Skills
エージェント向けにパッケージ化された専門スキルと手順を 96,770 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
エージェントワークフロー
コーディングタスクをバックグラウンドの実装担当として Google Antigravity CLI（`agy`）に委任し、その差分を確認して自分で取り込みます。ユーザーが実装作業を Antigravity または agy に任せたい場合（「Antigravity に X をやらせて」「これを agy に委任して」「agy 経由で実行して」「Antigravity で実装／修正／リファクタリングして」など）、またはレビュー担当のまま一連のコーディングタスクを agy に処理させたい場合に使用します。直接対応できる小さなタスクや、委任せずにコードを直接書くことを望む場合は使用しないでください。
委任チームのレーンを設定します。作業の種類ごとに担当する実装 CLI を割り当て、モデルや作業量（またはバリアント）の設定も任意で行います。インストール済み CLI を検出して、ユーザーの承認用にレーンの割り当て案を提示します。明示的な承諾後にのみ、グローバルまたはプロジェクトの設定を書き込みます。委任レーンやレーンチームのセットアップ、設定、再設定、または機能/テスト/UI 作業の担当実装者についてユーザーから依頼された場合に使用します。実装者へのコーディングタスクの割り当てには使用しません。
Agentforce Agent Script を使ってエージェントの構築、修正、監査、修復、最適化、デバッグ、デプロイを行います。TRIGGER：ユーザーが .agent ファイルや aiAuthoringBundle メタデータを作成・レビュー・変更した場合、AgentScript の修正、既存エージェントの監査、AgentScript のヘルスチェック、よくある落とし穴のレビュー、ベースライン対候補の修復ループを求めた場合、レスポンス、アクション、サブエージェント、ルート、状態フロー、Agent Spec を変更した場合、既存の GenAiPlannerBundle ベースの Agentforce エージェント（Einstein Bot ではない）を aiAuthoringBundle（Agent Script）エージェントに移行・アップグレードした場合、エージェントのプレビュー、デバッグ、デプロイ、公開、テストを行った場合、sf agent generate/preview/publish/test を使った場合、Agentforce の MCP サーバー、ツール、アセット、認証を管理した場合。DO NOT TRIGGER：Agent Script と無関係な Apex、Flow、Prompt Template、Experience Cloud、または一般的な Salesforce CLI の作業の場合、ソースが Einstein Bot（BotDefinition/BotVersion）の場合（agentforce-bot-upgrade を使用）、主な入力がエージェント成果物ではなく本番セッションや trace ID の場合。
1 つの Agentforce エージェントについて宣言されたアーキテクチャスナップショット: プランナー、トピック、アクション、フロー、Apex、プロンプトテンプレート、NGA プラグイン。設計時メタデータ（実行時監査行ではない）から、人間が読めるアーキテクチャ文書と Mermaid の呼び出しグラフを生成します。特定の組織の特定のエージェント API 名をもとに、そのエージェントのアーキテクチャ／アクションツリー／トピック構造／ツール一覧を説明・図示・棚卸し・監査・文書化・差分（例: v3 対 v5）するよう求められたときにトリガーします。実行時のセッショントレース、会話記録、生成タイム、ゲートウェイ監査チェーンにはトリガーしないでください - この skill は設計時メタデータのみを読み取ります（セッショントレースには agentforce-d360-analyze を使用）。
Midscene を使った視覚ベースのブラウザ自動化。スクリーンショットから操作するため、DOM やアクセシビリティラベルは不要。ヘッドレス Puppeteer 上で動作し、ユーザーのマウスやキーボードを奪わない。既存の Chrome に接続するための CDP モードと Bridge モードにも対応。次の用途で使用する: - ウェブページの閲覧・移動・開き - サイトからのデータのスクレイピング・抽出・収集 - フォームの入力、ローカルファイルのアップロード、ボタンのクリック、Web 要素との操作 - フロントエンド UI の挙動の検証・確認・テスト・QA - ウェブページのスクリーンショット取得 - 複数手順の Web ワークフローの自動化 - 直前に作ったものがブラウザで動くかのテスト - CDP、DevTools Protocol、リモートデバッグによる Chrome への接続 - ユーザーの Chrome ブラウザへの接続、「私のブラウザを操作」「私の Chrome を操作」といった操作 Midscene.js 製 (https://midscenejs.com)
Midscene を使用したSchemeベースの Android デバイス自動化。スクリーンショットのみに基づいて動作し、DOM やアクセシビリティラベルは不要です。技術スタック+，画面上のすべての可視要素と対話できます。ADB 経由で自然言語コマンドで Android デバイスを制御します。タップ、スワイプ、テキスト入力、アプリの起動、スクリーンショットなどを実行します。トリガーキーワード: android、phone、mobile app、tap、swipe、install app、open app on phone、android device、mobile automation、adb、launch app、mobile screen、test android app、verify mobile app、QA on phone、check the app on android、test on device、see if the app works on phone、end-to-end test on android、visual verification on mobile。Midscene.js 提供 (https://midscenejs.com)
Pydantic AI を使って AI エージェントを構築します。ツール、オンデマンド読み込みを含む機能、ワークスペース、構造化出力、ストリーミング、テスト、マルチエージェントのパターンを扱います。ユーザーが Pydantic AI に言及する、pydantic_ai をインポートする、または AI エージェントの構築、ツール／機能の追加、ワークスペースの接続、機能読み込みの遅延、出力のストリーミング、YAML によるエージェント定義、エージェント動作のテストを求めた場合に使用します。
Agentforce エージェント向けの構造化テストスイートを記述・実行・分析します。機能テストとセキュリティテストの両方に対応。トリガー条件：ユーザーがテスト仕様 YAML（AiEvaluationDefinition）を作成または変更した場合、sf agent test create、run、run-eval、results コマンドを実行した場合、テストカバレッジ戦略・指標選定・カスタム評価について尋ねた場合、テスト結果の解釈や失敗の診断をする場合、バッチテスト、回帰テストスイート、CI/CD テスト統合について尋ねた場合、セキュリティテスト、OWASP LLM Top 10、レッドチーム、侵入テスト、プロンプトインジェクションテスト、セキュリティグレード、エージェントの脆弱性評価を要求した場合。トリガーしない条件：ユーザーが .agent ファイルを作成・変更・プレビュー・デバッグする場合（agentforce-generate を使用）、エージェントのデプロイや公開を行う場合、Agent Script コードを記述する場合、sf agent preview を開発反復で使う場合、本番セッショントレースを分析する場合（agentforce-observe を使用）、.agent ファイル内容の静的セーフティレビューを行う場合（agentforce-generate のセクション 15 を使用）。
セッショントレースと Data Cloud を使って本番環境の Agentforce エージェントの動作を分析し、Agent Health Monitoring (AHM) のアラートを管理します。トリガー条件：ユーザーが STDM セッションデータや Data Cloud のトレースレコードを問い合わせる、本番環境のエージェントの障害・回帰・パフォーマンス問題を調査する、セッショントレース・会話ログ・エージェントの指標について尋ねる、報告された本番問題のプレビューでの再現を試みる、findSessions やトレース分析クエリを実行する、エージェントの指標（エスカレーション率/deflection など）に対して AHM データアラートを作成・一覧表示・更新・削除する、アラートが発火しない理由を尋ね거나発火済みか確認する（通知件数、またはアラートごとの Incidents ビュー）。トリガーしない条件：ユーザーが開発中に .agent ファイルを作成・変更・デバッグする（agentforce-generate を使用）、テストスペックを作成・実行する（agentforce-test を使用）、ローカル開発で sf agent preview を使う、エージェントをデプロイまたは公開する。
新しいプロジェクトまたは新しいセッションを開始するイベント運営の依頼に回答する前に、まずこのルーターを実行します。タスクを 72 スキルからなる samber/dev-event-organizer-skills コレクションに割り当て、該当するものがなければ明確に伝え、プロジェクトの共有コンテキストを初期化または再開して、次のセッションがすぐに作業を始められるようにします。これは話題ではなく会話の状態をトリガーとします。別のイベントですでにコレクションのスキルを日常的に使っていても、イベントプロジェクトの開始時には毎回呼び出します。同じプロジェクトの定期的な確認時や、同系統のスキル間の振り分けが不明確な場合にも呼び出します。カンファレンス、ミートアップ、ハッカソンの開始、「which event skill do I need」「where do I start organizing this event」、イベント主催者向けスキルの振り分け、定期的な進捗確認を扱います。スキル名を指定せずにイベント運営の問題が説明された場合は、「kickoff」「routing」「start」と言われていなくても、必ず使用してください。
ライブ双方向のマルチエージェント AI システムについて、顧客要件を対話的に発掘するためのガイド。継続的なマルチモーダルデータストリームを処理し、リアルタイムの技術ガイダンスと安全監視を行う。opinionated なベストプラクティスとアーキテクチャ指針を用いた、カスタマイズされた Google Cloud ソリューションを生成する。リアルタイム双方向マルチモーダルストリーミングのワークロード向けに、クラウド上のマルチプロダクトソリューションを設計・構築するためのエージェント支援が必要な場合に使用する。単純なテキストベースのチャットアプリや、リアルタイムストリーミング要件のないワークロードには使用しない。
Chat SDK（`chat` npm パッケージ）でマルチプラットフォームのチャットボットを構築します。create-chat-sdk でボットのスキャフォールドを作成する、Slack、Teams、Google Chat、Discord、Telegram、GitHub、Linear、WhatsApp のボットを構築する、メンション、ダイレクトメッセージ、購読済みのスレッド、リアクション、スラッシュコマンド、モーダル、カード、ファイル、AI ストリーミングを処理する、webhook ルートやマルチアダプターのボットを設定する、チャットプラットフォームにリッチカードやストリーミング AI 応答を送信する、カスタムアダプターや状態アダプターを構築する、といった場合に使用します。
Data Cloud における 1 つの Agentforce セッションの 360° ビュー。ユーザーが特定の Agentforce セッションについて、セッション ID（Agent Session UUID `019d…` または MessagingSession id `0Mw…`）.Trace、_inspect、要約や説明を求める場合に TRIGGER する。ユーザーがまだセッション ID を持っていない場合のセッション検索（時刻、エージェント、チャネル、結果、会話テキストで find/list/search）でも TRIGGER する。設計時のアーキテクチャ質問（代わりに agentforce-architecture-analyze を使用）および、Data Cloud の範囲外のプラットフォームテレメトリを必要とするランタイム performance/latency/SLO の質問には TRIGGER しない。
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。