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 96,770 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
llama.cpp を使って GGUF モデルを直接実行し、LoRA アダプターを読み込み、推論速度をベンチマークし、llama-server でモデルを提供する。Qwen 3.5 の提供スクリプト（9B 稠密 + F16、35B MoE）を、非対称 KV キャッシュと思考モード付きで含む。Ollama に次ぐ位置づけで、モデルを直接制御したい場合や LoRA のホットロードが必要な場合に使用する。「llama.cpp」「GGUF」「LoRA adapter」「benchmark inference」「llama-server」でトリガーされる。
mirrord プレビュー環境の作成と管理を支援します——共有 Kubernetes クラスター内で変更したサービスを分離された pod として実行し、環境キーと HTTP/キュートラフィックフィルタリングでスコープを限定することで、チームは稼働中のサービスに影響を与えずに実際のトラフィックに対して変更を検証・レビューできます。開発者が "mirrord preview" をアドホックに実行したい場合、リンク経由でプレビューを共有したい場合（mirrord-share-ingress）、または metalbear-co/mirrord-preview GitHub Action でプレビュー環境を CI に組み込みたい場合（例：PR ごとのプレビュー、最小権限のクラスターアクセス）に使用します。
ユーザーが「query OpenObserve」「create OpenObserve dashboard」「edit OpenObserve panel」「fetch OpenObserve logs」「run OpenObserve search」「list OpenObserve streams」「ingest into OpenObserve」を求めた場合や、REST API 経由で OpenObserve Cloud / セルフホスト版を扱う場合に使用するスキル。認証、search/SQL、streams、ダッシュボード（CRUD とパネル単位の操作）、v8 パネルの JSON schema、既知の落とし穴（再集計、ハッシュの並行性、マイクロ秒のタイムスタンプ）を扱う。
SSH 経由でリモートサーバーに接続し、コンテナを管理し、コマンドをリモートで実行するためのガイド。複数の認証方式（SSH key、sshpass、Paramiko、Fabric、tmux 対話型）による SSH 接続設定、Docker コンテナへの接続とコマンド実行、ファイル転送、トラブルシューティングを扱う。ユーザーが次のいずれかを必要とするときはいつでもこのスキルを使用する：(1) SSH でリモートサーバーまたは VPS に接続する、(2) リモートマシンでコマンドを実行する、(3) リモートサーバーとの間でファイルを転送する、(4) リモートホスト上の Docker コンテナに接続する、(5) SSH パスワード認証ツールを設定する。ユーザーが「help me run something on my server」や「connect to my machine」と言うだけでも、このスキルは適用される。
開発中の Backstage プラグインを、デプロイ可能な Red Hat Developer Hub 動的プラグイン成果物に変換する：@red-hat-developer-hub/cli plugin export を実行して dist-dynamic と dist-scalprum を生成し、shared、embedded、bundled 依存関係を選択し、OCI イメージ、tgz アーカイブ、または npm パッケージとしてパッケージ化し、quay.io などのレジストリにプッシュし、デプロイに必要な SHA-512 または sha256 ダイジェストの整合性値を生成する。"export my plugin"、"package the plugin as OCI"、"push the plugin to a registry"、--shared-package、--embed-package、plugin-manifest.json、整合性ハッシュに使用する。rhdh-plugin-export-overlays リポジトリでのエクスポート失敗には、代わりに /rhdh-overlay を使用する。
rhdh-plugins ワークスペースの変更を overlays と rhdh-plugin-catalog（ミッドストリーム）を通じて伝播させる：changeset + npm パブリッシュ、overlays の source.json を Version Packages SHA に更新し、その後、完全な sync-midstream --force-clone を行わずに外科的な catalog MR（overlay-repo/、workspaces/、plugin_builds/、2.0.0--0.0.3 のような .tekton PLR タグ）を行う。プラグインバージョンのプロモート、npm @red-hat-developer-hub パッケージの待機、overlays repo-ref の更新、または単一ワークスペースのミッドストリーム Hermeto/lock/PLR 更新に使用する。このプロモートチェーン外の overlays ワークスペース編集には /rhdh-overlay を使用する。
単一の RHDH リリースブランチに対して openshift/release の Prow 設定を開通または停止する：ci-operator 設定 `redhat-developer-rhdh-release-{version}.yaml`、そこから `make update` が生成するジョブ、`_prowconfig.yaml` 内の `release-{version}` ブランチ保護ブロック、および `#rhdh-e2e-alerts-X-Y` Slack チャンネルと `rhdh-send-alert` Vault Webhook。"set up CI for release 1.11"、"commission the 1.12 branch jobs"、"decommission 1.8" に使用する。リリースブランチの Prow 設定のみを対象とし、リリース自体は rhdh-release-status、rhdh-release-schedule、rhdh-release-announce が担当する。
この Mac に接続されていない登録済みの iPhone に、ローカルの iOS ビルドを共有します。クラウド署名したビルドを作成して Speedflight（speedflight.dev）にアップロードし、Safari からインストールできるリンクをチャットに投稿します。ユーザーが自分のデバイスにビルドを入れたいのに、デバイスが接続されていない、または到達できない場合（run-on-device の失敗、"send me the build"、"I'm away from my desk"、"put this on my phone"）には、頼まれなくても積極的に使用してください。また "/speedflight" や "share a build" のとき、リポジトリ用に Speedflight をセットアップするとき、ユーザーがデバイスやチームメンバーのスマートフォンを Speedflight に追加したいときにも使用します（登録リンクを発行し、UDID を取得して Apple に登録します）。
`uip insights`によるUiPath Insightsの履歴モニタリング：ジョブ指標、障害分析、プロセス性能、キュー合計、SLAリスク、タイムライン、障害の詳細分析、マシンの可用性、障害ランキング、実行時間、フィルター範囲の検出、アラート定義・履歴・配信・権限の参照、Insightsのユーザー・ロール・グループの参照、Maestroプロセスダッシュボードの読み書き、エクスポート先の確認、Lookerダッシュボード一覧と埋め込みURLに対応します。ライブのOrchestratorレコードやジョブの開始／停止／ログには→uipath-platform、根本原因分析には→uipath-troubleshoot、ワークフロー作成には→uipath-rpa、組織IDには→uipath-admin。
自動化された制作ワークフロー、プロジェクト管理、クラウド統合のために Unity コマンドラインインターフェース (CLI) をインストール、設定、使用する。CLI ベースのビルド自動化、CI/CD パイプライン、Editor/モジュール管理、認証、または実験的な Unity Pipeline パッケージを介した localhost API 呼び出しを設定する場合に使用。ビルドマシンが記述可能でテストが証拠を返す必要がある、検証可能で機械可読なゲーム制作ワークフロー向けに設計。トリガー：Unity CLI、unity command line、unity automation、unity ci/cd、unity build script、unity pipeline、unity production workflows。
Walrus blob のライフサイクル管理：epoch、ライフタイム、blob の延長、blob の削除、blob オブジェクトの burn、blob の共有、blob 属性の設定、大容量アップロードの処理。ユーザーが blob のライフタイムを延長したい、blob を削除または burn したい、共有 blob を作成したい、blob 属性を設定/取得/削除したい、大容量データのアップロード（>1 GiB）を計画したい、ストレージコストを見積もりたい、同時アップロードのメモリを管理したい、epoch ベースの有効期限を理解したい場合に使用する。基本的な保存/読み取りは `walrus-cli` を参照。quilt は `walrus-quilts` を参照。
Walrus の一般的なエラーメッセージ、その原因と修正方法を扱います。Walrus CLI、TypeScript SDK、HTTP API、Move 連携の使用中にエラーが発生した場合に利用します。VMVerificationOrDeserializationError、ChainNotSupportedError、tip exceeded、RetryableWalrusClientError、file.bytes is not a function、413 Payload Too Large、BlobNotCertifiedError、spawn walrus ENOENT、Cannot find gas coin、EWrongVersion、およびドキュメントや SDK ソースに記載されたその他のエラーを扱います。
@trpc/server/adapters/aws-lambda の awsLambdaRequestHandler() を使って AWS Lambda 上に tRPC をデプロイする。API Gateway v1（REST、APIGatewayProxyEvent）と v2（HTTP、APIGatewayProxyEventV2）、および Lambda Function URL に対応する。awslambda.streamifyResponse() でラップした awsLambdaStreamingRequestHandler() によりレスポンスストリーミングを有効にする。CreateAWSLambdaContextOptions はコンテキスト作成用の event と context を提供する。
AI GO カスタムアプリ（ai-go.app）の開発時に使用：フロントエンド（React + TypeScript）または Server-Side Action（Python）の開発、デプロイと検証、新規 App のゼロからの計画（要件の洗い出し、Custom App／Hosted App 製品ラインの判断）、ユーザー認可アーキテクチャの計画（ロール、app ロールの許可リスト、社内外の担当者の一括招待）、データアーキテクチャの計画（データセンターでの自建テーブル / Data Reference）、Webhook の接続や App スケジュールの設定、既存システムやプロジェクト一式（フロントエンド＋バックエンド＋DB；Supabase / Google Sheet / MySQL など）の AI GO への移行／取り込み。
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"。
自動セマンティックバージョニングのために、Conventional Commits を semantic-release でセットアップします。ユーザーが conventional commits、semantic versioning、semver、release automation、auto version bumping、changelog generation、commit message standards、semantic-release に言及した場合、または自動リリースを構成したい場合に、このスキルを使用します。ユーザーが "feat:"、"fix:"、"BREAKING CHANGE" などのコミットメッセージ形式について尋ねた場合や、既存のバージョニングシステム（standard-version、changesets、lerna、release-please）を semantic-release に置き換えたい場合にもトリガーします。ユーザーが単に "set up versioning" や "add release automation" と言っただけでも、このスキルが適用されます。
Azure クラウド環境のペネトレーションテストの全体手法。対象が Azure/Microsoft 365/Entra ID を使用している場合、Azure 関連の資産（Blob Storage/App Service/Azure VM/Azure Functions）を発見した場合、Azure の認証情報（Service Principal/Managed Identity/Access Token）を取得した場合、または Azure 環境のセキュリティ評価が必要な場合に使用する。未認証の列挙から Entra ID 攻撃、サービス特権昇格、Cloud-to-OnPrem の横展開までの全プロセスの決定木を提供する。35+ の Azure サービスの攻撃対象領域をカバー。
Cloudflare Workers 上にリモート MCP（Model Context Protocol）サーバーを構築する。ツール、OAuth 認証、本番デプロイを含む。サーバーコードを生成し、認証プロバイダーを設定して Workers にデプロイする。使用場面：ユーザーが "build MCP server"、"create MCP tools"、"remote MCP"、"deploy MCP" を望む、MCP に "OAuth" を追加する、または Cloudflare 上の Model Context Protocol に言及する場合。"MCP authentication" や "MCP deployment" でもトリガーされる。
OpenClaw のシステム診断およびパフォーマンス分析ツール。agent の推論所要時間、Token 使用量、ツール呼び出し統計、Run タイムライン、Gateway 再起動履歴を分析する。複数のモードに対応：バッチ分析（デフォルト）、リアルタイム追跡（-f）、サマリー統計（-s）、高度な診断（--advanced）。マルチ Agent フィルタリングに対応。使用シナリオ：ユーザーが OpenClaw の稼働状態、パフォーマンスのボトルネック、推論遅延、Token 消費、ツール実行統計、エラー調査、agent アクティビティ分析について尋ねたときにトリガーされる。トリガーワード：診断、diagnostics、パフォーマンス分析、推論所要時間、token 統計、稼働状態、agent 分析、ツール呼び出し統計、Run 詳細、Gateway 再起動。コマンドトリガー：/diag — 診断を直接実行し、パラメーターのパススルーに対応。
CDK を使ったコンテナ環境のペネトレーションとエスケープ。コンテナ環境（Docker/K8s Pod）に侵入済みで、エスケープの可能性を評価する、コンテナの脆弱性を悪用する、またはコンテナ内で情報収集を行う必要がある場合に使用する。CDK はコンテナ環境の評価、複数のエスケープ手法（privileged/mount/cgroup/lxcfs/runc/カーネル脆弱性）、コンテナ内の横展開を統合している。コンテナのシェルを取得したら最初のステップで CDK の評価を実行すべき。コンテナエスケープ、Docker ペネトレーション、K8s セキュリティ、コンテナの特権昇格に関わるシナリオでこのスキルを使用する
CI/CD パイプラインとサプライチェーン攻撃の手法。対象が GitHub Actions/Jenkins/GitLab CI/CircleCI/Terraform Cloud/Atlantis などの CI/CD システムを使用している場合、パイプラインの安全性をテストする必要がある場合、または .github/workflows/Jenkinsfile/.gitlab-ci.yml などの設定ファイルを発見した場合に使用する。PPE（Poisoned Pipeline Execution）の 3 つの攻撃パターン（D-PPE/I-PPE/3PE）、VCS リポジトリの攻撃対象領域（コード漏えい/Webhook の悪用/ブランチ保護のバイパス）、Pipeline Secrets の窃取と横展開、CI/CD からクラウド環境への侵入経路をカバー。
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。