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。
クラウド・DevOps
Alicloud DNS 診断スキル（読み取り専用）。ドメインに到達できない、DNS 解決の失敗、DNS レコードが反映されない、NXDOMAIN、unknownhost などの DNS 層の問題を診断するツール。WHOIS 照会、再帰トレース、OpenAPI 設定の検証を自動実行し、boce による全国プロービングを行って診断レポートを生成する。Alibaba Cloud DNS、GTM、PrivateZone、サードパーティ DNS を対象とする。このスキルは読み取り専用で、Create、Update、Delete などの書き込み操作は一切実行しない。トリガー: "DNS resolution failed", "domain unreachable", "DNS not working", "NXDOMAIN", "domain ping failed", "DNS diagnose", "quick check", "快速检查", "DNS record check", "记录解析", "DNS resolution status", "解析状态", "check A/CNAME/MX/TXT record"
Latch SDK を使用して LatchBio プラットフォーム上でバイオインフォマティクスパイプラインを構築・デプロイします — @workflow/@task デコレーターでワークフローを作成し、LatchFile/LatchDir の I/O を処理し、サーバーレスワークフローを登録し、CPU/GPU タスクリソースを構成し、Latch Registry でデータを整理し、Nextflow/Snakemake パイプラインをラップします。Latch SDK ワークフローの開発やデプロイ、タスクリソースのサイジング、Registry の使用、Nextflow/Snakemake バイオインフォマティクスパイプラインの LatchBio への移植に使用します。DNAnexus（dxpy/dx CLI）や汎用の Flyte には使用しません。AlterLab Academic Skills スイートの一部です。
任意の AWS サービスについてベストプラクティスを調査、整理、評価するとき、公式 AWS ドキュメントから HA/DR/セキュリティのチェックリストを作成するとき、または稼働中の AWS リソースが公式の推奨に従っているかを確認するときに使用する。aws-knowledge-mcp-server が必要。トリガー："best practices"、"compile checklist"、"summarize HA/DR best practices"、"what are the best practices for"、"find all best practices"、"check my cluster"、"audit my redis"、"assess my redis"、"assessment"、"是否符合最佳实践"、"检查现有资源"、"查找最佳实践"、"编译检查清单"、"总结最佳实践"、"帮我查找"、"汇总成表"、"帮我检查"、"审计一下"、"评估一下"。
Amazon Bedrock のリソース（agents、knowledge bases、data sources、guardrails、prompts、flows、inference profiles）向けの AWS CloudFormation パターンを提供する。action groups を備えた Bedrock agents の作成、knowledge bases による RAG の実装、vector stores の設定、コンテンツモデレーション guardrails のセットアップ、prompts の管理、flows によるワークフローのオーケストレーション、モデル最適化のための inference profiles の設定に使用する。
CloudFront distributions、origins（ALB、S3、Lambda@Edge、VPC Origins）、CacheBehaviors、Functions、SecurityHeaders、parameters、Outputs、クロススタック参照のための AWS CloudFormation パターンを提供する。CloudFormation での CloudFront distributions の作成、複数の origins の設定、キャッシュ戦略の実装、ACM によるカスタムドメインの管理、WAF の設定、パフォーマンス最適化に使用する。
GitHub Actions CI/CD で ECS tasks と services をデプロイするためのパターンを提供する。Docker イメージのビルド、ECR へのプッシュ、ECS task definitions の更新、ECS services のデプロイ、CloudFormation スタックとの統合、GitHub Actions 用の AWS OIDC 認証の設定、本番向けコンテナデプロイパイプラインの実装に使用する。適切なセキュリティ（OIDC または IAM keys）を備えた ECS デプロイ、マルチ環境対応、ブルー／グリーンデプロイ、イメージスキャン付き ECR プライベートリポジトリ、CloudFormation インフラの更新をサポートする。
ユーザーへのヒアリング、Azure サブスクリプションのマッピング、IP アドレス設計ドキュメントの統合、Microsoft クラウド導入フレームワークのベストプラクティスの適用を通じて、Microsoft Azure Landing Zone (ALZ) Accelerator のチェックリストを記入する。ALZ のデプロイにそのまま使える記入済みの Excel チェックリスト（.xlsx）を生成する。ユーザーが Azure Landing Zone、ALZ checklist、landing zone accelerator、platform landing zone configuration、ALZ bootstrap、hub-and-spoke setup、Azure network topology planning に言及したとき、または ALZ 関連のチェックリストや設定ファイルを記入したいときにこのスキルを使う。"Accelerator - Bootstrap"、"Accelerator - Bicep"、"Accelerator - Terraform" のようなタブを含む Excel ファイルがアップロードされたときにも起動する。
本 skill を使用して、すべての Jetpack Compose `@Preview` を実際の Android デバイスまたはエミュレーター上でスクリーンショットとしてレンダリングし、CI から閲覧可能な HTML カタログを公開する。Compose HotSwan Gradle コンパイラプラグイン（`com.github.skydoves.compose.hotswan.compiler`）と `debugImplementation("com.github.skydoves.compose.hotswan:preview")`、`captureAllPreviews` タスク、`HotSwanPreviewActivity` + `screencap` による ADB 経由での単一プレビューのキャプチャ、`hotSwanCompiler { preview { renderDelayMs; demoMode; sdkModeEnabled } }` DSL、プレビューごとの `@PreviewScreenshot(renderDelay = …)`、GitHub Actions（`reactivecircus/android-emulator-runner` または Gradle Managed Devices）のエミュレーター上での実行とカタログの GitHub Pages へのデプロイ、およびデバイスレンダリングとホスト JVM ツール（Paparazzi、Roborazzi）との違いを扱う。ユーザーが「captureAllPreviews」「HotSwan」「preview screenshots in CI」「screenshot catalog」「preview catalog on GitHub Pages」「Paparazzi vs Roborazzi vs device screenshots」に言及した場合に使用する。
Azure のネットワーク設計、CIDR 計算、サブネットサイジング、ベストプラクティスのツール。ユーザーがサブネットサイジング、CIDR 設計、AKS ネットワーク、NSG ルール、ネットワークセグメンテーション、IP アドレス管理、VNet 設計、アドレス空間分析、重複検出、その他 Azure ネットワークの話題について尋ねたときはいつでもこのスキルを使う。ネットワーク計算ツール、net-calc、ホスト数の計算、サブネット設計に言及したとき、または Azure ネットワークのベストプラクティスを尋ねたときにも起動する（'network calculator' と明示していなくても）。
DX InspectorとBuilder Central向けのLifecycle Center。次の4つの作業では、まずこのスキルを使用します：(A) DX Inspectorに接続されているorgの一覧表示、(B) 新しいorg（sandboxまたはscratch、production、OrgFarm）をデプロイ先として接続、(C) Lifecycle Center org（LifecycleCenter org、lifecycle-center、ALMDevOpsCenterHub、DevOps Center hub、Hub orgとも表記）の接続または確認、(D) ユーザーのorgに既にあるコンポーネントを接続先orgへデプロイ、検証、クイックデプロイし、simple-deploy requestIdをポーリング。次の場合に起動：接続済みのorgや環境の表示、一覧表示、選択；orgの接続、追加、ログイン、修復；Lifecycle Center orgの接続；コンポーネントを別のorg、URL、org id、alias、環境名へデプロイ、検証、プッシュ。「新しいorgを接続」「どのorgにデプロイできる？」「sandboxにデプロイ」などの短い依頼も対象です。これらのデプロイでは、ローカルのプロジェクトファイルではなく、接続元orgにあるコンポーネントを別のorgへ移動します
Claude Code のクラウドセッションおよび GitHub Copilot コーディングエージェント環境で GitHub CLI（`gh`）を有効にする。次の場合に本スキルを使用：(1) クラウド AI エージェントが PR、issue、リリースに `gh` を使えるようプロジェクトを設定する、(2) `gh` のインストール用に setup スクリプトや SessionStart フックを構成する、(3) GitHub Copilot エージェント用に `copilot-setup-steps.yml` を追加する、(4) クラウドセッションでの `gh` 認証失敗をトラブルシューティングする、(5) ヘッドレス環境用に `GH_TOKEN` を構成する。トリガー："enable gh"、"github integration"、"Claude Code cloud setup"、"copilot setup steps"、"gh auth in cloud"、"gh not working in cloud"、"setup script"、またはクラウドベースの AI コーディングエージェントから GitHub CLI にアクセスするあらゆるリクエスト。
Grafana OSS、Enterprise、Cloud の運用、設定、プロビジョニング、セキュリティ強化、トラブルシューティング。ダッシュボード、フォルダ、データソース、アノテーション、アラートルール、コンタクトポイント、通知ポリシー、サイレンス、ミュートタイミング、サービスアカウント、RBAC、プラグイン、API、as-code ワークフローを含む。Grafana 製品の作業および Grafana 側の統合に使用。SLO やページングポリシーの定義、Prometheus/Loki/Tempo/InfluxDB バックエンドの運用、一般的な Docker/Kubernetes/Terraform/リバースプロキシの作業、プラグイン開発、許可されたセキュリティ評価には使用せず、対応する専門スキルを使用すること。
Hugging Face Jobs のクラウド GPU 上で Hugging Face Transformers を使用し、物体検出（D-FINE、RT-DETR v2、DETR、YOLOS）、画像分類（timm モデル——MobileNetV3、MobileViT、ResNet、ViT/DINOv3——および任意の Transformers 分類器）、SAM/SAM2 セグメンテーション用のビジョンモデルをトレーニング、ファインチューニングします。COCO 形式のデータセット準備、Albumentations による拡張、mAP/mAR 評価、精度指標、bbox/point プロンプトによる SAM セグメンテーション、DiceCE 損失、ハードウェア選定、コスト見積もり、Trackio による監視、Hub への永続化を扱います。物体検出、画像分類、SAM、SAM2、セグメンテーション、画像マッティング、DETR、D-FINE、RT-DETR、ViT、timm、MobileNet、ResNet、バウンディングボックスモデル、または Hugging Face Jobs でのビジョンモデルのファインチューニングが話題に上がった場合に使用します。
Calico をクラスタの CNI としてインストールし、その上で標準の Kubernetes NetworkPolicy を記述する。デフォルト拒否のベースライン、ポリシーの順序と優先度、サービスアカウントベースのセレクタ、およびポリシーが実際に強制されていることの検証を扱う。Calico を強制適用の CNI として採用するとき、デフォルト拒否のベースラインを確立するとき、または Calico 下で NetworkPolicy が有効にならない理由をデバッグするときに使用する。キーワード: Calico CNI、NetworkPolicy、default deny、policy order、Felix、service account selector。GlobalNetworkPolicy や DNS 出站などの Calico 専用 CRD には使用しない — implementing-container-network-policies-with-calico を使用する。CNI に依存しないポリシーには implementing-network-policies-for-kubernetes を使用する。
LLM アプリとエージェントハーネスに Latitude Telemetry を追加またはレビューする。Latitude のトレース、LLM の可観測性、欠落したトレース、TypeScript、Python その他のランタイムでの OpenTelemetry/OTLP 統合、ドキュメント化された任意のプロバイダーやフレームワーク（OpenAI、Anthropic、Bedrock、Vertex、LangChain、LlamaIndex、Vercel AI SDK、Pydantic AI、Mastra など）、および Claude Code、Hermes、OpenClaw、Pi、Prime Intellect 向けのハーネスプラグインに使用。既存の Latitude アカウントで新規プロジェクトを計装する場合（直接呼び出し）と、latitude-setup の引き継ぎ、Latitude MCP による設定の検出、Latitude MCP、CLI、または API 経由で実際のトレースが届くことの検証を扱う。
ネットワーク上およびクラウド上の MATLAB Parallel Computing Toolbox クラスターを検出し、そのプロファイルを管理する — 一覧表示、検査、インポート、エクスポート、既定の設定、検証、削除。ユーザーが利用可能または使用できる並列計算リソース、クラスター、クラスタープロファイルについて尋ねるときは常に使用する — 例：「what parallel resources do I have」「show my cluster profiles」「list clusters」「what clusters can I run on」「where can I submit jobs」 — また、parcluster、parallel.listProfiles、parallel.defaultProfile、MJS / Generic / HPC Server / MJSComputeCloud クラスター、.mlsettings ファイル、プロファイル検証を扱うあらゆる作業に使用する。ジョブの投入、parpool、parfor は対象外。
ユーザーが ML 推論の最適化、エクスポート、配信、圧縮、高速化を求めたときにこのスキルを使う。次の場合に積極的に有効化する：(1) レイテンシ、スループット、p95/p99、バッチ処理、並行処理、KV cache、メモリ、コストの問題、(2) 量子化 INT8/INT4、GPTQ、AWQ、bitsandbytes、プルーニング、スパース化、蒸留、(3) ONNX export、ONNX Runtime、TensorRT、TorchScript、torch.compile、XLA、OpenVINO、Core ML、TFLite、(4) Triton、TorchServe、TF Serving、BentoML、Seldon、KServe の設定、(5) エッジデプロイ、CPU/GPU/TPU/Inferentia での配信。提供するもの：ハードウェアを考慮した推論最適化と安全なベンチマーク。
セルフホスト可能な Sesame broker をユーザー自身の AWS アカウントにデプロイする手順を案内します。ユーザーが「Sesame のオンボーディングを手伝って」「Sesame を私の AWS にデプロイして」「Sesame のセルフホスト broker を設定して」「私たちのインフラに Sesame をインストールして」と言ったときに使用します。前提条件(AWS CLI + ログイン)を処理し、各値が何でどのように取得するかを正確に説明し(Google のステップにはクリック可能なリンクを付ける)、対話的な dry-run ですべてを収集し、入力を要約してから実際のデプロイを実行します。ユーザーにシークレットをチャットに貼り付けさせないでください。CLI の非表示プロンプトに入力してもらいます。
1 つ以上のリポジトリに対して Bitwarden ワークフローリンター（bwwl）を実行し、結果を報告します。厳密に読み取り専用で、ファイルは一切変更しません。bitwarden-workflow-linter-rules スキルを使って、指摘を機械的なものと判断が必要なものに分類します。単一リポジトリ、複数リポジトリ、単一ファイル/ディレクトリの範囲に対応します。<example> ユーザー：server リポジトリでワークフローリンターを実行して アクション：そのリポジトリに対して workflow-audit をトリガー </example> <example> ユーザー：server、clients、android のワークフローを lint して アクション：マルチリポジトリモードで workflow-audit をトリガー </example>
EC2、ECS、Lambda を含む Auto Scaling のための AWS CloudFormation パターンを提供します。Auto Scaling グループ、起動設定、起動テンプレート、スケーリングポリシー、ライフサイクルフック、予測スケーリングを作成するときに使用します。Parameters、Outputs、Mappings、Conditions を含むテンプレート構造、クロススタック参照、高可用性とコスト最適化のベストプラクティスを扱います。
CloudWatch の監視、メトリクス、アラーム、ダッシュボード、ログ、可観測性向けの AWS CloudFormation パターンを提供する。CloudWatch メトリクス、アラーム、ダッシュボード、ロググループ、ログサブスクリプション、異常検出、合成 canary、Application Signals の作成、および Parameters、Outputs、Mappings、Conditions、クロススタック参照、本番インフラ監視のための CloudWatch ベストプラクティスを用いたテンプレート構造の実装時に使用する。
DynamoDB テーブル、GSI、LSI、自動スケーリング、ストリーム向けの AWS CloudFormation パターンを提供する。CloudFormation で DynamoDB テーブルを作成する場合、主キー、ローカル/グローバルセカンダリインデックス、容量モード（オンデマンド/プロビジョンド）、ポイントインタイムリカバリ、暗号化、TTL を構成する場合、および Parameters、Outputs、Mappings、Conditions、クロススタック参照を用いたテンプレート構造を実装する場合に使用する。
EC2 インスタンス、Security Group、IAM ロール、ロードバランサー向けの AWS CloudFormation パターンを提供する。EC2 インスタンス、SPOT インスタンス、Security Group、EC2 用 IAM ロール、Application Load Balancer（ALB）、Target Group の作成、および Parameters、Outputs、Mappings、Conditions、クロススタック参照を用いたテンプレート構造の実装時に使用する。
ECS クラスター、タスク定義、サービス、コンテナ定義、自動スケーリング、ブルー/グリーンデプロイ、CodeDeploy 統合、ALB 統合、サービスディスカバリ、監視、ログ、テンプレート構造、パラメーター、出力、クロススタック参照向けの AWS CloudFormation パターンを提供する。CloudFormation で ECS クラスターを作成する場合、Fargate と EC2 の起動タイプを構成する場合、ブルー/グリーンデプロイを実装する場合、自動スケーリングを管理する場合、ALB および NLB と統合する場合、ECS のベストプラクティスを実装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。