMarkdown形式に変換できます。LLMに適した、トークン効率の良いテキストが必要な場合に活用できます。要約、検索、RAG取り込み、データセット準備などに対応しています。
bmad-party-mode
インストール済みのBMADエージェント間でグループディスカッションを調整し、各エージェントが独立した思考を持つ実際のサブエージェントとなる自然なマルチエージェント会話を実現します。ユーザーがパーティーモードをリクエストした場合、複数のエージェント視点を希望する場合、グループディスカッション、ラウンドテーブル、またはプロジェクトに関するマルチエージェント会話が必要な場合に使用してください。
claude-api
Claude APIおよびAnthropic SDKアプリの構築、デバッグ、最適化を行います。このスキルで構築するアプリはプロンプトキャッシング機能を含める必要があります。また、既存のClaude APIコードをClaude モデルのバージョン間（4.5 → 4.6、4.6 → 4.7、廃止モデルの置き換え）で移行することもできます。以下の場合に起動します：コードが`anthropic`/`@anthropic-ai/sdk`をインポートしている場合、ユーザーがClaude API、Anthropic SDK、またはManaged Agentsについて質問する場合、ファイル内のClaude機能（キャッシング、thinking、compaction、ツール使用、batch、ファイル、引用、メモリ）またはモデル（Opus/Sonnet/Haiku）を追加・修正・調整する場合、Anthropic SDKプロジェクトのプロンプトキャッシングとキャッシュヒット率に関する質問がある場合です。以下の場合はスキップします：ファイルが`openai`/その他プロバイダーのSDKをインポートしている場合、`*-openai.py`/`*-generic.py`のようなファイル名の場合、プロバイダー中立的なコード、一般的なプログラミング/ML関連。
openai-docs
ユーザーがOpenAIの製品やAPIを使った開発方法について質問したり、最新の公式ドキュメント（引用付き）が必要な場合、ユースケースに応じた最新モデルの選択支援、またはモデルやプロンプトのアップグレードガイダンスが必要な場合に使用します。OpenAI docsのMCPツールを優先的に活用し、付属のリファレンスは補助的な文脈として使用し、フォールバックの検索はOpenAIの公式ドメインに限定します。
chatgpt-apps
ChatGPT Apps SDKアプリケーションのビルド、スキャフォルディング、リファクタリング、トラブルシューティングを行います。MCPサーバーとウィジェットUIを組み合わせたアプリケーションに対応しています。ツール設計、UIリソースの登録、MCP AppsブリッジまたはChatGPT互換性APIの接続、Apps SDKメタデータやCSP・ドメイン設定の適用、ドキュメント準拠のプロジェクトスキャフォルディングが必要な場合に使用します。openai-docsスキルまたはOpenAI developer docs MCPツールを活用して、コード生成前にドキュメント優先のワークフローを推奨します。
openai-docs
ユーザーがOpenAIの製品やAPIを使った開発方法について質問したり、最新の公式ドキュメント（引用付き）が必要な場合、ユースケースに応じた最新モデルの選択支援、またはモデルやプロンプトのアップグレードガイダンスが必要な場合に使用します。OpenAI docsのMCPツールを優先的に活用し、付属のリファレンスは補助的な文脈として使用し、フォールバックの検索はOpenAIの公式ドメインに限定します。
openrag_sdk
OpenRAG SDKをアプリケーションに統合する際に、コード例、設定方法、ベストプラクティスを用いて開発者をガイドします。統合プロセスの各段階をサポートし、正しい実装方法を示すことで、スムーズで効率的なセットアップを実現できます。
ai-coding-agents
Codex CLI（OpenAI）とClaude Code CLI（Anthropic）の使用に関する包括的なガイドです。AI駆動型のコーディングエージェントを活用して、CLIコマンドの実行、タスク自動化、エージェント設定、問題解決などを行う際に使用します。
langchain
事前構築されたアーキテクチャと統合機能を使用して、あらゆるモデルやツール向けのエージェントを構築できます。ツール呼び出し機能を持つエージェントの作成、モデルプロバイダーの切り替え、構造化出力の追加が必要な場合に活用してください。
ml-system-design-interview
推論パイプライン、レコメンデーションシステム、RAG、フィーチャーストア、モニタリングなど、MLシステム設計の包括的なインタビューコーチング機能を提供します。L6以上の設計ラウンド、ML アーキテクチャのホワイトボーディング、システム設計練習、モデルサービングのトレードオフ分析に活用できます。「ML system design」「ML interview」「recommendation system design」「RAG architecture」「feature store design」「model serving」といったキーワードで起動します。コーディングインタビュー、行動面接、ML理論クイズ、論文の実装には対応していません。
council
複数の有効な選択肢が存在し、意思決定前に構造化された異議申し立てが必要な場合に、曖昧な判断、トレードオフ、継続・中止の決定を処理するために四方会議を招集できます。
intelligence-route
3段階のモデルセレクタと学習済みパターンを通じてタスクをルーティングし、hooksの説明機能を通じてルーティングの根拠を発行します。
ralph
タスク完了まで自己参照ループを実行し、検証レビュアーを設定可能にします
paseo
エージェントとワークツリーを管理するためのPaseoリファレンスです。エージェントを作成したり、プロンプトを送信したり、ワークツリーを管理したりする必要がある場合にロードできます。
skill-architect
Claude Agent Skillsを、エキスパートレベルの段階的な情報開示を用いて設計、作成、監査、改善できます。新しいスキルの構築、既存スキルのレビュー、アクティベーション失敗のデバッグ、ドメイン専門知識の実装、サブエージェント向けのスキル設計、またはプラットフォームの制約と配信面の理解が必要な際に活用してください。一般的なClaudeコード機能、ランタイムデバッグ、スキル以外のコーディング、MCPサーバー実装には対応していません。
autopilot
アイデアから動作するコードまで完全に自動で実行します
writing-instructions
Claudeと効果的にやり取りするための指示文を作成できます。プロジェクト指示書、スタンドアロンプロンプト、スキルコンテンツの執筆に対応しています。プロンプト作成の支援、プロジェクト指示の設定、指示文形式の選択、Claudeとのコミュニケーション方法の改善が必要な場合に利用してください。執筆の原則、モデル対応のキャリブレーション、形式選択のポイントをカバーしています。完全なスキルの構築とテストには、skill-creatorをご利用ください。
agent-teams-playbook
Claude Code、Codex、OpenClaw、Cursorを対象とした、クロスランタイムのAgent Teams統合プレイブックです。ユーザーが「エージェントチームを作成」「エージェントスワームを使用」「マルチエージェント協業をセットアップ」「エージェントを統合」「並列エージェントを調整」「チーム協業を構成」「エージェントチームを構築」「スワーム統合を実装」「マルチエージェントシステムをセットアップ」などと依頼した場合、またはアダプティブなチーム編成、品質ゲート、スキル検出、タスク配分、チーム調整戦略、Agent Teamsのベストプラクティスについてのガイダンスが必要な場合に使用できます。注記：「スワーム」は業界の一般的な用語であり、Claude Codeの公式概念は「Agent Teams」です。Codex、OpenClaw、Cursorはこのプレイブックを各自のネイティブまたはホスト提供のエージェント機能にマッピングし、すべてのワークフローステージを削除しないようにしてください。
open-ontologies
インメモリOxigraphトリプルストアを備えた50以上のMCPツールを活用したAIネイティブなオントロジーエンジニアリングが可能です。RDF/OWLオントロジーの構築、検証、クエリ実行、ガバナンスを生成・検証・反復のループで実現できます。オントロジーやナレッジグラフ、RDFデータの構築、SPARQLクエリの作成、BORO/4Dモデリング、SHACL検証、臨床用語マッピング、CSV/JSON/Parquet/XLSXやPostgreSQL・DuckDBなどのSQLバックエンドからのデータ取り込み、またはTerraformスタイルのオントロジーライフサイクル管理を行う際に活用できます。
libagent
libagent - 会話型AIのためのエージェント統合ライブラリです。AgentMindクラスはLLM補完、メモリ管理、ツール実行、マルチターン会話を統合します。AgentActionはツール呼び出しとアクション処理を担当します。チャットエージェント、RAGパイプライン、AIアシスタントの構築に利用できます。libmemory、librpc、libllmと連携します。
system-prompt-writer
このスキルはAIエージェント向けのシステムプロンプトを作成・改善する際に使用します。Anthropicのコンテキストエンジニアリング原則に基づいた専門的なガイダンスを提供します。
clink-standalone
スタンドアロンCLIブリッジ - MCPサーバーなしで外部のAI CLI（gemini、codex、claude）を直接起動できます。独自のコンテキストウィンドウを持つ専門的なCLIツールにタスクを委譲する必要がある場合に利用します。ロールベースのプロンプトとファイル参照に対応しています。
generative-ai-guide
生成AIの厳選ガイド(LLMと拡散モデルをカバー)
model-selection
LLMモデルおよびプロバイダーの選択時に自動的に適用されます。適切なモデル比較、プロバイダー選択、コスト最適化、フォールバックパターン、マルチモデル戦略を実現します。
token-optimizer
ゴーストトークンを見つけます。Claude CodeやCodexのセットアップを監査し、コンテキストがどこに使われているかを確認し、修正します。コンテキストが逼迫していると感じるときに使用してください。
pydantic-ai-agent-creation
PydanticAIを使用して、型安全な依存関係、構造化されたアウトプット、および適切な設定を備えたAIエージェントを作成できます。AIエージェントの構築、チャットシステムの開発、またはPydantic検証を使用したLLMの統合が必要な場合に使用してください。
ai-pair
AI ペアコラボレーションスキル。複数のAIモデルを連携させて協力させます。1つのAIが作成（Author/Developer）し、他の2つのAIが審査（Codex + Gemini）を行います。コード、記事、動画スクリプト、その他あらゆるクリエイティブタスクに対応します。 トリガー：/ai-pair、ai pair、dev-team、content-team、team-stop
sgo
セマンティック・グラディエント最適化 — LLMと反事実プローブを使用して、任意のエンティティ(商品、履歴書、ピッチ、プロフィールなど)を評価者集団に対して最適化します。ユーザーが自分でコントロール可能な対象が、ターゲットオーディエンスにどう認識されるかを評価したい場合、変更すべき点を見つけたい場合、または時間経過による複数バージョンの比較をしたい場合に活用できます。
team-agents
あらゆるタスクに対応する協調型エージェントチームを立ち上げることができます。TeamCreate/SendMessage/TaskListパターンの再利用可能なフレームワークです。ユーザーが「team-agents」「チームを立ち上げる」「チームメイトを使う」「並列エージェント」「エージェントの協調」「ファンアウト」と言った場合、または複数のエージェントが協調して動作することを望む場合に使用します。単純なサブエージェント作業（Agent toolを直接使用）やOracle間メッセージング（/talk-toを使用）ではトリガーしません。
dna-memory
AI エージェント向けの DNA メモリシステム：ワーキング・短期・長期の3層構造で、アクティブな忘却、パターン要約、リフレクションループ、メモリアソシエーションを備えています。セッション間での永続的なメモリが必要なエージェント構築時、文脈の回想機能、あるいはユーザーが記憶・学習・記入・回顧・反思について言及した場合に使用してください。
resource-scout
マーケットプレイス、GitHubリポジトリ、レジストリからClaude CodeスキルとMCPサーバーを検索・発見できます。以下の場合に使用します：(1)特定のタスク向けスキルを見つけたい、(2)外部ツールを連携するMCPサーバーを探している、(3)ユーザーが「スキルを探す」「MCPを検索する」「ツールを発見する」「X向けのスキルはあるか」と質問する、(4)カスタムスキルを作成する前に既存のものがないか確認する場合です。
evolve
Evolve SDKのTypeScriptおよびPython向け開発機能です。Claude、Codex、Gemini、Qwen、Kimi、OpenCodeなどのAIエージェントを安全なサンドボックス環境で実行するEvolveアプリケーションの構築時に使用します。以下のケースで活用できます：(1) Evolveアプリケーションの作成、(2) スキル・Composio・MCPサーバーでのエージェント設定、(3) Swarm抽象化（map、filter、reduce、bestOf/best_of、verify）の利用、(4) パイプラインの構築、(5) スキーマによる構造化出力、(6) セッション管理・ストリーミング・可視化、(7) チェックポイント・ストレージ・StorageClientの利用、(8) コスト追跡（実行ごと・セッションごとの支出）、(9) sessions()クライアント経由での過去セッション参照・トレースダウンロード。
prompt-engineering
あらゆるLLMに対応したプロンプトエンジニアリング技術です。AIモデル向けのプロンプト作成、最適化、レビューが必要な際に活用できます。「このプロンプトを改善してほしい」「システムプロンプトを書いてほしい」「指示を最適化したい」「プロンプトエンジニアリングを手伝ってほしい」「このプロンプトを監査してほしい」「プロンプトをレビューしてほしい」といった依頼や、構造化されたプロンプトが必要なエージェントシステムの構築時に自動で起動します。
openclaw-x402-skill
x402 Bazaar（エージェント決済の自動検出レイヤー）から、x402対応のAPIエンドポイントとMCPツールを検出、閲覧、フィルタリング、および決済できます。利用可能なすべてのサービスを閲覧し、価格やタイプでフィルタリングし、決済要件を確認して、APIキーやアカウント設定なしにUSDCマイクロペイメント（Base上）で任意のエンドポイントを呼び出せます。エージェントが決済可能なAPIサービスを探す必要がある場合、特定のタスク（Webスクレイピング、AI推論、気象データ、市場データ）向けのx402サービスを確認する場合、x402経由で単一のAPIコールに対して決済する場合、または指定された価格閾値以下のサービスをリストアップする場合に使用します。有料コール時は.envファイルにEVM_PRIVATE_KEY（USDCを保有するBaseウォレット）が必要です。検出閲覧にはキーは不要です。
multimodal-llm
画像処理、音声の文字起こし、音声生成、AI動画生成（Kling v3、Sora 2、Veo 3.1 std/lite/fast、Runway Gen-4.5（`gen4_turbo`経由））、マルチモーダルAIパイプラインの構築に対応しています。ビジョン、音声、動画生成、およびマルチモーダルLLM統合パターンを使用して、複数の入出力形式を組み合わせたAI処理を実現できます。
ai-models
最新のAIモデルリファレンス - Claude、OpenAI、Gemini、Eleven Labs、Replicate
dialectic
Electric Monk エンジンは、2つのサブエージェントがユーザーに代わって異なる立場を全力で主張し、オーケストレーターがその構造的矛盾を分析・統合します。信念の仕事をエージェントに委譲することで、ユーザーはどちらかの側に立つのではなく、矛盾の構造そのものを客観的に分析できる位置に立つことができます。アイデアの徹底検証、本質的な対立の解決、より深い思考モデルの構築、トレードオフが不明確な重要な意思決定が必要な場面で活用できます。技術アーキテクチャ、プロダクト戦略、哲学、個人の決定、リスク分析、ポリシー、クリエイティブディレクションなど、あらゆる領域に対応します。
swarma
成長実験を実行し、独自のプレイブックを構築するエージェントチーム。GROWSループ：仮説生成、実験実行、シグナル観測、結果評価、プレイブック蓄積。AARRRファネルの全段階に対応する18個の事前構築済みスクワッド。エージェントは推測をやめ、データ駆動の学習を開始します。
code-graph
AST（抽象構文木）ベースのコードグラフにより、codebase-memory-mcp MCPサーバーを通じて、高速なシンボル検索、依存関係の分析、および変更の影響範囲の把握ができます。
e2b
E2Bは、AI生成コードをセキュアなサンドボックスで実行するクラウドプラットフォームの専門家です。開発者がAIエージェントにコード実行、パッケージインストール、ファイルの読み書き、長時間プロセス実行の機能を付与するのをサポートします。各サンドボックスは軽量なVMで、約150msで起動し、完全なLinux、ファイルシステム、ネットワーク機能を備えています。
agentphone-v2
AgentPhoneワークフロースキル。ユーザーがAgentPhone APIを使ってAI電話エージェントを構築する必要がある場合に、このスキルを使用します。電話をかける、SMS送受信、電話番号を管理する、音声エージェントを作成する、ウェブフック設定する、使用状況を確認するなど、電話通信、電話番号、音声AIに関連するあらゆる機能を提供します。統合または引き継ぎ前に、オペレーターは上流のワークフロー、コピーされたサポートファイル、および出処を保持する必要があります。
hydra
Claude Codeのためのマルチエージェントオーケストレーションフレームワークです。検証を通じてOpusレベルの品質を保ちながら、より低コストで高速なサブエージェント（Haiku 4.5、Sonnet 4.6）に自動的にタスクを振り分けます。コーディングタスクに取り組む際に使用すると、Hydraが自動的に起動し、ファイル探索、テスト実行、ドキュメント作成、コード作成、デバッグ、セキュリティスキャン、Git操作を最適なエージェントにルーティングします。APIコストを約50%削減できます。
modify-agent
エージェントのコードを修正したり、ツールを追加したり、設定を変更できます。以下の場合に使用してください：(1) ユーザーが「エージェントを修正する」「ツールを追加する」「モデルを変更する」「agent.pyを編集する」と指示した場合、(2) MCPサーバーをエージェントに追加する場合、(3) エージェントの指示内容を変更する場合、(4) SDKのパターンを理解する必要がある場合。
ai-eval-ci
CI/CDパイプライン内でAIエージェントとLLM評価を実行し、AI出力品質が低下した際にビルドを失敗させる自動化された品質ゲートを構築できます。「AIエージェントをテストしたい」「CIに評価機能を追加したい」「プロンプトの劣化を検出したい」「モデルを比較したい」「LLM出力品質を評価したい」「AI品質ゲートをセットアップしたい」「デプロイ前にエージェントをベンチマークしたい」といった要望に対応します。Cobalt、Promptfoo、Braintrustなどの評価フレームワーク、LLM-as-judge スコアリング、閾値ベースのアサーション、GitHub Actionsとの連携に対応しています。
llm-models
inference.sh CLIを使用してOpenRouter経由でClaude、Gemini、Kimi、GLMなど100以上のLLMにアクセスできます。Claude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.5、Claude Haiku 4.5、Gemini 3 Pro、Kimi K2、GLM-4.6、Intellect 3などのモデルに対応しています。すべてのモデルを1つのAPIで管理でき、自動フォールバックとコスト最適化機能を備えています。AIアシスタント、コード生成、推論、エージェント、チャット、コンテンツ生成など、様々な用途で利用できます。
javascript-sdk
inference.sh用のJavaScript/TypeScript SDK - AIアプリの実行、エージェント構築、250以上のモデル統合が可能です。パッケージ：@inferencesh/sdk（npm installでインストール）。フルTypeScriptサポート、ストリーミング、ファイルアップロード機能を備えています。テンプレートまたはアドホックパターンでエージェントを構築でき、ツールビルダーAPI、スキル、人間承認機能が利用できます。JavaScript統合、TypeScript、Node.js、React、Next.js、フロントエンドアプリケーションに対応しています。
kaggle-benchmarks
kaggle_benchmarks Pythonライブラリを使用して、LLMを評価するためのベンチマークタスクを作成できます。タスクデコレータ、構造化された出力、アサーション、ツール、データセット評価、マルチターン会話に対応しています。
omega-memory
AIコーディングエージェント向けの永続的なメモリ機能です。エージェントがOMEGAのMCPツールを使用して、意思決定の保存、コンテキストの照会、マルチエージェントワークフローの調整、セッション間でのタスク再開を実行する方法をエージェントに教えます。
mcp-builder
外部サービスとの連携を実現する高品質なMCP（Model Context Protocol）サーバーの構築ガイドです。LLMが外部APIやサービスと連携するための適切に設計されたツールを提供できます。Python（FastMCP）またはNode/TypeScript（MCP SDK）でMCPサーバーを構築する際に活用できます。
skill-creator
効果的なスキル作成のガイドです。ユーザーがCodexの機能を拡張する新しいスキルを作成したり、既存のスキルを更新したりする場合に、このスキルを使用します。専門知識、ワークフロー、またはツール統合によってCodexの機能を拡張することができます。
agenticmail
🎀 AgenticMail — AIエージェント向けの包括的なメール・SMS・ストレージ・マルチエージェント連携機能。63個のツール搭載。
gmail-to-crm-pipeline
MCPコネクタを使用して、Gmailの受信メールから見込み客を読み込み、ICPフィット度でスコアリングし、パーソナライズされた返信案を作成して、適格なリードをCRMに記録します。メールボックスを自動化されたパイプラインに変えることができます。
uxc
UXCを使用して、スキーマが公開されたリモートインターフェースを検出し、呼び出すことができます。エージェントやスキルが操作の一覧表示、操作スキーマの検査、およびOpenAPI、GraphQL、gRPC、MCP、またはJSON-RPC呼び出しを1つのCLIコントラクト経由で実行する必要がある場合に使用します。
unslop
LLMの出力を人間が丁寧に書いたように見えるテキストに変換します。AI特有の表現（過剰な褒め言葉、3つ組の表現、em-dashの乱用、「delve」「tapestry」「testament」といった言葉、重ねられた修飾表現、整然とした5段落構成）を削除し、自然なバースト性と適切な不確実さを加えながら、技術的正確性を保ちます。subtle（微妙）、balanced（バランス型、デフォルト）、full（完全）、voice-match（声のマッチング）、anti-detector（検出回避）の5段階の強度レベルに対応しています。ユーザーが「この部分を人間らしくして」「自然な文章にして」「AI臭さを消して」「AIトーンなしで書き直して」「私の文体に合わせて」「ロボットっぽくない感じで」と指示したり、/unslop コマンドを使用した場合に有効です。テキスト品質の改善が要求された場合は自動的に起動します。
toon
Token-Oriented Object Notation（TOON）は、JSONデータモデルのコンパクトで人間が読みやすいエンコーディング形式です。トークン数を最小化しながら、構造をLLMが容易に処理できるようにします。既存のJSONをそのまま置き換える、情報損失のない表現方法として、LLMへの入力に適しています。
agent-builder
Claude Codeでユーザーの課題説明からカスタムAIエージェントを構築します。このスキルはユーザーのユースケースを分析し、明確な確認質問を投げかけ、インターネットで類似エージェント（GitHubリポジトリ、ブログ、Claude Codeコミュニティパターン）を調査してから、本番環境対応のClaude Codeエージェント—サブエージェント、スキル、フック、スラッシュコマンド、MCP統合、CLAUDE.md設定を含む—を設計・構築します。ユーザーがエージェント作成、自動化ワークフロー構築、Claude Codeサブエージェント設定、マルチエージェントシステム設計、または「〜向けのエージェントを構築してほしい」「Claude Codeでこれを自動化したい」「〜するサブエージェントが欲しい」「ワークフロー作成を手伝ってほしい」「エージェントパイプラインを設定したい」などの表現でClaude Codeに特定の処理をさせたいと述べた場合はもちろん、エージェントアーキテクチャ、エージェントSDK、エージェンティックワークフロー、Claude Codeのタスク委譲について言及された場合も（「エージェント」という言葉を明示していなくても）トリガーします。
ai-engineer
本番環境のLLMアプリケーション構築時に使用します。RAGパイプラインの設計、ベクトルデータベースの選定、エージェント オーケストレーションの実装、コスト最適化、AIセーフティガードレールの追加など、様々な場面で活用できます。
foundation-models
AppleのFoundation Modelsフレームワークを使用したデバイス上でのLLM統合です。AI によるテキスト生成、構造化された出力、またはツール呼び出しを実装する際に活用できます。
mcp-builder
外部サービスとの連携を実現する高品質なMCP（Model Context Protocol）サーバーの構築ガイドです。LLMが外部APIやサービスと連携するための適切に設計されたツールを提供できます。Python（FastMCP）またはNode/TypeScript（MCP SDK）でMCPサーバーを構築する際に活用できます。
neo4j-cypher-guide
Neo4jのCypherクエリを最新の書き方で作成するための総合ガイドです。text2cypher MCPツールやCypherクエリを生成するLLMsに欠かせません。廃止・非推奨となった構文、最新の書き換え方法、読み取り用のCALLサブクエリ、COLLECTパターン、ソートのベストプラクティス、効率的なグラフトラバーサルのための量指定パスパターン(QPP)をカバーしています。
clip
OpenAI CLIP — 対比的言語画像事前学習モデル。ゼロショット画像分類、画像とテキストの類似度判定、概念検索、クロスモーダル検索に対応しています。画像とテキストを共有の埋め込み空間にマッピングすることで、両者の関連性を理解・活用できます。
ask-question
技術的なリサーチ質問を作成し、ChatGPTに送信して調査させることができます
rtk-optimizer
RTK（Rust Token Killer）を使用して、コマンド出力を最適化し、トークン使用量を70%削減できます