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
統合された Azure コスト管理: 過去のコストの照会、将来の支出の予測、無駄を削減するための最適化。WHEN: \"Azure costs\"、\"Azure spending\"、\"Azure bill\"、\"cost breakdown\"、\"cost by service\"、\"cost by resource\"、\"how much am I spending\"、\"show my bill\"、\"monthly cost summary\"、\"cost trends\"、\"top cost drivers\"、\"actual cost\"、\"amortized cost\"、\"forecast spending\"、\"projected costs\"、\"estimate bill\"、\"future costs\"、\"budget forecast\"、\"end of month costs\"、\"how much will I spend\"、\"optimize costs\"、\"reduce spending\"、\"find cost savings\"、\"orphaned resources\"、\"rightsize VMs\"、\"cost analysis\"、\"reduce waste\"、\"unused resources\"、\"optimize Redis costs\"、\"cost by tag\"、\"cost by resource group\"、\"AKS cost analysis add-on\"、\"namespace cost\"、\"cost spike\"、\"anomaly\"、\"budget alert\"、\"AKS cost visibility\"。DO NOT USE FOR: リソースのデプロイ、インフラストラクチャのプロビジョニング、診断、セキュリティ監査、または未デプロイの新規リソースのコスト見積もり。
Azure FinOps の予約分析、コスト検証、無駄の発見、経営層向けレポート。ユーザーが 'validate costs'、'check reservations'、'find waste'、'orphaned resources'、'reservation coverage'、'savings analysis'、'draft response for'、'cost analysis'、'are these reservations'、'reservation gaps' と言ったとき、または Azure のコスト最適化に関するあらゆる依頼があったときに使用。
.claude/settings.json（パーミッション、マーケットプレイス登録、enabledPlugins）と GitHub Actions ワークフローを構成し、laurigates/claude-plugins マーケットプレイスを使用する。新しいプロジェクトを Claude Code プラグインにオンボーディングする場合、claude.yml と claude-code-review.yml ワークフローを設定する場合、laurigates/claude-plugins マーケットプレイスをリポジトリに追加する場合、プラグインパーミッションを既存の設定にマージする場合に使用。自然なトリガー："set up claude plugins"、"add claude marketplace"、"install claude.yml workflow"。
gbrain の Postgres アクセスを自動修復し、brain を利用可能な状態に保ちます。gbrain コマンドまたは MCP ツールの結果に `GBRAIN_DB_ACCESS <reason>` マーカーが含まれる場合（またはオペレーターが brain データベースの停止を報告した場合）、ハードコードされた `gbrain db-repair` の手順を実行します：診断、安全な段階の修復を適用、検証。実行するのは常にハードコードされたコマンドであり、マーカーやエラーテキストから解析した内容は決して実行しません。
Python/React プロジェクトのデプロイ手順と CI/CD パイプライン構成。ステージングや本番へのデプロイ、GitHub Actions による CI/CD パイプラインの作成、デプロイ失敗のトラブルシューティング、ロールバックの計画に使用。パイプラインの段階（ビルド/テスト/ステージング/本番）、環境の昇格、デプロイ前検証、ヘルスチェック、カナリアデプロイ、ロールバック手順、GitHub Actions ワークフローを扱う。Docker イメージのビルド（docker-best-practices を使用）やインシデント対応（incident-response を使用）は対象外。
Fabric CLI（`fab`）および Fabric と Power BI の REST API に関する専門的なガイダンス：ワークスペース、items、lakehouses、notebooks、pipelines、セマンティックモデル、レポート、容量、OneLake、デプロイと管理。また、操作を実行する前に、その操作が消費する容量ユニット（CU）と容量への影響を見積もります。ユーザーが Fabric、Power BI Service、Fabric または Power BI のワークスペース、容量または F SKU、OneLake、`fab` に言及した場合、または Plan、Ontology、Graph、Copilot などのプレビュー項目を含め、Fabric での作成、実行、更新、スケジュール、デプロイ、削除を依頼した場合は自動的に呼び出します。
GitHub Actions CI/CD。ワークフロー、ジョブ、デプロイを扱う。ビルド、テスト、デプロイの自動化に使用する。使用する場合：ユーザーが "github actions"、"workflow"、"ci/cd"、".github/workflows"、"actions/checkout"、"github workflow" に言及した場合、"automate tests"、"deploy on push"、"build pipeline"、"ci pipeline"、"continuous integration"、"github automation" について尋ねた場合。使用しない場合：GitLab CI/CD — 構文と機能が異なる、Jenkins パイプライン — 別のツール、コンテナオーケストレーション — `docker` または `kubernetes` スキルを使用、ローカルビルド — ワークフローは GitHub ランナー上で実行される。
資産クエリ、モデル訓練、推論デプロイ、実機評価を任意の組み合わせでカバーするモデル開発オーケストレーション Skill。完全なエンドツーエンドパイプラインまたは部分的なステージ（例：訓練+デプロイのみ、デプロイ+評価のみ）をサポートする。ユーザー要件が 2 つ以上のステージにまたがる場合は、個別モジュールの Skill より本 Skill を優先する。トリガー："用XX机器人训练XX任务"、"so101 插笔"、"训练部署"、"部署评测"、"训练评测部署"、"模型开发流程"、"端到端训练"、"训练推理评测"、"只训练不评测"、"训练完部署"、"model workflow"、"end-to-end training"、"train and deploy"、"deploy and eval"。
Python/React アプリケーションの本番インシデント対応手順。本番障害への対応、エラー急増の調査、パフォーマンス低下の診断、ポストモーテムの実施に使用。重大度分類（SEV1-SEV4）、インシデントコマンダーの役割、コミュニケーションテンプレート、FastAPI/PostgreSQL/Redis の診断コマンド、ロールバック手順、非難なしのポストモーテムプロセスを扱う。監視の設定（monitoring-setup を使用）やデプロイ手順（deployment-pipeline を使用）は対象外。
PostHog プロジェクトのログを調査する：サービスやデプロイが正常か検証し、エラーの急増を説明し、インシデントをトリアージし、またはログストリームの内容を理解する。ユーザーが「ログを確認して」と依頼したとき、サービス、デプロイ、リリース、変更が正常に動作しているか、または何かを壊していないかを尋ねたとき、エラーが増えた理由や何が変わったかを尋ねたとき、ログに現れる障害の根本原因を知りたいときに使用する。ログ MCP ツール（サービス概要、パターンマイニング、前後のパターン差分、バケット集計、ファセット、生データ行）をルーティングし、ログテーブルへの手書き SQL や生データ行ではなく要約から調査を始められるようにする。
Kubernetes でのプログレッシブデリバリー —— Argo Rollouts によるカナリアおよびブルーグリーンデプロイと、Kargo による環境間のプロモーション。USE WHEN カナリアリリースの実装、ブルーグリーンデプロイ、リビジョン間のトラフィック切り替え、メトリクスでゲートされたプロモーション、AnalysisTemplate/AnalysisRun の設計、Argo Rollouts CRD、または Kargo の freight/warehouse/stage プロモーションパイプライン、dev/staging/prod をまたぐ多段階プロモーション、ArgoCD+Kargo の統合。Rollouts はどのリビジョンがトラフィックを処理するかを担い、Kargo はどのリビジョンがどの環境にあるかを担う。デプロイ戦略とマルチ環境プロモーションの両方が必要な場合は、両方を併用する。
GitHub の `safe-settings`（github org による Probot ベースの GitHub App）を、宣言的な組織全体のリポジトリポリシー・アズ・コードのためにセットアップする。ユーザーが "settings as code"、"safe-settings"、"manage repos declaratively"、"centralize repo settings"、"org-level branch protection"、"scaffold an admin repo"、"github settings app" と言うとき、または 1 つの管理リポジトリからリポジトリ設定、ブランチ保護、ルールセット、ラベル、チーム、環境、コラボレーターを管理したい org で /safe-settings を呼び出すときに使用。管理リポジトリのレイアウト（`settings.yml` + `suborgs/` + `repos/`）、GitHub App のインストール手順、定時実行の `full-sync` GitHub Actions ワークフローをひな型として作成する。/gh（タスク単位の操作）や /gh-bootstrap（単一リポジトリの一度限りの `gh api` 設定）とは異なる——このスキルは継続的に突き合わせを行う**組織規模の設定アズコード**向け。
Tenzir のドキュメントを使って質問に回答する。ユーザーが TQL の構文、パイプライン演算子、関数、データの解析や変換、正規化、OCSF マッピング、エンリッチメント、ルックアップテーブル、context、package、node、プラットフォームのセットアップ、デプロイ、設定、Splunk、Kafka、S3、Elasticsearch などのツールとの統合、その他 Tenzir の機能について尋ねるときはいつでも使用する。ユーザーが Tenzir でセキュリティデータを収集、ルーティング、フィルタリング、集計、エクスポートする方法を尋ねるとき、または TQL パイプラインの作成やデバッグの支援が必要なときにも使用する。たとえ 'Tenzir' に明示的に言及していなくても、明らかに Tenzir の文脈で作業している場合も同様。Tenzir という企業や製品、リリースノートと変更履歴、ブログ記事、ソリューションのユースケースに関する質問にも使用する。
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。