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概要と使いどころ
OpenCTI is an open-source platform for managing cyber threat intelligence knowledge, built on STIX 2.1 as its native data model. This skill covers building an automated IOC enrichment pipeline using O
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This skill covers deploying Microsoft Sentinel as a cloud-native SIEM and SOAR platform for centralized security operations. It details configuring data connectors for multi-cloud log ingestion, writing KQL detection queries, building automated response playbooks with Logic Apps, and leveraging the Sentinel data lake for petabyte-scale threat hunting across AWS, Azure, and GCP security telemetry.
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Expert in LangGraph - the production-grade framework for building stateful, multi-actor AI applications. Covers graph construction, state management, cycles and branches, persistence with checkpointers, human-in-the-loop patterns, and the ReAct agent pattern. Used in production at LinkedIn, Uber, and 400+ companies. This is LangChain's recommended approach for building agents. Use when: langgraph, langchain agent, stateful agent, agent graph, react agent.
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Design patterns for building autonomous coding agents. Covers tool integration, permission systems, browser automation, and human-in-the-loop workflows. Use when building AI agents, designing tool APIs, implementing permission systems, or creating autonomous coding assistants.
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Expert in building products that wrap AI APIs (OpenAI, Anthropic, etc.) into focused tools people will pay for. Not just 'ChatGPT but different' - products that solve specific problems with AI. Covers prompt engineering for products, cost management, rate limiting, and building defensible AI businesses. Use when: AI wrapper, GPT product, AI tool, wrap AI, AI SaaS.
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Complete startup operating system — from idea validation to Series A. Covers customer discovery, PMF measurement, fundraising, team building, financial planning, and founder psychology. Use when building, launching, pivoting, or scaling a startup.
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React Native and Expo best practices for building performant mobile apps. Use when building React Native components, optimizing list performance, implementing animations, or working with native modules. Triggers on tasks involving React Native, Expo, mobile performance, or native platform APIs.
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Find broken links, competitor backlinks, and link building outreach targets
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Use when introducing a feature flag system, choosing between release flags / experiment flags / operational flags / kill switches / permission flags, designing percentage rollouts, building kill-switch + circuit-breaker patterns, structuring evaluation contexts (user IDs, plan tier, region), or building flag-cleanup discipline. Triggers: LaunchDarkly / GrowthBook / Unleash / Flagsmith / OpenFeature, percentage ramp, sticky bucketing, kill switch wired to alerting, "we still have flags from 2 years ago", flag debt, OpenFeature provider, evaluation context, default value on provider failure. NOT for A/B test statistical analysis (separate skill), traffic-split routing at the edge, build-time bundler defines, or environment-based config.
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Introduce people to AI, agentic AI, and AI skills with appropriate pedagogy for any audience. Covers LLM analogies, progressive complexity paths, aha-moment demos, audience-tailored explanations, workshop design, and overcoming emotional barriers to AI adoption. Activate on 'explain AI', 'introduce AI', 'AI workshop', 'AI demo', 'teach AI', 'AI literacy', 'onboard to AI', 'AI evangelism', 'explain agentic', 'explain skills to', 'AI training session', 'AI onboarding'. NOT for teaching ML engineering (use ai-engineer), not for building AI features (use ai-engineer), not for prompt engineering (use prompt-engineer), not for building training data pipelines.
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OpenClawの画面をSolid 2で実装・移行・レビューするスキル。状態管理やLitとの共存、ダイアログなどの表示、テストと性能確認を扱います。
本格的な開発に進む前に小さな試作品を動かし、アイデアの実現性や方式の違いを検証して、実行結果を根拠に採用・調整・見送りの判断をまとめるスキル。
会話の開始時に使えるスキルを確認し、応答や作業の前に読み込む手順を定めます。作業方法を決めるスキルを優先し、実行環境ごとの案内につなぎます。
新しい機能や企画を作り始める前に、対話で目的や希望、制約を整理します。必要に応じて図や試作品で認識を確かめ、作業の規模に合った設計をまとめるスキルです。
アイデアの整理、実装、不具合調査など、状況に合う関連スキルと使う順序を案内します。作業の規模や段階に応じて、次に進む手順を選ぶための相談役です。
メモや文字起こしなどの素材を、読者が理解しやすい順序の記事に組み立てます。導入案や段落の役割を対話で確かめ、合意した文章を別ファイルに保存するスキル。
機能追加やバグ修正を、失敗するテストと最小限の実装の順に進めます。利用者が使う公開インターフェースを通じて動作を確かめ、内部構造に依存しないテストを作るスキルです。
計画やアイデアを質問で掘り下げ、決定同士の依存関係を整理します。推奨案を添えた質問を段階的に重ね、曖昧な前提や未決事項を確認して共通理解を築くスキルです。
再現しにくい不具合や処理速度の悪化を、症状を判定するテストやスクリプトで調べます。原因候補の検証から修正、再発防止の確認まで進めるスキル。
MyBatisを使うJavaのデータ保存・取得処理を設計、レビューします。SQLと結果の対応付け、動的SQLの安全性、トランザクションや検索性能を扱います。
AIエージェントが外部情報を読み、ツールやファイルを操作する際の安全対策を整理します。権限、保存先、認証情報の扱いを見直し、実際の動作で検証します。
Windowsのデスクトップアプリを実際に操作する自動テストを作るスキルです。画面要素の識別、待機処理、失敗時の記録、CIへの組み込みを扱います。
JavaのSpring Bootで、APIやデータ処理の実装・レビューを支援するスキル。処理の役割分担から入力検証、例外処理、キャッシュ、非同期処理、ログまで扱います。
Vue.js 3やNuxtの画面実装を、部品の設計から状態管理、画面遷移、テストまで支えるスキル。具体例に沿ってコードの構成やデータ更新の扱いを見直します。