Claude Skills
The open format is called Agent Skills and works in Claude Code, Codex, Cursor and other agents — most people know it as Claude Skills.
Every Agent Skill we could find on GitHub, deduplicated by content. 79 600 files from 1 763 authors, of which 61 947 are unique — the rest is the same skill repackaged into someone else's repository. For each one: what it weighs in tokens, whether it ships runnable scripts, and which MCP servers it needs.
Translate PRD intent, roadmap asks, or product discussions into an implementation-ready capability plan that exposes constraints, invariants, interfaces, and unresolved decisions before multi-service work starts. Use when the user needs an ecc-native PRD-to-SRS lane instead of vague planning prose.
Use this skill when adding authentication, handling user input, working with secrets, creating API endpoints, or implementing payment/sensitive features. Provides comprehensive security checklist and patterns.
Suggests manual context compaction at logical intervals to preserve context through task phases rather than arbitrary auto-compaction.
Use this skill when writing new features, fixing bugs, or refactoring code. Enforces test-driven development with 80%+ coverage including unit, integration, and E2E tests.
A comprehensive verification system for OpenAI Codex sessions.
AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.
X/Twitter API integration for posting tweets, threads, reading timelines, search, and analytics. Covers OAuth auth patterns, rate limits, and platform-native content posting. Use when the user wants to interact with X programmatically.
Write articles, guides, blog posts, tutorials, newsletter issues, and other long-form content in a distinctive voice derived from supplied examples or brand guidance. Use when the user wants polished written content longer than a paragraph, especially when voice consistency, structure, and credibility matter.
Bun as runtime, package manager, bundler, and test runner. When to choose Bun vs Node, migration notes, and Vercel support.
Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.
Use up-to-date library and framework docs via Context7 MCP instead of training data. Activates for setup questions, API references, code examples, or when the user names a framework (e.g. React, Next.js, Prisma).
Create stunning, animation-rich HTML presentations from scratch or by converting PowerPoint files. Use when the user wants to build a presentation, convert a PPT/PPTX to web, or create slides for a talk/pitch. Helps non-designers discover their aesthetic through visual exploration rather than abstract choices.
Create and update pitch decks, one-pagers, investor memos, accelerator applications, financial models, and fundraising materials. Use when the user needs investor-facing documents, projections, use-of-funds tables, milestone plans, or materials that must stay internally consistent across multiple fundraising assets.
Draft cold emails, warm intro blurbs, follow-ups, update emails, and investor communications for fundraising. Use when the user wants outreach to angels, VCs, strategic investors, or accelerators and needs concise, personalized, investor-facing messaging.
Conduct market research, competitive analysis, investor due diligence, and industry intelligence with source attribution and decision-oriented summaries. Use when the user wants market sizing, competitor comparisons, fund research, technology scans, or research that informs business decisions.
Build MCP servers with Node/TypeScript SDK — tools, resources, prompts, Zod validation, stdio vs Streamable HTTP. Use Context7 or official MCP docs for latest API.
Next.js 16+ and Turbopack — incremental bundling, FS caching, dev speed, and when to use Turbopack vs webpack.
> Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when AI agents perform most implementation work and humans enforce quality and risk controls.
REST API design patterns including resource naming, status codes, pagination, filtering, error responses, versioning, and rate limiting for production APIs.
Backend architecture patterns, API design, database optimization, and server-side best practices for Node.js, Express, and Next.js API routes.
Baseline cross-project coding conventions for naming, readability, immutability, and code-quality review. Use detailed frontend or backend skills for framework-specific patterns.
> Database migration best practices for schema changes, data migrations, rollbacks, and zero-downtime deployments across PostgreSQL, MySQL, and common ORMs (Prisma, Drizzle, Django, TypeORM, golang-migrate). Use when planning or implementing database schema changes.
> Deployment workflows, CI/CD pipeline patterns, Docker containerization, health checks, rollback strategies, and production readiness checklists for web applications. Use when setting up deployment infrastructure or planning releases.
> Docker and Docker Compose patterns for local development, container security, networking, volume strategies, and multi-service orchestration. Use when setting up containerized development environments or reviewing Docker configurations.
Playwright E2E testing patterns, Page Object Model, configuration, CI/CD integration, artifact management, and flaky test strategies.
Frontend development patterns for React, Next.js, state management, performance optimization, and UI best practices.
> Go-specific design patterns and best practices including functional options, small interfaces, dependency injection, concurrency patterns, error handling, and package organization. Use when working with Go code to apply idiomatic Go patterns.
> Go testing best practices including table-driven tests, test helpers, benchmarking, race detection, coverage analysis, and integration testing patterns. Use when writing or improving Go tests.
> PostgreSQL database patterns for query optimization, schema design, indexing, and security. Quick reference for common patterns, index types, data types, and anti-pattern detection. Based on Supabase best practices.
> Python-specific design patterns and best practices including protocols, dataclasses, context managers, decorators, async/await, type hints, and package organization. Use when working with Python code to apply Pythonic patterns.
> Python testing best practices using pytest including fixtures, parametrization, mocking, coverage analysis, async testing, and test organization. Use when writing or improving Python tests.
> Research-before-coding workflow. Search for existing tools, libraries, and patterns before writing custom code. Systematizes the "search for existing solutions before implementing" approach. Use when starting new features or adding functionality.
Use this skill when adding authentication, handling user input, working with secrets, creating API endpoints, or implementing payment/sensitive features. Provides comprehensive security checklist and patterns.
Use this skill when writing new features, fixing bugs, or refactoring code. Enforces test-driven development with 80%+ coverage including unit, integration, and E2E tests.
A comprehensive verification system for OpenAI Codex sessions.
WCAG 2.2 レベル AA 標準を用いてインクルーシブなデジタルプロダクトを設計・実装・監査します。Web 用のセマンティック ARIA および Web・ネイティブプラットフォーム（iOS/Android）のアクセシビリティトレイトを生成するために使用します。
エージェントおよび LLM アプリケーション向けのフルスタック診断。12 層のエージェントスタックにおけるラッパーリグレッション、メモリ汚染、ツール規律の失敗、隠れた修復ループ、レンダリング破損を監査します。重要度順の発見事項とコードファーストの修正を生成します。エージェントアプリケーション、自律ループ、または LLM を活用した機能を構築する開発者に必須です。
カスタムタスクでコーディングエージェント（OpenAI Codex、Aider、Codex など）をヘッドツーヘッドで比較し、合格率、コスト、時間、一貫性のメトリクスを測定します
AI エージェントのアクション空間、ツール定義、観測フォーマットを設計・最適化して完了率を向上させます。
Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports.
タスクごとのバジェット、支出コントロール、ノンカストディアルウォレットを備えた x402 決済実行を AI エージェントに追加します。agentwallet-sdk を通じて Base をサポートし、OKX Payments / OKX エージェント決済プロトコルを通じて X Layer をサポートします。
Build an evidence-backed ecc install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ecc should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.
Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing.
OpenAI Codex 上に永続的なマルチエージェントオペレーティングシステムを構築します。カーネルアーキテクチャ、スペシャリストエージェント、スラッシュコマンド、ファイルベースのメモリ、スケジュールされた自動化、外部データベースなしの状態管理をカバーします。
AI エージェントが大量の実装出力を生成するチームのためのエンジニアリング運用モデル。
AI 支援開発のためのリグレッションテスト戦略。データベース依存なしのサンドボックスモード API テスト、自動化されたバグチェックワークフロー、同じモデルがコードを書いてレビューする AI のブラインドスポットを捕捉するパターン。
Android と Kotlin Multiplatform プロジェクトのクリーンアーキテクチャパターン — モジュール構造、依存関係ルール、UseCase、Repository、データ層パターン。
Angular コードを生成し、アーキテクチャ ガイダンスを提供します。プロジェクトの作成、コンポーネント、またはサービスを作成するとき、または反応性（シグナル、linkedSignal、リソース）、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、または CLI ツール作成のベスト プラクティスについてトリガーされます。
ターゲット リポジトリの既存統合パターンに正確に一致する新しい API コネクターまたはプロバイダーを構築します。2 番目のアーキテクチャを発明せずに、1 つ以上の統合を追加するときに使用します。
リソース命名、ステータス コード、ページネーション、フィルタリング、エラー応答、バージョン管理、およびレート制限を含む REST API デザイン パターン。
コーディングセッション中にアーキテクチャ決定を構造化ADRとして記録し、自動的に決定の瞬間を検出し、コンテキスト、検討された代替案、根拠を記録します。今後の開発者がコードベースの形成理由を理解するためのADRログを維持します。
記事、ガイド、ブログ投稿、チュートリアル、ニュースレター号、その他の長文コンテンツを、提供された例またはブランドガイダンスから派生した独特の声で作成します。ユーザーが段落より長いポーランド済みの書き込みコンテンツを望む場合、特に声の一貫性、構造、および信頼性が重要な場合に使用します。
ecc用の証拠ベースの自動化インベントリとオーバーラップ監査ワークフロー。ユーザーがどのジョブ、フック、コネクタ、MCPサーバー、またはラッパーがライブか、壊れているか、冗長であるか、修正前に不足しているかを知りたい場合に使用します。
OpenAI Codexを永続的なメモリ、スケジュール済み操作、コンピュータ使用、タスクキューイングを備えた完全自動エージェントシステムに変換します。スタンドアロンエージェントフレームワーク（Hermes、AutoGPT）を、OpenAI Codexのネイティブcrons、dispatch、MCPツール、メモリを活用して置き換えます。ユーザーが継続的な自動操作、スケジュール済みタスク、または自己指令エージェントループを望む場合に使用します。
自動OpenAI Codexループのパターンとアーキテクチャ — シンプルな順序パイプラインからRFC駆動マルチエージェントDAGシステムまで。
Backend architecture patterns, API design, database optimization, and server-side best practices for Node.js, Express, and Next.js API routes.
このスキルを使用して、パフォーマンスベースラインを測定し、PR前後の回帰を検出し、スタック代替案を比較します。
>- 1行の目的を複数セッション、複数エージェントエンジニアリングプロジェクト向けのステップバイステップ構築計画に変換します。各ステップには自己完結型コンテキストブリーフがあり、新しいエージェントがそれをコールドで実行できます。 敵対的なレビューゲート、依存グラフ、平行ステップ検出、アンチパターンカタログ、計画変更プロトコルを含みます。 トリガー：ユーザーが複雑なマルチPRタスク用の計画、ブループリント、またはロードマップをリクエストするか、複数のセッションが必要な作業を説明する場合。 トリガーしない場合：タスクが単一のPRまたは3未満のツール呼び出しで完成可能な場合、またはユーザーが「単にやってくれ」と言う場合。
Build a source-derived writing style profile from real posts, essays, launch notes, docs, or site copy, then reuse that profile across content, outreach, and social workflows. Use when the user wants voice consistency without generic AI writing tropes.
このスキルを使用して、機能をデプロイ後にブラウザ自動化を使用した自動ビジュアルテストとUI相互作用検証を自動化します。
Claude Skills — questions
Answers built from the skills we actually parsed.