Language-specific security reviews and secure-by-default coding guidance.
スキル
ドキュメント付きで、すぐ導入できるエージェントスキル — 2 ページ目
スキルとは、エージェントがそのとおりに実行する手順書です。レビューのチェックリスト、ドキュメント処理の流れ、調査の進め方など。オープンなカタログから選び、全文を読んでから、Ottermind のエージェントにワンクリックで追加できます。
Link Figma design components to code implementations using Code Connect mappings
Get a structured, repo-grounded threat model that maps your codebase's attack surface to actionable mitigations.
Transform vague intentions into precise, measurable objectives with built-in success criteria.
Translates Figma designs into production-ready code with visual fidelity matching the original.
A durable CLI built from API docs, OpenAPI specs, curl examples, SDKs, web apps, or scripts — ready to run from any repo.
Get structured ASP.NET Core guidance from setup through deployment, backed by Microsoft's official patterns.
Generates interactive algorithmic art with seeded randomness and live parameter controls
Generate design system rules that encode your project's conventions for AI coding agents working with Figma.
Guides you through creating, testing, and iterating on agent skills with structured evaluation workflows.
speech
公式Text-to-speech generation with built-in voices and batch support via OpenAI API.
Generate visual art pieces in PNG and PDF through a philosophy-first design approach.
Build production-ready MCP servers that connect LLMs to external APIs and services.
Build animated GIFs that actually work in Slack — with size validation, easing functions, and drawing utilities.
Deploy applications to Render by analyzing codebases, generating render.yaml Blueprints, and creating services via MCP tools.
Guide for creating effective skills. This skill should be used when users want to create a new skill (or update an existing skill) that extends Codex's capabilities with specialized knowledge, workflo
Use when the user explicitly asks for a desktop or system screenshot (full screen, specific app or window, or a pixel region), or when tool-specific capture capabilities are unavailable and an OS-leve
Guidance for distinctive, intentional visual design when building new UI or reshaping an existing one. Helps with aesthetic direction, typography, and making choices that don't read as templated defau
Deploy web projects to Netlify using the Netlify CLI (`npx netlify`). Use when the user asks to deploy, host, publish, or link a site/repo on Netlify, including preview and production deploys.
Deploy applications and infrastructure to Cloudflare using Workers, Pages, and related platform services. Use when the user asks to deploy, host, publish, or set up a project on Cloudflare.
yeet
公式Use only when the user explicitly asks to stage, commit, push, and open a GitHub pull request in one flow using the GitHub CLI (`gh`).
Migrate supported instruction files, skills, agents, and MCP config into Codex project and global files.
Persistent browser and Electron interaction through `js_repl` for fast iterative UI debugging.
Use when a user asks to debug or fix failing GitHub PR checks that run in GitHub Actions; use `gh` to inspect checks and logs, summarize failure context, draft a fix plan, and implement only after exp
Ottermind スキルについて
ここに集まっているのは、実際に Ottermind で動かされているスキルです。スキルとは再利用できる指示のパッケージで、ある種類の仕事のやり方——ファイル形式、手順、例外ケース——をまとめて教えます。一度用意すれば、毎回説明し直さずにタスクを伝えるだけで済みます。
スキルは Ottermind のエージェントができる仕事全般をカバーします。編集可能な PowerPoint 資料の作成、商品画像やブランドビジュアルの生成、接続したマシン上でのコードの記述と実行、台本や静止画からの動画制作、表計算データの整形と分析などです。汎用モデルを、あなた固有のその仕事を毎回同じ品質でこなす道具に変えるのがスキルの役割です。
スキルは短い frontmatter を持つただの Markdown ファイルです。実行前に何をするかを正確に読めますし、自分の流儀に合わせて書き換えることも、同僚と共有することもできます。望んだ結果が出たスキルは、エージェントに紐づけたり自動実行に登録したりできるので、同じ作業のために誰かがプロンプトを書き直す必要はなくなります。
- Ottermind のスキルとは何ですか?
- Markdown で書かれた再利用可能な指示パッケージです。ある種類のタスクに必要な文脈・手順・制約をエージェントに与えるので、その日のプロンプトの出来に左右されず結果が安定します。
- スキルはどうやって導入して使いますか?
- 任意のスキルの詳細ページを開き、文書を全文読んだうえでワークスペースにインストールします。以降はタスクが合致すればエージェントが自動的に使いますし、名前を指定して呼び出すこともできます。
- 自分でスキルを作れますか?
- 作れます。スキルは Markdown ファイルで、frontmatter に名前と「いつ使うか」を書くだけです。エージェントに何度も説明し直している手順があるなら、一度スキルとして書き出すのが再現可能にする一番の近道です。
- スキルに追加料金はかかりますか?
- ライブラリからスキルを閲覧・インストールすること自体に料金はかかりません。実行時は他のエージェントタスクと同じようにクレジットを消費し、選んだモデルと作業量によって変わります。