Skillsのベスト(2026)
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2026のベスト10を選ぶため、Agent Pantheon掲載のすべてのSkillsツールを追跡・検証・比較しました。下に各ツールへのコメント付きショートリストを掲載し、その後に完全な検索可能ディレクトリが続きます。
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料金構成
Skillsのベスト(2026)
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Manage Headers (Grade A)セキュリティテストで検証されたClaude AIの開発スキルの「Aレベル」。「Power Pagesサイトからのブラウザへのセキュリティヘッダーの検査および構成」のためのもの。Content Security Policy、フレームとクリックジャッキング保護 - 2
Using Git Worktrees (Grade A)セキュリティテスト済みデータAISHILL(Grade A)。クリュードAIと併用する。 - 3
Ga4 Bigquery Schema (Grade A)セキュリティテスト済みのデータ・AIスキル用Claude AI。 Grade A。GA4 BigQuery Export Schemaの参照情報大全、ネスト構造、検索パターン、パフォーマンスのヒント - 4
Meta Capi (Grade A)Security-checked data-ai skill for Claude AI. Grade A. (Meta Conversions API (CAPI)のセットアップガイド — アーキテクチャ、イベントタイプ、顧客情報のハッシュ、削除、実装例、AEM) - 5
Callees (Grade A)Claude AI向けセキュリティ検証済開発スキル。 Grade A. 関数/メソッドはどこにコールしているかをリストする - 6
Test Module Name (Grade A)セキュリティテスト済みデータ-AIスキル、クラウド AI用 Grade A。 モジュールをテストするモジュールと同じネームスペースのSpecサフィックスでモジュール名を付ける。 クラウド AIのテストモジュールライティングまたはレビューに使用してください。 - 7
Board Of Directors (Grade A)SECURITY TESTED DATA-AI SKILL FOR CLAUDE AI. GRADE A. マジョルな決定を実行者 5 人が協議しながらの実行者 5 人によるディレクトオフィス議論シミュレーション。プランの評価やアーキテクチャーセレクション、機能デザイン評価など、複数視点の専門分析を必要とするあらゆる決定を評価するには使用してください。 - 8
Advpl Mvc Avancado (Grade A)セキュリティテスト開発スキル for Claude AI. AランクのMVCアドバンス - 9
Advpl Fundamentals (Grade A)セキュリティテスト済み開発スキル - クラウドAI用Grade A. ADVPL/TLPP 基本 - notation húngara (c/n/d/l/a/o/b/x/u), naming convention, Local/Static/Private/Public scope, .p の名前の char limits 10 - 10WWorkflow Engine (Grade A)セキュリティテスト済みのDevOpsスキル。グレードA **UTILITY SKILL** — multi-stepエージェントパイプライン用のマシン可読性のあるワークフローDAGを定義します。ノードタイプ、エッジ条件、ゲート、およびファンアウトパターンを定義します
Manage Headers (Grade A)
セキュリティテストで検証されたClaude AIの開発スキルの「Aレベル」。「Power Pagesサイトからのブラウザへのセキュリティヘッダーの検査および構成」のためのもの。Content Security Policy、フレームとクリックジャッキング保護
Manage Headers (Grade A)は、Claude AIの開発スキルのセキュリティテストに合格したもので、Power Pagesサイトがブラウザに送信するセキュリティヘッダーを検査および構成するように設計されています。Content Security Policy、フレーム保護、クリックジャッキング保護、クロスオリジン共有、クッキーの動作、および関連するサイト設定を含みます。このスキルは、ヘッダーのレビュー、CSPエラーの修正、クロスオリジンアクセスの制御、クッキーの設定の強化、またはブラウザ設定の安全性の確認など、さまざまなセキュリティ関連の目標を達成したいときにご利用いただけます。その場合、特に「セキュリティヘッダー」を特に言及せずにご利用いただけるようになっています。
- 現在のセキュリティヘッダーを検査する
- Content Security Policyを構成する
- フレームとクリックジャッキング保護を有効にする
- クロスオリジン共有およびクッキーの動作を管理する
このスキルは、現在のワークスペースとは格段に隔離された環境での機能開発や、実装計画の前に使用することを目的としています。このスキルは、スマートなディレクトリ選考とセーフティーの検証を組み合わせて、隔離されたGitワークツリーを作成します。 Gitワークツリーは同じリポジトリを共有する隔離されたワークスペースを作成し、ブランチ間の切り替えなしで複数のブランチに同時に取り組むことを可能にします。これは、体系的なディレクトリ選考とセーフティーの検証を組み合わせることが大切な原則です。そうすることで、隔離が信頼でき、安心感がもたらされます。 以下の手順に従って、ディレクトリ名を選択します。 1. 隠れた「.worktrees」ディレクトリを優先順位によってチェック、それがあれば使用します。 2. 「CLAUDE.md」ファイルにワークツリーのディレクトリを指定した場合があります。 3. どのディレクトリも存在しない場合や「CLAUDE.md」の設定もなければ、ユーザーにディレクトリを選択させる 安全性確認ステップは重要であり、Gitの対象外ディレクトリかどうかを確認することから始まります。対象外になっていない場合は、スキルは`.gitignore`ファイルにディレクトリを追加し、変更点をコミットします。 作成手順には次のステップがあります。 1. プロジェクト名を検出してワークツリーフォルダーの完全パスを作成します。 2. 新しいブランチでワークツリーを作成します。 3. ランタイムのプロジェクトセットアップを実行します。このセットアップでは、プロジェクトのタイプ（Node.js、Rust、Python、または Go）を自動検出して、依存関係を設置したり、その他の適切なセットアップコマンドを実行したりします。 4. クリーンなベースラインを確認するために、テストを実行します。テストが失敗した場合は、失敗を報告し、進めたい場合は進め、調査したい場合は調査するかを尋ねます。 5. 機能実装に適したワークツリーの場所と、ワークツリーの状態を報告します。
- 隔離されたワークスペースの作成
- スマートなディレクトリの選択
- セーフティの検証
- 自動プロジェクトセットアップ
Ga4 Bigquery Schema (Grade A)
セキュリティテスト済みのデータ・AIスキル用Claude AI。 Grade A。GA4 BigQuery Export Schemaの参照情報大全、ネスト構造、検索パターン、パフォーマンスのヒント
GA4 BigQuery Export Schemaの参照情報大全は、セキュリティテスト済みのデータ・AIスキル用Claude AI。GA4 BigQueryエクスポートスキーマの完全なフィールドREFERENCE、ネスト構造、検索パターン、 パフォーマンスのヒントを提供します。このツールは、ユーザーがGA4エクスポートスキーマを理解し、GA4データに対して正しくBigQuery SQLクエリを書くのに役立ち、パフォーマンスのベストプラクティスが実行できます。
- 完全なフィールド参照
- ネスト構造
- 検索パターン
- パフォーマンスのヒント
- 前もって用意されたSQLの例
Meta Capi (Grade A)
Security-checked data-ai skill for Claude AI. Grade A. (Meta Conversions API (CAPI)のセットアップガイド — アーキテクチャ、イベントタイプ、顧客情報のハッシュ、削除、実装例、AEM)
Meta Capiは、セキュリティ検証済みのデータ-AIスキルです。また、Grade Aです。Claude AIに提供されるのは、Meta Conversions API (CAPI)のセットアップガイドです。このガイドは、アーキテクチャ、イベントタイプ、顧客情報のハッシュ、削除、実装例、およびAggregated Event Measurementに関する内容をカバーしています。ツールは、CAPIを正しく実装することを支援し、エンドユーザーがイベントトラッキング問題のトラブルシューティングを実行し、イベントマッチクオリティを向上させるのに役立ちます。また、削除を設定することも可能です。ツールは、ユーザーがコード例を使用し、ユーザーコンフィギュレーションをインスペクとし、コンテキスト上の推奨事項を提供するのに役立つ、準備できるコード例で答えを提供します。
- CAPIアーキテクチャの概要
- イベントタイプのパラメータ
- 顧客情報のハッシュ
- 削除戦略
- アグリゲートイベント測定
- Node.jsの実装例
Callees (Grade A)は、Claude AI向けのセキュリティ検証済開発スキルです。関数またはメソッドが呼ばれているもの、および直接のコールグラフを生成します。このスキルを使用すると、関数の依存関係をマッピングすることができます。また、非推奨または制限された関数の使用、リファクタリングの影響を推定するなど、重要な情報にもアクセスできます。
- 直接コールグラフのリスト化
- 関数コールのタイプの特定 (ネイティブ ERP、制限、ユーザー関数、外部)
- コールサイトの情報 (行番号を含む)
- サポートされた出力フォーマットの複数バージョン (例: MarkDown)
Test Module Name (Grade A)
セキュリティテスト済みデータ-AIスキル、クラウド AI用 Grade A。 モジュールをテストするモジュールと同じネームスペースのSpecサフィックスでモジュール名を付ける。 クラウド AIのテストモジュールライティングまたはレビューに使用してください。
クラウド AIのテストモジュールをモジュールをテストするモジュールと同じネームスペースのSpecサフィックスで名前を付けます。 これは、ライブラリとテストディレクトリを明確に区別し、依存関係とモジュール間の関係を理解しやすくするためです。 例えば、テストモジュールEnv.TypeSpecを、テストを行っているEnv.Typeモジュールと同じネームスペースに置きます。 モジュール間の関係が明確になり、複雑な動作を持つモジュール(特に複数のモジュールに依存しているモジュールや、特定のモジュールに依存していないモジュールなど)は、このベストプラクティスが特に役立ちます。
- モジュールをテストするモジュールの名前を提案する
- モジュール名に'Spec'を付記する
- モジュールをテストするモジュールと同じネームスペース
Board Of Directors (Grade A)
SECURITY TESTED DATA-AI SKILL FOR CLAUDE AI. GRADE A. マジョルな決定を実行者 5 人が協議しながらの実行者 5 人によるディレクトオフィス議論シミュレーション。プランの評価やアーキテクチャーセレクション、機能デザイン評価など、複数視点の専門分析を必要とするあらゆる決定を評価するには使用してください。
ディレクトオフィス機能は、マジョルな決定を実行者 5 人が協議しながらの議論シミュレーションを提供します。実行者 5 人は、最高指揮官 (最高技術責任者 CA)、最高製品責任者 (最高技術責任者CPO)、上級サービスの責任者 (最高運用責任者CPO)、最高管理責任者 (最高経験責任者 CXO) で構成され、個々の評価、共同議論、決定後の最終投票で共感を得る必要があります。
- 5 名の専門家ディレクトオフィスシミュレーション
- 個々の評価
- 共同議論と反論
- 最終投票と合意形成
- 役割に基づく評価 (CA, CPO, CSO, COO, CXO)
Advpl Mvc Avancado (Grade A)は、セキュリティテスト開発スキル for Claude AI。MVC padrão (CNTA300/MATA070/MATA440/MATA460/FINA040 via *STRU)をカスタマイズできるように設計されています。オリジナルのフィールドを保存しながら、グリッド、addTrigger em cascata、および検証を追加し、検証を追加したことができます。このツールは、MVC TOTVSをカスタマイズするためにPonto de Entrada (A300STRU、MA440STRU、など)を使用し、グリッド pai/filha em cadastro padrao、計算書（fiscal）、およびメールアカウントのレジスタのステータスに基づいて編集をブロックできます。また、MATXFISとの統合、MsNewGetDadosのリファクタリング、およびカスタムフィールドの追加もサポートされています
- 標準のMVC ルーティンのカスタマイズ via エントリ ポイント (PE)
- 標準スクリーンにカスタム グリッドとトリガーを追加
- 特定のビジネスロジックと検証の実装
- さまざまな TOTVS モジュール (例: MATA010、MATA070、MATA440) をサポート
Advpl Fundamentals (Grade A)
セキュリティテスト済み開発スキル - クラウドAI用Grade A. ADVPL/TLPP 基本 - notation húngara (c/n/d/l/a/o/b/x/u), naming convention, Local/Static/Private/Public scope, .p の名前の char limits 10
AdvPL Fundamentals (Grade A)は、クラウドAIClientudeの開発スキルのためのセキュリティテストです。ADVPL/TLPPの基本に焦点を当てて、ハンガリー記法、命名規則、ローカルスコープとグローバルスコープ、名前の長さの制限について説明しています。 ADVPL（Advanced Protheus Language）とその後継ツールであるTLPPは、Clipper/×ベースを底とする独自の言語である。 高品質のProtheusコードにおいては必須のルールがある。 このスキルは、特に変数や関数を作成またはリファクタリングするProtheus開発者にとって不可欠である。 このスキルでは、ADVPLクラシックにおける静的バグとしての変数名の短縮(10文字以内に制限される)など、一般的な落とし穴を解決する内容になります。このスキルでは変数の正しいスコープを使用することの重要性についても扱っています。 ADVPLで優れた開発者を目指すには、ローカル、静的、プライベート、パブリック変数の使用に際して、可視性とリファレンスシーンのルールを理解する必要があります。このスキルは、開発者が ADVPL/TLPP プログラミングを簡素化し、コモンなエラーを回避するための実践ガイドとして設計されています。
- ヒンガリアンnotation
- ネーミングコンバンス
- ローカル/静的/プライベート/パブリックスコープ
- .prw/.prxファイルの10文字制限
Workflow Engine (Grade A)
セキュリティテスト済みのDevOpsスキル。グレードA **UTILITY SKILL** — multi-stepエージェントパイプライン用のマシン可読性のあるワークフローDAGを定義します。ノードタイプ、エッジ条件、ゲート、およびファンアウトパターンを定義します
Workflow Engine (Grade A)は、multi-stepエージェントパイプライン用のマシン可読性のあるワークフローDAGを定義するためのユーティリティスキルです。これにより、ノードタイプ、エッジ条件、ゲート、およびファンアウトパターンを使用してパイプラインを生成できます。このスキルは、グレードAセキュリティテスト済みの環境を満たしていることからも推測でき、Claude AIを使用する高セキュリティなDevOps環境で使用するのに向いています。
- マシン可読性のあるワークフローダグ
- ノードタイプの定義
- エッジ条件の管理
- ゲートとファンアウトパターンのサポート
- マルチステップエージェントパイプライン管理
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