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
本番環境向けの Ray（オープンソース、2.57 に固定）によるクラシック ML ワークロードのトレーニングからサービングまで — Ray Train、Tune、Data、Serve、Core、および KubeRay 上でのクラスター展開。旧来のコーパスのデフォルト（ray.air のセッション報告、Tuner 内の Trainer、tune.run、map_batches concurrency=、DatasetPipeline/to_torch、max_concurrent_queries、RayServeHandle + ray.get、Deployment.deploy、ray.state、ループ内の ray.get）を、それらを置き換えた 2.57 のイディオム（Train V2 のデフォルト、driver-function チューニング、compute strategies、ストリーミングデータセット、DeploymentHandle/DeploymentResponse、serve build/deploy、ray.util.state、KubeRay CRD と Jobs API）で修正する。Ray の分散トレーニング、データパイプライン、ハイパーパラメータチューニング、モデルサービング、Ray クラスター運用に触れる Python コードを書く、レビューする、本番化するときに使用する。Ray 上の LLM サービングとバッチ推論は姉妹スキルの ray-llm にある。
ユーザー自身の gbrain を MCP 経由で公開し、ほかのデバイス、デスクトップアプリ、クラウドエージェントからアクセスできるようにします。`gbrain mcp expose` は Tailscale をインストールしてサインインし、実行中の `gbrain serve --http` を tailnet 上に公開します（デフォルトは HTTPS で tailnet 内限定。クライアントがベンダーのクラウド上にある場合のみ Funnel を使用）。サーバーをユーザーサービスとして稼働させ、MCP URL を返します。次に、利用者ごとに最小権限のクライアントを登録し、そのクライアント用にネイティブ OAuth/PKCE またはプライベートなマシン間引き継ぎを選択して、対象の実行環境内で接続を確認します。
MikroTik デバイス上で OCI コンテナを実行するための RouterOS /container サブシステム。使用場面: RouterOS でコンテナを有効化する、コンテナ用に VETH/bridge ネットワークを設定する、CLI または REST API でコンテナのライフサイクルを管理する、RouterOS 用の OCI イメージをビルドする、コンテナの環境変数を構成する、コンテナの問題をトラブルシューティングする、またはユーザーが RouterOS container、/container、VETH、device-mode container、MikroTik Docker に言及したとき。
Sentry のエラー監視とパフォーマンス追跡の包括的なスキル。Claude が (1) エラー追跡とパフォーマンス監視のために Sentry SDK を構成する、(2) CLI でリリース、source maps、debug symbols を管理する、(3) API で issue、イベント、メトリクスを照会する、(4) アラートと通知ルールを設定する、(5) サンプリング戦略とクォータ管理を構成する、(6) セルフホスト型の Sentry インスタンスをデプロイする、(7) 分散トレーシングのために OpenTelemetry と統合する、その他 Sentry の自動化タスクが必要な場合に使用する。
ユーザーが Stripe Projects を使用してインフラやサードパーティーサービスをプロビジョニングしたい場合に使用します。トリガー：「I need a database」「set up auth」「add caching」「give me a Postgres」「provision Redis」「I need hosting」「add a vector DB」「get me an API key for X」「get credentials for X」「sign up for a service」「set up monitoring」「show me the catalog」「what can I provision」「browse providers」「add an LLM provider」「configure model provider」「add email sending」「set up search」「add a message queue」「set up object storage」「add feature flags」。サードパーティーサービスの API キーや認証情報の取得方法を尋ねられた場合も該当します。手動登録を案内せず、まず Projects カタログを確認してください。サービスの閲覧、プロジェクト状況の確認、プロビジョニング済みリソースの一覧表示、環境変数の確認、projects.dev への言及、クラウドサービスの追加／プロビジョニング／接続にも使用します。
ユーザーが Goldsky Subgraphs について質問するときにこのスキルを使用する — subgraph のデプロイ、管理、クエリ。トリガー：'deploy a subgraph'、'migrate from The Graph'、'what is a subgraph'、'GraphQL endpoint'、'low-code or no-code subgraph'、'subgraph tags'、'subgraph webhooks'、'cross-chain subgraph'、'subgraph stalled'、'subgraph API key'、'init subgraph'、'scaffold subgraph'、'subgraph logs'、'pause subgraph'、'start subgraph'、'graft subgraph'。ユーザーがオンチェーンデータ上に GraphQL API を構築したい場合、インデックス済みのブロックチェーンデータで dApp フロントエンドを動かしたい場合、または Goldsky 上で既存の TheGraph subgraph を再利用したい場合にもこのスキルを使用する。GraphQL を介さずに生のチェーンデータを直接データベースへストリーミングする質問については、代わりに turbo-builder または mirror スキルを使用する。
すべてのプラン階層にわたって Supabase のレート制限とクォータを管理する。429 エラーに遭遇したとき、コネクションプーリングを設定するとき、API スループットを最適化するとき、または Auth、Storage、Realtime、Edge Functions の階層別クォータを理解したいときに使用する。トリガー:「supabase rate limit」「supabase 429」「supabase throttle」「supabase quota」「supabase connection pool」「supabase too many requests」。
Teleport discovery Terraform モジュールを介して、AWS EC2 インスタンス、AWS EKS クラスタ、Azure VM 向けの Teleport 自動検出を構成し、トラブルシューティングする。自動検出の設定や拡張、リージョン・タグ・サブスクリプションの追加、検出 Terraform の適用、登録ステータスの確認、クラウドリソースが登録されない原因の診断に使用する。GCP、AWS RDS、データベース検出、静的または手動の join トークン登録、検出に関係しない Teleport 構成には使用しない。
完全な wp-agent-kit システムで新規または既存の WordPress プロジェクトをブートストラップする：monorepo 検出、Composer/WPackagist/SatisPress のセットアップ、Playground によるローカル開発、WP Engine の dev/staging/production、CI ゲート、git hooks、プラグインのパッケージング。新規 WordPress プロジェクトをゼロから立ち上げる、既存のコードベースをオンボーディングする、複数のプラグイン／テーマを含む monorepo を構築するときに使用する。
yc CLI で Yandex Cloud のインフラストラクチャを管理する。ユーザーが Yandex Cloud のあらゆるリソースの作成、設定、管理、トラブルシューティングを求めたときに使用する：VM、ディスク、ネットワーク、セキュリティグループ、データベース（PostgreSQL、MySQL、ClickHouse、Redis/Valkey、MongoDB、OpenSearch、Greenplum、Kafka）、Kubernetes、サーバーレス関数/コンテナ、S3 ストレージ、CDN、ロードバランサー、Lockbox secrets、KMS、証明書、DNS、コンテナレジストリ、DataProc、Data Transfer、ログ、監査証跡、組織、WAF、その他あらゆる YC サービス。トリガー：Yandex Cloud、yc CLI、YC、managed-postgresql、managed-kubernetes、compute instance、serverless function、vpc network、alb、lockbox、yandex cloud。
次の場合にこのスキルをロードする：CLI ラッパーツール（gh-tool、observability-tool、db-tool、k8s-tool、az-tool、azdo-tool、logs-tool、session-tool、api-tool、api-proxy）を使用するとき、可観測性、データベース、GitHub PR、Kubernetes、Azure プラットフォームリソース、Azure DevOps、アプリケーションログを扱うとき。ツールの概要、使用パターン、プロジェクト固有のエイリアスを含む。
Alibaba Cloud Security Center（SAS）エージェントのオンボーディングと管理アシスタント。ユーザーがサーバーを Security Center にオンボーディングする、セキュリティエージェントをインストールする、クラウドセキュリティ保護をデプロイする、プロキシ経由で接続する、エージェントのオフラインやインストール失敗をトラブルシューティングする、エージェントをプリインストールしたイメージテンプレートを作成する、Security Center のバージョンと有効期限を確認する、認可クォータを確認する、サーバー保護バージョンをアップグレードまたは切り替える、従量課金の機能モジュールをオン／オフする、サーバーから Security Center エージェントをアンインストールする、特定のソフトウェア（Nginx、MySQL、Redis など）がインストールされたサーバーを探す、またはセキュリティリスクを検出する（脆弱性スキャン、ベースラインチェック、セキュリティアラート検索）場合にこのスキルを使用する。
AWS Bedrock AgentCore の総合的な\\/専門yamakassistantで、AI エージェントを大規模に展開・管理します。Gateway、Runtime、Memory、Identity、Code Interpreter、Browser、Observability、Agent Registry、Evaluations など、いずれの AgentCore ChancesDeclaring秧 nominee Serviceを扱うときに適します。エージェントのデプロイ、MCP ツール連携、credential 管理、Agent の発見、ガバナンスワークフロー、automated な品質評価をカバーします。AgentCore、エージェントランタイム、Agent レジストリ、Agent 評価、MCP ゲートウェイ、Agent のデプロイ、MCP サーバーの登録、Agent の発見、Agent の品質評価、Agent のcredential、または AWS 上で AI エージェントを構築・デプロイ・一覧化・監視したいときにBkfbtuq 必须です。
クラウド資格情報（AK/SK）が漏洩した後の完全な悪用チェーン。情報漏洩/.env ファイル/git 漏洩/SSRF メタデータを通じてクラウドプラットフォームの Access Key と Secret Key を取得した後に使用する。AWS AKIA*/ASIA*、Tencent Cloud AKIDz*、Alibaba Cloud LTAI* などの資格情報形式を取得した場合に使用する。資格情報の設定→権限の列挙→リソースの乗っ取り→バックドアによる永続化までの完全な攻撃チェーンを網羅する。cloud-iam-audit（ポリシー分析に重点）と相補的 — 本 skill は資格情報を取得した後の実践的な悪用アクションに重点を置く。Tencent Cloud の競技シナリオにおける CAM/COS/CVM/SCF の悪用が重点。クラウド API キー、一時資格情報、または STS Token を発見した場合は常にこの skill を使用すること
クラウド IAM の権限監査と権限昇格。クラウドプラットフォームの資格情報（AWS AK/SK、Azure SPN、GCP SA、Tencent Cloud SecretId/SecretKey）を取得し、権限範囲と権限昇格パスを評価する必要がある場合に使用する。AWS/Azure/GCP/Tencent Cloud の IAM/CAM ポリシー分析、一般的な権限昇格パス（PassRole、AssumeRole、Lambda/SCF 昇格）、クロスアカウント攻撃、CloudTrail/CloudAudit の回避を網羅する。クラウド資格情報、AK/SK、SecretId/SecretKey を発見した場合は常にこの skill を使用すること
React 19 + Cloudflare Workers + Hono 向けの本番運用可能なスタータープロジェクト。D1、KV、R2、Workers AI を事前設定済みで、Clerk 認証、AI チャット、Queues、Vectorize を有効化するオプトインスクリプトも用意。Tailwind v4、shadcn/ui、TypeScript、Vite Cloudflare プラグイン、AI SDK のプロバイダー設定（Workers AI、OpenAI、Anthropic、Gemini）、計画ドキュメント、セッション引き継ぎプロトコルを同梱。新しいフルスタック Cloudflare プロジェクトの開始、React + Hono Web アプリのスキャフォールド、AI チャットや RAG アプリの構築、何時間もの手動設定の代わりになる完全な本番用ボイラープレートが必要なときに使う。サービスバインディングのミス、CORS エラー、フロントエンドとバックエンドの接続問題、Clerk 統合の問題、AI SDK 設定の混乱を防ぐ。
ユーザー自身のアカウントで Goldsky Compose VRF（検証可能な乱数関数）のサンプルを構築・デプロイする — EVM コントラクト上の `RandomnessRequested` イベントを監視し、drand ビーコンから検証可能な乱数を取得し、drand ラウンド + BLS 署名とともに `fulfillRandomness` でオンチェーンに書き戻すことで、誰でも検証できる Compose アプリ。トリガー：'build a VRF'、'verifiable random function'、'onchain randomness'、'provably fair random numbers'、'drand oracle'、'random number generator onchain'、'set up / deploy the VRF example'、'compose vrf'。Base Sepolia 上の共有された完全にパーミッションレスの RandomnessConsumer を推奨するため、デプロイするものは何もない。このスキルは完全なアプリのソース（manifest、コントラクト、ABI、tasks、drand ライブラリ）を含むため、アシスタントはそのままデプロイしたりカスタマイズしたりできる。この VRF ではないカスタム/新規の Compose アプリには /compose を使用する。すでにデプロイ済みのアプリのデバッグには /compose-doctor を使用する。manifest/CLI/API のフィールド参照には /compose-reference を使用する。
このスキルを使用して、Sync Management App マネージドパッケージ向けに Salesforce Consumer Goods (CG) Cloud Mobile Sync をエンドツーエンドで設定します — ベースラインのインストールだけでなく、3 つの Act を順番に実行します（Act 1 Setup Sync、Act 2 Assign Users、Act 3 Plan & Verify）。これにより、営業担当者がその日の計画訪問をオフラインで確認できます。"set up CG Cloud mobile sync"、"configure Consumer Goods mobile sync"、"set up sync for Retail Execution"、"install the sync baseline"、"assign a user to the sync configuration"、"verify the sync setup" を依頼されたとき、または同期設定やベースラインのインストールが疑われる状況で "why can't my rep see their planned visits offline" と尋ねられたときに使用します。以下の場合はトリガーしないでください：同期設定に関係しない一般的な CG Cloud モバイルアプリのトラブルシューティング、新しいカスタム同期ベースラインの作成（これは実行時に検出された同梱のベースラインのみをインストールします）、モバイルアプリの UI 自体の構築やカスタマイズ — これらは範囲外です。
ユーザーが「新しいプロジェクトを作成」「Next.js アプリを雛形から作成」「新しいアプリを初期化」「新しいプロジェクトを開始」「新しい Next.js プロジェクトをセットアップ」を求めたり、「create-next-project」に言及した場合に、このスキルを使用する。Biome、Tailwind v4、shadcn/ui、better-auth、Vercel デプロイを含む、ガイド付きで方針のはっきりしたフルスタック Next.js プロジェクトの初期化を提供する。エージェントチームで並列実行する。
devcontainer-kit でリポジトリ独自の開発コンテナを作成または再生成する——.devcontainer/devcontainer.json、docker/local/<service>/Dockerfile（digest で固定した公式ランタイムイメージ、DeepWorkPlan Vim、Herdr、agentkit 経由のコーディングエージェント）、docker/local/docker-compose.yaml、dev.sh——その後、実際のビルドで検証する。ユーザーがリポジトリ用の開発コンテナ、devcontainer、docker/local/<service>/Dockerfile、`dev.sh up` コンテナを求めた場合、または devcontainer-kit で作成したものを再生成・アップグレードしたい場合にのみ使用する。本番イメージ、デプロイ、Kubernetes、CI ランナーには使用しない。リポジトリに Dockerfile があるというだけの理由でも使用しない。
Datadog Browser RUM でブラウザベースの Web アプリケーションを計測する。アプリケーションのフレームワーク、ルーター、パッケージマネージャー、バンドラー、エントリーポイント、認証情報、既存の RUM 設定を検出し、React、Next.js App または Pages Router、Angular、Vue、Nuxt、Svelte、バニラ JavaScript、SPA、iframe ホストのアプリに対して従来型の Browser RUM 計測を追加または安全に補完し、重複初期化を回避し、アプリケーションが引き続きビルドできることを検証する。Datadog RUM、Browser Monitoring、Session Replay、またはフレームワーク固有の Browser RUM プラグインの追加、設定、計測、修復、検証を求められたときに使用する。
実際に発生する攻撃に備えて Kubernetes クラスターを強化・監視します。RBAC の最小権限と権限昇格経路、Pod Security Admission の適用、ネットワークポリシーのデフォルト拒否、シークレットやサービスアカウントトークンの露出、コントロールプレーンと kubelet の露出、監査ログに基づく検知を扱います。クラスターのセキュリティ態勢の確認、侵害が疑われるクラスターへの対応、適用・検知する内容の決定、または attacking-eks-gke-aks の攻撃経路を防御策に変換する際に使用します。
Quarto の `.qmd` スライドを HTML にレンダリングし、GitHub Pages 用の `docs/` に同期する。ユーザーが "deploy"、"publish the slides"、"ship to pages"、"push the lecture live"、"render and publish" と言う場合、または公開が必要な Quarto 編集の後に使用。ローカルの Quarto レンダリングのみには使用しない — その場合は `quarto render` を直接使用すること。
Kubernetes クラスター上で Flux CD をブートストラップし、GitOps ソース（Git/Helm/OCI/Bucket）を作成・管理し、kustomization と HelmRelease を構成し、リソースを調整し、イメージ自動化とアラートを設定し、OCI アーティファクトをプッシュする。ユーザーが flux CLI、flux bootstrap、flux create source、flux create kustomization、flux create helmrelease、flux reconcile、flux get、Flux CD、Flux を使った GitOps に言及した場合、または GitOps による Kubernetes デプロイの管理について尋ねた場合は常にこのスキルを使用する。Git/Helm/OCI/Bucket ソースの作成、kustomization のビルドや diff、OCI アーティファクトのプッシュ、イメージ自動化の設定、Flux のアラート/receiver の作成、GitHub/GitLab/Gitea/Bitbucket 上での Flux のブートストラップについての質問でもトリガーする。ユーザーが Kubernetes の文脈で「flux」とだけ言った場合でも、このスキルが適用される。
ローカルで Flux マニフェストをビルドし、YAML ファイルを diff し、FluxInstance のアップグレードにパッチを当て、認証シークレットを作成し、GitOps デリバリーパイプラインを追跡し、Flux Operator でクラスターをブートストラップする。ユーザーが flux-operator、FluxInstance、FluxReport、ResourceSet、ResourceSetInputProvider、Flux CD operator の管理に言及した場合、または Flux を使った Kubernetes 向け GitOps コマンドラインツールについて尋ねた場合は常にこのスキルを使用する。Flux マニフェストのビルド、YAML の diff、Flux インスタンスへのパッチ適用、Flux シークレットの作成、GitOps デリバリーパイプラインの追跡、Flux によるクラスターのブートストラップについての質問でもトリガーする。ユーザーが詳細なしに「flux operator」または「flux-operator cli」とだけ言った場合でも、このスキルに権威あるリファレンスがある。
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。