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全 3,862 件
web-artifacts-builder
React、Tailwind CSS、shadcn/uiなどの最新フロントエンド技術を使用して、複雑で多層的なclaude.ai HTMLアーティファクトを作成するためのツールスイートです。状態管理、ルーティング、またはshadcn/uiコンポーネントが必要な複雑なアーティファクトの構築に使用します。シンプルな単一ファイルのHTML/JSXアーティファクトには向きません。
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。
skill-installer
キュレーションされたリストまたはGitHubリポジトリのパスから、Codex skillsを$CODEX_HOME/skillsにインストールできます。ユーザーがインストール可能なスキルのリスト表示、キュレーションされたスキルのインストール、または別のリポジトリ(プライベートリポジトリを含む)からのスキルインストールをリクエストした場合に使用します。
screenshot
ユーザーがデスクトップまたはシステムのスクリーンショット（フルスクリーン、特定のアプリケーションやウィンドウ、またはピクセル領域）を明確にリクエストした場合、または特定のツール固有のキャプチャ機能が利用できない場合にOS レベルでのキャプチャが必要な場合に使用します。
netlify-deploy
Netlify CLIを使用してWebプロジェクトをNetlifyにデプロイします（`npx netlify`コマンドで実行）。ユーザーがサイトやリポジトリをNetlifyにデプロイ、ホスト、公開、またはリンクする際に使用します。プレビューデプロイと本番デプロイの両方に対応しています。
PDFファイルの読み込み、作成、レビューが必要なタスクに使用します。レンダリングとレイアウトが重要な場合は、Popplerでページを視覚的に確認することをお勧めします。生成と抽出には、`reportlab`、`pdfplumber`、`pypdf`などのPythonツールを活用できます。
playwright
ターミナルからPlaywrightのCLIまたはバンドルされたラッパースクリプトを使用して、実際のブラウザを自動化する必要がある場合に使用します。ナビゲーション、フォーム入力、スナップショット、スクリーンショット、データ抽出、UIフロー のデバッグなどのタスクに対応できます。
figma
Figma MCPサーバーを使用して、Figmaから設計コンテキスト、スクリーンショット、変数、アセットを取得し、Figmaノードを本番環境対応のコードに変換できます。Figma URLやノードID、デザインからコードへの実装、またはFigma MCPのセットアップやトラブルシューティングに関するタスクで活用します。
cloudflare-deploy
Cloudflareの Workers、Pages、およびその他のプラットフォームサービスを使用して、アプリケーションとインフラストラクチャをデプロイできます。ユーザーがプロジェクトをCloudflareにデプロイ、ホスト、公開、またはセットアップするよう求めている場合に使用します。
vercel-deploy
アプリケーションやウェブサイトをVercelにデプロイできます。ユーザーが「アプリをデプロイしてほしい」「デプロイしてリンクをくれ」「これを本番環境に上げてほしい」「プレビューデプロイメントを作成してほしい」といったデプロイ関連のリクエストをした際に使用します。
render-deploy
Renderへのアプリケーションデプロイを実現します。コードベースを分析し、render.yamlブループリントを生成して、ダッシュボードのディープリンクを提供します。ユーザーがRenderのクラウドプラットフォーム上でアプリケーションをデプロイ、ホスト、公開、またはセットアップしたい場合に利用できます。
sentry
ユーザーがSentryの問題やイベントの確認、最近のプロダクション環境でのエラーの要約、またはSentry CLIを使った基本的なヘルスデータの取得をリクエストした際に使用します。`sentry`コマンドを用いた読み取り専用のクエリを実行できます。
transcribe
音声ファイルをテキストに変換できます。話者識別機能やスピーカー情報の活用にも対応しており、ユーザーが音声・動画からの文字起こし、録音からのテキスト抽出、インタビューや会議での話者ラベリングをリクエストする際に利用します。
deploy-to-vercel
アプリケーションやウェブサイトをVercelにデプロイできます。ユーザーが「アプリをデプロイしてほしい」「デプロイしてリンクをくれ」「これを本番環境に上げてほしい」「プレビューデプロイメントを作成してほしい」といったデプロイ関連のリクエストをした際に使用します。
vercel-cli-with-tokens
Vercelでトークンベースの認証を使用してプロジェクトをデプロイおよび管理できます。対話的なログインの代わりにアクセストークンを使用してVercel CLIで作業する場合に使用します。例えば「Vercelにデプロイする」「Vercelをセットアップする」「Vercelに環境変数を追加する」といった操作に対応しています。
vercel-react-native-skills
React Native と Expo を使用したパフォーマンスに優れたモバイルアプリの開発ベストプラクティスです。React Native コンポーネントの構築、リスト表示のパフォーマンス最適化、アニメーション実装、ネイティブモジュールの連携時に活用できます。React Native や Expo、モバイルパフォーマンス、ネイティブプラットフォーム API に関わるタスクで自動的に起動します。
aberdeen
Aberdeenライブラリを使用したリアクティブUIの構築に関する専門的なガイダンスです。要素の作成、リアクティブなプロキシ状態、効率的なリスト描画、CSSショートカット、UIコンポーネント、ルーティング、トランジション、そして楽観的更新について解説します。
ultimate-seo-geo
ウェブサイトを検索エンジンの可視性(SEO)とAI検索引用(GEO)に向けて監査・最適化します。技術的な健全性、E-E-A-Tコンテンツスコア、ドメインオーソリティ、構造化データ、リッチリザルト、エンティティシグナルに対応しています。SEO監査の実施、トラフィック低下やランキング喪失の診断、Schema.org JSON-LD生成、Core Web Vitalsチェック、クロール可能性、robots.txt、サイトマップ、hreflang、被リンク分析、コンテンツ戦略立案、サイト移行、インデックス問題の修正、AI Overviews・ChatGPT・Perplexityへの最適化が必要な場合に活用できます。有料広告(PPC/SEM)、ソーシャルメディア戦略、メールマーケティング、検索に関連しない一般的なウェブ開発には対応していません。
macOS上のWeChat CLIとローカルHTTPブリッジ、Wechaty Puppet gRPCゲートウェイを組み合わせて、メッセージの送信、セッション・連絡先・チャット履歴・画像・お気に入りの照会、およびエージェント統合向けの安定したHTTP/gRPCインターフェースを提供します。ユーザーが「WeChat メッセージを送信」「微信を送信」、WeChat の連絡先・グループ・メッセージを照会、チャット内の発言者と内容を検索、履歴から画像を取得、チャット履歴をエクスポート、WeChat を Hermes・n8n・Dify・LangChain と連携、または実際のmacOS WeChat アカウントで Wechaty ボットを実行する場合に使用します。macOS（Apple Silicon）上の WeChat 4.1.8/4.1.9 と `wxp_act_` アクティベーションコードが必要です。一度の `wechat init` 実行で DB キーを抽出でき、管理者権限や WeChat.app の再署名は不要です。オプションのリモートブリッジ機能では `wechat tunnel setup --hostname <yours>` でローカル REST API を Cloudflare Tunnel 経由で公開し、リモートサービスからのアクセスを可能にします。
docker
Dockerfileの作成・最適化、Docker Composeサービスの設定、ローカル環境と異なる動作をするコンテナのデバッグ、またはPythonおよびNode.jsアプリケーションのイメージサイズ削減が必要な場合に使用します。
system-design
新規サービスをゼロから設計する場合、技術仕様書やRFCを作成する場合、データベースや通信パターンを選定する場合、キャパシティを見積もる場合、またはスケーラビリティと信頼性のギャップについて設計をレビューする場合に使用します。
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。
rive-interactive
ステートマシンベースのベクターアニメーションで、ランタイムインタラクティビティとウェブ統合を実現します。インタラクティブなアニメーション、ステート駆動のUI、ロジック付きアニメーション化されたコンポーネント、またはランタイム制御が可能なデザイナー作成アニメーションの構築時に活用できます。Riveやステートマシン、インタラクティブなベクターアニメーション、入力処理を伴うアニメーション、ViewModelのデータバインディング、またはReact Rive統合に関わるタスクでトリガーします。ステートマシンと双方向インタラクティビティが必要なアニメーションについて、Lottieの代替手段として機能します。
llm-wiki
個人知識ベース構築システム（Karpathy llm-wiki手法に基づく）です。AIがあなたの知識ベースを継続的に構築・維持し、複数の情報源（ウェブページ、Twitter、WeChat公式アカウント、Xiaohongshu、知乎、YouTube、PDF、ローカルファイル）に対応して、自動的に構造化されたwikiに整理します。 このスキルは、ユーザーが「知識ベース」「wiki」「llm-wiki」を明確に言及した場合、または既に初期化された知識ベースに対して取り込み、検索、ヘルスチェックなどの操作を実行する場合に起動します。「この記事を要約して」といった単なる要約リクエストでは起動しません。必ず知識ベース関連の明確な意図が必要です。
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。
turborepo
Turborepoモノレポビルドシステムに関するガイダンスを提供します。turbo.json、タスクパイプライン、dependsOn、キャッシング、リモートキャッシュ、「turbo」CLI、--filter、--affected、CI最適化、環境変数、内部パッケージ、モノレポ構造およびベストプラクティス、そして境界設定に関するご質問に対応します。 ユーザーがタスク/ワークフロー/パイプラインを設定する場合、パッケージを作成する場合、モノレポをセットアップする場合、アプリ間でコードを共有する場合、変更/影響を受けたパッケージを実行する場合、キャッシュをデバッグする場合、またはapps/packagesディレクトリを使用している場合にご利用ください。
axiom-vision
被写体のセグメンテーション、VNGenerateForegroundInstanceMaskRequest、手からのオブジェクト分離、VisionKit被写体リフティング、画像前景検出、インスタンスマスク、クラス非依存セグメンテーション、VNRecognizeTextRequest、OCR、VNDetectBarcodesRequest、DataScannerViewController、ドキュメントスキャニング、RecognizeDocumentsRequestを使用して実装できます。これらのAPIを活用することで、画像から被写体を自動検出・分離したり、手の領域を除外したりすることが可能です。また、テキスト認識、バーコード検出、ドキュメントスキャンなど、様々なコンピュータビジョンタスクに対応できます。
pubchem-smiles-search
SMILES文字列を使用してPubChemデータベースを検索し、化合物情報と化学的性質を取得できます。
plan-design-review
デザイナー目線のプラン評価 — CEOと開発責任者によるレビューのようなインタラクティブな評価を行います。各デザイン要素を0〜10で採点し、満点にするために何が必要かを説明した上で、プランを改善します。プランモードで動作します。ライブサイトのビジュアル監査には/design-reviewを使用してください。「デザインプランをレビューしてほしい」「デザイン批評をしてほしい」と依頼されたときに使用します。ユーザーがUI/UXコンポーネントを含むプランを持っている場合は、実装前にレビューすることをプロアクティブに提案します。
pyspy
py-spyを使ってPythonスクリプトの実行時間をプロファイリングし、結果をspeedscope で可視化します。パフォーマンスのベンチマーク測定、遅いコード経路の特定、またはCPU時間のプロファイリングが必要な場合に使用できます。
orklev2-txi
orkidのTextureInterface（TXI）、Texture/TextureArrayクラス、Image（CPUピクセル）、テクスチャフォーマット、サンプリングモード、ミップチェーン、テクスチャの作成/読み込み、共有メモリテクスチャ（ShmTex）、およびPythonのテクスチャ/イメージバインディングについてのご質問にお答えします。ユーザーがテクスチャ、イメージ、テクスチャアレイ、サンプリング、またはテクスチャ読み込みについて質問する際に使用してください。
bun
Bunランタイム、パッケージマネージャー、バンドラー、テストランナーです。 Bunでスクリプトを実行する場合、パッケージを管理する場合、Bun.serveでHTTPサーバーを立ち上げる場合、Bun.sql/bun:sqlite/Bun.redisでデータベースをクエリする場合、$でシェルスクリプティングを行う場合、S3やファイルI/Oを使用する場合、bun:testでテストを作成する場合、バンドルまたは実行可能ファイルにコンパイルする場合、またはspawn、glob、semver、FFI、workers、plugins、HTMLRewriterなど、Bun固有のAPIを使用する場合に利用できます。
anth-security-basics
Anthropic Claude APIのセキュリティベストプラクティスをキー管理、入力値検証、プロンプトインジェクション対策に適用できます。APIキーの保護、Claudeに送信する前のユーザー入力検証、またはコンテンツセーフティガードレールの実装が必要な場合に活用します。「anthropic security」「claude api key security」「secure anthropic」「prompt injection defense」といったフレーズでトリガーされます。
bio-methylation-calling
Bismark BAMファイルからbismark_methylation_extractorを使用してメチル化呼び出しを抽出します。CpG、CHG、CHHコンテキストごとにシトシン単位のレポートを生成します。バイサルファイトシーケンシングのアライメント済みデータからメチル化レベルを抽出し、下流解析に利用する際に使用してください。
databricks-apps
Databricks Appsプラットフォーム上でアプリケーションを構築できます。ダッシュボード、データアプリ、分析ツール、またはビジュアライゼーションの作成が要求されたときに使用してください。スキャフォールディングを開始する前に、データアクセスパターン（分析用途とLakebaseの同期テーブル）を評価します。実装を開始する前に呼び出してください。
install-rho
Rhoをゼロからインストール・設定できます（Doom形式のinit.toml + sync）。必要な前提条件はシェルコマンドを実行できるコーディングエージェントだけです。
pitch-deck
ユーザーがシードやシリーズAラウンドの資金調達ピッチデックを作成、レビュー、または再構成したい場合に機能します。また、ユーザーが「デック」「ピッチ」「投資家向けプレゼンテーション」「スライド構成」などに言及した際にも起動します。
vercel-deployment
Next.jsとReactアプリケーションをVercelにデプロイできます。プロジェクトのセットアップ、環境変数の設定、エッジファンクションの構築、ビルドのトラブルシューティング、プレビューデプロイメント、モノレポの設定に対応しています。AWS、GCP、Azure、自社ホスティングソリューション、Cloudflare Pagesへのデプロイメントは対象外です。
osint-investigator
OSINT Investigator v2.1 — オープンソースインテリジェンスの包括的なスキルです。OSINT、偵察、デジタルフットプリント、ドーキング、ソーシャルメディア調査、ユーザー名検索、メールトレース、ドメイン調査、エンティティマッピング、OPSEC、画像検証、メタデータ分析、脅威インテリジェンス、人物検索、背景調査など幅広いシーンで活用できます。/dork、/recon、/pivot、/entity、/timeline、/analyze-metadata、/verif-photo、/sock-opsec、/report、/simple-report、/full、/track、/link、/entities、/confidence、/export-entities、/import-entities、/compare、/timeline-entity、/find-path、/visualize、/stats、/export-graph、/risk-score、/anomaly、/pattern、/threat-model、/sanitize、/export-risk、/wizard、/template、/simple-mode、/progress、/save-checkpoint、/load-checkpoint、/qa-check、/coverage、/gaps、/verify-sourcesといったスラッシュコマンドで細かく操作できます。ジャーナリスト向け検証、HR採用調査、サイバー脅威インテリジェンス、民間調査といったプロフェッショナル向けプレイブックも搭載。Maltego、Obsidian、Notionと連携できます。
managing-deployment-rollbacks
このスキルはデプロイメントのロールバックを安全チェック付きで管理・実行します。デプロイメント失敗からの復旧を自動化することで、スムーズなシステム回復を実現できます。デプロイメントにエラー、パフォーマンス低下、予期しない動作などの問題が発生した場合に使用してください。「デプロイメントをロールバック」「前のバージョンに戻す」など、デプロイメント復旧に関連する依頼で自動的に実行されます。安全なロールバック手順を優先しており、検証オプションも提供しています。
exa-webhooks-events
Exaのスケジュール監視とコンテンツアラート機能を使用して、イベント駆動型のインテグレーションを構築できます。コンテンツモニタリング、競合情報の収集パイプライン、またはExaを用いたスケジュール検索の自動化を構築する際に活用してください。「exa monitor」「exa content alerts」「exa scheduled search」「exa event-driven」「exa notifications」といったフレーズで起動します。
kotlin-coroutines
Kotlinの構造化並行処理、Flow、Channelパターンに対応しています。
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。
bamboohr-webhooks-events
BambooHR のウェブフック エンドポイントを実装し、HMAC署名検証と従業員変更イベント処理に対応します。グローバルウェブフックと権限付きウェブフックの両方に対応しており、リアルタイム従業員通知の設定、同期トリガーの実装、BambooHR ウェブフック ペイロードの処理が可能です。「bamboohr webhook」「bamboohr events」「bamboohr real-time sync」「bamboohr notifications」「bamboohr employee changes」といったフレーズで実行できます。
epo-patent-search
EPO OPS APIとBigQueryを活用して、ヨーロッパの特許を検索できます。全文検索、法的ステータス、特許ファミリー情報の取得が可能であり、1億件以上の特許データベース（EP フィルター機能付き）にアクセスできます。先行技術調査、競合分析、実施自由度の検証など、知的財産戦略に必要な調査に対応しています。
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。