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Binance Web3ウォレットの残高確認や送金、トークン交換をエージェントに頼めるスキル。指値注文、利用承認の取り消し、予測市場やDeFiの操作にも対応します。

• ウォレットの残高と履歴を確認したいとき
• 送金・交換・指値注文を操作したいとき
• トークンの利用承認を確認・撤回したいとき

AWS上のクラウドブラウザでページ操作や画面取得を自動化するスキル。agent-browserの通常コマンドを使い、ログイン状態の保存や実行中の画面確認にも対応します。

• AWS上でブラウザ操作を実行したいとき
• ログイン状態を次回へ引き継ぎたいとき
• クラウドブラウザの実行画面を確認

ページ内の操作対象を読み取り、クリックや入力、情報抽出、画面撮影を進める基本手順を案内し、ログイン状態の保存や複数セッションの管理も扱います。

• フォーム入力と結果画面の確認
• ページの表やリンク先の抽出
• ページ全体や注釈付きの画面撮影

CTFの隔離環境で、認証を強制するきっかけから認証情報の中継、受け入れ先、得られた権限までを追跡し、成立した最小の経路と証拠を整理するスキル。

• 強制的な認証の発生条件を調べたいとき
• 中継認証を受け入れるサービスの特定
• 中継の成立と取得権限の対応確認

CTFや攻防競技、演習環境の依頼を受け、作業範囲の初期確認から専用の統括スキルへ引き継ぎます。複数分野にまたがる問題で、適切な下位スキルへ進む入口です。

• 分野が不明なCTF問題の着手
• 攻防競技の作業振り分け
• 演習・オフライン環境の初期化

JavaScript製の独自仮想マシンを解析し、命令や定数表、実行中の状態を調べて、難読化されたコードの処理と実行の流れを整理するスキル。

• 難読化JSの独自仮想マシンを見分けたいとき
• 仮想マシンの命令を抽出・分類したいとき
• 公開関数の実行経路を追いたいとき

逆解析やセキュリティ評価の依頼を、対象の種類・目的・ツールに応じた専門スキルへ振り分け、作業範囲と許可状態の記録、必要なツールの準備につなぐ共通入口。

• 解析対象に合う専門スキルを選びたいとき
• 複数のセキュリティ分野にまたがる依頼
• 解析前の作業範囲と許可状態の記録

Webページのクリック・入力・情報収集と、Windowsアプリの画面操作を自動化。対象に応じたツール選択からスクリーンショットや通信の記録まで支援します。

• Webログインやフォーム入力の自動化
• ページ内容とスクリーンショットの収集
• Windowsアプリの画面操作

Chatbox Proの変更を公開版へ移す際に、モバイル専用ファイルや依存関係を除外し、パッケージ名の違いや競合、公開用タグの扱いを整理するスキル。

• Proの最新変更を公開版へ同期したいとき
• 指定範囲のコミットを移したいとき
• 版の違いによる競合を解消したいとき

数学オリンピックなどの競技数学を解き、独立したエージェントが証明の穴を検証します。反例や定理の適用条件を調べ、確信が持てない場合は未解決部分を明示します。

• IMOやPutnamの問題を解きたいとき
• 競技数学の証明を検証したいとき
• 証明中の主張の反例探し

ローカルのファイルやアプリを操作するMCPサーバーを.mcpb形式にまとめ、利用者がNodeやPythonを事前に用意せず導入できる形に整えます。

• ローカルMCPサーバーを配布したいとき
• NodeやPythonの事前設定なしで導入
• フォルダー選択などの導入設定を定義

利用者が呼び出すスラッシュコマンドの作りを学ぶサンプルです。SKILL.mdの配置、引数の受け取り方、使用ツールやモデルの設定項目を確認できます。

• スラッシュコマンドの配置を学びたいとき
• 引数の受け取り方を確認したいとき
• ツール権限やモデル設定の確認

RustとTokioを使う非同期処理で、複数タスクの管理や通信、エラー処理、キャンセルを設計し、処理の停止や性能上の問題を調べるためのスキル。

• 非同期ネットワークサービスの開発
• タスク管理とチャネル通信の設計
• エラー処理とキャンセルの設計

長時間のエージェント作業で起きる指示忘れや規約のずれに備え、進捗の要約、重要ルールの再確認、次のセッションへの引き継ぎを整理するスキル。

• 長時間の作業で規約を守りたいとき
• 会話の圧縮後に判断を確認したいとき
• 次のセッションへ引き継ぎたいとき

似たデータを探すベクトル検索の速度・検索漏れ・メモリ使用量を調整します。データ規模に合う索引方式の選定から、設定の比較や圧縮方法の検討まで支援します。

• 類似検索の応答を速くしたいとき
• HNSWの検索漏れを減らしたいとき
• メモリ削減の圧縮方式を比較したいとき

LLMの追加学習を始める前に、正解例と失敗の種類別の採点処理を整えるスキル。人の評価との照合や学習前モデルの測定を通じ、学習後の比較基準を作ります。

• 実行記録から評価セットを作りたいとき
• 失敗の種類ごとに採点したいとき
• LLMの判定を人の評価と照合したいとき

採点済みの実行記録や本番ログを選別し、モデルの追加学習用データに変換します。成功例や修正済み回答、同じ課題の回答ペアを整え、機密情報や評価用データの混入を防ぎます。

• 高得点の成功例を学習に使いたいとき
• 専門家が修正した失敗例の活用
• 同じ課題の回答ペアを作りたいとき

数学・コード・構造化出力など、正誤をプログラムで判定できる課題向けに、GRPOによる強化学習の設定と報酬関数を整え、学習の不調や報酬の抜け穴を点検するスキル。

• 自動で正誤判定できる課題のGRPO設定
• 出力形式と正確さの報酬設計
• 学習開始前の報酬スコア点検

画像と文章を扱うAIモデルの追加学習に向け、学習対象の層やLoRA、画像解像度の設定を整理します。画像と文章の対応ずれなど、学習が進んでも評価が改善しない原因の確認も支援します。

• 画像と文章のタスク向け学習設定
• 画像処理部分を学習するか判断したいとき
• 学習しても評価が伸びない原因調査

言語モデルの追加学習に使うデータを、学習方式に合わせて整形・検証します。会話形式や学習対象の確認、データの詰め合わせ、出典を記録するカード作成まで支援します。

• 生データを学習用JSONLに変換したいとき
• 会話形式と学習対象を確認したいとき
• 詰め合わせ後の区切りを点検したいとき

LLMの追加学習が必要かを見極め、検索やプロンプトの改善とも比較しながら、手元のデータと評価方法に合う学習手法、モデル規模、必要メモリを検討するスキル。

• 追加学習と検索・プロンプトを比較したいとき
• 手元のデータに合う学習手法の選定
• モデル規模と必要メモリの検討

回答の比較評価や高評価・低評価のフィードバックを使い、モデルの追加学習方式と設定を選びます。DPOなどの使い分けから回答ペアの作成、学習不調の見直しまで扱います。

• 回答の比較評価に合う方式を選びたいとき
• 個別の高評価・低評価を学習に使いたいとき
• DPOで能力が落ちた際の設定見直し

PlaywrightやCypressで利用者の一連の操作を確かめるE2Eテストを整備し、不安定なテストの調査や重要な画面操作の自動検証を支援するスキル。

• ログインや購入のテスト自動化
• 不安定なテストを調査したいとき
• CI/CDでブラウザテストを実行

LLMアプリの回答品質を、自動指標・人の評価・別のLLMによる採点で検証し、モデルやプロンプトの比較、変更後の品質低下の確認に役立てるスキル。

• モデルやプロンプトを比較したいとき
• プロンプト変更後の品質確認
• 公開前の性能低下を検出したいとき