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 96,981 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
埋め込み型 Agentforce Employee Agent を設定し、Microsoft Teams ITSM カスタムクライアント(「Salesforce Employee Assist」/「Ask AI Agent」)内で応答させます。次の場合に使用:「Teams で従業員 Agent を設定」「Teams に Agentforce Agent を埋め込む」「IT Service Employee Agent を Teams で応答させる」「Teams Ask AI Agent が応答しない」「Agent が参加後、返信せずに退出する」「Teams 従業員 Agent の MIAW デプロイを設定」「Teams 埋め込みメッセージング Agent の設定」。Setup UI を一切クリックせず、Web メッセージングチャネル(User Verification を ON)、必要な Enhanced Chat User Verification Key Set(JWKS_URL)、Teams_AgentForce カスタムクライアントデプロイ、Agent へのルーティングフロー、ポータルユーザーが Agent にアクセスできる Agent Access 権限セットを含むスタック全体を構築します。Teams 機能を有効にする Salesforce Go ページのトグル(service-itsm-teams-configure)や通知設定の構成には使用しないでください。
エージェント対応を監査し改善します。Lighthouse の Agentic Browsing スコア、エージェント向けのアクセシビリティツリー、AI エージェント向けの robots.txt と Content-Signal、WAF のエージェントトラフィック扱い、llms.txt、Markdown 配信、ai-catalog.json、/.well-known のディスカバリファイル、WebMCP ツールが対象です。AI 引用可能性とブランドシグナル(seo-geo)およびコマースプロトコルの深さ(seo-ecommerce)は対象外。
ui.inference.sh の React/Next.js 向けバッテリー同梱のエージェントコンポーネント。ランタイム、ツール、ストリーミング、承認、ウィジェットを 1 つのコンポーネントに内蔵。機能:ドロップインのエージェント、human-in-the-loop、クライアント側ツール、フォーム入力。用途:AI チャットインターフェース、Agentic UI、SaaS コパイロット、アシスタントの構築。トリガー:agent component、agent ui、chat agent、shadcn agent、react agent、agentic ui、ai assistant ui、copilot ui、inference ui、human in the loop。
C#および.NETの依頼を、インストール済みの適切な専門スキル、または最小限のdotnet/skillsマーケットプレイスプラグインに振り分けます。対象:「どの専門家が担当すべきか」「スキルを追加するには」といった質問で、ASP.NET Coreエンドポイント、Blazor、MAUIバインディング、Windows Formsの専門家選定やインストール、EF Coreクエリ、テストまたはフレームワークの移行、ランタイムのCPU/割り当て証拠、ファイルベースのC#、エディター/コンパイラーの不具合、残存するMSBuild `.binlog`、`/skills`にないプラグインなどを扱う場合。また、より限定的な専門家がいない場合のC#の意味論にも使用します。対象外:呼び出すインストール済みの専門家がすでに明示されている依頼、C#や.NETと無関係な作業。
DeepSeek Harness(DSH)上で Everything Claude Code(ECC)をインストールして運用する:ネイティブな skill ルート(~/.dsh/skills、.agents/skills)、コマンドフック用の @deepseek-ai/dsh-hooks-claude-code ブリッジ、bare-insert パッチのマウント、ジェネレーターの使用法、イベントサポートの制限、更新ワークフロー。DeepSeek Harness に ECC をセットアップする場合、ECC フックを DSH プロファイルに組み込む場合、ECC の skill やフックが DSH セッションに表示されない理由をデバッグする場合に使用する。
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。
