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 97,222 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
REST APIを介してBKDカンバンボードを操作します。BKDプロジェクト、課題の実行ワークフロー、cronジョブ、実行容量を管理する場合に使用します。イベント駆動型L1、複数のcron駆動型L2ワークストリーム、L3実行による3階層の連携、1つのワークスペースディレクトリ内の複数gitリポジトリ間の連携（トリガーフレーズ例「start BKD multi-repo coordination」）、複数サブタスクのオーケストレーション（例「use bkd to start coordination」「start BKD L1」）、決定や通知をBKDの受信箱に送るメッセージシステム（例「enable the messages system」「启用消息系统」「启用决策系统」「notify me when …」「通知我」）に対応します。到達可能なBKDサーバー（$BKD_URL）が必要です。
進行中のプロジェクト／リポジトリに関する記憶の依頼を、実態に即した 1 つの対応案に振り分けます。対象は、メモリレイヤーの選択、コンテキストの読み込み、検索、結論の保存、セットアップ連携、または repo-packer への振り分けです。エージェントがセッションをまたいで検索可能な決定事項、マニフェスト、安定したリンク、引き継ぎメモ、簡潔な「最初に読む」資料を必要とする場合に使用します。長期保存する Markdown ナレッジベースは `llm-wiki`、構造化グラフメモリは `graphify`、人が作成した保管庫の整理はノート／保管庫スキル、一度限りのリポジトリパッキングは Repomix、Gitingest、Code2Prompt などのツールに振り分けます。
コマンドを順番に実行し、チェックポイントに基づくフロー制御でアジャイル開発ワークフローをオーケストレーションします。ユーザーが「ワークフローを実行」「作業を続ける」「次は何か」「タスクサイクルを完了」「今日の作業を始める」「スプリントを終える」「次のタスクを実装」と依頼した場合や、段階的な開発支援を求める場合に使用します。プラットフォームに依存せず、PR 統合のない git のみのワークフローです。キーワード：ワークフロー、オーケストレーション、アジャイル、タスクサイクル、スプリント、デイリー、実装、レビュー、マージ、スタンドアップ、レトロスペクティブ、git。
Dailybot 公式エージェントスキルパック——進捗報告、メッセージ確認、メール送信、エージェントの状態通知、チェックイン完了、ユーザーやチームへの kudos、チームの解決、フォームの全ライフサイクル（一覧表示、送信、更新、ワークフロー状態の移行）、チェックインやフォームの一からの作成（質問、ワークフロー状態、権限、リマインダー、スケジュール、AI 設定、共有の作成・設定）、チームの Slack/Teams/Discord/Google Chat でのメッセージ送信・編集（レポート形式のスレッド、ユーザー本人としての送信、承認フロー、ワークフロートリガー、モーダル、コールバック付きのインタラクティブボタンを含む）、ボットとの Slack グループ DM を開く（または再利用する）とレポート投稿、Dailybot AI へのヘッドレスでの質問、ワークスペースの閲覧・読み取り・トリガー（`me` / `org` / `user get`、kudos の閲覧、ワークフロー）、組織の Labels（`dailybot label` の CRUD と、フォーム、チェックイン、ワークフローでの割り当て・一括操作）および非公開 Featured スターの管理、Plan の管理（Beta——ボード、バックログ、スプリント／カンバン列、担当者、添付ファイル、dry run 付き一括操作、プロジェクト更新、マイルストーン、目標、ゲスト以外のメンバー向けの組織構造の表示、`task brief` による引き継ぎタスクのエージェント帰属——ワークスペースには `dailybot plan tasks`、個別タスクには `dailybot plan task`）、`.dailybot/env.json` を介したリポジトリごとの API キー管理（スキルパックの基準は `dailybot-cli >= 3.9.0`、Plan には `>= 3.25.0` が必要）。意図に応じて適切なサブスキルに振り分けます。開発者が Dailybot に言及した場合、またはチームとのやり取りを希望する場合に使用します。
コードを書く前に設計が必要な作業では必ず使用します。新機能、製品や UX の動作変更、アーキテクチャ変更、成功基準が未確定の作業、実質的に異なる複数案からの選択、文書レビュー後の仕様改訂が対象です。仕様が完全に定まった機械的なリファクタリング、期待される動作が明確な局所的修正、結果が一つに定まる設定変更では仕様を作成せず、作業を一文で implement に引き継ぎます。依頼を、明示的な承認を経て確認可能な受け入れ基準を備えた仕様にします。devflow scope-triage に代わるものです。
あなた、サブエージェント、ユーザーのいずれかが作業の完了、修正済み、準備完了、マージ可能を宣言しようとする場合、また完了を伴うコミット、マージ、プルリクエストの作成、引き継ぎレポートの前に必ず使用します。計画のない作業も対象です。仕様の基準、計画タスク、記録、受け入れ済みのレビュー修正、依頼者の言葉など、主張の根拠となるすべてを現行ツリーで新たに確認し、コードを編集せずに一つの判定を示します。失敗の修正（implement）やレビュー（cr-request）には使用しません。devflow verification-gate に代わるものです。
既存の実装計画を現在のセッションまたはサブエージェントで実行する場合、計画の実行記録から中断した実行を再開する場合、または明白な方法で行える1、2件の編集を計画なしで行う場合に必ず使用します。証拠を伴うタスクごとの実行、計画との差異やブロッカーへの対応、再開可能な実行記録を扱います。devflow inline-plan-dev と subagent-plan-dev に代わるものです。計画の作成（plan-craft）、完了した作業の確認（verify）、レビュー指摘への対応（cr-received）、マージ、プッシュ、プルリクエストの作成（finalize）には使用しません。
永続的な .nexus-map/ ナレッジベースを生成し、あらゆる AI セッションがコードベースのアーキテクチャ、システム、依存関係、変更の多い箇所をすぐに把握できるようにします。不慣れなリポジトリで作業を始めるとき、AI 支援コンテキストを使ってオンボーディングするとき、大規模なリファクタリングを準備するとき、またはチーム全体で信頼性の高い AI セッションのコールドスタートを実現するときに使用します。INDEX.md、systems.md、concept_model.json、git_forensics.md などを生成します。shell の実行と Python 3.10+ が必要です。開発中の一時的なファイル検索や即時の影響分析には、代わりに nexus-query を使用してください。
マルチプロバイダー設定用にプロファイルを分離し、別々のターミナルウィンドウでモデルを切り替えます（Kimi、MiniMax、DeepSeek、GLM、StepFun、Anthropic）。プロバイダー切り替え、csk/csd/csg エイリアス、CLAUDE_CONFIG_DIR、~/.claude-profiles、プロファイルのずれ（skills/hooks の欠落、シンボリックリンク、settings）、コンテキストウィンドウ設定（[1m]、CLAUDE_CODE_MAX_CONTEXT_TOKENS）、または事前読み込みされた MCP ツールスキーマによる起動時コンテキストの削減に使用します。
Airflow プロジェクトを airflow-ai-sdk から apache-airflow-providers-common-ai 0.4.0+ に移行します。airflow-ai-sdk を公式の Airflow AI プロバイダーに置き換える場合に使用します。LLM デコレーター（@task.llm、@task.agent、@task.llm_branch、@task.embed）の移行、モデルの文字列／オブジェクトから接続ベースの LLM 設定への切り替え、airflow_ai_sdk から新しいプロバイダーへのインポート更新、既存の common-ai 0.1.x 設定の 0.4.x へのアップグレード（マルチモーダルプロンプト、ツールセット、埋め込みオペレーター）に対応します。common-ai provider、AIP-99、pydanticai 接続、または airflow-ai-sdk からの移行が話題になる場合にも使用します。
OpenAI Agents SDK で AI アプリケーションを構築します。テキストエージェント、音声エージェント、マルチエージェントの引き継ぎ、Zod スキーマを使ったツール、ガードレール、ストリーミングに対応します。記録されている 11 種類のエラーを防止します。ツールを使うエージェント、WebRTC 音声エージェント、マルチエージェントワークフローの構築や、MaxTurnsExceededError、ツール呼び出しの失敗、推論のデフォルト設定、JSON 出力の漏出のトラブルシューティングに使用します。
OpenAI Codex（CLI / IDE / cloud / ChatGPT デスクトップアプリ）リファレンス。GPT-6 系、Fast / Ultrafast モード、codex exec、スラッシュコマンド、プロンプト作成、AGENTS.md、ルール、サブエージェント、承認、自動レビュー、サンドボックス、権限プロファイル、プロファイル、config.toml、環境変数、ロール、MCP 設定、GitHub Action、Codex SDK、App Server（JSON-RPC）、Agents SDK 連携、Codex スキル（.agents/skills）、プラグイン、スケジュールタスク、Browser、Computer Use、cloud / local / worktree 環境、git worktrees、Record & Replay、cloud 委任、GitHub / GitLab / Linear / Slack 連携、管理、プロビジョニング、分析 API、コンプライアンス API、LLM ゲートウェイ、Codex Security の脆弱性スキャン（SARIF）、ディープスキャン、トリアージ、検出結果、脅威モデル、セキュリティ強化。
AWS が厳選した、AI コーディングエージェント向けのコピー＆ペースト可能なプロンプト（MVP の雛形作成、Bedrock 上の Claude を使った RAG チャットボット、セキュリティベースライン評価、コスト異常検出、GPU クォータ申請、EKS デプロイ、Well-Architected レビューなど）と、ダウンロードしてインストールできるエージェント（Multi-Account Transition Advisor、Bill Shock Preventer、Service Quota Agent、Bedrock Model Availability Agent、AWS DB Advisor）を提供します。AWS で特定の作業を行うプロンプトを求める場合、複数アカウント、コスト監視、クォータ管理、Bedrock モデルの利用可能性、データベース選定向けのインストール可能なエージェントを希望する場合、または AWS プロンプトの使い方を尋ねる場合に使用します。移行（GCP から AWS、Azure から AWS、OpenAI/Gemini から Bedrock）の場合は、このプラグインの移行スキル（`gcp-to-aws`、`azure-to-aws`、`heroku-to-aws`、`llm-to-bedrock`）に振り分けます。AWS Activate、プログラム、クレジットに関する事実確認、学習記事、サンプルアーキテクチャ、同梱の `references/prompt-library/` ツリーにないプロンプトには使用しないでください。
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。