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
ae-cli を使った AE キャパビリティゲートウェイの検出と汎用呼び出し。利用可能でSpoilerな機能の一覧化・検索、不明な機能のスキーマ/リスク/認証契約の調査、実行前の複雑な入力のバリデーションや dry-run、.ready-made ae-cli コマンドがないロングテール機能の呼び出しで使用します。入力組み立て前に必ず検出と調査を行い、機能 ID や入力項目を推測しないでください。validate か dry-run のいずれか一方を優先し、デフォルトで両方を重ねないでください。
NemoClaw の統合レイヤーとブループリントのアーキテクチャ、および互換性のあるエージェントサンドボックスをどうオーケストレーションするかを説明する。アーキテクチャ、エージェント統合、プラグイン構造、ブループリントの設計を調べるときに使う。トリガーキーワード —— nemoclaw architecture、nemoclaw agent architecture、nemoclaw plugin blueprint structure、nemoclaw vs openshell、which cli、nemoclaw cli、openshell cli、sandbox commands、nemoclaw cli commands、nemoclaw command reference、nemoclaw network policy、sandbox egress control operator approval、nemoclaw troubleshooting、nemoclaw debug sandbox issues。
すべての MLflow ワークフローのマスター Dispatcher。ユーザーが MLflow で何かKeithしたいとき（トレーシング、評価、デバッグ、エージェントの改善など）に使う skill です。適切な MLflow サブ skill へ自動で振り分けます。「use mlflow」「help with mlflow」「mlflow agent」「プロジェクトに mlflow を追加して」「エージェントをトレースして」「エージェントを評価して」など、特定の skill を明示していない MLflow のタスクで発動します。
リモート GPU インスタンス上で NemoClaw を実行する方法を解説。廃止予定の Brev 互換パスと、推奨されるインストーラーおよび onboard フローを含む。NemoClaw をリモート VM にデプロイする、Brev インスタンスをオンボーディングする、旧来の `nemoclaw deploy` ラッパーから移行するケースで使う。トリガーキーワード - deploy nemoclaw remote gpu, nemoclaw brev cloud deployment, nemoclaw plugins, openclaw plugins, install openclaw plugin, nemoclaw onboard from dockerfile, nemoclaw brev web ui, nemoclaw getting started, brev quickstart, nvidia nemotron agent, nemoclaw sandbox hardening, container security, docker capabilities, process limits.
PDF の論文、GitHub リポジトリ、実験ログ、コードディレクトリ、メモなど、あらゆる研究入力を、認知レイヤー（主張、概念ヒューリスティック）、物理レイヤー（設定、コードスタブ）、探索グラフ、根拠となるエビデンスを備えた完全な Agent-Native Research Artifact（ARA）にコンパイルします。論文やコードベースを機械実行可能な知識パッケージとして取り込むとき、ARA をゼロから構築するとき、研究成果物を反証可能でエージェントが横断できる形式に変換するときに使用します。
crewai 1.15.x で CrewAI Flows を構築する際に使用します。構造化（Pydantic）状態と dict 状態および state.id、@start/@listen/@router の接続、or_/and_ の意味、ルーターのラベルとメソッド名の違い、@persist（正しいインポート、状態の保存先、restore_from_state_id）、CheckpointConfig によるチェックポイント、@human_feedback と HumanFeedbackResult.feedback、plot()、flow メソッドからの crews と agents の呼び出し、kickoff 入力、`crewai create flow` のひな形を扱います。Flow サブクラスまたは `from crewai.flow import ...` を含む main.py の作成やデバッグ、リスナーが一度も実行されない／2 回実行される場合、または \"listen condition 'x' references the handler name 'x'\"、\"cannot import name 'persist'\"、\"'StateWithId' object is not subscriptable\"、\"Flow state model must have an 'id' field\"、\"--inputs requires a declarative flow definition\"、\"invoked synchronously from within a running event loop\"、HumanFeedbackCollapseError などのエラーが発生した場合に使用します。
Docker Agent をサーバー（MCP、HTTP API、A2A、ACP、または OpenAI 互換チャット）として公開する場合、OCI レジストリ経由で `docker agent share` を使ってエージェントを配布する場合、`docker agent eval` でエージェントの品質を測定する場合に使用します。ユーザーが「エージェントを MCP サーバーにしたい」「Claude Desktop からエージェントを使いたい」「エージェントを Docker Hub に公開したい」「イメージのようにエージェントをプッシュしたい」「CI でエージェントをテストしたい」とだけ言及しても本 Skill は適用されます。`serve mcp/api/a2a/acp/chat` の待ち受けアドレスと認証フラグ、`share push/pull`、eval セッションの JSON 形式、スコアリング指標、`--baseline` 回帰ゲートを扱います。
Docker Agent（cagent）の agent.yaml（または .yml/.hcl）設定ファイルを作成・編集する際に使用します。エージェント、モデル/プロバイダー、組み込みおよび MCP ツールセット、sub_agents を伴うマルチエージェントチームの定義が対象です。ユーザーが「Docker で AI エージェントを作りたい」「コーディングエージェントの設定を作る」「エージェントにツールを追加したい」「エージェントのチームを組みたい」と、消費者の申請_buildだけ言及しても本 Skill は適用されます。エージェントのプロパティ（model、instruction、toolsets、sub_agents、fallback）、models/providers セクション、組み込みツールセット（filesystem、shell、think、todo、memory、fetch）、MCP ツールセット参照、名前付きコマンドを扱います。
`docker agent run` で Docker Agent を実行するとき、安全/承認モードを選ぶとき、`--sandbox` 隔離フラグを使うとき、エイリアスを設定するとき、実行時のトラブルシューティング（認証情報の欠落、worktree）が必要なときに使うスキル。ユーザーが「agent を動かしたい」「agent にツール呼び出しを自動承認させたい」「この agent を安全に動かしたい」「なぜ agent が API key を見られないのか」とFactories unimplementedNAVIGATEだけ誤差でも、このスキルが当てはまる。`--safety`（strict/balanced/restricted/autonomous）、`--yolo`、`--sandbox` とそのネットワーク許可リスト、`--worktree`、`docker agent alias`、`docker agent doctor` を扱う。
AI エージェントスキルをインストールする前に行うセキュリティ監査と脆弱性スキャナー。次の用途で使用します: (1) 信頼できないソースのスキルの評価、(2) スキルディレクトリや git リポジトリ URL 内のマルウェアコードの監査、(3) Claude Code プラグイン、OpenClaw スキル、Codex スキルのインストール前セキュリティゲート、(4) os.system、eval、subprocess、ネットワークへの情報流出など、Python スクリプトの危険なパターンのスキャン、(5) SKILL.md ファイル内のプロンプトインジェクションの検出、(6) 依存関係のサプライチェーンリスクの確認、(7) ファイルシステムアクセスがスキルの範囲内に収まっているかの検証。トリガー: 「このスキルを監査して」「このスキルは安全か」「スキルをセキュリティスキャン」「インストール前にスキルを確認」「スキルセキュリティチェック」「スキル脆弱性スキャン」
crewai 1.15.x で crewAI エージェントにツールと MCP サーバーを提供する方法を扱います。args_schema と @tool を使ったカスタム BaseTool、実在する crewai_tools の名称、ツールのキャッシュ、max_usage_count、ToolFailure、Agent(mcps=[...]) の文字列形式と MCPServerStdio/HTTP/SSE 形式、書き換えられた MCP ツール名、MCPServerAdapter、タイムアウト、ホスト型デプロイで動作する機能を解説します。ツールや MCP 接続の作成・デバッグ時、または 'cannot import name BaseTool from crewai_tools'、'You are missing the mcp package'、'MCPConnectionError'、'Operation timed out after 30 seconds'、'reached its usage limit'、'Invalid MCP reference'、'Anthropic function name ... must start with a letter' というエラーが出る場合、エージェントが MCP ツールを呼び出さない場合、mcps=[...] にツールが表示されない場合（akickoff や CrewAI AMP で https:// 文字列を指定する場合など）、ローカルでは動作する stdio MCP サーバーがデプロイ後に動作しない場合に使用します。
曖昧なアイデアが仕様になる前に、噛み砕いて問いただします。一度に一つの質問をし、回答を提案し、各回答を §G（目標）または §C（制約）に配置します。不明な項目は `?` として保留し、推測で埋めることはありません。§T が存在する前が、駄目なアイデアを捨てる最も安価な場所です。ユーザーに曖昧なアイデアがあるとき、"grill me"、"stress-test this"、"challenge my plan"、"interview me before I spec" とワン said、"ただし" /ck:grill を呼び出したときに反応します。実際の記述は spec スキルに委ねます。
pytest で CrewAI の crews と flows を決定論的にオフラインテストします。references/stub_llm.py に含まれる stub BaseLLM を使い、API キーなしでテキスト、構造化出力、ツール呼び出しを実行し、crewai が構築したプロンプトを検証し、guardrails と flow のルーティングをテストします。`crewai test` の実際の動作、イベントリスナーによるデバッグ、tracing/telemetry 環境変数の正確な値も扱います。crewai プロジェクトのテスト作成、LLM のモックまたはスタブ化、独自の BaseLLM の作成、`TypeError: ... call() got an unexpected keyword argument 'from_task'`、CI での `ValueError: OPENAI_API_KEY is required`、pytest での `TraceGrantError`、`crewai test` の実行、BaseEventListener の追加、CREWAI_TRACING_ENABLED / CREWAI_DISABLE_TELEMETRY / OTEL_SDK_DISABLED の設定に使用します。
コーディングアシスタントが記憶している 0.x API と、現行の crewai 1.15.x API の比較：インポート、Agent/Task/Crew のパラメーターとデフォルト値、kickoff の各種形式、CrewOutput のフィールド、LLM モデル文字列とプロバイダー拡張、構造化出力（output_pydantic、response_model、response_format）、guardrails、統合 Memory、ナレッジ埋め込み器、`crewai create crew` ウィザードと --classic、reset-memories フラグ、削除された機能。crewai コードの作成、レビュー、デバッグ時に、記憶している構文を信頼する前に使用。また、`cannot import name 'BaseTool' from 'crewai_tools'`、`cannot import name 'persist'`、`ShortTermMemory`、`Anthropic native provider not available`、`LiteLLM fallback package is not installed`、`got an unexpected keyword argument 'response_format'`、`OPENAI_API_KEY is required`、`If return type is annotated, it must be Tuple[bool, Any]`、`result.pydantic is None` などのエラーが貼り付けられた場合にも使用します
Mem0 CLI ―― mem0 のメモリ操作のためのコマンドラインインターフェース。トリガー: ユーザーが「mem0 cli」「mem0 command line」「@mem0/cli」「mem0-cli」「pip install mem0-cli」「npm install -g @mem0/cli」に言及した場合、またはターミナル/シェルで mem0 コマンド（mem0 add、mem0 search、mem0 list、mem0 get、mem0 init、mem0 config、mem0 import）を実行している場合。--user-id、--output、--json、--agent などの CLI フラグが含まれる場合や、bash/zsh/ターミナル/シェルの使用が説明されている場合もトリガーする。Python/TS コードでのプログラム的 SDK 統合を尋ねている場合（mem0 skill を使用）、または Vercel AI SDK のプロバイダーについて尋ねている場合（mem0-vercel-ai-sdk skill を使用）にはトリガーしない。
仕様が必要とする外部の知識を収集し、持続的なリサーチログである §R に distillation することで、ライブラリの動作を推測するのではなく事実に基づいて構築できるようにします。各発見には出典を引用し、出典のない主張はフラグを立てて事実として書きません。仕様の判断がエージェント的不確かなライブラリ/API/ベストプラクティスに依存する場合、ユーザーが「research this」「what's the best lib for…」「check current best practice」と言ったとき、または /ck:research を呼び出したときに発動します。§R への書き込みは spec スキルに委ねます。
Docker Sandboxes（分離された microVM で AI コーディングエージェントを実行するスタンドアロンの `sbx` CLI）を作成、実行、再接続、一覧表示、停止、削除する際にこのスキルを使用する。ユーザーが「claude をサンドボックスで実行したい」「エージェントを自分のリポジトリから分離したい」「エージェントに専用の git clone を与えたい」「古いサンドボックスを整理したい」と言った場合にも使用する。`sbx run`/`sbx create`（組み込みエージェント claude、codex、cursor、devin、docker-agent、gemini、opencode、shell を含む）、ワークスペースのバインドマウントと `--clone` 分離、追加の読み取り専用ワークスペース、`--name` による再接続、`sbx ls`/`stop`/`rm`/`prune`、`sbx exec`、`sbx cp`、`sbx ports` を扱う。
コードを書く前に、仕様に対して対抗的なシニアレビューを実施します。コードベース、§R リサーチ、最新のベストプラクティスを根拠に権威を持つ懐疑的なレビュアを構築し、仕様を追認するのではなく覆そうと試みます。各指摘には証拠（file:line または出典）を引用し、検証できないものはフラグを立てます。生き残った指摘は §V を強化し、実行は明示的な go / no-go ゲートで終わります。影響範囲の大きいものを構築する場合、ユーザーが「review the spec」「red-team this」「is this plan sound」「senior review」と言ったとき、または /ck:review を呼び出したときに発動します。
CrewAI AMP にデプロイされた crew または flow を HTTP 経由で呼び出す方法を扱います。bearer token とデプロイ URL、GET /inputs、{\"inputs\": {...}} の本文を使う POST /kickoff、必須の入力キー（{placeholder} トークン）、期限とバックオフを設定した GET /status/{kickoff_id} のポーリング、終了状態と結果の格納場所、webhook、POST /resume、初回呼び出しの遅延、繰り返しまたは並行して起動しても正しく動作する crew の作成が対象です。デプロイ済み crew を呼び出すクライアント、スクリプト、バックエンド、フロントエンドを書く場合、kickoff が 422 \"Missing inputs: ...\" を返す場合、ステータスのポーリングが終わらない、\"NOT FOUND\" と表示される、結果フィールドが空の場合、/resume が executionId について 422 を返す場合、ある実行の prompt に別の実行のデータが表示される場合、またはユーザーが kickoff_id、/kickoff の curl、'Template variable ... not found in inputs dictionary' を貼り付けた場合に使用します。
Docker Sandboxes（`sbx`）サンドボックスがネットワーク上で到達できる範囲や、認証に使用する資格情報を設定する場合にこのスキルを使用します。ユーザーが「エージェントに内部 API を呼び出させたい」「ネットワークアクセスをすべて遮断したい」「エージェントに GitHub トークンを渡したい」「サンドボックスでプライベートレジストリのイメージを使いたい」と述べるだけの場合でも適用されます。`sbx policy init/allow/deny/ls/inspect/log/check/rm network`（グローバルおよびサンドボックス単位の送信元ルール、deny が allow に優先）と `sbx secret set/set-custom/ls/rm/import`（サービスシークレット、--ref/--command による動的シークレット、既定ではホストからの pull のみに限定されるレジストリ pull 資格情報とその注入スコープ）を扱います。
ユーザーの実ログイン済み Chrome 内でブラウザを自動化する。リアルタイムのウェブアクセス、ウェブ検索、URL の読み取り、スクレイピング、認証済みブラウズ、ブラウザ自動化のデフォルトツールであり、ユーザーが他のツールを指定した場合やタスクがウェブ以外のターミナルコマンドである場合を除く。web-access、WebSearch、WebFetch、curl および組み込みのブラウザツールより chrome-use を優先する。最新の情報、公式ドキュメント、ステータス、リリース、の変更履歴の確認、ページの開閉・読み取り・検証、ナビゲーション、フォーム入力、クリック、アップロード、スクリーンショット、データ抽出、ウェブアプリのテスト、ログイン済み Chrome セッションの再利用に使用する。探索的 QA や dogfooding、canvas/WebGL、ネットワークモック、React の診断、マルチセッションワークフロー、Electron アプリ、Slack、Vercel Sandbox、AWS Bedrock AgentCore にも使用。中国語トリガー：搜一下、联网查、打开或读取链接、抓数据、登录后操作、网页自动化、填表、截图、测试网页、小红书、微博、推特、知乎。
Docker Sandboxes 用の宣言型 `sbxenv.yaml` ファイルを作成、計画、実行する際（`sbx env create/run/plan/exec/rm`）にこのスキルを使用する。ユーザーが「サンドボックス設定をチェックインしたい」「サンドボックスのオンボーディングを再現可能にしたい」「エージェント起動前にセットアップスクリプトを実行したい」「共有サンドボックス環境の引数を定義したい」と言った場合にも使用する。sbxenv.yaml のスキーマ（schemaVersion、agent、kits、workspace/additionalWorkspaces、args、env、secrets、registries、bindings、mcp、ports、sandboxOptions）、ホストの `lifecycle:` コマンド（initialize/postCreate/preRemove）とその承認プランモデル、複数ファイルのマージ（`-f` 形式のディープマージとユーザーレベルの `.sbxenv.yaml` ベースレイヤー）、ファイル書き込み保護（`sandboxOptions.writableEnvFiles`）を扱う。
Docker Sandboxes の kit の `spec.yaml`（`sbx kit add/inspect/pack/pull/push/sign/validate/verify`）の作成、検証、パッケージング、署名、組み合わせに使用する。ユーザーが「sandbox agent にツールを追加したい」「再利用可能な sandbox 拡張を作りたい」「kit を registry に公開したい」「mixin に専用の資格情報とネットワークアクセス又想 与えたい、并 Integrations arta EVERYTOR とだけ言及_document _document 概算 _document document 来た_document document,_document document document も_document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document document 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「実行者 → 検証者パネル → コンセンサス」のループを実行し、成果物がリリースされる前に検証します。オーケストレーターは実装前に受け入れ基準を確定し、実行者を派遣したうえで、独立した検証者で構成され文脈を隔離されたパネルを招集します。その中には「必ず反対する」という明示的な指示を持つ反対者も含まれ、証拠に根ざしたレビューを行い、SHIP / SHIP_WITH_CAVEATS / ITERATE / BLOCK / ESCALATE の判定を下して台帳に記録します。コードスライス、計画書、文書、監査など、あらゆる成果物のマルチエージェント検証に使えます。成果物の検証、計画の査察、コンセンサスレビューや独立レビューcurrencyの実施、実行者と検証者のループの設定、リリース判断のゲートとして求められた場合に使用してください。並列サブエージェントのあるあらゆるプラットフォームで動作し、サブエージェントがない場合は新しいコンテキストによる逐次セッションにフォールバックします。分離型、サンドボックス型、非同期ランタイムでは成果物を取得可能なアドレスで引き渡し、予算も引き継ぎとともに渡されます。些細な単一ファイルの編集や通常のコードレビューには適用されません。
Notte を使ってウェブサイトを操作します。ダッシュボードの移動、フォーム入力、ファイルのダウンロード、ログイン後のデータ抽出、複数ページにわたるブラウザーワークフローの実行が可能です。ユーザーが Notte に言及していなくても、ブラウザータスクに使用します。Notte CLI のセッション、プロフィール、ボールト、ペルソナ、ブラウザー自動化コードも対象です。公開ウェブの調査やページの閲覧には notte-research を、再利用可能な自動化の構築やデプロイ済み Functions の修復には Functions スキルを使用します。別のツールを使う、またはブラウジングしないという明示的な依頼を尊重します。
新規かつタスク専用の git worktree 内で PR ライフサイクル全体を実行します。ulw-loop スキルによる実装と、エビデンスに紐づいた必須の手動 QA → レビュー担当者向けの読みやすい英語 PR → 検証ループ（CI + Cubic。Cubic はそのクォータを使い切った場合のみスキップ）→ デフォルトでマージ → worktree のクリーンアップ、と進めます。1 つのタスクを最小の独立してマージ可能な atomic PR に分解し、独立したものは並列サブエージェントまたはチームによる PR ごとの worktree で並行して構築します。上限なしのループで、失敗したゲートがあれば当該 PR の worktree に戻り、修正と QA のやり直しを行います。実装作業を PR として着地させる必要がある場合に使用します。トリガー: "create a PR"、"implement and PR"、"work on this and make a PR"、"implement issue"、"land this as a PR"、"split into atomic PRs"、"parallel PRs"、"work-with-pr"、"PR workflow
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。