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。
クラウド・DevOps
Miaoda（Spark/Miaoda）アプリの開発とホスティング：アプリの作成、ローカルでのフルスタック開発、クラウドでの生成と反復、クリエイティブデザイン（UI モックアップ／インタラクティブなプロトタイプ／ワイヤーフレーム／ランディングページ／ダッシュボード／スライドデッキ／ビジュアル探索）、AI 関連機能や Feishu プラットフォーム機能、その他の外部機能との統合、ログ／Trace／監視指標／PV／UV の確認、環境変数の管理、アプリのコラボレーターと共同作業権限の設定、アプリのロールとメンバーの管理、自動化トリガー（スケジュール／レコード変更／Webhook／Feishu 承認）。システム・ツール・プラットフォーム・アプリの開発や新規作成、ローカル／クラウドでの開発、変更、デプロイ、公開、リリース、共有可能なリンクの取得、HTML によるページやウェブサイトの作成と Miaoda へのデプロイ、デザイン／モックアップ／プロトタイプ／ワイヤーフレーム／PPT／デッキ／ビジュアル探索を希望する場合に使用。また、Miaoda/Spark/Miaoda アプリ（`/app/app_xxx` または `/page/<token>` 形式のリンク、*.aiforce.cloud 形式の実行時ドメイン）、アプリデータベース、アプリファイルストレージ、公開 API Key、公開範囲、アプリのコラボレーター／開発権限、アプリのロール／ロールメンバー、本番ログ、API リクエスト数、エラー数、レイテンシ、アクセス数、環境変数、Miaoda アプリの自動化タスク／スケジュールトリガー／承認後の自動トリガーに関する場合にも使用。通常のクラウドドライブへのファイルアップロード（lark-drive）、Feishu ドキュメントの編集（lark-doc）、ネイティブのスライド作成（lark-slides）は対象外。
azd ベースの Azure プロジェクトをデプロイ用に準備します。Azure Developer CLI (azd) ワークフロー向けに azure.yaml、インフラストラクチャ (Bicep/Terraform)、Dockerfile を生成します。ユーザーが明示的に azd をデプロイメントツールとして使いたい場合、または既に azure.yaml ファイルが存在する場合にのみ使用してください。非 azd デプロイメント、Python App Service コードのみのデプロイ (python-appservice-deploy を使用)、クラウド間の移行 (azure-cloud-migrate を使用) には使用しないでください。用途：azd 用にアプリを準備、azure.yaml を作成、azd インフラストラクチャを設定、Azure 上でアプリを最新化、azd でデプロイ、関数アプリ、タイマートリガー、Service Bus トリガー、イベント駆動関数、マネージド ID、Bicep を生成、Terraform を生成、Azure に作成してデプロイ。
既存の .azure/deployment-plan.md とインフラファイルがある準備済みアプリケーションに対して、Azure デプロイを実行します。ユーザーが新しいアプリケーションの作成を求める場合は使用せず、azure-prepare を使用してください。本スキルは組み込みのエラーリカバリー付きで azd up、azd deploy、terraform apply、az deployment コマンドを実行します。azure-prepare による .azure/deployment-plan.md と、azure-validate による検証済みステータスが必要です。使用例：「azd up を実行」「azd deploy を実行」「デプロイを実行」「本番環境にプッシュ」「クラウドにプッシュ」「公開する」「リリースして」「bicep デプロイ」「terraform apply」「Azure に公開」「Azure で起動」。使用しない場合：「作成してデプロイ」「ビルドしてデプロイ」「新しいアプリを作成」「インフラをセットアップ」「Terraform で Azure に作成しデプロイ」。これらには azure-prepare を使用してください。
サブスクリプションまたはリソースグループ全体の Azure リソースを一覧表示、検索、表示します。「サブスクリプション内のウェブサイトを一覧表示」「Web アプリを一覧表示」「App Service を表示」「仮想マシンを一覧表示」「VM を一覧表示」「ストレージアカウントを表示」「コンテナーアプリを検索」「自分が持っているリソースは何か」などの依頼に対応します。使用例：ウェブサイトの一覧、Web アプリの一覧、App Service の一覧、サブスクリプション内のウェブサイトの表示、リソースインベントリ、タグによるリソース検索、タグ分析、孤立リソースの検出（コスト分析は除く）、未接続ディスク、種類別のリソース数集計、サブスクリプションをまたぐ検索、Azure Resource Graph クエリ。使用しない場合：リソースのデプロイや変更（azure-deploy を使用）、コスト最適化（azure-cost を使用）、Azure 以外のクラウド。
ユーザーが「エージェントをデプロイしたい」「ADK エージェントをデプロイしたい」「CI/CD を設定したい」「シークレットを構成したい」「デプロイの問題を解決したい」と希望する場合、Agent Runtime、Cloud Run、GKE のデプロイ先について案内が必要な場合、またはエージェントを Agent Gateway にバインドする場合に使用します。デプロイワークフロー、サービスアカウント、ロールバック、本番インフラを扱います。agents-cli がデプロイするあらゆるフレームワークのエージェント（ADK、LangChain など）が対象です。agents-cli スキルスイートの一部です。エージェント API のコードパターン（ADK は google-agents-cli-adk-code を使用）、評価（google-agents-cli-eval を使用）、プロジェクトのスキャフォールディング（google-agents-cli-scaffold を使用）には使用しないでください。
ユーザーが「エージェントを公開する」「自分の ADK エージェントを公開する」「Gemini にエージェントを登録する」「Gemini（旧 Gemini Enterprise）に公開する」と希望する場合、または agents-cli publish gemini コマンドの使い方を求める場合に使用します。「Agent Registry でエージェントを管理する」「登録済みエージェントを一覧表示／更新／削除する」「MCP サーバーを登録する」場合にも使用します。ADK と A2A の登録モード、プログラムからの使用方法と対話型の使用方法、フラグリファレンス、デプロイメタデータからの自動検出、Agent Registry のフリート管理、トラブルシューティングを扱います。agents-cli skills スイートの一部です。デプロイには使用しないでください（google-agents-cli-deploy を使用）。
ユーザーが「エージェントを開発したい」「ADK でエージェントを構築したい」「エージェントをローカルで実行したい」「エージェントコードをデバッグしたい」「エージェントをテスト／デプロイ／公開／監視したい」と希望する場合、または ADK（Agent Development Kit）の開発ライフサイクルやコーディングガイドラインが必要な場合に使用します。ADK エージェント構築の入口です。常に有効で、完全なワークフロー（スキャフォールド、構築、評価、デプロイ、公開、監視）、コード保持ルール、モデル選択の指針、ADK またはあらゆるエージェント開発のトラブルシューティングを提供します。
ユーザーが「エージェントプロジェクトを作成したい」「新しい ADK プロジェクトを始めたい」「新しいエージェントを作ってほしい」「プロジェクトに CI/CD を追加したい」「デプロイを追加したい」「プロジェクトを拡張／アップグレードしたい」と希望する場合に使用します。agents-cli スキルスイートの一部です。`agents-cli scaffold create`、`scaffold enhance`、`scaffold upgrade` コマンド、テンプレートのオプション、デプロイ先、プロトタイプ優先のワークフローを扱います。エージェントコードの作成（ADK プロジェクトでは google-agents-cli-adk-code を使用）やデプロイ操作（google-agents-cli-deploy を使用）には使用しないでください。
ユーザーが「トレースを設定したい」「エージェントを監視したい」「ログを構成したい」「オブザーバビリティを追加したい」「本番トラフィックをデバッグしたい」と希望する場合、または ADK（Agent Development Kit）エージェントを含むデプロイ済みエージェントの監視について案内が必要な場合に使用します。Cloud Trace、プロンプトと応答のログ記録、BigQuery Agent Analytics、サードパーティ連携（AgentOps、Phoenix、MLflow など）、トラブルシューティングを扱います。agents-cli スキルスイートの一部です。デプロイ設定（google-agents-cli-deploy を使用）や API コードパターン（google-agents-cli-adk-code を使用）には使用しないでください。
Azure へのクロスクラウドワークロードの評価と移行、レポートおよびコード変換に対応。Lambda→Functions、Beanstalk/Heroku/App Engine→App Service、Fargate/Kubernetes/Cloud Run/Spring Boot→Container Apps をサポート。WHEN: Lambda から Functions への移行、AWS から Azure への移行、Beanstalk 移行、Heroku 移行、App Engine 移行、Cloud Run 移行、Fargate から ACA、ECS/Kubernetes/GKE/EKS から Container Apps、Spring Boot から Container Apps、クロスクラウド移行。
Azure ワークロードをプラン、階層、または SKU 間で評価・アップグレードする、またはソースコード内の Azure SDK 依存関係を現代化します。対象：Consumption から Flex Consumption へのアップグレード、Azure Functions プランのアップグレード、ホスティングプランの変更、関数アプリ SKU、App Service から Container Apps への移行、旧版 Azure Java SDK の現代化（com.microsoft.azure から com.azure）、Azure Cache for Redis (ACR/ACRE) から Azure Managed Redis (AMR) への移行。
ID にとって適切な Azure RBAC ロールを最小権限アクセスで見つけられます。その後、CLI コマンドと Bicep コードを生成してロールを割り当てることができます。ロールを付与するために必要な権限に関するガイダンスも提供します。WHEN: bicep for role assignment、what role should I assign、least privilege role、RBAC role for、role to read blobs、role for managed identity、custom role definition、assign role to identity、what role do I need to grant access、permissions to assign roles。
Build, deploy, and modify GitHub Copilot SDK apps on Azure. MANDATORY when codebase contains @github/copilot-sdk or CopilotClient in package.json. PREFER OVER azure-prepare when copilot-sdk markers detected. WHEN: copilot SDK, @github/copilot-sdk, copilot-powered app, build copilot app, prepare copilot app, add feature to copilot app, modify copilot app, BYOM, bring your own model, CopilotClient, createSession, sendAndWait, azd init copilot. DO NOT USE FOR: deploying already-prepared copilot-sdk apps (use azure-deploy), general web apps without copilot SDK (use azure-prepare), Copilot Extensions, Foundry agents (use microsoft-foundry).
Prisma 8 CLI を使用して Prisma Compute 上でアプリをデプロイ、運用します。ユーザーが Prisma Compute、Prisma アプリのデプロイやホスティング、`prisma deploy`、`prisma dev module.ts`、Prisma Composer アプリ（`module.ts`、`compute()`、`prisma.config.ts` の `composer` セクション）、プレビューステージ、プッシュ時のデプロイ（`prisma git connect`、`prisma/cloud-deploy-action`）、`prisma service` のログ、バージョン、ロールバック、カスタムドメイン、`project env`、`PRISMA_SERVICE_TOKEN`、リージョン、504、休止中のインスタンス、`waitUntil` に言及した場合に使用します。削除済みの `@prisma/cli app deploy`、`prisma.compute.ts`、`defineComputeConfig`、`compute:deploy`、または `build logs` の画面をまだ使っているプロジェクトにも使用します。
AKS 上で AI Runway をセットアップ — ベアクラスタから実行中のモデルまで。クラスタ検証、コントローラーインストール、GPU 評価、プロバイダーセットアップ、および最初のデプロイをカバーします。WHEN: "setup AI Runway"、"onboard AKS cluster"、"install AI Runway"、"airunway setup"、"deploy model to AKS"、"GPU inference on AKS"、"KAITO setup on AKS"、"run LLM on AKS"、"vLLM on AKS"、"set up model serving on AKS"、"AI Runway controller"。
妙搭（Spark/Miaoda）のアプリ開発とホスティング：アプリ作成、HTML 静的サイトの公開、ローカルでのフルスタック開発、クラウドでの生成・反復、AI 関連機能や Feishu プラットフォーム機能、その他の外部機能との連携、ログ/Trace/監視メトリクス/PV/UV の照会、環境変数管理。システム・ツール・プラットフォーム・アプリの開発や新規作成、ローカル/クラウドでの開発、変更、デプロイ、公開、リリース、共有可能なリンクの取得、HTML によるページ・ウェブサイトの作成と妙搭へのデプロイ、または妙搭/Spark/Miaoda（アプリ実行時ドメインは *.aiforce.cloud の形式）、アプリデータベース、アプリファイルストレージ、オープン API Key、表示範囲、本番ログ、API リクエスト数、エラー数、レイテンシ、アクセス数、環境変数に言及した場合に使用。通常のクラウドドライブへのファイルアップロード（lark-drive）、Feishu ドキュメント編集（lark-doc）、ネイティブスライド作成（lark-slides）は対象外。
PaaS アプリケーション（Azure Functions および Azure App Service）の信頼性態勢を評価および改善します。デプロイされたリソースをスキャンして、ゾーン冗長性、ZRS ストレージ、ヘルスプローブ、およびマルチリージョン フェイルオーバーを確認します。機能中心のチェックリストを提示し、ユーザー確認を得ながら段階的な修復（CLI または IaC パッチ）をエンドツーエンドで実行します。使用するトリガー：「信頼性を評価」、「信頼性を確認」、「ゾーン冗長」、「マルチリージョン フェイルオーバー」、「高可用性」、「災害復旧」、「単一障害点」、「信頼性態勢」、「復旧力」。
Neon 上の Lakebase Postgres の利用ガイドとベストプラクティス：接続、プール接続と直接接続、スキーマ移行、ブランチ、自動スケーリング、ゼロスケール、即時復元、読み取りレプリカ、IP 許可リスト、論理レプリケーション、Lakebase Search。既存の DATABASE_URL、SQL、スキーマ、検査、検索を扱う場合に使用します。新しいバックエンド、Auth、ファイル、Functions、LLM 呼び出しには親の `neon` skill を使用します。ライブクエリ、リアクティブ UI、リアルタイムデータには `neon-realtime` を使用します。「@neondatabase/serverless」「@neondatabase/neon-js」「neon inspect db」「semantic search」「vector search」「full-text search」「BM25」「hybrid search」にも使用します。
Neon の概要：Lakebase Postgres を中心としたクラウドバックエンドの基本機能一式。Auth、Object Storage、Functions、AI Gateway、Realtime が含まれます。ログイン、ファイル、API、LLM 呼び出しの選択肢が未定の場合は、ここから Neon を選び、CLI または MCP サーバーを設定して、ブランチ優先のワークフローに従います。Neon 上でアプリやバックエンドを構築する場合、または「Neon」「Lakebase Postgres」に言及した場合に使用します。既存の DATABASE_URL、SQL、スキーマ、検査、検索には子 skill neon-postgres を優先します。ログイン、ユーザー、セッション、ID ルーティング、Managed Better Auth の設定には子 skill neon-auth を優先します。リアクティブアプリやエージェントのライブクエリには子 skill neon-realtime を優先します。オブジェクトストレージ、S3、バケット、サーバーレス関数、関数トリガー、cron、AI Gateway、LLM 呼び出し、リアルタイム、ログ、Loki、Grafana、可観測性、Postgres、データベース、バックエンド、Claimable Neon、neon.new、登録不要のデータベースにも使用します。
Python（Flask/Django/FastAPI）コードを Azure App Service Linux にデプロイします。対象：「Flask App Service」「Django App Service」「FastAPI App Service」「deploy Python to App Service」。対象外：Container Apps、Functions、Python 以外、Terraform/Bicep/IaC、インフラ全体。azure-prepare を使用してください。
エンドツーエンドのオーケストレーターです。ビジネスやアプリのアイデア、または既存アプリから、コスト見積もりとデプロイ前承認を経て Azure で稼働するまでを支援します。アプリを分析し、適切な Azure サービスを自動検出して、インフラコードを生成しデプロイします。テンプレートではなく、アプリに合わせて調整します。既存アプリを、書き直しなしまたは最小限の変更で Azure に移行できます。利用する場面：アプリの Azure 移行、アプリの計画、運用コストの見積もり、コードのデプロイ準備状況確認、アプリや全サービスのクラウドデプロイ、必要な Azure サービスの確認、Azure デプロイ計画、新しい Azure アプリのデプロイ、ワンクリックデプロイ、既存アプリの Azure 移行、開始方法の相談、アプリ構築、まだコードがない場合、スタータープロジェクト。使用しない場面：azd によるデプロイ（azure-deploy を使用）、既存コストの最適化（cost-optimization を使用）、コードの準備状況のみの確認（azure-app-onboard-prereq を使用）。
ソースコードを Azure にデプロイできる状態か評価します。インフラ作業の前に行うチェックです。ビルドの健全性、アプリの完成度、依存関係とローカルサービス、スタックの互換性、デプロイの実現可能性を評価します。デプロイ前にアプリに必要なフレームワーク、依存関係、設定について回答します。依存関係の互換性を確認し、デプロイの阻害要因や未対応のフレームワークを特定します。利用する場面：「リポジトリを評価して」「アプリはデプロイ可能な状態？」「デプロイにアプリは何が必要？」「デプロイ前に必要なものは？」「アプリに必要？」「これを Azure にリリースできる？」「リポジトリの問題をスキャンして」「このアプリはデプロイ可能？」「アプリが Azure に対応できる状態か確認して」「Dockerfile は必要？」「デプロイを妨げているものは？」「阻害要因はある？」「依存関係に互換性はある？」「Azure はこのフレームワークをサポートしている？」「デプロイ前に何を変更すべき？」「アプリの設定を確認して」。
Higgsfield CLI（`higgsfield website …`）を使って、フルスタックのウェブサイト、アプリ、ゲームを構築、編集、デプロイします。各プロジェクトは、1 つの Cloudflare Worker（D1/R2/KV/DO/Containers）上で動作する React 19 + TanStack Start の SSR アプリです。作成時に `--type` で選ぶ製品タイプは 3 種類です。`website`（Higgsfield 統合なしのスタンドアロン — references/website-flow.md）、`app`（Sign in with Higgsfield + fnf SDK、Quanta — references/app-flow.md）、`game`（リアルタイムのマルチプレイヤールーム — references/game-flow.md）。適切なフローに振り分け、各タイプ固有のルールとデプロイ／公開条件を適用します。「ウェブサイトを作って」「ランディングページを作成」「ウェブアプリを作成」「SaaS ダッシュボード／ポートフォリオを構築」「ゲームを作って」「このサイトをデプロイ」「公開」などの依頼に使用します。GAME ART も対象です。「スプライトシートを作成」「タイル可能なテクスチャ」「3D キャラクターをアニメーション化」、ゲームの音楽／効果音には game-* の参考資料を参照してください。対象外：単体の画像／動画／音声生成（higgsfield-generate）、製品写真（higgsfield-product-photoshoot）、マーケットプレイスカード（higgsfield-marketplace-cards）。
Firebase AI Logic（旧称 Vertex AI for Firebase）をモバイルアプリや Web アプリ（Android、iOS、Web、Flutter）に統合し、クライアントコードから Gemini モデルを呼び出します。Firebase AI Logic のプロビジョニングや初期化、またはアプリへの Gemini 機能（テキスト生成、マルチモーダル入力、チャット、ストリーミング、構造化出力、ハイブリッドなオンデバイス推論、App Check による保護、Remote Config を使ったモデル切り替え）の追加に使用します。
Cloud Firestore データベース（Standard/Enterprise エディション）のセットアップ、管理、クエリ、設定を行います。データモデリング、セキュリティルール、インデックス、SDK 統合（Web、Python、iOS、Android、Flutter）も扱います。Firestore データベースの作成・一覧表示、データモデルやインデックスの定義、SDK クエリの作成、Firestore SDK の統合に使用します。Firestore Security Rules（firestore.rules）の作成または変更では、サブエージェントへの委譲が可能な場合は firestore-rules-author に委譲し、それ以外の場合は firestore-rules-creation を使用してください。Firebase Hosting、Data Connect、Auth、Storage/GCS、Crashlytics、Functions、BigQuery には使用しないでください。
Firebase Remote Config のテンプレート、機能フラグ、読み込み戦略、SDK（Android、iOS）を管理します。remoteconfig JSON テンプレートのダウンロード／デプロイ、バージョン履歴や機能フラグの管理、アプリ内のデフォルト設定、fetchAndActivate()、リアルタイムリスナー、SDK のセットアップに使用します。Firebase Hosting、Auth、Firestore、Data Connect、Crashlytics、App Hosting には使用しないでください。
デプロイ済みプロジェクトの Vercel コストとパフォーマンスの最適化に使用します。特に Next.js、SvelteKit、Nuxt、および限定的な Astro アプリに対応します。まず Vercel のメトリクス、使用量、プロジェクト設定、コードスキャン結果を収集し、メトリクスで裏付けられた候補のみを調査します。検証済みファイルとバージョンに対応した Vercel／フレームワークのドキュメントに基づき、優先順位付きの提案を提示します。Vercel の請求額削減、遅いまたはコストの高いルート、キャッシュの機会、Function Invocations、Build Minutes、Fast Data Transfer、Core Web Vitals、Bot Management、Fluid compute、コスト内訳の確認に使用します。
セルフホスト可能なファネルビルダーをデプロイし、未設定の状態から公開まで（ランディングページ、チェックアウト、ワンクリックアップセル、サンクスページ）構築して、MCP 経由でエージェントから操作します。無料枠内での Cloudflare Workers または Docker へのデプロイ、決済・カタログ・コンバージョントラッキングの接続、MCP ツールのインターフェースと書き込み失敗の主な原因となるルールを扱います。自分のインフラ上でセールスファネルやランディングページを構築、デプロイ、ホストする場合、ClickFunnels の代替を低コストでセルフホストする場合、エージェントにプログラムでファネルを作成・編集させる場合に使用します。
Convex は、エージェントが最初から正しく使えるバックエンドです。データベース、サーバー関数、スケジューリング、ファイルストレージ、認証、リアルタイム同期を、型安全な 1 つのシステムに統合したオール TypeScript のリアクティブプラットフォームです。すべての関数がトランザクションであり、`tsc` がデプロイ前にほとんどのミスを検出します。迅速なプロトタイプ（インフラ設定不要で数分以内にアプリを起動）にも、非常に大規模な本番環境（同じコードで書き換え不要）にも最適です。単なるデータベースにとどまらず、追加コンポーネントで AI エージェント、RAG、ワークフロー、レート制限、課金、全文検索、メール、プレゼンスなどを利用できます。プロジェクトで Convex を使う場合、または何らかのバックエンドや永続化が必要な場合に使用します。convex/ 以下のコード作成、新しいフルスタックアプリの開始、アイデアのプロトタイプ作成、認証、課金、cron、AI エージェント、検索、メール、カスタムドメイン、ホスティングなどのバックエンド機能の追加が対象です。バンドルされた convex-* スキルと提供される機能カタログにルーティングし、スキルを更新しなくてもカタログは最新に保たれます。
inference.sh CLI で AI アプリを実行します。画像生成、動画作成、LLM、検索、3D、Twitter の自動化に対応します。モデル：FLUX、Veo、Gemini、Grok、Claude、Seedance、OmniHuman、Tavily、Exa、OpenRouter など。AI アプリの実行、画像・動画の生成、LLM の呼び出し、ウェブ検索、Twitter の自動化に使用します。トリガー：inference.sh、infsh、ai model、run ai、serverless ai、ai api、flux、veo、claude api、image generation、video generation、openrouter、tavily、exa search、twitter api、grok
[inference.sh](https://inference.sh) を介して、安全なサンドボックス環境で Python コードを実行します。NumPy、Pandas、Matplotlib、requests、BeautifulSoup、Selenium、Playwright、MoviePy、Pillow、OpenCV、trimesh など、100 以上のライブラリがプリインストールされています。用途：データ処理、ウェブスクレイピング、画像加工、動画作成、3D モデル処理、PDF 生成、API 呼び出し、自動化スクリプト。トリガー：python、execute code、run script、web scraping、data analysis、image processing、video editing、3D models、automation、pandas、matplotlib
inference.sh CLI で AI アプリを実行します。画像生成、動画作成、LLM、検索、3D、Twitter の自動化に対応します。モデル：FLUX、Veo、Gemini、Grok、Claude、Seedance、OmniHuman、Tavily、Exa、OpenRouter など。AI アプリの実行、画像・動画の生成、LLM の呼び出し、ウェブ検索、Twitter の自動化に使用します。トリガー：inference.sh、infsh、ai model、run ai、serverless ai、ai api、flux、veo、claude api、image generation、video generation、openrouter、tavily、exa search、twitter api、grok
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。