APIスキル

Generate, inpaint, and outpaint music with ACE Step on RunComfy via the `runcomfy` CLI. ACE Step is StepFun-AI's open-weights music foundation model — tag-driven composition (genre, mood, instruments), multilingual lyrics with section markers, 5 s to 4 min stereo output, $0.0002–0.0003 per second (≈ 27× cheaper than ElevenLabs Music). Four endpoints: ACE Step text-to-audio (the default), ACE Step 1.5 text-to-audio (50+ language lyrics, refined structured-lyric handling), ACE Step...

inference.sh CLI経由で250以上のAIアプリを実行 - 画像生成、動画作成、LLM、検索、3D、Twitter自動化。モデル: FLUX、Veo、Gemini、Grok、Claude、Seedance、OmniHuman、Tavily、Exa、OpenRouterなど多数。AIアプリの実行、画像/動画生成、LLM呼び出し、ウェブ検索、Twitter自動化の際に使用。トリガー: inference.sh、infsh、ai model、run ai、serverless ai、ai api、flux、veo、claude api、image generation、video generation、openrouter、tavily、exa search、twitter api、grok

We need to translate the given text from English to Japanese. The text describes an agent skill for generating AI music via RunComfy CLI. It mentions specific product names: RunComfy, ElevenLabs AI Music Generation, ACE Step, ACE Step 1.5, StepFun-AI. Also technical terms like CLI, premium 44.1 kHz stereo vocal tracks, time range, audio-inpaint, audio-outpaint. We must preserve those names and terms. The text ends with "Picks the right..." which is incomplete. We should translate the entire provided text as is, including the incomplete part. We need to output only the translation, no extra commentary. The target language is Japanese. We'll write in natural Japanese, keeping the product names in English (or as they appear). For "RunComfy" and "CLI", we can keep as is. For "ElevenLabs AI Music Generation" - keep as is. For "ACE Step / ACE Step 1.5" - keep as is. For "StepFun-AI" -

Rigor Explore互

AKS上でAI Runwayをセットアップ — ベアクラスターからモデル実行まで。クラスター検証、コントローラーインストール、GPU評価、プロバイダー設定、初回デプロイをカバー。WHEN: "setup AI Runway", "onboard AKS cluster", "install AI Runway", "airunway setup", "deploy model to AKS", "GPU inference on AKS", "KAITO setup on AKS", "run LLM on AKS", "vLLM on AKS", "set up model serving on AKS", "AI Runway controller".

Angularコードを生成し、アーキテクチャのガイダンスを提供します。プロジェクト、コンポーネント、サービスの作成時や、リアクティビティ（signals、linkedSignal、resource）、フォーム、依存性注入、ルーティング、SSR、アクセシビリティ（ARIA）、アニメーション、スタイリング（コンポーネントスタイル、Tailwind CSS）、テスト、CLIツールに関するベストプラクティスについてトリガーします。

Azure Application Insightsを使用したWebアプリのインストルメンテーションのガイダンス。テレメトリパターン、SDKセットアップ、構成リファレンスを提供します。対象：アプリのインストルメンテーション方法、App Insights SDK、テレメトリパターン、App Insightsとは、Application Insightsガイダンス、インストルメンテーション例、APMのベストプラクティス。

Azure AI向けに使用：Search、Speech、OpenAI、Document Intelligence。検索、ベクター/ハイブリッド検索、音声認識、音声合成、文字起こし、OCRを支援。使用時：AI Search、クエリ検索、ベクター検索、ハイブリッド検索、セマンティック検索、音声認識、音声合成、文字起こし、OCR、テキスト読み上げ。

Azure API ManagementをAIモデル、MCPツール、エージェント向けのAIゲートウェイとして構成します。利用時：セマンティックキャッシング、トークン制限、コンテンツ安全性、負荷分散、AIモデルガバナンス、MCPレート制限、脱獄検出、Azure OpenAIバックエンド追加、AI Foundryモデル追加、AIゲートウェイテスト、LLMポリシー、AIバックエンド構成、トークンメトリクス、AIコスト制御、APIからMCPへの変換、OpenAPIをゲートウェイにインポート。

GitHub Copilot SDKアプリをAzure上で構築、デプロイ、および変更します。コードベースにpackage.json内で@github/copilot-sdkまたはCopilotClientが含まれている場合は必須です。copilot-sdkマーカーが検出された場合は、azure-prepareよりも優先します。使用条件：copilot SDK、@github/copilot-sdk、copilot対応アプリ、copilotアプリの構築、copilotアプリの準備、copilotアプリへの機能追加、copilotアプリの変更、BYOM、独自モデルの持ち込み、CopilotClient、createSession、sendAndWait、azd init copilot。使用禁止：すでに準備済みのものをデプロイする場合...

Azureアプリのデプロイ準備（インフラBicep/Terraform、azure.yaml、Dockerfiles）。新規作成/モダナイズ、または作成＋デプロイに使用。クロスクラウド移行には非対応（azure-cloud-migrateを使用）。使用禁止：copilot-sdkアプリ（azure-hosted-copilot-sdkを使用）。対象：「アプリ作成」「Webアプリ構築」「API作成」「サーバーレスHTTP API作成」「フロントエンド作成」「バックエンド作成」「サービス構築」「アプリケーションのモダナイズ」「アプリケーション更新」「認証追加」「キャッシュ追加」「Azureへのホスティング」「作成および...」

サブスクリプションまたはリソースグループ全体でAzureリソースを一覧表示、検索、表示します。「サブスクリプション内のウェブサイトを一覧表示」「ウェブアプリを一覧表示」「アプリサービスを表示」「仮想マシンを一覧表示」「VMを一覧表示」「ストレージアカウントを表示」「コンテナアプリを検索」「どのリソースがあるか」といったプロンプトを処理します。用途：ウェブサイトの一覧表示、ウェブアプリの一覧表示、アプリサービスの一覧表示、サブスクリプション内のウェブサイトの表示、リソースインベントリ、タグによるリソース検索、タグ分析、孤立リソースの発見（コストには非対応...

Azureワークロードのプラン、ティア、SKU間の評価とアップグレード、またはソースコード内のAzure SDK依存関係のモダナイズを行います。対象：ConsumptionからFlex Consumptionへのアップグレード、Azure Functionsプランのアップグレード、ホスティングプランの変更、関数アプリのSKU変更、App ServiceからContainer Appsへの移行、レガシーAzure Java SDK（com.microsoft.azureからcom.azure）のモダナイズ、Azure Cache for Redis（ACR/ACRE）からAzure Managed Redis（AMR）への移行。

Decision guide for delegating to caveman-style subagents. Tells the main thread WHEN to spawn `cavecrew-investigator` (locate code), `cavecrew-builder` (1-2 file edit), or `cavecrew-reviewer` (diff review) instead of doing the work inline or using vanilla `Explore`. Subagent output is caveman-compressed so the tool-result injected back into main context is ~60% smaller — main context lasts longer across long sessions. Trigger: "delegate to subagent", "use cavecrew", "spawn...

Convexの認証、IDマッピング、アクセス制御を設定します。Convexアプリでのログイン、認証プロバイダー、ユーザーテーブル、保護された関数、ロールに使用します。

モジュールに対して、並列サブエージェントを使用して複数の根本的に異なるインターフェースデザインを生成します。ユーザーがAPIを設計したい、インターフェースオプションを探索したい、モジュール形状を比較したい、または「二度設計する」と言及した場合に使用します。

Node.js/TypeScriptでGenkitを使用したAI駆動アプリケーションを開発します。ユーザーがGenkit、AIエージェント、フロー、またはJavaScript/TypeScriptのツールについて質問した場合、またはGenkitのエラー、検証問題、型エラー、APIの問題に遭遇した場合に使用します。

Microsoft Entra Agent Identity Blueprints、BlueprintPrincipals、およびインスタンスごとのAgent IdentitiesをMicrosoft Graph経由でプロビジョニングし、Microsoft Entra SDK for AgentIDサイドカーを含むOAuth 2.0トークン交換（fmi_path、OBO、クロス テナント）を構成します。使用目的：Agent Identity Blueprint、BlueprintPrincipal、エージェントOAuth、fmi_pathトークン交換、エージェントOBO、エージェント向けWorkload Identity Federation、ポリグロットエージェント認証、Microsoft.Identity.Web.AgentIdentities。使用禁止：標準のEntraアプリ...

Microsoft Entra IDのアプリ登録、OAuth 2.0認証、MSAL統合をガイドします。使用用途：アプリ登録の作成、Azure ADアプリの登録、OAuthの構成、認証の設定、APIアクセス許可の追加、サービスプリンシパルの生成、MSALの例、コンソールアプリ認証、Entra IDの設定、Azure AD認証。使用しない用途：Azure RBACやロールの割り当て（azure-rbacを使用）、Key Vaultのシークレット（azure-keyvault-expiration-auditを使用）、一般的なAzureリソースのセキュリティガイダンス。

Fastify Node.jsバックエンドサーバーとREST APIの開発を、TypeScriptまたはJavaScriptを使用してガイドします。Fastifyアプリケーションの構築、設定、デバッグ時（ルート定義、プラグイン実装、JSONスキーマ検証の設定、エラーハンドリング、パフォーマンス最適化、認証管理、CORSとセキュリティヘッダーの設定、データベース統合、WebSocketの操作、本番環境へのデプロイを含む）に使用します。Fastifyの完全なリクエストライフサイクル（フック、...

エージェントスキルを発見、評価、インストールします。skills.sh、clawhub.ai、GitHubの主要レジストリすべてを一度に検索し、各ボードをネイティブ指標（インストール数/スター数）で表示、ボードごとにトップエントリを提示、トップ候補の実際のSKILL.mdをセキュリティスキャンして危険なパターンを検出、既にインストール済みのものをフラグ付けします。ユーザーが「Xをする方法」「Xのスキルを探す」「Xをするスキルはあるか」「Xのためにどのスキルをインストールすべきか」と尋ねたり、エージェントを拡張したい場合に使用します。

Firebase Remote Configの包括的なガイド。テンプレート管理とSDKの使用方法を含みます。ユーザーがRemote Configのセットアップ、機能フラグの管理、またはアプリの動作を動的に更新する際に、このスキルを使用してください。

ウェブサイトのコンテンツ変更を検出し、webhookまたはメールで通知を受け取ります。cronジョブ、スクレイパー、差分スクリプトは不要です。このスキルは、ユーザーがページの変更を追跡したい、競合の価格を監視したい、新しい求人やブログ記事のアラートを受け取りたい、ドキュメント/変更履歴/ステータスページを監視したい、または「監視」「ウォッチ」「追跡」「変更があったら通知」「Xが変わったら通知」「変更があれば知らせて」「変更があったらメール」「webhookを送信」と言った場合に使用します。組み込みのAI判定機能が、フォーマット、タイムスタンプなどをフィルタリングします。

Go言語における依存性注入（DI）の包括的ガイド。DIが重要である理由（テスト容易性、疎結合、関心事の分離、ライフサイクル管理）、手動コンストラクタインジェクション、DIライブラリの比較（google/wire、uber-go/dig、uber-go/fx、samber/do）をカバー。このスキルは、サービスアーキテクチャの設計、依存性注入の設定、密結合コードのリファクタリング、シングルトンやサービスファクトリの管理、またはユーザーが制御の反転やサービスについて質問した際に使用します。

gqlgenまたはgraphql-goを使用してGolangでGraphQL APIを実装します。

Golangマイクロサービス向けのgRPC利用ガイドライン、protobuf構成、および本番対応パターンを提供します。gRPCサーバー/クライアントの実装、レビュー、デバッグ時、protoファイルの作成、インターセプターの設定、ステータスコードを用いたgRPCエラー処理、TLS/mTLSの構成、bufconnを用いたテスト、ストリーミングRPCの操作時に使用します。

Golangにおけるsamber/roを使用したリアクティブストリームとイベント駆動プログラミング — 150以上の型安全なオペレーター、コールド/ホットオブザーバブル、5つのサブジェクトタイプ（Publish、Behavior、Replay、Async、Unicast）、Pipeによる宣言的パイプライン、40以上のプラグイン（HTTP、cron、fsnotify、JSON、ロギング）、自動バックプレッシャー、エラー伝搬、Goコンテキスト統合を備えたReactiveX実装。samber/roを使用または採用する場合、コードベースがgithub.com/samber/roをインポートする場合、または非同期処理を構築する場合に適用。

Golang向け構造化ログ拡張機能。samber/slog-****パッケージを使用したマルチハンドラーパイプライン（slog-multi）、ログサンプリング（slog-sampling）、属性フォーマット（slog-formatter）、HTTPミドルウェア（slog-fiber、slog-gin、slog-chi、slog-echo）、バックエンドルーティング（slog-datadog、slog-sentry、slog-loki、slog-syslog、slog-logstash、slog-graylog...）。slogを使用または導入する場合、またはコードベースが既にgithub.com/samber/slog-*パッケージをインポートしている場合に適用します。

We need to translate the given text from English to Japanese, preserving the name "golang-spf13-viper" but it's not in the text. The text describes a Golang configuration library using spf13/viper. We must not include the name unless it appears in the source text. The source text does not contain the name "golang-spf13-viper". So we just translate the text inside <text>. Also preserve technical terms like spf13/viper, BindPFlag, etc. The text ends with "For CLI command..." which seems incomplete but we translate as is. Translation: Golang設定ライブラリ spf13/viper を使用 — 階層的な優先順位 (フラグ > 環境変数 > ファイル > KV > デフォルト)、BindPFlag/BindPFlags、SetEnvPrefix + SetEnvKeyReplacer + AutomaticEnv、ReadInConfig + ConfigFileNotFoundError、Unmarshal + mapstructure 構造体タグ、サブツリー用

Golang OpenAPI/Swaggerドキュメント — swaggo/swagによるアノテーションコメント（@Summary、@Param、@Success、@Router、@Security）、swag initコード生成、フレームワーク統合（gin、echo、fiber、chi、net/http）、セキュリティ定義（Bearer/JWT、OAuth2、APIキー）、および構造体タグ（swaggertype、enums、example、swaggerignore）。GoプロジェクトでSwagger/OpenAPIドキュメントを追加または保守する場合、またはコードベースがgithub.com/swaggo/swag、github.com/swaggo/gin-swagger、...をインポートしている場合に適用します。

Implements dependency injection in Golang using uber-go/dig — reflection-based container, Provide/Invoke, dig.In/dig.Out parameter and result objects, named values, value groups, optional dependencies, scopes, and Decorate. Apply when using or adopting uber-go/dig, when the codebase imports `go.uber.org/dig`, or when wiring an application graph at startup. For higher-level lifecycle and modules, see `samber/cc-skills-golang@golang-uber-fx` skill.

G

このスキルは、ユーザーが「エージェントコードを書く」「ADKでエージェントを構築する」「ツールを追加する」「コールバックを作成する」「エージェントを定義する」「状態管理を使用する」、またはADK（Agent Development Kit）Python APIのパターンやコード例を必要とする場合に使用します。Google ADKスキルスイートの一部です。エージェントタイプ、ツール定義、オーケストレーションパターン、コールバック、状態管理のクイックリファレンスを提供します。新しいプロジェクトの作成（google-agents-cli-scaffoldを使用）やデプロイには使用しないでください...

このスキルは、ユーザーが「トレーシングを設定する」「ADKエージェントを監視する」「ロギングを構成する」「可観測性を追加する」「本番トラフィックをデバッグする」、またはデプロイされたADK（Agent Development Kit）エージェントの監視に関するガイダンスを必要とする場合に使用します。Cloud Trace、プロンプト応答ロギング、BigQuery Agent Analytics、サードパーティ統合（AgentOps、Phoenix、MLflowなど）、およびトラブルシューティングをカバーします。Google ADK（Agent Development Kit）スキルスイートの一部です。デプロイメント設定には使用しないでください（代わりに...を使用）。

このスキルは、ユーザーが「エージェントを公開する」「ADKエージェントを公開する」「Gemini Enterpriseにエージェントを登録する」「Gemini Enterpriseに公開する」、またはagents-cli publish gemini-enterpriseコマンドに関するガイダンスを必要とする場合に使用します。ADKとA2Aの登録モード、プログラム的およびインタラクティブな使用方法、フラグリファレンス、デプロイメントメタデータからの自動検出、トラブルシューティングをカバーします。Google ADK（Agent Development Kit）スキルスイートの一部です。デプロイメントには使用しないでください（代わりに...を使用）。

Generate and edit images with OpenAI GPT Image 2 (ChatGPT Images 2.0) on RunComfy. Documents GPT Image 2's strengths (embedded text, logos, multilingual typography, instruction precision), its 3 fixed sizes, edit-with-preservation language, and when to route to a sibling (Flux 2 / Nano Banana Pro / Seedream) instead. Calls `runcomfy run openai/gpt-image-2/text-to-image` or `/edit` through the local RunComfy CLI. Triggers on "gpt image 2", "gpt-image-2", "ChatGPT Images 2", "image 2", or any...

Generate and edit images with OpenAI GPT Image 2 (ChatGPT Images 2.0) on RunComfy. Documents GPT Image 2's strengths (embedded text, logos, multilingual typography, instruction precision), its 3 fixed sizes, edit-with-preservation language, and when to route to a sibling (Flux 2 / Nano Banana Pro / Seedream) instead. Calls `runcomfy run openai/gpt-image-2/text-to-image` or `/edit` through the local RunComfy CLI. Triggers on "gpt image 2", "gpt-image-2", "ChatGPT Images 2", "image 2", or any...

Edit images with OpenAI GPT Image 2 (the `/edit` endpoint of ChatGPT Images 2.0) on RunComfy — bundled with the model's documented prompting patterns so the skill gets sharper output than naive prompting against the same model. Documents GPT Image Edit's strengths (preservation language, multilingual in-image text editing, multi-reference up to 10 images, layout / typography precision), the schema, and when to route to Nano Banana Edit / Flux Kontext / GPT Image 2 t2i instead. Calls...

Edit images with OpenAI GPT Image 2 (the `/edit` endpoint of ChatGPT Images 2.0) on RunComfy — bundled with the model's documented prompting patterns so the skill gets sharper output than naive prompting against the same model. Documents GPT Image Edit's strengths (preservation language, multilingual in-image text editing, multi-reference up to 10 images, layout / typography precision), the schema, and when to route to Nano Banana Edit / Flux Kontext / GPT Image 2 t2i instead. Calls...

Edit images with OpenAI GPT Image 2 (the `/edit` endpoint of ChatGPT Images 2.0) on RunComfy — bundled with the model's documented prompting patterns so the skill gets sharper output than naive prompting against the same model. Documents GPT Image Edit's strengths (preservation language, multilingual in-image text editing, multi-reference up to 10 images, layout / typography precision), the schema, and when to route to Nano Banana Edit / Flux Kontext / GPT Image 2 t2i instead. Calls...

HyperFrames CLI dev loop — `npx hyperframes` for scaffolding (init), validation (lint, inspect), preview, render, and environment troubleshooting (doctor, browser, info, upgrade). Use when running any of these commands or troubleshooting the HyperFrames build/render environment. For asset preprocessing commands (`tts`, `transcribe`, `remove-background`), invoke the `hyperframes-media` skill instead.

HyperFrames構成にレジストリブロックとコンポーネントをインストールして配線します。hyperframes addの実行時、ブロックやコンポーネントのインストール時、インストールしたアイテムをindex.htmlに配線する時、またはhyperframes.jsonを操作する時に使用します。addコマンド、インストール場所、ブロックサブ構成の配線、コンポーネントスニペットのマージ、レジストリ検出、そして新しいブロックやコンポーネントを作成して上流に貢献する方法（アイデア→スキャフォールド→検証→PR）をカバーします。

コードベース内の深化の機会を見つけます。CONTEXT.mdのドメイン言語とdocs/adr/の決定事項に基づきます。ユーザーがアーキテクチャを改善したい、リファクタリングの機会を見つけたい、密結合モジュールを統合したい、またはコードベースをよりテスト可能でAIがナビゲートしやすくしたい場合に使用します。

inference.sh CLI経由で250以上のAIアプリを実行 - 画像生成、動画作成、LLM、検索、3D、Twitter自動化。モデル：FLUX、Veo、Gemini、Grok、Claude、Seedance、OmniHuman、Tavily、Exa、OpenRouterなど多数。AIアプリの実行、画像/動画生成、LLM呼び出し、ウェブ検索、Twitter自動化の際に使用。トリガー：inference.sh、infsh、ai model、run ai、serverless ai、ai api、flux、veo、claude api、image generation、video generation、openrouter、tavily、exa search、twitter api、grok

飞書審批 API：審批實例、審批任務管理。

lark-cliを使用して飛書多次元テーブル（Base）を操作する際に呼び出します：Baseの検索、テーブル作成、フィールド管理、レコードの読み書き、レコード共有リンク、ビュー設定、履歴クエリ、およびロール/フォーム/ダッシュボード管理/ワークフロー。また、古い+table / +field / +recordの記法を現在のコマンド記法に書き換える場合にも適用します。フィールド設計、数式フィールド、検索参照、テーブル間計算、行レベルの派生指標、データ分析が必要な場合にも必ずこのスキルを使用してください。

飞书日历：カレンダーのスケジュールと会議室を管理します。スケジュールの表示・検索、スケジュールの作成・更新、参加者の管理、空き時間の確認と推奨時間帯の提案、会議室の予約を行います。ユーザーがスケジュールを確認したり、会議を作成・変更したり、会議室を検索・予約する際に使用します。担当外：過去のビデオ会議の記録の確認（lark-vcを利用）、タスク（lark-taskを利用）。

飞书 / Lark 通讯录，用于按姓名 / 邮箱把员工解析成 open_id，以及按 open_id 反查员工的姓名 / 部门 / 邮箱 / 联系方式。当用户说出某人姓名而下一步需要发消息 / 加群 / 排日程时，先用本 skill 把姓名换成 ID；当输出里出现 open_id 需要展示成姓名给用户看，或用户直接询问某人的部门 / 邮箱 / 联系方式时，用本 skill 查。不负责部门树遍历、按部门列员工、组织架构图，这类需求走原生 OpenAPI。

飞书云文档 / Docx / 知识库 Wiki 文档（v2）：创建、打开、读取、获取、查看、总结、整理、改写、翻译、审阅和编辑飞书文档内容。当用户给出飞书文档 URL/token，或说查看/读取/打开某个文档、提取文档内容、总结文档、生成/创建文档、追加/替换/删除/移动内容、调整排版、插入或下载文档图片/附件/素材/画板缩略图时使用。文档内容中出现嵌入电子表格、多维表格、需要将重要信息可视化为画板（含 SVG 画板）、引用或同步块时，也先用本 skill 读取和提取 token，再切到对应 skill 下钻。使用本 skill 时，docs +create、docs +fetch、docs +update 必须携带 --api-version v2；默认使用 DocxXML，也支持 Markdown。

飞书云空间：管理云空间中的文件和文件夹。上传和下载文件、创建文件夹、复制/移动/删除文件、查看文件元数据、管理文档评论、管理文档权限、订阅用户评论变更事件、修改文件标题（docx、sheet、bitable、file、folder、wiki）；也负责把本地 Word/Markdown/Excel/CSV 以及 Base 快照（.base）导入为飞书在线云文档（docx、sheet、bitable）。当用户需要上传或下载文件、整理云空间目录、查看文件详情、管理评论、管理文档权限、修改文件标题、订阅用户评论变更事件，或要把本地文件导入成新版文档、电子表格、多维表格/Base 时使用。

Lark/Feishu real-time event listening / subscribing / consuming: stream events as NDJSON via `lark-cli event consume ` (covers IM messages/reactions/chat changes, VC meeting ended, Minutes generated, etc.). Use for Lark bots, real-time message processing, long-running subscribers, streaming webhook/push handlers. Supports `--max-events` / `--timeout` bounded runs and a stderr ready-marker contract — designed for AI agents running as subprocesses.

飞书即时通讯：メッセージの送受信とグループチャット管理。メッセージの送信・返信、チャット履歴の検索、グループチャットメンバーの管理、画像やファイルのアップロード・ダウンロード（大容量ファイルの分割ダウンロード対応）、絵文字返信の管理。ユーザーがメッセージの送信、チャット履歴の表示や検索、チャット内のファイルのダウンロード、グループメンバーの確認、グループの検索、グループチャットやトピックグループの作成、マークデータの管理を行う際に使用します。

飞书メール — 下書き作成、作成、送信、返信、転送、メールの閲覧と検索、下書き・フォルダ・ラベル・連絡先・添付ファイル・メールルールの管理。ユーザーが以下のキーワードに言及した場合に使用：起草邮件、写一封邮件、拟邮件、草稿、发通知邮件、发送邮件、发邮件、回复邮件、转发邮件、查看邮件、看邮件、读邮件、搜索邮件、查邮件、收件箱、邮件会话、编辑草稿、管理草稿、下载附件、邮件文件夹、邮件标签、邮件联系人、监听新邮件、收信规则、邮件规则、draft、compose、send email、reply、forward、inbox、mail thread、mail rules。

飛書 Markdown：Markdown ファイルの表示、作成、アップロード、編集、比較を行います。ユーザーがMarkdownファイルを作成・編集したり、読み取り、修正、部分的なパッチ適用、差分比較を行う際に使用します。Markdownを飛書オンラインドキュメントにインポートする機能や、ファイル検索、権限、コメント、移動、削除などのクラウドスペース管理操作は担当しません。

飞书 OKR：目標と主要な結果を管理します。OKRサイクル、目標、主要な結果、アライメント関係、定量指標、進捗記録を表示・編集します。ユーザーがOKRの表示や作成、目標と主要な結果の管理、アライメント関係の確認を行う際に使用します。担当外：タスク管理（lark-task）、スケジュール/会議調整（lark-calendar）、パフォーマンス評価

飞书/Lark 原生OpenAPI探索：从官方文档库中挖掘未经CLI封装的原生OpenAPI接口。当用户的需求无法被现有lark-* skill或lark-cli已注册命令满足，需要查找并调用原生飞书OpenAPI时使用。

lark-cliの初回セットアップ時、auth loginの実行時、ユーザー/ボットのID切り替え（--as）時、権限拒否やスコープエラーへの対応時、lark-cliの更新が必要な時、またはJSON出力に_noticeが表示された時に使用します。

lark-cli のカスタムスキルを作成します。ユーザーが飛書 API 操作を再利用可能なスキル（原子 API のラップや複数ステップのフローを編成する）にカプセル化する必要がある場合に使用します。

飞書スライド：スライドの作成と編集。プレゼンテーションの作成、スライド内容の読み取り、スライドページの管理（作成、削除、読み取り、部分的な置き換え）。ユーザーがスライドの作成や編集、個別ページの読み取りや変更を必要とする場合に使用します。ユーザーが doubao.com の /slides/ URL/token を指定した場合も、ドメインが飛書でないことを理由に WebFetch にフォールバックせず、本スキルを直接使用してください。ルーティングの基準はURLパスパターンとトークンであり、ドメイン名ではありません。担当外：クラウドドキュメントの内容編集（lark-doc を使用）、クラウドドキュメント内の独立したキャンバスオブジェクト（lark-whiteboard を使用。ただし、スライドに埋め込まれたフローチャートやア

飞书任务：管理任务、清单和任务智能体。创建待办任务、查看和更新任务状态、拆分子任务、组织任务清单、分配协作成员、上传任务附件、注册或注销任务智能体、更新任务智能体的主页数据、写入智能体任务记录。当用户需要创建待办事项、查看任务列表、跟踪任务进度、管理项目清单或给他人分配任务、为任务上传附件文件、注册注销任务智能体、更新智能体主页数据、写入任务记录时使用。

飞书视频会议：让机器人代当前用户加入/离开正在进行的会议，并读取会议期间的实时事件（参会人加入与离开、发言、聊天、屏幕共享等）。1. 用户提供9位会议号、要求代为入会或离会时使用+meeting-join / +meeting-leave——会真实产生入会/离会记录。2. 会议进行中用户想知道“谁加入了”“谁离开了”“谁在发言”“有人共享屏幕吗”等会中动态时，机器人入会后用+meeting-events读取事件时间线。3. 典型场景：参会机器人、会中助手、代为旁听、代为参会。前提：机器人只能读到它自己参会过且仍在进行中的会议的事件；查询已结束会议的参会名单、纪要或逐字稿请使用lark-vc技能。

飞书知识库：管理知识空间、空间成员和文档节点。创建和查询知识空间、查看和管理空间成员、管理节点层级结构、在知识库中组织文档和快捷方式。当用户需要在知识库中查找或创建文档、浏览知识空间结构、查看或管理空间成员、移动或复制节点时使用。

Foundryエージェントのエンドツーエンドでのデプロイ、評価、管理：Dockerビルド、ACRプッシュ、ホスト型/プロンプトエージェント作成、コンテナ起動、バッチ評価、継続的評価、プロンプト最適化ワークフロー、agent.yaml、トレースからのデータセットキュレーション。用途：エージェントをFoundryにデプロイ、ホスト型エージェント、エージェント作成、エージェント呼び出し、エージェント評価、バッチ評価実行、継続的評価、継続的モニタリング、継続的評価ステータス、プロンプト最適化、プロンプト改善、プロンプトオプティマイザー、エージェント指示最適化、エージェント改善...

We need to translate the given English text into Japanese, preserving the specified name "nano-banana-edit" and other technical terms. The instruction says: "Translate only the text inside <text>. Do not include the name unless it appears in the source text." The name "nano-banana-edit" appears in the source text? Actually, the source text mentions "Nano Banana Edit" and "nano banana edit" but not exactly "nano-banana-edit". However, the directory item type is "agent skill" and the name to preserve is "nano-banana-edit". The instruction says "Do not include the name unless it appears in the source text." Since "nano-banana-edit" does not appear in the source text, we should not add it. But we need to preserve it as a name? The instruction says "Preserve product names, protocol names, URLs, numbers, and technical terms." So "Nano Banana" is a product name, and "Nano Banana Edit" is a skill name. We should

We need to translate the given English text into Japanese, preserving the name "nano-banana-edit" and other technical terms. The instruction says: "Translate only the text inside <text>. Do not include the name unless it appears in the source text." The name "nano-banana-edit" appears in the source text? Actually, the source text mentions "Nano Banana Edit" and "nano banana edit" but not exactly "nano-banana-edit". However, the directory item type is "agent skill" and the name to preserve is "nano-banana-edit". The instruction says "Do not include the name unless it appears in the source text." So we should not add it if not present. But the source text has "Nano Banana Edit" (capitalized) and "nano banana edit" (lowercase). We should preserve those as they appear. Also preserve "RunComfy", "Google Nano Banana 2", "GPT Image 2 edit", "Flux Kontext", "Nano Banana 2 t2

We need to translate the given text from English to Japanese, preserving the name "nano-banana-edit" and other technical terms. The text describes an agent skill for editing images using Google Nano Banana 2 on RunComfy. It mentions strengths, schema, routing alternatives, and CLI command. We must not add any extra commentary or labels. The translation should be natural Japanese while keeping product names, protocol names, URLs, numbers, and technical terms as-is. The name "nano-banana-edit" is not in the source text? Actually it is in the directory item type line but not inside <text>. The instruction says "Do not include the name unless it appears in the source text." The source text inside <text> does not contain "nano-banana-edit". So we don't include it. We translate only the text inside <text>. Let's proceed. Text: "Edit images with Google Nano Banana 2 (image-to-image edit endpoint) on RunComfy. Documents Nano Banana Edit's strengths (preserve subject identity, swap background,

このスキルは、REST呼び出しを介してNotion APIと対話するための包括的な指示を提供します。ユーザーがNotionと対話するよう依頼した場合、ページ、データベース、ブロック、コメント、その他のNotionコンテンツの読み取り、作成、更新、削除を含む際に、このスキルを使用する必要があります。このスキルは、認証、利用可能なすべてのエンドポイント、ページネーション、エラーハンドリング、ベストプラクティスをカバーしています。

ユーザーがリポジトリのREADMEを翻訳したい、リポジトリを多言語対応にしたい、ドキュメントをローカライズしたい、言語切り替え機能を追加したい、READMEを国際化したい、またはGitHubスタイルのリポジトリでローカライズされたREADMEのバリエーションを更新したい場合に使用します。

Run any model on RunComfy from the command line. The `runcomfy` CLI is one binary, one auth, hundreds of model endpoints — image generation, image edit, video generation, image-to-video, lip-sync, face swap, video edit, inpainting, outpainting, extend, ControlNet, relight, upscale, LoRA training and more. Submit a request, poll for status, download the output. This skill teaches the agent how to install, authenticate, discover model schemas, invoke models, stream / poll / no-wait, script in...

We need to translate the given English text into Japanese. The text describes a CLI tool called runcomfy-cli. The instruction says to preserve the name "runcomfy-cli" but only if it appears in the source text. The source text mentions "runcomfy" and "runcomfy CLI" but not "runcomfy-cli" exactly. However, the directory item type is "agent skill" and the name to preserve is "runcomfy-cli". The instruction says "Do not include the name unless it appears in the source text." The source text has "runcomfy" and "runcomfy CLI". The name to preserve is "runcomfy-cli". Since it's not exactly in the source, we should not add it. But the instruction says "Translate only the text inside <text>." So we translate the entire content inside <text> without adding or removing anything except translation. The name "runcomfy-cli" is not inside the text, so we don't include it. However, the text includes "run

Run any model on RunComfy from the command line. The `runcomfy` CLI is one binary, one auth, hundreds of model endpoints — image generation, image edit, video generation, image-to-video, lip-sync, face swap, video edit, inpainting, outpainting, extend, ControlNet, relight, upscale, LoRA training and more. Submit a request, poll for status, download the output. This skill teaches the agent how to install, authenticate, discover model schemas, invoke models, stream / poll / no-wait, script in...

Claude CodeをローカルのLiteLLMプロキシ経由でGitHub Copilotにルーティングする際、直接のAnthropic費用を削減し、ANTHROPIC_BASE_URLやANTHROPIC_MODELのオーバーライドを設定する場合、またはmodel-not-found、localhostトラフィックなし、GitHub 401/403認証エラーなどのCopilotプロキシ設定の失敗をトラブルシューティングする場合に使用します。

Sentry CLIを使用してコマンドラインからSentryとやり取りするためのガイドです。ユーザーがCLI経由でSentryの問題、イベント、プロジェクト、組織の表示、API呼び出し、認証について質問した場合に使用します。

shadcnコンポーネントとプロジェクトを管理 — 追加、検索、修正、デバッグ、スタイリング、UIの構成を行います。プロジェクトのコンテキスト、コンポーネントのドキュメント、使用例を提供します。shadcn/ui、コンポーネントレジストリ、プリセット、--presetコード、またはcomponents.jsonファイルを含むプロジェクトで作業する際に適用されます。また、「shadcn init」、「--presetを使用してアプリを作成」、「--presetに切り替え」でもトリガーされます。

Use when users ask to discover, install, list, check, update, remove, back up, restore, sync, or initialize Agent Skills, mention `bunx skills`, `npx skills`, `skills.sh`, or `skills-lock.json`, ask "find a skill for X", or want help extending agent capabilities with installable skills.

ユーザーがSMSまたはMMSマーケティングの計画、構築、最適化を希望する場合（ウェルカムフロー、カート放棄テキスト、購入後、再獲得、プロモーション送信、トランザクションSMSや認証SMSを含む）。また、ユーザーが「SMSマーケティング」「テキストメッセージキャンペーン」「SMSシーケンス」「SMS自動化」「カート放棄テキスト」「購入後SMS」「Klaviyo SMS」「Postscript」「Attentive」「Twilio」「A2P 10DLC」「TCPA」「SMSコンプライアンス」「ショートコード」「フリーダイヤルSMS」「MMSキャンペーン」「すべきかどうか…」に言及する場合にも使用します。

inference.sh CLIを使用して、投稿、エンゲージメント、ユーザー管理によるTwitter/Xの自動化を行います。アプリ: x/post-tweet、x/post-create（メディア付き）、x/post-like、x/post-retweet、x/dm-send、x/user-follow。機能: ツイートの投稿、コンテンツのスケジュール、投稿へのいいね、リツイート、DMの送信、ユーザーのフォロー、プロフィールの取得。用途: ソーシャルメディア自動化、コンテンツスケジュール、エンゲージメントボット、オーディエンス拡大、X API。トリガー: twitter api、x api、tweet automation、post to twitter、twitter bot、social media automation、x...

デプロイ済みプロジェクト、特にNext.js、SvelteKit、Nuxt、および限定的なAstroアプリにおけるVercelのコストとパフォーマンス最適化に使用します。まずVercelのメトリクス、使用状況、プロジェクト設定、コードスキャン結果を収集し、メトリクスに裏付けられた候補のみを調査し、検証済みファイルとバージョン対応のVercel/フレームワークドキュメントに基づいた優先順位付きの推奨事項を生成します。Vercelの請求額削減、低速または高コストなルート、キャッシュの機会、Function Invocations、Build Minutes、Fast Data Transfer、Core...のトリガーとなります。

TavilyとExaを使用したウェブ検索とコンテンツ抽出（inference.sh CLI経由）。アプリ：Tavily Search、Tavily Extract、Exa Search、Exa Answer、Exa Extract。機能：AI駆動検索、コンテンツ抽出、直接回答、リサーチ。用途：研究、RAGパイプライン、ファクトチェック、コンテンツ集約、エージェント。トリガー：ウェブ検索、tavily、exa、search api、コンテンツ抽出、研究、インターネット検索、ai検索、検索アシスタント、ウェブスクレイピング、rag、perplexity代替

万得金融能力の発見とインストールルートエントリ。金融データ、相場照会、市場分析、本日の大盤、市場のメインライン、セクターのローテーション、資金の流れ、バリュエーション、銘柄選択、振り返り、ポジション、取引計画、バックテストなどのタスクに使用。まずcatalogを読み取り、必要なデータスキル/ワークフロースキルを判断する必要がある。不足している場合はインストールオプションを表示し、ユーザーが確認した後、AIが直接インストールする。コマンドのみを提供したり、汎用的な分析で代替してはならない。

ユーザーが金融データをクエリした際にトリガー：A株の銘柄スクリーニング、相場スナップショット、Kライン、分足相場、財務ファンダメンタルズ、株主、イベント、テクニカルおよびリスク；香港株/米株の銘柄スクリーニング、相場およびファンダメンタルズ；ファンド/ETF/LOFファンドのスクリーニング、相場、純資産価格、規模、プロファイル、保有銘柄およびパフォーマンス；指数/セクターの相場とファンダメンタルズ；債券のプロファイルとバリュエーション；上場企業の公告、金融ニュース、マクロ経済および業界指標。欧州株、日本株、為替、先物板、暗号通貨または非金融データには使用しません。

XgetのURL書き換え、レジストリ/パッケージ/コンテナ/APIの高速化、XgetのGitへの統合、ダウンロードツール、パッケージマネージャー、コンテナビルド、AI SDK、CI/CD、デプロイ、セルフホスティング、またはライブREADMEの「ユースケース」セクションのコマンドや設定をファイル、環境、シェル、ベースURLに適用するタスクがある場合に使用します。