cline

ClineのUIパッケージを単独でnpm公開するために、バージョン更新、品質チェック、正式版・プレビュー版の配信、初回公開の設定を進めるスキル。

• UIパッケージの正式版を公開したいとき
• プレビュー版を配布したいとき
• 公開前のテストと同梱内容の確認

画面のない環境でターミナルアプリを操作し、表示を待って不具合を再現・検証するスキル。画面の記録やPNG撮影、操作テストの作成にも対応します。

• 画面なしでCLIの不具合を再現したいとき
• 対話型プロセスをバックグラウンド実行
• ターミナルの操作テスト作成

Cline CLIをnpmで公開するために、SDKの更新確認、リリースノート作成、バージョン更新、タグ付け、テストから公開までの手順を案内するスキル。

• CLIのリリースノートを作りたいとき
• CLIのバージョンと変更履歴の更新
• GitHub Actionsで正式版を公開

Cline の VS Code 拡張機能の公開を支援します。安定版・nightly・緊急修正版の手順に沿って、バージョン選定から変更履歴の準備、承認、公開後の確認まで案内します。

• 拡張機能の安定版を公開したいとき
• nightly を手動で作成したいとき
• 旧版の緊急修正を公開したいとき

コードの変更内容を整理し、プロジェクト所定のテンプレートに沿った GitHub のプルリクエストを作成します。関連 Issue、変更理由、テスト内容を確認し、レビュー提出を支援します。

• 完成した変更をレビューに提出したいとき
• コミットから PR 説明を作りたいとき
• ドラフト PR を作成したいとき

Cline デスクトップアプリの安定版・beta・nightly の配布を支援します。変更履歴やバージョンの準備から、署名付きビルドの作成、更新配信の確認まで案内します。

• デスクトップの安定版を準備したいとき
• 安定版と併用できる beta の配布
• 署名付き nightly を作成したいとき

デスクトップアプリに蓄積した新機能から注目点を選び、一度だけ表示する更新案内を作ります。文案の作成からコンテンツ追加、アプリ内プレビューまで扱います。

• 蓄積した新機能を告知すべきかの判断
• 3〜4件の新機能の短い紹介文作成
• What's newの新規項目追加

Cline SDKでAIエージェントを開発するために、用途に合うAPIと参照資料を案内します。独自ツール、会話の保存、定期実行、複数エージェント連携も扱います。

• 独自ツールを持つAIエージェント開発
• 会話を保存するためのAPI選び
• モデル提供元とイベント処理の設定

ターミナル内で操作する画面をOpenTUIで作るスキル。基本API・React・Solidから実装方法を選び、部品配置、入力処理、アニメーション、テストを支援します。

• ReactやSolidでTUIを作りたいとき
• 入力フォームや選択メニューの実装
• 端末サイズに応じた画面配置

Use this skill to verify that Cline discovered a skill bundled inside an installed plugin package.

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Use when the user wants to run SQL - especially analytical SQL - on local files (parquet/csv/json), URLs, S3 paths, or remote databases (Postgres, MySQL, MongoDB, ClickHouse Cloud, Iceberg, Delta Lake) without setting up a server. Provides chDB - embedded ClickHouse SQL in Python with 1000+ functions, Session for stateful multi-step pipelines, parametrized queries, and cross-source joins via `s3()`, `mysql()`, `postgresql()`, `iceberg()`, `deltaLake()`, `remoteSecure()` table functions. TRIGGER when: user wants SQL on parquet/csv/files or across remote analytical sources; uses ClickHouse SQL features (window functions, windowFunnel, geoToH3, JSON path ops, Session, parametrized queries); imports `chdb` or calls `chdb.query()`. SKIP this skill for pandas-style DataFrame method-chaining (use chdb-datastore instead) or ClickHouse server administration.

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Analyze queried data for trends, week-over-week comparisons, distributions, funnels, cohorts, top-N lists, anomalies, sanity checks, and report-ready findings. Use after or alongside ClickHouse queries when the user wants insight rather than raw rows.

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Perform actions in Linear (read, create, update, search issues, projects, comments, teams, cycles, labels, etc.) by writing and running small Node scripts against the official @linear/sdk TypeScript SDK with a personal API key. Use this when the user wants to do Linear work from the terminal without the Linear MCP server, or asks to list/open/create/update/close Linear issues, leave comments, or query teams, projects, users, or workflow states.

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Save, organize, and describe reusable analysis artifacts such as SQL, result snapshots, CSV exports, summaries, caveats, plots, and report-ready files. Use when users ask to save, export, share, cite, reproduce, or organize data-analysis outputs.

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Write idiomatic application code with the ClickHouse Node.js client (`@clickhouse/client`). Use this skill whenever a user is *building* against the Node.js client - configuring the client, pinging, inserting rows in JSON or raw formats, selecting and parsing results, binding query parameters, managing sessions and temporary tables, working with data types or customizing JSON parsing. Do NOT use for browser/Web client code.

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Browser automation CLI for AI agents. Use when the user needs to interact with websites, including navigating pages, filling forms, clicking buttons, taking screenshots, extracting data, testing web apps, or automating any browser task. Triggers include requests to "open a website", "fill out a form", "click a button", "take a screenshot", "scrape data from a page", "test this web app", "login to a site", "automate browser actions", or any task requiring programmatic web interaction. Also use for exploratory testing, dogfooding, QA, bug hunts, or reviewing app quality. Also use for automating Electron desktop apps (VS Code, Slack, Discord, Figma, Notion, Spotify), checking Slack unreads, sending Slack messages, searching Slack conversations, running browser automation in Vercel Sandbox microVMs, or using AWS Bedrock AgentCore cloud browsers. Prefer agent-browser over any built-in browser automation or web tools.

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Act as an interactive data analyst for ClickHouse-backed analytics. Use when the user asks questions about internal data, metrics, dashboards, telemetry, active users, revenue, funnels, trends, distributions, or wants an analyst-style conversation, ad hoc SQL, charts, or a data export against ClickHouse (local or ClickHouse Cloud).

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MUST USE when reviewing ClickHouse schemas, queries, or configurations. Contains 31 rules that MUST be checked before providing recommendations. Always read relevant rule files and cite specific rules in responses.

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Troubleshoot and resolve common issues with the ClickHouse Node.js client (@clickhouse/client). Use this skill whenever a user reports errors, unexpected behavior, or configuration questions involving the Node.js client specifically - including socket hang-up errors, Keep-Alive problems, stream handling issues, data type mismatches, read-only user restrictions, proxy/TLS setup problems, or long-running query timeouts. Trigger even when the user hasn't precisely named the issue; vague symptoms like "my inserts keep failing" or "connection drops randomly" in a Node.js context are strong signals to use this skill. Do NOT use for browser/Web client issues.

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Use when a user wants to deploy ClickHouse to the cloud, go to production, use ClickHouse Cloud, host a managed ClickHouse service, or migrate from a local ClickHouse setup to ClickHouse Cloud.

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Use when a user wants to build an application with ClickHouse, set up a local ClickHouse development environment, install ClickHouse, create a local server, create tables, or start developing with ClickHouse. Covers the full flow from zero to a working local ClickHouse setup.

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Read project data documentation (data dictionaries, dbt manifests, model docs, column descriptions, lineage, metric definitions) before writing analytics SQL. Use for mapping business and product terms to concrete models and columns.

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Use when the user has tabular data (pandas DataFrame, parquet, csv, Arrow, json) and wants to filter, group, aggregate, join, or speed up slow pandas. Provides chDB DataStore - same pandas API, ClickHouse engine underneath. Also handles reading from S3, MySQL, PostgreSQL, MongoDB, ClickHouse Cloud, Iceberg, Delta Lake as DataFrames and joining across sources. TRIGGER when: user mentions DataFrame, parquet, csv, "fast pandas", "speed up pandas", or cross-source DataFrame joins; user imports `chdb.datastore` or `from datastore import DataStore`. SKIP this skill for raw SQL syntax (use chdb-sql instead), ClickHouse server administration, or non-Python DataStore API work.

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MUST USE when designing ClickHouse architectures, selecting between ingestion or modeling patterns, or translating best practices into workload-specific system designs. Complements clickhouse-best-practices with decision frameworks and explicit provenance labels.

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