開発スキル

OKX Agentic Walletでの指値注文戦略トレーディング。ユーザーが価格トリガー式の指値注文（押し目買い、利益確定、ストップロス、高値追い）を出したい場合、1つ以上の未約定注文をキャンセルしたい場合、アクティブまたは履歴注文を一覧表示したい場合、またはSA TEEアップグレードにより中断された注文を再開したい場合にこのスキルを使用します。okx-dex-swap（成行注文、最良の統合価格で即時執行）とは異なります。戦略注文はAgentic Wallet TEEに保存され、自動的に執行されます...

We need to translate the given English text into Japanese. The instruction says to preserve product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. The name "okx-dex-ws" is not in the text, so we don't include it. The text includes terms like 'onchainos ws', 'ws start', etc. These should be preserved as is. Also 'WebSocket', 'CLI', 'DEX' are technical terms. The text also has Chinese characters like 'WS频道' and '会话管理' - those are already in Chinese, but the target is Japanese. However, the instruction says to preserve technical terms, so we keep 'WS频道' and '会话管理' as they appear? But the target language is Japanese, so we should translate the English parts into Japanese, but keep the Chinese terms? That seems odd. The source text has mixed English and Chinese. The instruction says "preserve product names, protocol names, URLs, numbers, and technical terms." 'WS频道' is a technical term (WebSocket channel in Chinese), but

XLayer、Solana、Ethereum、Base、BSC、Arbitrum、Polygonおよび20以上のチェーンに対応したオンチェーントランザクションゲートウェイ。事前署名済み/生/既署名トランザクションをブロードキャストする

We need to translate the text inside <text> from English to Japanese. The instruction says to preserve product names, protocol names, URLs, numbers, and technical terms. The name "okx-task-watch" is not in the text, so we don't include it. We must not add labels or extra commentary. The text contains a mix of Japanese and English phrases. The target language is Japanese, so we should translate the English parts into Japanese, but keep technical terms like "okx-a2a", "user watch", "user outdated-list", "decision_request", etc. Also preserve "OKX A2A" as is. The text already has some Japanese: "监听任务进展 / 帮我盯着任务 / 任务有动静告诉我 / 历史消息 / 未读消息 / 未决策 / 待决策 / 继续监听" - these are Chinese? Actually, the source text includes Chinese characters. The instruction says "Translate only the text inside <text>." and target language is Japanese. So we need to convert the Chinese parts to Japanese? But

ユーザーがオープンソースプロジェクトの開始、貢献、成長、運営、資金調達、セキュリティ、持続可能性についてのガイダンスを求めている場合、またはコントリビューターのオンボーディング、コミュニティの健全性、メンテナーの burnout、行動規範、メトリクス、法的基礎、オープンソースプロジェクトの採用について質問している場合に使用します。

OpenTUIを使用してターミナルユーザーインターフェースを構築するための包括的なスキル。コアの命令型API、Reactレコンサイラー、Solidレコンサイラーをカバーします。コンポーネント、レイアウト、キーボード処理、アニメーション、テストなど、あらゆるTUI開発タスクに使用します。

We need to translate the given text from English to Japanese, preserving the name "orca-cli" and other technical terms. The instruction says to translate only the text inside <text>, and not include the name unless it appears in the source text. The name "orca-cli" appears in the source text, so we should keep it as is. Also preserve "Orca", "worktrees", "folder contexts", "terminals", "repos", "automations", "worktree comments", "browser", "Orca app", "$orca-cli", "use orca cli", "Orca worktree", "child worktree", "cardStatus", "spawn codex/claude in a worktree", "read/wait/send Orca terminal", "terminal send", "full handoff", "handover", "give this to another agent", "another worktree", "Orca browser", "control the browser inside Orca". These are product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. We should not add any extra

We need to translate the given English text into Japanese, preserving the name "orchestration" and technical terms like "Orca", "orca-cli", "task DAGs", etc. The instruction says to translate only the text inside <text>, and not include the name unless it appears in the source text. The name "orchestration" appears in the source text as part of "Orca orchestration", so we should keep it as is. Also preserve URLs, numbers, technical terms. No extra commentary. The text describes using Orca orchestration for various multi-agent coordination patterns, and then mentions using orca-cli for full ownership handoffs with specific phrases. We need to produce a natural Japanese translation that maintains the technical terms. Let's break it down: "Use Orca orchestration for structured multi-agent coordination: threaded messages, blocking ask/reply flows, task dispatch, worker_done/escalation waits, task DAGs, decision gates, coordinator loops, or decomposing work across agents." Translation: "Orca orchestrationを使用して、構造

The Paperclip way of converting a plan into executable tasks. Use whenever you are asked to plan, scope, or break down work inside a Paperclip company. Industry-agnostic guidance on how to translate a plan into assigned issues with the right specialty, dependencies, and parallelization so Paperclip's executor can pick up the work — it does not prescribe a plan format. Pair with the `paperclip` skill, which covers the mechanics of writing the plan document and reassigning the issue.

Paperclipでガバナンス対応の採用機能を用いて新しいエージェントを作成します。アダプター設定オプションの確認、既存のエージェント設定の比較、新しいエージェントのプロンプトや設定の草案作成、採用リクエストの提出が必要な場合に使用します。

ウェブパフォーマンスを最適化し、読み込みを高速化してユーザー体験を向上させます。「サイトを高速化」「パフォーマンス最適化」「読み込み時間短縮」「遅い読み込みの修正」「ページ速度改善」「パフォーマンス監査」と依頼された場合に使用します。

フロントエンド、バックエンド、クエリ、データベースにわたってアプリケーションのパフォーマンスを最適化します。パフォーマンス要件がある場合、パフォーマンス低下が疑われる場合、Core Web Vitalsや読み込み時間の改善が必要な場合、N+1クエリパターンの修正が必要な場合、またはプロファイリングでボトルネックが明らかになった場合に使用します。

作業を順序付けられたタスクに分割します。仕様や明確な要件があり、実装可能なタスクに分割する必要がある場合に使用します。タスクが大きすぎて着手できないと感じる場合、範囲を見積もる必要がある場合、または並行作業が可能な場合に使用します。

クロードが、簡単なページテストから複雑なマルチステップフローまで、あらゆるPlaywright自動化をその場で作成・実行できるようにします。

Playwrightテストの作成、不安定なテストの修正、障害のデバッグ、Page Object Modelの実装、CI/CDの設定、パフォーマンス最適化、APIモック、認証やOAuthの処理、アクセシビリティテスト（axe-core）、ファイルのアップロード/ダウンロード、日付/時刻のモック、WebSocket、位置情報、権限、マルチタブ/ポップアップフロー、モバイル/レスポンシブレイアウト、タッチジェスチャー、GraphQL、エラーハンドリング、オフラインモード、マルチユーザーコラボレーション、サードパーティサービス（決済、メール確認）、...

Azure OpenAIのGPT Realtime MiniモデルをWebSocket経由で使用し、AI駆動のポッドキャスト形式オーディオナラティブを生成します。テキスト読み上げ機能、オーディオナラティブ生成、コンテンツからのポッドキャスト作成、またはAzure OpenAI Realtime APIと統合してリアルタイムオーディオ出力を行う際に使用します。ReactフロントエンドからPython FastAPIバックエンドまでのフルスタック実装を、WebSocketストリーミングでカバーします。

動作する最も怠惰な解決策を強制し、最もシンプルで最短、最小限のものを選びます。すべてを見てきたシニア開発者のように振る舞います。タスク自体が本当に必要かどうか疑問視し（YAGNI）、カスタムコードより標準ライブラリを、依存関係よりネイティブプラットフォーム機能を、50行より1行を優先します。強度レベルをサポート：ライト、フル（デフォルト）、ウルトラ。ユーザーが「ponytail」「be lazy」「lazy mode」「simplest solution」「minimal solution」「yagni」「do less」などと言ったときに使用します。

リポジトリ全体を対象に、過剰設計を監査します。ponytail-reviewと同様ですが、差分ではなくコードベース全体をスキャンし、削除・簡略化・標準ライブラリやネイティブ相当品への置き換えを優先順位付きでリストアップします。ユーザーが「このコードベースを監査して」「過剰設計を監査して」「このリポジトリから削除できるものは」「ブロートを見つけて」「ponytail-audit」「/ponytail-audit」と言ったときに使用します。一回限りのレポートを生成し、修正は適用しません。

Harvest every `ponytail:` comment in the codebase into a debt ledger, so the deliberate shortcuts and deferrals ponytail leaves behind get tracked instead of rotting into "later means never". Use when the user says "ponytail debt", "/ponytail-debt", "what did ponytail defer", "list the shortcuts", "ponytail ledger", or "what did we mark to do later". One-shot report, changes nothing.

コードレビューは過剰エンジニアリングにのみ焦点を当てます。削除すべきものを見つけます：再発明された標準ライブラリ、不要な依存関係、推測による抽象化、無駄な柔軟性。発見ごとに1行：場所、削除対象、代替手段。ユーザーが「過剰エンジニアリングをレビューして」「何を削除できる？」「これは過剰エンジニアリング？」「簡略化レビュー」と言った場合、または/ponytail-reviewを呼び出した場合に使用します。正確性重視のレビューを補完し、こちらは複雑さのみを追跡します。

SupabaseによるPostgresのパフォーマンス最適化とベストプラクティス。Postgresのクエリ、スキーマ設計、データベース設定の作成、レビュー、最適化を行う際にこのスキルを使用してください。

pr-to-video ワークフロー - GitHubのプルリクエスト（github.com/ / /pull/ または / # 形式のURL、あるいはチェックアウト済みリポジトリ内の「this PR」）→ 取り込まれたPR情報（タイトル、本文、差分、コミット、ファイル、+/-統計）→ narrator_scripts.json + 音声（音声 + BGM）+ section_plan.md → コード差分 / 変更前後 / 影響を説明する動画。入力はコード変更です。URLはPRリンクであり、マーケティングサイトをスクレイピングするものではありません。テキストの概要や製品ウェブサイトでもありません。PR以外の入力（製品サイト、一般ウェブサイト、トピックテキスト）の場合、...

プルリクエストの静的インタラクティブD3ウォークスルーを生成します。ユーザーがズーム可能なPRマップ、グラフ/キャンバスPRの方向性、またはPRシステムコンポーネント、データフロー、コード依存関係、ユーザーアクションの代替ビジュアライゼーションを必要とする場合に使用します。

Prisma Compute deployment and hosting guide. Use whenever the user mentions Prisma Compute, `prisma.compute.ts`, `defineComputeConfig`, deploying or hosting a Prisma app, `@prisma/cli app deploy`, `compute:deploy`, `create-prisma --deploy`, `PRISMA_SERVICE_TOKEN`, `auth workspace`, Compute apps/deployments/build logs/domains, `@prisma/cli agent install`, localhost vs `0.0.0.0`, deploy port binding, or framework deploy readiness for Hono, Elysia, Next.js, TanStack Start, Astro, Nuxt, Svelte,...

PrometheusおよびPromQL互換エンジン（Thanos、Cortex、VictoriaMetrics、Grafana Mimir、Grafana Tempo...）をクエリするためのCLI — 即時クエリ、範囲クエリ、メトリクス発見（metrics/labels/metaサブコマンド）、出力形式（table/csv/json/graph）。PromQLクエリの実行時、可観測性を持つソフトウェアのパフォーマンス問題のトラブルシューティング、レイテンシ/エラー率/飽和状態の調査、または時系列データの分析時に適用します。

あなたが説明するUIパーツの、本質的に異なる複数のバージョンを構築し、視覚的なピッカーの背後にレンダリングして、ライブで切り替えながら確認し、しっくりくるものを昇格させることができます。明示的に呼び出された場合のみ実行され、単独でトリガーされることはありません。

本番実装に入る前に、設計を具体化するための使い捨てプロトタイプを構築します。2つのブランチに分岐します。状態やビジネスロジックの検証用の実行可能なターミナルアプリ、または1つのルートから切り替え可能な複数の根本的に異なるUIバリエーションです。ユーザーがプロトタイプ作成、データモデルやステートマシンの健全性チェック、UIのモックアップ、デザインオプションの探索を希望する場合、または「これをプロトタイプ化して」「試しに触らせて」「いくつかのデザインを試して」と指示した場合に使用します。

Pydanticモデルを、Base、Create、Update、Response、InDBのバリエーションを持つマルチモデルパターンに従って作成します。Pydantic v2を使用するPythonアプリケーションで、APIリクエスト/レスポンススキーマ、データベースモデル、またはデータ検証を定義する際に使用します。

Python（Flask/Django/FastAPI）コードをAzure App Service Linuxにデプロイします。使用条件：「Flask App Service」「Django App Service」「FastAPI App Service」「deploy Python to App Service」。使用禁止：Container Apps、Functions、非Python、Terraform/Bicep/IaC、完全なインフラ — その場合はazure-prepareを使用してください。

Execute Python code in a safe sandboxed environment via [inference.sh](https://inference.sh). Pre-installed: NumPy, Pandas, Matplotlib, requests, BeautifulSoup, Selenium, Playwright, MoviePy, Pillow, OpenCV, trimesh, and 100+ more libraries. Use for: data processing, web scraping, image manipulation, video creation, 3D model processing, PDF generation, API calls, automation scripts. Triggers: python, execute code, run script, web scraping, data analysis, image processing, video editing, 3D...