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
orbit CLI を使用して、GoCD のパイプライン、パイプライングループ、エージェント、環境、設定リポジトリ、サーバー管理、ユーザー、ロール、認可設定、プラグイン、バックアップ、マテリアル、アーティファクトストア、エラスティックエージェントプロファイル、クラスタープロファイル、ステージ、ジョブ、サーバー設定、テンプレート、パッケージ、パッケージリポジトリ、通知フィルター、ダッシュボード、アクセストークン、シークレット設定、サーバーバージョンを管理する。ユーザーが GoCD のパイプライン、エージェント、環境、設定リポジトリ、サーバーヘルス、メンテナンスモード、CI/CD 操作、パイプライングループ、ユーザー、ロール、認証設定、プラグイン、バックアップ、マテリアル、アーティファクトストア、エラスティックエージェント、ステージ、ジョブ、テンプレート、パッケージ、パッケージリポジトリ、通知フィルター、ダッシュボード、アクセストークン、シークレット設定、サーバーバージョンについて尋ねる場合は常に、このスキルを使用する。「list pipelines」「create pipeline」「delete pipeline」「pipeline status」「pipeline config」「pipeline materials」「what branch」「trigger a build」「pause pipeline」「list agents」「enable agent」「disable agent」「kill running tasks」「agent job history」「list environments」「create environment」「patch environment」「config repo status」「create config repo」「preflight check」「server health」「maintenance mode」「encrypt a value」「list users」「create user」「list roles」「auth config」「list plugins」「schedule backup」「list materials」「artifact store」「elastic agent profile」「cluster profile」「cancel stage」「run stage」「run job」「site url」「job timeout」「mail server config」「pipeline group」「list templates」「create template」「dashboard」「access tokens」「secret config」「compare pipelines」「lock pipeline」「unlock pipeline」「server version」「notification filters」「list packages」「package repository」「current user」などのフレーズ、または GoCD に関連するあらゆるタスクでトリガーする。「what pipelines are running」「is the agent idle」「check the build」「schedule a run」「put server in maintenance」「check config repo sync」「who has access」「what plugins are installed」「GoCD status」といった何気ない言及でも同様。orbit CLI のエイリアスは `cd`。
自作アプリを Raspberry Pi 上の Home Assistant OS (HAOS) ローカルアドオン（HA UI/CLI では現在「app」と表示）としてデプロイし、24 時間 365 日稼働させます。たとえば、スリープするワークステーション上のポーラーやモニターを移行する場合に使います。HAOS ローカルアドオン／HA app のデプロイ、更新、デバッグ時、またはユーザーが「部署到 RPi / HAOS / HA add-on / HA app」と言及した場合に使用します。アドオンの更新が検出されない（update_available が false のまま、version_latest に古いバージョンが表示される）場合や、再ビルド後も古いコードが実行される場合にも参照してください。
Microsoft Azure（リソースおよびサブスクリプションのコントロールプレーン）のセキュリティインシデントを調査します。Azure Activity Log とリソース／データプレーンの診断ログから攻撃者の活動を再構成し、呼び出しを行った ID（ユーザー、サービスプリンシパル、マネージド ID）を起点に調査します。ロール割り当てを通じた権限昇格を追跡し、マネージド ID トークンの悪用や VM run-command によるコード実行を捜索し、Entra サインインログと照合しながらストレージや Key Vault からのデータ窃取を検出します。Azure リソース侵害の疑い、異常な Azure Activity Log エントリ、Microsoft Defender for Cloud のアラート、マネージド ID やサービスプリンシパルの悪用、暗号資産マイニング VM、ストレージアカウントからのデータ流出への対応に使用します。
Google Cloud のセキュリティインシデントを調査します。ログの欠落を判断する前に監査ログの記録状況を確認し、Cloud Audit Logs から活動を再構成し、サービスアカウントや OAuth の不正利用をトリアージし、Security Command Center の検出結果を追跡し、IAM とリソースの変更範囲を特定します。GCP 侵害の疑いへの対応、漏えいしたサービスアカウントキーの調査、Security Command Center または Event Threat Detection のアラート対応、GCP 組織内で主体が行った操作の再構成に使用します。
Linux ホスト向けに LinuxMirrors Docker Engine のインストール、Docker CE パッケージソースの変更、Docker Registry Mirror の設定を計画する。バージョン選択、既存のインストール、Registry のみの変更、複数のミラーアドレス、daemon.json のマージ、サービスの検証とロールバックをカバーする。ユーザーが docker.sh、DockerInstallation.sh、Docker のプル高速化、`--only-registry` に言及した場合に使用する。通常のシステムパッケージソースの変更には本スキルを使用しない。
任意の ML コードベース — 実験トラッキングがまったくないものや MLflow 2 時代のイディオムだらけのものも含む — を、dev/staging/prod 環境、registry ベースの昇格、サービングされるモデルを備えた本番グレードのオープンソース MLflow 3 構成へと導くガイド付きワークフロー。MLflow 3 の経験がまったくない開発者とともに 7 つのフェーズを進める — コードベースの評価（スクリプトによる読み取り専用監査）、registry ドメインのモデリング（環境ごとのモデル名、エイリアス、ゲート）、環境ごとのトラッキング構築、トレーニングコードの MLflow 3 イディオムへの再構成、評価ゲート付き昇格の接続、サービングとスモークテスト、そして継続的な MLOps ループの運用。MLflow のセットアップ、MLflow 3 への移行、モデルのトレーニングとサービングの本番化、dev/staging/prod の MLOps サイクルの設計を求められたときに使用。すべての API 判断について姉妹の mlflow-3 ルールパックと組み合わせる。
Cloudflare Workers/Edge 向けに Neon または Vercel Postgres でサーバーレス Postgres をセットアップする。コネクションプーリング、プレビュー環境向けの git ライクなブランチ、Drizzle/Prisma 連携を含む。次の場合に使用：エッジの Postgres のセットアップ、データベースブランチの設定、または「TCP not supported」、コネクションプールの枯渇、SSL 設定（sslmode=require）、Prisma のエッジ互換性のトラブルシューティング。
ターミナルまたはスクリプトから ul cloud コマンドライン（ul cloud RESOURCE OPERATION key=value、PyPI パッケージ ultralytics-platform）で Ultralytics Platform を操作するときに使用——プロジェクト、データセット、モデルの一覧表示・作成・更新・クローン・移動；データセット画像、統計、メタデータ、重複、類似画像の検査；クラウドトレーニング実行の開始と監視；画像ごとのモデル検証分析；重みのダウンロード；エクスポート、デプロイ、アップロード、ゴミ箱と復元、ストレージ統合、アカウントの使用量・ストレージ・請求；および Agent（YOLO、LLM、ゲート、アラートのワークフロー）の構築。Platform の Web UI やローカルの yolo コマンドについては yolo を参照；何をトレーニングしどう改善するかの選択については yolo-training と yolo-tuning を参照。
オープンソースの Ray（2.57 に固定）上での LLM ワークロード — ray.serve.llm による OpenAI 互換のサービング（vLLM ベースの LLMConfig + build_openai_app）と、ray.data.llm によるバッチ推論（build_processor）。モデルが生成する古いデフォルト — アーカイブされた ray-llm リポジトリとその YAML 設定、素の Serve deployment 内で手書きした vLLM エンジン、削除された build_llm_processor という名前、非推奨のブール型 stage フラグ、トップレベルの LLMServer/LLMRouter インポート、自由形式のアクセラレータ文字列、LoRA アダプタごとに 1 つの deployment という設計 — を 2.57 のイディオム（stage 設定、手書きの PG ではなく placement_group_config、deployment_config による自動スケーリング、動的な LoRA 多重化、prefix-cache-affinity ルーティング、OpenAI エンドポイントの全体）で修正する。Ray 上で LLM サービングやバッチ推論を書く、レビューする、本番化するときに使用。古典的機械学習の Ray（Train/Tune/Data/Serve/クラスタ）は姉妹の ray skill にある。
OpenShift CI Gangway REST API を通じて RHDH のナイトリ ProwJob をオンデマンドで実行する。`periodic-ci-redhat-developer-rhdh-*-nightly` および `periodic-ci-redhat-developer-rhdh-plugin-export-overlays-*-nightly` ジョブを対象とし、イメージレジストリ/リポジトリ/タグ、catalog-index、Helm chart、Playwright、fork、Slack アラートを任意で上書きできる。"trigger the nightly"、"run the e2e job now"、"kick off the AKS operator job on 1.9"、RC または GA イメージの検証実行、利用可能なナイトジョブと quay.io タグの一覧表示に使用する。
Sentry releases とデプロイ追跡を設定します。イベントにバージョンと環境のタグを付け、CI でコミット情報を含む release を作成し、疑わしいコミットとコードマッピングを連携します。これにより、問題がどの release で発生したか、原因のコミット、release の健全性を Sentry で確認できます。releases の設定、デプロイ追跡、変更内容の確認を求められた場合や、問題に unknown release または suspect commit が表示されない場合に使用します。
TanStack Start を使って Cloudflare Workers 上でフルスタック React アプリを構築する。型安全なルーティング、サーバー関数、SSR/ストリーミング、D1/KV/R2 とのシームレスな統合。使用場面：フルスタック React アプリの構築、Cloudflare Workers での SSR が必要、型安全なサーバー関数が欲しい、Next.js からの移行。RC ステータス - v1.0 安定版は保留中。本番使用の前に tanstack/router#5734（メモリリーク）を確認すること。
1 つまたは複数の Terraform IBM Modules (TIM) を組み合わせた Terraform ソリューションを生成するためのワークフロー。IBM Cloud の Infrastructure as Code、Terraform モジュール、インフラ自動化、クラウドリソースのプロビジョニングを扱うときに使用する。モジュールの検出、構成パターン、コード生成、検証のワークフローを提供する。IBM Cloud VPC、コンピューティング、ネットワーキング、セキュリティ、データベース、可観測性、その他の IBM Cloud サービスのデプロイを伴うタスクに必須。"terraform"、"IBM Cloud"、"infrastructure"、"IaC"、"modules"、"deploy"、"provision" などのキーワード、または特定の IBM Cloud サービス (VPC、VSI、OpenShift など) でトリガーされる。
NVIDIA、Ascend など複数のハードウェアバックエンド向けに vLLM-Plugin-FL をインストールして設定する。vllm-plugin-fl のセットアップ、特定のハードウェアバックエンド向けの環境設定、依存関係のインストール、依存関係が正しくインストールされたかの確認、実行時の問題の解決、推論を起動してモデルサービングの成功を検証するときに使用する。ユーザーが "setup vllm-plugin-fl"、"install vllm-plugin-fl"、"configure FL plugin"、"set up FlagGems"、"set up FlagCX" などと言ったときにトリガーする。
ユーザーが Alibaba Cloud AgentLoop プラットフォームについて尋ねたときに使用するスキル。アプリケーションの可観測性へのオンボーディング、loongsuite-genai-utils と OpenTelemetry SDK によるハイコード計装（高代码埋点、LLM Trace 字段、上下文传递与链路串联）、Live-Debug による実行時診断、Datasets の管理、パイプラインの構築、評価を扱う。Live-Debug は ServiceTask の動的ログ、スナップショット、メトリクス、スパン、JVM 検査をカバーする。
Alibaba Cloud CDN のリフレッシュとプリロードの問題に対する読み取り専用の診断。URL/ファイル/ディレクトリのリフレッシュやプリロードが効果がないように見えるときに使用する——リフレッシュ失敗、プリロード失敗、キャッシュがクリアされない、タスク失敗など。タスクレコードとエッジキャッシュの状態を検証し、診断レポートを作成する。リフレッシュ/プリロードジョブは決して送信しない。トリガー："refresh failed"、"preload failed"、"cache not cleared"、"purge not working"、"prefetch not cached"、"warm up ineffective"、"invalidation unsuccessful"、"pre-warming failure"、"pre-fetching"。
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。