7,325 件 ・ 関連度順
概要と使いどころ
Before stating any specific fact about an LLM provider's product — models, pricing, limits, context windows, SDK/API — for OpenAI, Gemini, Claude & others, verify against official docs, not memory.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when a repo has its own generators, scripts or turbo tasks and an agent reaches for a generic skill instead — derive a Playbook context (ADR-244) from the real config, graded by the tree.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when working with MCP (Model Context Protocol) servers — their tools, capabilities, and best practices for effective agent workflows.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Pick the image provider from job shape — text-in-image to Ideogram, photoreal to Flux, illustrative vector to Recraft, general to Gemini/GPT.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use to analyse a character image down to the smallest mole and diff against a canon — per-feature spec, OCR-reads tattoo text, flags drift. Triggers 'analyse this image', 'match the canon'.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Deep analysis of articles/long-form via thinking frameworks (SCQA, mental models, inversion) — 'analyze article', 'deep dive', 'extract insights', URL/text wanting depth not summary.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
When co-authoring a PRD, design doc, RFC, decision doc, or technical spec — 3-stage flow (context → section-by-section → reader-test) — even if the user just says 'help me write this spec'.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when capturing an architectural decision — file naming, next ADR number, Status / Context / Decision / Consequences, index regen; fires even without saying 'ADR'.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when the user invokes a slash command like /create-pr, /commit, /fix-ci, or pastes command file content — routes to the right command with context inference and GitHub API patterns.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when verifying cross-references between skills, rules, commands, guidelines, and context documents are not broken after edits, renames, or deletions.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Coordination guidance for the narrow case of multiple desktop-backed agents active concurrently in the same desktop-backed coordination context. Use ONLY when two or more desktop peers are running at the same time; normal CLI agents and single desktop peers should ignore this skill. Read this BEFORE concurrent desktop-to-desktop handoffs to keep sender labels unique, identity routing cooperative, and material handoffs proven.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
This skill should be used when designing terminal user interfaces, creating TUI layouts, choosing TUI color schemes, implementing keyboard navigation, building terminal dashboards, or working with any TUI framework. Activates on mentions of TUI design, terminal UI, Ratatui layout, Ink components, Textual widgets, Bubbletea views, terminal color palette, keybinding design, panel layout, split panes, terminal dashboard, box-drawing characters, sparklines, progress bars, modal dialogs, focus management, or terminal accessibility.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Automate terminal UI (TUI) apps with agent-tui for testing, inspection, demos, and scripted interactions. Use when automating CLI/TUI flows, regression testing terminal apps, verifying interactive behavior, or extracting structured text from terminal UIs. Also use when asked what agent-tui is, how it works, or to demo it. Do not use for web browsers, GUI apps, or non-terminal interfaces.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Planeje e roteirize trabalho de Domain-Driven Design desde modelagem estratégica até implementação tática e padrões de arquitetura orientada a eventos.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Padrões abrangentes para criar, manter e gerenciar Registros de Decisões de Arquitetura (ADRs) que capturam o contexto e a lógica por trás de decisões técnicas significativas.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Guia completo para criar diagramas de software usando sintaxe Mermaid. Use quando usuários precisarem criar, visualizar ou documentar software por meio de diagramas, incluindo diagramas de classe (modelagem de domínio, design orientado a objetos), diagramas de sequência (fluxos de aplicação, interações de API, execução de código), fluxogramas (processos, algoritmos, jornadas do usuário), diagramas de relacionamento de entidades (esquemas de banco de dados), diagramas de arquitetura C4 (contexto do sistema, containers, componentes), diagramas de estado, git graphs, gráficos de pizza, gráficos de Gantt ou qualquer outro tipo de diagrama. Acionadores incluem solicitações para "diagram", "visualize", "model", "map out", "show the flow" ou ao explicar arquitetura de sistema, design de banco de dados, estrutura de código ou fluxos de usuário/aplicação.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when working with *.excalidraw or *.excalidraw.json files, user mentions diagrams/flowcharts, or requests architecture visualization - delegates all Excalidraw operations to subagents to prevent context exhaustion from verbose JSON (single files: 4k-22k tokens, can exceed read limits)
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Traduza nós do Figma em código pronto para produção com fidelidade visual 1:1 usando o workflow MCP do Figma (contexto de design, screenshots, assets e tradução de convenções de projeto). Ative quando o usuário fornecer URLs do Figma ou IDs de nó, ou solicitar implementar designs ou componentes que devem corresponder às especificações do Figma. Requer uma conexão funcional com servidor MCP do Figma.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use o servidor Figma MCP para buscar contexto de design, screenshots, variáveis e assets do Figma, além de traduzir nós do Figma em código de produção. Ative quando uma tarefa envolver URLs do Figma, IDs de nós, implementação design-to-code ou configuração e troubleshooting do Figma MCP.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Gerar memes usando a API memegen.link. Use quando usuários solicitarem memes, quiserem adicionar humor ao conteúdo ou precisarem de recursos visuais para redes sociais. Suporta 100+ templates populares com texto e estilo personalizados.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Especialista em design de prompts eficazes para aplicações com LLM. Domina estrutura de prompts, gerenciamento de contexto, formatação de output e avaliação de prompts. Use quando: engenharia de prompts, system prompt, few-shot, chain of thought, design de prompts.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Busca web e pesquisa usando Perplexity AI. Use quando o usuário disser "pesquisar", "encontrar", "procurar", "perguntar", "pesquisar" ou "qual é o mais recente" para consultas genéricas. NÃO para docs de biblioteca/framework (use Context7) ou perguntas do workspace.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Banco de dados de embeddings de código aberto para aplicações de IA. Armazene embeddings e metadados, realize buscas vetoriais e full-text, filtre por metadados. API simples com 4 funções. Escala de notebooks para clusters de produção. Use para busca semântica, aplicações RAG ou recuperação de documentos. Melhor para desenvolvimento local e projetos de código aberto.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Framework para embeddings de última geração em sentenças, textos e imagens. Oferece 5000+ modelos pré-treinados para similaridade semântica, clustering e retrieval. Suporta modelos multilíngues, específicos de domínio e multimodais. Use para gerar embeddings para RAG, busca semântica ou tarefas de similaridade. Melhor para geração de embeddings em produção.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。