Electron

Automate Electron desktop apps (VS Code, Slack, Discord, Figma, Notion, Spotify, etc.) using agent-browser via Chrome DevTools Protocol. Use when the user needs to interact with an Electron app, automate a desktop app, connect to a running app, control a native app, or test an Electron application. Triggers include...

概要

Electron is a SKILL.md-based agent skill sourced from vercel-labs/agent-browser. It is categorized under data analysis and is listed for Codex, Claude. The source description focuses on: Automate Electron desktop apps (VS Code, Slack, Discord, Figma, Notion, Spotify, etc.) using agent-browser via Chrome DevTools Protocol. Use when the user needs to interact with an Electron app, automate a desktop app, connect to a running app, control a na... AIToolly summarizes this page as a directory entry rather than copying the full third-party skill content, so users can evaluate the source, compatibility, and practical fit before installing it.

ユースケース

Evaluate Electron before adding it to an AI agent workflow.
Use Electron as a starting point for repeatable data analysis tasks.
Compare Electron with related skills from agent-browser and other GitHub repositories.

導入方法

# Review source first
open https://github.com/vercel-labs/agent-browser/blob/main/skill-data/electron/SKILL.md

Copy or clone the skill folder into your agent skills directory after reviewing its instructions and scripts.

セキュリティ

Review the source SKILL.md, referenced scripts, permissions, and external services before installing Electron. Treat third-party skills like code dependencies, especially when they can read files, call APIs, or run commands.

関連Skills

Derive Client

vercel-labs/agent-browser

データ分析

ブラウザのトラフィックを HAR ファイルに記録することで、ウェブサイトの内部 API をリバースエンジニアリングし、最初の記録後はブラウザを必要とせずにエンドポイントを直接呼び出すスタンドアロンクライアントまたは CLI を生成します。「クライアントを派生させて(derive a client)」、「<site> 用の CLI を構築して」、「このサイトの API をリバースエンジニアリングして」、「ネットワークリクエストを記録して」、「このサイトを API に変換して」と依頼された場合や、同じサイトを繰り返し自動化し、ブラウザを毎回操作するよりも直接 HTTP を呼び出す方が効率的な場合に使用します。

browserdata
39,283 StarsApache-2.0

Supabase Postgres Best Practices

supabase/agent-skills

データ分析

SupabaseによるPostgresのパフォーマンス最適化とベストプラクティス。Postgresクエリの作成、レビュー、最適化、スキーマ設計、またはデータベース構成を行う際にこのスキルを使用してください。

securityreview
2,428 StarsMIT

Supabase

supabase/agent-skills

データ分析

Supabaseに関連するANYタスクを実行する際に使用します。トリガー:Supabase製品(Database、Auth、Edge Functions、Realtime、Storage、Vectors、Cron、Queues)、Next.js、React、SvelteKit、Astro、RemixにおけるクライアントライブラリおよびSSR統合(supabase-js、@supabase/ssr)、認証の問題(login、logout、sessions、JWT、cookies、getSession、getUser、getClaims、RLS)、Supabase CLIまたはMCPサーバー、スキーマ変更、マイグレーション、宣言的スキーマ、セキュリティ監査、Postgres拡張機能(pg_graphql、pg_cron、pg_vector)。

reactfrontend
2,428 StarsMIT

Deep Agents Orchestration

langchain-ai/langchain-skills

データ分析

Deep Agents でサブエージェント、タスクプランニング、または人間による承認を使用する際の INVOKE THIS SKILL。SubAgentMiddleware、プランニング用の TodoList、および HITL 割り込みをカバーしています。

CodexClaude
typescriptpython
1,009 Starsソースあり

Mongodb Natural Language Querying

mongodb/agent-skills

データ分析

自然言語を使用して、コレクションスキーマのコンテキストやサンプルドキュメントに基づいた読み取り専用の MongoDB クエリ(find)または集計パイプラインを生成します。ユーザーが MongoDB クエリの記述、作成、生成を依頼した場合、MongoDB データのフィルタリング/クエリ/集計を希望する場合、「クエリの方法は...」と尋ねた場合、クエリ構文のヘルプが必要な場合、または MongoDB ドキュメントの検索/フィルタリング/グループ化について議論する場合に、このスキルを使用します。また、SQL のようなリクエストを MongoDB 構文に変換するためにも使用します。NOT は Atlas Search($search 演算子

CodexClaude
reviewdocuments
163 StarsApache-2.0

Mongodb Connection

mongodb/agent-skills

データ分析

サポートされているすべてのドライバー言語で、MongoDB クライアントの接続設定(プール、タイムアウト、パターン)を最適化します。MongoDB クライアントをインスタンス化または設定する関数の作成、更新、レビュー(例:`connect()` の呼び出し時)、接続プールの設定、接続エラー(ECONNREFUSED、タイムアウト、プール枯渇)のトラブルシューティング、接続に関連するパフォーマンス問題の最適化を行う際に、このスキルを使用してください。これには、MongoDB を使用したサーバーレス関数の構築や、API en の作成などのシナリオが含まれます。

CodexClaude
pythondesign
163 StarsApache-2.0