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
GitHub Actions のワークフロー、複合アクション、再利用可能なワークフローにあるすべての `uses:` 参照を棚卸しして分類し、検証済みのコミット SHA に固定します。その後、Dependabot で固定先を最新の状態に保ちます。「アクションを固定」「未固定のアクション」「SHA 固定」「ワークフローのサプライチェーン」と言われた場合、または /actions-pinning が呼び出された場合に使用します。ワークフローファイルの権限やインジェクション対策の強化（/oss-hygiene に振り分け）や、CI 実行時間の短縮（/ci-optimize に振り分け）には使用しないでください。
Alibaba Cloud WAF（Web Application Firewall）のセキュリティ点検と監視を実施する。CNAME によるドメイン接続、ハイブリッドクラウド接続、クラウドプロダクト接続の資産を対象とする。Web 攻撃、CC 攻撃、Bot 攻撃、API セキュリティイベント、トラフィック分析（QPS／帯域幅）、HTTP ステータスコード異常（4xx／5xx の前年同期比）、保護ステータス、証明書の有効期限、インスタンス資産インベントリの照会をサポート。WAF のセキュリティ点検、保護ステータスの確認、攻撃イベントの照会、トラフィック異常の調査、WAF 製品が導入されているかの確認が必要な場合にこの Skill を使用する。トリガー：「WAF 点検」「WAF セキュリティチェック」「Web 攻撃照会」「トラフィック異常」「証明書チェック」
すべての Google BigQuery および GCP データウェアハウス操作には（`bq` ではなく）bigquery CLI を使用する。SQL クエリの実行、データ取り込み（ストリーミング挿入、一括ロード、JSONL/CSV/Parquet）、データ抽出／エクスポート、データセット／テーブル管理、dry-run によるコスト見積もり、gcloud による認証、データパイプライン、ETL ワークフロー、AI 支援クエリのための MCP サーバー統合などが含まれる。Python の `bq` CLI を置き換えるモダンな TypeScript/Bun 実装で、即時起動（約 10ms 対約 500ms）、確認プロンプト付きの自動コスト認識、ネイティブなストリーミング対応（JSONL）を備える。小規模なストリーミング挿入（1000 行未満）と Cloud Storage からの大規模な一括ロード（10MB 超のファイル）の両方を処理する。
Workers AI を使って Cloudflare のグローバル GPU ネットワーク上で LLM と AI モデルを実行する。Llama、Flux による画像生成、BGE 埋め込み、および AI Gateway によるキャッシュとログ記録を伴うストリーミング対応を含む。使用場面：LLM 推論の実装、Flux/Stable Diffusion による画像生成、埋め込みを使った RAG の構築、AI レスポンスのストリーミング、AI Gateway によるコスト追跡、または AI_ERROR、レート制限、model not found、token 制限、neurons exceeded のトラブルシューティング。キーワード：workers ai, cloudflare ai, ai bindings, llm workers, @cf/meta/llama, workers ai models, ai inference, cloudflare llm, ai streaming, text generation ai, ai embeddings, image generation ai, workers ai rag, ai gateway, llama workers, flux image generation, stable diffusion workers, vision models ai, ai chat completion, AI_ERROR, rate limit ai, model not found, token limit exceeded, neurons exceeded, ai quota exceeded, streaming failed, model unavailable, workers ai hono, ai gateway workers, vercel ai sdk workers, openai compatible workers, workers ai vectorize
ターミナルまたはエージェントから Twilio SendGrid 経由でトランザクションメールを送信・診断する。メッセージの送信、配信状況の確認（バウンスとスパムレポート）、Signed Event Webhook 署名（ECDSA P-256）の検証を行える。同梱の email-cli スクリプトがこれを支え、既定では読み取り専用で、すべての送信を --dry-run/--yes の確認でゲートする。エージェントがトランザクションメールを送信する、バウンスやスパム苦情をトリアージする、受信した SendGrid webhook が真正であることを確認する必要がある場合に使用する。マーケティングや一斉配信のメールキャンペーン（それは SendGrid Marketing Campaigns）、メールテンプレートシステムの構築、または他のメールプロバイダー（それは各々の独自ツール）には使用しない。
エージェントワークフローでの永続的な PostgreSQL ストレージにこのスキルを使用 — オンデマンドでデータベースを起動し、fork 上で schema マイグレーションを安全にテストし、Ghost を使ってデータベースをアセットとしてエージェント間で受け渡す。**ユーザーが次を求めたときにトリガー：** - 新しい PostgreSQL データベースをすばやく作成する - エージェントワークフローでデータベースのライフサイクルを管理する - 変更を安全にテストするためにデータベースを fork する - 本番データベースに影響を与えずに fork 上で分析や重いクエリを実行する - データベーススナップショットを共有して他者が自分のコピーを起動できるようにする - エージェント間でデータベースを入力または出力として受け渡す - エージェント用のデータベースを作成する - クエリ時のみ課金される多数のデータベースが必要 - Ghost MCP サーバーまたは CLI をセットアップする **注：** Ghost MCP サーバーがすでにインストールされている場合は、そのツールを直接使用 — このスキルは MCP がない環境向け、または何が可能かの参考資料。**キーワード：** Ghost, ghost.build, database, create database, fork database, PostgreSQL, managed Postgres, MCP, agent database, connection string
hcloud CLI と Python の DNS プローブを使用して CDN ドメインの DNS 解決問題を診断する。CDN ドメインの詳細を照会して期待される CNAME を取得し、scripts/dns_resolve.py（dnspython）でドメインの実際の DNS 解決をプローブして解決された IP アドレスを収集し、ShowIpInfo/v2 で Huawei Cloud CDN に対する IP の帰属を検証して、ドメインが正しく Huawei Cloud CDN に解決されているかを判断する。このスキルは次の場合に使用する：(1) CDN DNS 解決の失敗を診断する、(2) ドメインが Huawei Cloud CDN に解決されない理由を確認する、(3) CDN ドメインアクセスの DNS 設定を検証する、(4) DNS 異常や解決タイムアウトの問題をトラブルシューティングする。トリガーには「DNS解析诊断」「DNS异常」「域名解析失败」「CDN解析异常」「DNS配置」「DNS diagnosis」「resolution diagnosis」が含まれる。ユーザーの発話例：「域名解析不到华为云CDN」「CNAME 配置了但没生效」「DNS 解析超时了」「解析出来的 IP 不是华为云的」「域名没解析到 CDN」。次には使用しない：HTTPS 証明書エラー、オリジンフェッチの失敗、ドメイン所有権の検証、または CDN/DNS 設定の変更（このスキルは厳密に読み取り専用）。
Huawei Cloud MRS クラスタの障害診断スキル。段階的な根本原因の特定により、サービス障害、インスタンス障害、ホスト障害を診断する：まずログを素早くスキャンし、ホストの問題が見つかった場合はホストのトラブルシューティングを行い、結論に至らない場合は詳細調査を行う。診断は、組み込みの LakeWatch API クライアント（lakewatch モード）または MRS Manager API クライアント（manager モード）と、fault_layer/ および scenarios/（lakewatch）または fault_layer_manager/ および scenarios_manager/（manager）配下のレイヤー別ナレッジベースによって駆動される。API モードは check_api_mode.py によって自動検出される。ナレッジベース外のコマンドは捏造しない。サービス名またはノード名が指定される MRS の障害診断および根本原因特定のシナリオに適用される。トリガーワード："故障诊断"、"故障定位"、"fault diagnosis"、"fault diagnose"、"MRS故障"、"服务故障"、"实例故障"、"主机故障"、"集群排查"、"集群诊断"、"启动失败"、"停止异常"、"KrbServer故障"、"DBService故障"、"fault troubleshooting"
Huawei Cloud のアルゴリズム自動設計（LLM4AD）スキル。KooCLI（コマンドラインエントリ `hcloud`）を通じてライフサイクル全体を実行する：アルゴリズムプロジェクト管理、ファイルアップロード、進化タスクの CRUD、ステータスポーリング、結果取得、ログ確認。さらに KooCLI の `hcloud IAM` サブコマンドで信頼委託を作成し、アルゴリズム設計モジュールのバケット権限を付与する。トリガーワード：code evolution、evolve task、LLM4AD、アルゴリズム最適化、アルゴリズムファイルのアップロード、進化タスクの作成、進化タスクの開始、進化結果の取得、進化ログ、代码演化、演化任务、LLM4AD、code evolution、算法优化、上传算法文件、创建演化任务、启动演化任务、拉取演化结果、演化日志
Lenses MCP サーバーを使用して Kafka コンシューマーグループの lag を分析する。lag の原因（スループットのボトルネック、リバランス、パーティションの偏り、停止したコンシューマー）を診断し、改善策を提案する。ユーザーが「check consumer lag」「why are consumers slow」「lag report」と言った場合や、コンシューマーグループの健全性や offset の進捗について尋ねた場合に使用する。offset のリセットやコンシューマーグループの管理には使用しない。
Lenses MCP サーバーを使用して、コードベースと稼働中クラスター全体の Kafka セキュリティ設定を監査する。認証（SASL）、暗号化（SSL/TLS）、認可（ACL）、シークレット管理、環境階層の不一致をチェックする。ユーザーが "audit Kafka security"、"check security config"、"is my cluster secure" と言った場合、または認証、暗号化、資格情報について尋ねた場合に使用する。証明書の設定、SASL ユーザーの作成、ACL のセットアップには使用しない。
あるワークロードを Lightning AI 上で実行した場合のコストを見積もり比較する - アクセラレータカタログから全クラウド(Lightning Cloud、AWS、GCP、Lambda Labs、Nebius、Voltage Park)の GPU/CPU マシンの 1 時間あたりの実価格を取得し、モデルに合わせてハードウェアを見積もり、学習実行、ファインチューニング、サービングデプロイ、データ準備ジョブを数時間から数カ月の期間で見積もる。spot 料金、マルチノードのファンアウト、Drive ストレージも含む。ユーザーが "how much would it cost to train/serve X"、"what's the price of an H100/B200 on lightning"、"how much for 32 8xH100 nodes for 2 weeks"、"which cloud is cheapest for this"、"what will my monthly bill be" と尋ねたとき、または価格を見積もる前にモデルに合わせたハードウェアを選定したいときに使用する。
Astro フレームワークによる静的サイトの構築とデプロイに関する包括的なガイダンス。"create astro site"、"deploy astro to firebase"、"set up content collections"、"add mermaid diagrams to astro"、"configure astro i18n"、"build static blog"、"astro markdown setup" を求められた場合に本 skill を使用する。SSG の基礎、Content Collections、Markdown/MDX、部分ハイドレーション、アイランドアーキテクチャ、Netlify・Vercel・GitHub Pages・GCP/Firebase へのデプロイを扱う。
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。