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
プラグイン可能なプロバイダーを備えた OpenFeature を用いて、フィーチャーフラグ基盤の確認と設定を行う。新規プロジェクトへのフィーチャーフラグ基盤の追加、プロバイダー（GOFF、flagd、LaunchDarkly）を使った OpenFeature SDK のセットアップ、既存のフィーチャーフラグ構成の監査、リレープロキシ基盤の構成、フィーチャーフラグのテストヘルパーの追加時に使用。自然なトリガー："set up feature flags"、"add openfeature"、"configure launchdarkly"。
マルチアカウント組織向けの AWS クラウド運用アシスタント。AWS Organization 全体の AWS アカウントを調査・管理します。稼働状況イベント、サポート終了分析、アカウントのカバレッジ、アカウント間の設定に対応します。AWS の稼働状況イベント、RDS、EKS、ElastiCache のサポート終了、セキュリティ態勢レビューやセキュリティスコアカード、アカウントカバレッジの調査、マルチアカウント設定、または /corgiro <mode> の入力に関する依頼で使用します。各モードの説明は modes/<name>/MODE.md にあります。
ArgoCD と Flux による GitOps デプロイワークフロー。ユーザーが GitOps、ArgoCD、Flux、Flagger、Argo Rollouts、または Kubernetes への継続的デプロイに言及したら常にこの skill を使用する。トリガーには、ArgoCD や Flux のゼロからのセットアップ、Git リポジトリ構造の設計（monorepo と polyrepo、app-of-apps）、ApplicationSets による複数クラスタへのデプロイ、Git でのシークレット管理（SOPS、Sealed Secrets、External Secrets Operator）、カナリアまたはブルーグリーンデプロイの実装、同期や調整の問題のトラブルシューティング、OCI アーティファクトの扱い、ArgoCD と Flux の比較が含まれる。
ht-ml.app を通じて単一ページの HTML ドキュメントを即座に公開 Web に公開します。ht-ml.app はアカウントや登録が不要な、エージェント優先のホスティング API です。ユーザーが Web ページ、HTML ファイル、プロトタイプ、デモ、図、スライド資料、ステータスレポート、コードレビュー、ランディングページを共有、ホスト、デプロイ、公開したい、またはその公開リンク/URL を取得したいときに、このスキルを使用します。ユーザーが ht-ml.app という名前を挙げていない場合でも、誰かに見せたいものがあるのに置き場所がないだけの場合でも同様です。サイトの作成、その HTML の更新、参照アセット（画像/動画）のアップロード、任意のパスワード保護、およびユーザー自身の HTML がない場合に使える 20 個の既製ページテンプレートを扱います。
CloudRobo のモデルトレーニングタスクとシミュレーション強化学習（SimRL）タスクを管理する — FFT/SFT/LORA/QLORA/DEEPSPEED 方式で事前学習（TRAIN_FROM_SCRATCH）およびファインチューニング（MODEL_TUNING）タスクを作成し、タスクのライフサイクル全体（作成/参照/更新/削除/停止/再起動/再開/ドラフト）を管理し、ドラフト設定を保存・再送信し、ステータス別にタスクを集計し、実行ステージ、リソース使用量、トレーニングログ、署名付き URL、イベントを監視し、失敗を診断する。SimRL タスク（シミュレーション強化学習）は同じ CLI で --sim-rl フラグにより管理し、同じ CRUD + ライフサイクル + 監視機能を提供する（再開を除く。再開はトレーニングのみ）。トリガー語句：model training、fine-tuning、pretraining、training task、training stages、resource usage、training logs、training events、draft task、restart training、stop training、resume training、task stats、simulation reinforcement learning、SimRL、仿真强化学习、模型训练、模型微调、训练任务、训练阶段、资源使用、训练日志、训练事件、草稿任务、重启训练、克隆训练、停止训练、续训训练、任务统计。
Pod Security Standards を適用する Kubernetes Pod Security Admission（PSA）コントローラーを構成し運用する：namespace の enforce/audit/warn ラベル、AdmissionConfiguration によるクラスター全体のデフォルト、ユーザー名・runtime class・namespace の免除、バージョンの固定、コントローラーが拒否した Pod のトラブルシューティング。クラスターで PSA を導入するとき、クラスター全体のデフォルト適用を設定するとき、システム namespace を免除するとき、Pod が拒否された理由や適用が発動しない理由をデバッグするとき、PSA の監査および警告出力を読むときに使用する。キーワード：Pod Security Admission、PSA、アドミッションコントローラー、AdmissionConfiguration、pod-security.kubernetes.io ラベル、enforce audit warn、免除、kube-apiserver。ワークロードにどのセキュリティプロファイルが必要かの選択には使用しない - implementing-kubernetes-pod-security-standards を使用すること。
openapps.xyz 向けのアプリ（oApp）を構築するためのスキル: ゼロシークレットの原則、すべてのケイパビリティを steward が所有しなければならない理由（「Bounded にできないことは、あなたにもできない」）、未対応のケイパビリティを正直に伝える方法、Bounded がネイティブに提供しないサービス向けの x402 リレー フォールバック、Bounded に欠けているケイパビリティを申請する方法、そしてライフサイクル: プライベートな bounded.page での開発、正確な workload app-id ホストでの完了した Open 公開、oApps の slug、listing、token、Gauntlet に対する明示的な Commence。ユーザーが、アプリを openapps.xyz でローンチする（oapps.fun はそこへリダイレクトされる）、oApp になる、コミュニティ所有 / token ガバナンスになる、あるいは「制作者より長く生きる」と述べた場合は常に使用します。Bounded スキルファミリーの一部であり、仕組みは bounded-backend / bounded-onchain にあります。
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。