ドキュメントの不一致は明確さと専門性を損ないます。このスキルは、Metabase ライティングスタイルガイドに基づいてドキュメントの変更を自動的にレビューし、一貫したトーン、構造、フォーマットを確保します。

Clojure開発は、REPL駆動ワークフローと適切な規約なしでは慣れない感じる場合があります。このスキルは、ボトムアップ開発、関数型プログラミングパターン、および重要な編集ルールについての段階的なガイダンスを提供し、正しいClojureコードを作成します。

このスキルは、Metabaseのコーディング標準に対してClojureおよびClojureScriptのコード変更をレビューするのに役立ちます。スタイル違反、コード品質の問題、確立された規則への準拠をチェックします。

MetabaseのAPIエンドポイントには、型安全性とエラーハンドリングのためのバリデーションスキーマが必要です。このスキルは、ルートパラメータ、クエリパラメータ、リクエストボディ、レスポンス構造にMalliスキーマを追加するための適切なパターンと規約に沿ったステップバイステップのガイダンスを提供します。

このスキルは、mcp-useフレームワークを使用してツール、リソース、プロンプト、インタラクティブウィジェットを持つModel Context Protocolサーバーを作成するのを支援します。注意：このスキルは非推奨です。代わりにmcp-app-builderを使用してください。

MCP サーバーを構築する開発者は、フレームワークのベストプラクティス、セキュリティパターン、一般的な実装上の落とし穴に関するガイダンスを必要としています。このスキルでは、mcp-use フレームワークを使用してプロダクション対応の MCP サーバーを作成するための包括的なドキュメントと参考資料を提供しています。

このスキルは、mcp-useとOpenAI Apps SDKを使用してインタラクティブなウィジェットを持つChatGPTアプリを構築するための包括的なドキュメントを提供します。開発者をolda архитектура、セットアップ、実装、そして丰富でインタラクティブなChatGPTエクスペリエンスを作成するための advanced patternsを通じてガイドします。

外部サービスとAPIは、Claude Code プラグインから直接アクセスできません。Model Context Protocolを使用すると、データベース、クラウドサービス、カスタムツールとの構造化された統合が可能になります。MCPサーバーを接続して、外部の機能をClaude Codeツールとして公開します。

MCPサーバーの構築には、プロトコル設計、ツールパターン、およびテスト戦略の理解が必要です。このガイドでは、Claudeやその他のLLMプラットフォームとシームレスに統合する、本番環境対応のMCPサーバーをPythonまたはTypeScriptで構築するためのステップバイステップの指示を提供します。

MastraはAIエージェントとワークフローを構築するためのTypeScriptフレームワークです。このスキルは、現在のAPIを使用し、一般的なエラーを回避するために、包括的なドキュメント検索戦略とコードパターンを提供します。

Flutterデベロッパーはスムーズでパフォーマンスの高いアニメーションを作成する際に苦労します。このスキルでは、暗黙的アニメーション、明示的アニメーション、ヒーロートランジション、スタガーアニメーション、物理ベースモーションについて包括的なガイダンスを提供し、洗練されたモバイル体験を實現します。

プロジェクトのビジュアルアセットを作成するには、高額なデザインツールや手作業のイラストが必要です。このスキルは、Google Gemini 3 Pro Preview APIを使用したインスタント画像生成を可能にし、複数のアセット間で一貫したスタイルとキャラクターの外観を維持するための参考画像をサポートしています。

多くのNotebookLMノートブックにわたって答えを見つけることは Slow で反復的です。このスキルは、ガイド付きChrome自動化フローを通じてNotebookLMクエリをルーティングし、ノートブックエントリを管理します。

フロントエンドコードレビューは、開発者がデプロイ前にバグやアンチパターンを発見するのに役立ちます。このスキルは、業界のベストプラクティスを使用して、TypeScript、JavaScript、TSX、およびJSXファイルの自動チェックリストベースのレビューを提供します。

複雑なReactコンポーネントはテストと保守が困難になります。このスキルは、hooksの抽出、サブコンポーネントの分割、Dify固有のConvention適用により、高複雑度コンポーネントをリファクタリングするためのパターンとワークフローを提供します。

本番環境対応の LLM アプリケーションを構築するには、複雑なアーキテクチャパターンを理解する必要があります。このスキルでは、エージェント、チェーン、メモリ管理、ツール統合のための実証済みの LangChain パターンを提供します。

複雑なトピックを効率的に調査して圧倒されることなく、このスキルは調査を管理可能なサブトピックに整理し、包括的なレポートに発見を統合します。

AIスキルをゼロから作成するには、構造、ベストプラクティス、検証を理解する必要があります。このスキルは、ドメインやワークフローに応じたスキルの構築、足場かけ、および検証のためのステップバイステップのガイダンスと自動化ツールを提供します。

正確なLangGraphドキュメントを見つけるには、複数ページの閲覧と膨大な内容の絞り込みが必要です。このスキルはドキュメントの索引を自動で取得し、質問に最も関連するガイドを特定して、必要な内容を取り出します。

物理学、数学、コンピュータサイエンス、定量生物学にわたる学術論文を見つけるのは時間がかかることがあります。このスキルは、論文タイトルと要約を即座に検索・取得できる arXiv プレプリントリポジトリへの直接アクセスを提供します。