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。

コードの後にテストを書くと、リファクタリングで壊れやすいシステムが生まれます。このスキルでは、実装前にテストで動作を定義するテスト駆動開発をガイドし、よりクリーンなコードと信頼性の高いリファクタリングを実現します。

コードベースには、テストにくくく-navigationしにくい浅いモジュールが蓄積されます。このスキルは、モジュールの深さと接着点を分析することで、深掘り機会を見つけ出し、リファクタリングの意思決定をガイドすることで、アーキテクチャをより保守しやすくします。

無批判な計画は見過ごされた欠陥と実装の失敗につながります。このスキルはあなたの設計を厳密にインタビューし、隠れた依存関係や弱点を、高価な間違いになる前に明らかにします。

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。

複数のエディター間でAIエージェントのスキルを管理するのは面倒で時間がかかります。Open-skillsは、対話型CLIを提供し、集中化されたレジストリからスキルを閲覧・選択して、Claude Code、Codex、その他の対応エディターにワンコマンドでインストールできます。

ドキュメントからプレゼンテーションを作成するには、コンテンツをスライドソフトウェアにコピーして各ページを手動でフォーマットする必要があります。このスキルは、Markdown、Word、PDF、テキスト、HTMLファイル、またはURLを滑らかなアニメーションとレスポンシブデザインを備えた単一の自己完結型HTMLスライドショーに直接変換します。

手作業でのリサーチは何時間もかかり、検証されていない主張を含む一貫性のない結果を而生み出します。このスキルは、10以上のソースから情報を収集・検証・統合し、プロフェッショナルなレポートを作成する8フェーズのパイプラインを実行します。

大規模プロジェクトでの多言語翻訳管理は面倒でエラーが発生しやすいものです。このスキルは、AIコーディングアシスタントがソース文字列を正しく記述し、プロジェクトの命名規則に従い、Localhero.aiの翻訳ワークフローに統合できるように支援します。

AI リポジトリを手動でスキャンして再現コマンドを見つけるのは時間がかかり、エラーが発生しやすいものです。このスキルは README 優先の分析を自動化し、ドキュメント化されたコマンドを抽出して、最小限の信頼できる再現計画を生成します。

AI 研究を再現する際、リポジトリの README にはデータセット分割、評価プロトコル、前処理の詳細について重大な欠落がしばしば残されています。このスキルは、README を最優先としつつ、主要な論文ソースからそれらの狭い再現に関する質問を解決します。

AI論文の再現実験を行うには、一貫したコマンド実行と標準化されたレポートが必要です。このスキルは、スモークテスト、推論実行、評価コマンドを実行し、監査トレイル用の構造化された出力バンドルを自動的に生成します。

論文再現のための AI 研究環境構築は複雑でエラーが発生しやすいものです。このスキルは、conda を優先した保守的な環境作成とアセットパスの計画を自動化し、セットアップの摩擦を軽減します。

AI生成画像や動画の制作には、通常、複雑なプラットフォームを操作し詳細なプロンプトを作成する必要があります。このスキルはliblib.tvのAPIに直接接続することで、自然言語コマンドを通じてビジュアルコンテンツを生成・編集できます。

Claudeエージェントは多くの場合、汎用的でAIらしいインターフェースを生成します。このスキルは、Interフォント、ネオングロー，中央配置ヒーローセクションなどの一般的な落とし穴を避けるために、厳格なデザイン基準を適用し、プレミアムで非汎用的なUI仕様を生成します。

AI生成のウェブサイトは、同じ汎用的なパターンを共有することが多く、区別がつかなくなります。このスキルは既存のプロジェクトを監査し、コードベースを書き直すことなく、洗練されたプレミアムな外観を作成するためのターゲットとなったデザインアップグレードを適用します。