このスキルはinference.sh CLIプラットフォームへのアクセスを提供します。このプラットフォームでは、ローカルGPUリソースを必要とせずに150以上のAIアプリケーションを実行できます。FLUXで画像を生成したり、Veoで動画を作成したり、ClaudeやGeminiなどのLLMにクエリを実行したり、Web検索したり、シンプルなbashコマンドでTwitterへの投稿を自動化したりできます。

Running Python safely across data, web, and media tasks is difficult when environments differ. This skill runs code in a managed sandbox with common libraries and file outputs.

GPUセットアップなしで、コマンドラインから画像生成、ビデオ作成、LLM呼び出し、Web検索を含む150以上のAIアプリケーションを実行します。

AIモデルをローカルで実行するには高価なGPUハードウェアが必要です。このスキルは、シンプルなCLIインターフェースを通じて、画像生成、動画作成、LLM、ウェブ検索を含む150以上のクラウドAIモデルへのシームレスなアクセスを提供します。

Vetはgit差分や会話履歴を分析し、AIコーディングアシスタントがコード変更の問題점을特定するのを支援します。論理的なコード変更のたびにすぐに実行して、要求された內容と実装された內容の間の誤解を発見します。

SEOとソーシャル共有のために、ウェブページが正しく完全なメタデータを持っていることを確認します。違反、重複、不足しているタグを特定し、検索表示とソーシャルカードのプレビューを改善するための具体的な修正案を提示します。

コードレビューは、技術的負債化する前に保守性の問題を発見するのに役立ちます。このスキルは、AIアシスタントに命名、関数、重複、プロジェクトConventionなど7つの主要な次元でコードを評価するための体系的なガイドラインを提供します。

カスタムリンティングルールやコード変換の作成は複雑でエラーが発生しやすいです。このスキルは、正確なASTベースのコード検索と書き換えルールを作成するための、すぐに使えるast-grep YAMLパターンを提供します。

フックは Claude Code プラグインでイベント駆動型のオートメーションを有効にします。ツール呼び出しの検証、完了標準の強制、プロジェクトコンテキストの読み込み、外部ツールのワークフローへの統合にフックを使用します。このスキルはインテリジェントな判断のためのプロンプトベースのフックと決定論的なチェックのためのコマンドフックの両方をカバーします。

開発者は、Appleプラットフォーム向けアプリケーションを効率的に構築、テスト、デプロイするためのツールを必要とします。このスキルは、Swift Package Manager、Xcodeプロジェクト、シミュレーター管理、コード署名のためのコマンドラインワークフローを提供します。

このスキルは、PowerShell開発に関する専門的なガイダンスを提供します。スクリプトテンプレート、パラメータとエラーハンドリングのベストプラクティス、Windows FormsとWPFのGUI作成パターン、モジュール管理のためのPowerShell Gallery統合が含まれています。

Stitch MCPツールとバトンパスループパターンを使用して、反復的なWebサイト開発を自動化します。エージェントがページを自律的に生成し、プロジェクトのコンテキストを維持し、継続的な改善サイクルを通じて開発を継続します。

視覚的なデザインを Stitch から TypeScript と Tailwind CSS を使用したクリーンでモジュールな React コードへと変換します。設計のモックアップからの手動コーディングを自動 AST 検証によって排除し、一貫性のあるコード品質を確保します。

CIステータスの手動確認、レビューフィードバックの収集、修正のプッシュは反復的で時間がかかります。このスキルはフィードバック修正プッシュ待機サイクル全体を自動化し、スキルがPRのメンテナンスを処理しながらコードの記述に集中できます。

AI が生成したコードには、不要なコメント、過度な防御的チェック、不要なパターンが含まれていることが多くあります。このスキルは main に対する git 差分をレビューし、正当な変更を維持しながら体系的にコードの劣化を除去します。

コードレビューでは、セキュリティの脆弱性、パフォーマンスの問題、または設計上の問題が見落とされることがあります。このスキルは、Python、Django、TypeScript、React の共通問題を体系的に特定するためのガイドラインを提供しながら、建設的なフィードバックを維持します。

Automatically generate comprehensive unit tests for Java projects using JUnit 5 and Mockito. This skill helps you write test cases that cover happy paths, edge cases, and error scenarios while maintaining best practices.

GPUカーネルの正確なベンチマークは、測定のオーバーヘッド 인해困難です。このスキルは、CUPTIハードウェアプロファイリングを使用して正確なカーネル実行時間を取得するためのステップバイステップの手順を提供します。FlashAttentionやcuDNNなどの異なるバックエンドを比較して、ワークロード的最速の実装を見つけます。

Figmaデザインを手動で本番対応コードに変換するのは、時間がかかりエラーが発生しやすいです。このスキルは、自動化デザイン토큰マッピングによるピクセルパーフェクトなUI実装の構造化されたワークフローを提供します。

手動のコードレビューは時間がかかり、エラーが発生しやすです。このAIコードレビュアーは、ソースコードを自動的に分析し、バグ、セキュリティ脆弱性、スタイルの問題、パフォーマンス問題を特定し、実行可能な修正提案を提供します。