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
Docker ベースの PHP/Node プロジェクト向け DDEV ローカル開発環境ガイド。使用場面：(1) DDEV プロジェクトでコマンドラインツール（composer、npm、wp、drush、artisan、console など）を実行する、(2) DDEV コンテナ内でコマンドを実行する、(3) DDEV プロジェクトのサブディレクトリ（例：wp-content/plugins/my-plugin）で作業する、(4) DDEV でデータベース、スナップショット、プロジェクトのライフサイクルを管理する、(5) ddev exec、ddev ssh、ddev start/stop を含むあらゆるタスク。
承認されたコンテナセキュリティ評価において、特権 Pod、ホストマウント、runC の CVE、公開された Docker ソケットを悪用してコンテナから脱出し、基盤となるホストに到達する。承認済みの脱出テストの実行、特権または hostPath ワークロードの実際の影響の実証、脱出対策が実際に有効であることの検証に使用。キーワード：コンテナ脱出、privileged、hostPath、docker.sock、runC CVE-2019-5736、CVE-2024-21626、release_agent、nsenter。これらの技術の防御的検出には使用しない —— detecting-container-escape-attempts を使用すること。
Google Cloud Storage (GCS) のバケットとプロジェクトのセキュリティ体制を評価する。すべての検出事項を収集したテレメトリに基づかせ、Google のセキュリティベストプラクティス（パブリックアクセス、IAM の過剰付与、CMEK、VPC Service Controls、監査ログ）に照らしてバケットを評価し、個々には低リスクな設定の危険な組み合わせを信号の相関によって指摘し、実行可能な修復を提示する。ユーザーがセキュリティスキャン、監査、レビュー、脆弱性チェック、コンプライアンス評価（SAIF を含む）を求めたとき、あるいはバケット、プロジェクト、データが安全か、露出しているか、公開されているか、設定ミスがあるか、誰がデータにアクセスできるか、ストレージの堅牢化やロックダウンを望むとき（例: ローンチ前）に使用する。特定のアクセス失敗や 403 の診断、ストレージの管理や設定、進行中の障害の調査、GCS 以外のリソース（Compute Engine、GKE など）には使用しない。
GitHub CLI（gh）で GitHub を管理する：リポジトリ、イシュー、プルリクエスト、Actions、リリース、シークレット/変数、プロジェクト、gist、検索、API アクセス。次の場合に自動有効化："gh"、"github cli"、"github issue"、"github pr"、"pull request"、"github actions"、"workflow"、"run"、"github release"、"release"、"gh api"、"github repo"、"github secret"、"github variable"、"ci status"、"monitor ci"、"check ci"、"watch ci"、"pr dashboard"、"pr overview"、"open prs"、"my prs"、"pr status"。
クラウドネイティブ運用のための包括的な GitOps 方法論と原則のスキル。(1) Kubernetes デプロイメントのための GitOps アーキテクチャの設計、(2) Git を単一の信頼できる情報源とする宣言型インフラストラクチャの実装、(3) ArgoCD/Flux/Kargo による継続的デプロイメントパイプラインの構築、(4) ブランチ戦略とリポジトリ構造の確立、(5) ドリフト、同期失敗、調整の問題のトラブルシューティング、(6) GitOps ツール選定の評価、(7) GitOps の概念とベストプラクティスの教育または説明、(8) ワークロード ID を使用した Azure Arc 対応 Kubernetes または AKS への ArgoCD のデプロイ、に使用。GitOps の 4 本柱 (OpenGitOps)、パターン、アンチパターン、ツールエコシステム、Azure Arc 統合、運用ガイダンスを扱う。
HolmesGPT の実装ガイド — クラウドネイティブ環境のトラブルシューティングを行う AI エージェント。Kubernetes の問題調査、Prometheus/AlertManager/PagerDuty からのアラート分析、根本原因分析の実施、HolmesGPT のインストール構成（CLI/Helm/Docker）、AI プロバイダーの設定（OpenAI/Anthropic/Azure）、カスタムツールセットの作成、可観測性プラットフォーム（Grafana、Loki、Tempo、DataDog）との連携に使用する。
CloudRobo のロボットインスタンスを管理する —— ロボットの登録、ロボット一覧と詳細の照会、ロボットメタデータの更新、オフラインロボットの削除、安全なアクセスのためのロボット証明書のエクスポート、最新のロボット側 SDK パッケージ情報の取得。ロボットはエンボディドインテリジェンスタスクの物理的な担い手であり、robo-dispatcher（dispatch）とエンボディドサービスの実行ターゲットとなる。トリガー：ロボット登録、ロボット管理、ロボットタイプ、ロボット証明書、証明書のエクスポート、ロボット SDK、最新 SDK、robot_model、manufacturer、机器人注册、机器人管理、机器人类型、机器人证书、导出证书、机器人SDK、机器人型号、制造商。
Huawei Cloud GaussDB 分散データベース（GaussDB for MySQL 互換版および GaussDB for openGauss 分散版）の管理と診断の skill。3 つの能力層にまたがる 12 個の huawei_* アクションを提供する: (1) クエリ（R3、読み取り専用の自動実行）——インスタンスの一覧/取得、フレーバーの一覧、データベースの一覧、(2) 分析（R3、読み取り専用の自動実行）——デプロイ形態の分析（シャード/読み取り専用ノード/エンジンバージョン）とセキュリティ設定の分析（セキュリティグループのポート/SSL）、(3) 管理（R2/R1、プレビュー + ユーザー確認）——インスタンスの作成、バックアップの作成、読み取り専用ノードの追加、シャーディングノードの追加、データベース権限の更新、インスタンスの削除。3 つの重要な警告を保持する: シャードキーは一度設定すると永続的であること、分散 GaussDB には少なくとも 3 ノードが必要であること、MySQL 互換版と openGauss はエンジンバージョンが固定された別製品であること。hcloud GaussDB CLI への依存を宣言し、AK/SK 認証情報とローカルに設定された hcloud profile の両方をサポートする。トリガーには以下が含まれる: "GaussDB"、"分布式数据库"、"GaussDB(for MySQL)"、"GaussDB(for openGauss)"、"openGauss"、"sharding"、"分片"、"添加分片节点"、"只读节点"、"readonly node"、"GaussDB实例"、"GaussDB备份"、"数据库权限"、"部署形态分析"、"安全配置分析"、"GaussDB诊断"、"GaussDB运维"、"HTAP"、"GaussDB部署检查"、"GaussDB安全基线"。
Azure Monitor、Sentinel、ADX、Application Insights 向けの Kusto Query Language の作成、デバッグ、最適化、翻訳、ツール支援。ユーザーが 'KQL'、'Kusto'、'Log Analytics query'、'Sentinel query'、'hunting query'、'ADX query'、'Application Insights query'、'translate SQL to KQL'、'Splunk to KQL'、'optimize query'、'KQL performance'、'.kql file'、'detection rule'、'analytics rule'、'threat hunting'、'Azure monitor query'、'log query'、'summarize operator'、'where TimeGenerated' に言及した場合、または Azure のログ/テレメトリデータのクエリに関するあらゆる要求の場合に使用。ユーザーが "KQL" と明示していなくても——Azure のログ、セキュリティイベント、テレメトリデータのクエリについて尋ねているなら、この skill が適用される。
使用中の gbrain エンジン（PGLite または Postgres）を検出し、agent-harness のインストールでは Postgres を優先します。Postgres のインストール／プロビジョニング（SUPABASE_ACCESS_TOKEN による Supabase の検出、ローカル Postgres、任意の Docker）を行い、既存の PGLite brain を履歴ごと Postgres に移行します（計画、確認、実行）。検出はエンジン不要のコマンド1つで行え、インストール手順はフラグ1つです。
コマンドライン (temporal、tcld) で稼働中の Temporal Cloud またはセルフホスト可能な Temporal Server 環境を管理・診断する——SDK のコードではない。運用：ネームスペース CRUD、Cloud の容量/APS、API キーローテーション、mTLS 証明書ローテーション、ワークフローの健全性、一括キャンセル/終了/リセット、エクスポート、検索属性、Ops API、請求、監査ログ、Terraform、SAML/SCIM、移行。診断：スタックしたワークフロー、非決定性、ワーカーの健全性、タスクキューの問題、HA フェイルオーバー、ペイロードサイズ制限、パフォーマンスのボトルネック、逃したスケジュールのボトムアップな切り分け。Temporal と無関係な一般的な TLS/gRPC エラー、アプリケーションコードの作成 (temporal-developer)、ワーカーのチューニング/サイジング (temporal-workertuning) にはトリガーしない。
zilliz-cli で Zilliz Cloud のベクトルデータベースを管理する。ユーザーが次の操作を望む場合に使用：(1) zilliz-cli のセットアップ（インストール、ログイン、設定）、(2) クラスターの管理（作成、一覧、詳細表示、一時停止、再開、削除、変更）、(3) collection、インデックス、partition、データベース、別名の管理、(4) ベクトル操作（search、query、insert、upsert、delete、ハイブリッド検索）の実行、(5) データベースユーザー、ロール、RBAC 権限、またはクラウドレベルのアクセス制御（組織/プロジェクトのロール、メンバーとグループの付与）の管理、(6) バックアップ、インポート、課金、監視、プロジェクト、リージョン、非同期ジョブの処理。トリガー：zilliz、ベクトルデータベース、セマンティック検索、RAG、embedding、collection schema、ベクトルインデックス、類似度検索、zilliz-cli。
Azure Baremetal Infrastructure 開発のための専門知識。意思決定やアーキテクチャ・設計パターンを含む。Azure 上の NC2 BareMetal のリージョン/SKU、デプロイトポロジ、Azure 連携、HA、ネットワークの計画、およびその他の Azure Baremetal Infrastructure 関連の開発タスクで使用する。Azure Large Instances（azure-large-instances を使用）、Azure Virtual Machines（azure-virtual-machines を使用）、Azure VMware Solution（azure-vmware-solution を使用）、Azure Large Instances 上の SAP HANA（azure-sap を使用）には使用しない。
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。