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
Vercel Blob オブジェクトストレージ（@vercel/blob）を Next.js やその他の Vercel アプリに統合する方法を扱う。put によるサーバーサイドアップロード、署名付きクライアントアップロードトークンによるクライアントサイドアップロード、blob の一覧表示・ダウンロード・削除、大容量ファイル向けのストリーミングおよびマルチパートアップロード、パブリックとプライベートのアクセス、content-type とキャッシュの設定、自動 CDN 配信をカバーする。Next.js アプリにファイル、画像、PDF、動画のアップロードを追加するとき、アバターや添付ファイルなどのユーザー生成コンテンツを扱うとき、ファイル管理機能を構築するとき、Cloudflare R2 から Vercel Blob へ移行するとき、または BLOB_READ_WRITE_TOKEN is not defined、file size limit exceeded、クライアントアップロードトークンの失敗、ファイル名の衝突、アップロードのタイムアウト、blob の削除失敗などのエラーに遭遇したときに使用する。
HTTP 経由で blob を保存・読み取りするための Walrus publisher と aggregator の REST API。ユーザーが HTTP PUT/GET リクエストで Walrus の blob を保存・読み取りする必要がある場合、任意のプログラミング言語から Walrus を統合する場合、ストレージオプション（epochs、deletable、permanent、send_object_to）を設定する場合、store/read API のレスポンスを解析する場合に使用する。HTTP API のエラーやアップロード後の CDN キャッシュ問題のトラブルシューティングにも使用する。quilt の HTTP エンドポイントについては `walrus-quilts` スキルを参照。コマンドラインの使用法については `walrus-cli` を参照。
Walrus の概要：それが何か、どのように動作するか、どのツールを使うか。ユーザーが Walrus を初めて使う場合、「what is Walrus」「how does Walrus work」「what is a blob」と尋ねる場合、CLI、HTTP API、TypeScript SDK、Move 統合の中から選ぶ必要がある場合に使用する。Walrus のアーキテクチャの説明、Walrus と AWS S3 や IPFS との比較、publisher/aggregator/upload relay の違いの説明、blob ID と Sui object ID の違いの明確化にも使用する。これは Walrus の初心者向けの入門スキル。
blobをプログラムから保存・読み取るためのWalrus TypeScript SDK（@mysten/walrus）。blobの保存、読み取り、ライフサイクル管理のためにWalrusを利用するTypeScript/JavaScriptコードを書く場合に使用します。WalrusFile API（getFiles、writeFiles）、raw readBlob/writeBlob API、ブラウザーウォレットとクラッシュ後に再開可能なアップロード向けのwriteFilesFlow/writeBlobFlowのステップ形式フロー、アップロードリレーとチップ、ViteまたはNext.jsでのWASM読み込み、依存する前のblob検証に対応します。CLIの使用方法は`walrus-cli` skill、HTTP APIは`walrus-http-api` skillを参照してください。
エージェントチーム向けにTencentDB Agent Memory（MemoryCore、MemoryHub、MemoryProxy、MemoryPanel）をセットアップして運用します。ユーザーが「memory hub」「team memory」「chat memory」「skill library」「wiki」「codegraph」に言及した場合や、memory-tencentdbプラグインのインストール、設定、トラブルシューティング、新しいエージェントの参加、または単独デプロイ（Docker Compose、パネルUI、チームレビュー）を求める場合に使用します。
Alibaba Cloud のペネトレーションテスト手法。対象が Alibaba Cloud サービスを利用している場合、oss-*.aliyuncs.com の資産を発見した場合、Alibaba Cloud の AccessKey（LTAI で始まる）を取得した場合、ECS インスタンス内部から 100.100.100.200 のメタデータにアクセスできる場合、または Alibaba Cloud の RAM / ECS / OSS / RDS / ACK / FC などのサービスをセキュリティ評価する必要がある場合に使用する。RAM の権限昇格、ECS の乗っ取り、OSS バケットの悪用、RDS データベースへの攻撃、ACK コンテナクラスター、FC 関数計算、SLB ロードバランシング、ログサービス、KMS キー管理を扱う
AWS IAM / Resource Policy の分析手法。対象が AWS クラウドサービスに関わり、IAM Policy、Resource Policy、Lambda コード、CloudFormation テンプレートなどのポリシーファイルが提供されている場合に使用する。IAM Policy の危険なパターンの特定、Resource Policy の Principal 分析、Condition キーのバイパスパターン、サービスの信頼関係グラフの導出を扱う。AWS のポリシーファイル（json/yaml）、*.amazonaws.com のエンドポイント、IAM ARN を発見したときにこのスキルを使用する
AWS 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 AWS クラウドサービスを利用している場合、AWS 関連の資産（S3 バケット / EC2 インスタンス / Lambda 関数 / CloudFront ディストリビューション）を発見した場合、AWS の認証情報（AK/SK/Session Token/IAM Role）を取得した場合、または AWS 環境をセキュリティ評価する必要がある場合に使用する。未認証の列挙から権限昇格、ポストエクスプロイト、永続化までの一連の攻撃決定木を提供し、専門スキルへと導く。47 以上の AWS サービスの攻撃面を扱う
Azure Monitor と Log Analytics のセキュリティ面での利用に関するガイダンス — Microsoft Sentinel と Defender for Cloud にデータを供給する workspace 戦略の設計、analytics・basic・auxiliary のログ階層の選択、保持とアーカイブ、取り込み前にノイズを除外するテーブルレベルの変換、Data Collection Rules（DCR）と Azure Monitor Agent（AMA）、workspace のトポロジー（単一・リージョン・ソブリン）、コミットメント階層とコスト管理、workspace のカスタマー管理キー、テーブルレベル RBAC を含む RBAC、Sentinel との統合（workspace の要件）、レガシー MMA の廃止。WHEN：Log Analytics workspace の設計、Azure Monitor のセキュリティデータ、Sentinel workspace、ログ階層 basic auxiliary、AMA Azure Monitor Agent、DCR data collection rule、取り込み変換での列の削除、ログの保持とアーカイブ、workspace CMK、テーブルレベル RBAC、ログ取り込みのコスト管理。DO NOT USE：Sentinel の検出ルール作成（sentinel-detection-engineering を使用）、App Insights の計装（appinsights-instrumentation を使用）、セキュリティ以外の可観測性。
Cloudflare Browser Rendering のリファレンス。@cloudflare/puppeteer と @cloudflare/playwright を使い、Workers 上でヘッドレス Chrome を動かす。browser binding、puppeteer.launch、puppeteer.connect と puppeteer.sessions、page.goto、page.screenshot、page.pdf、page.evaluate、browser.close と disconnect、keep_alive によるセッション再利用、シークレットコンテキスト、バッチスクレイピングとクロール、そして料金と同時実行の制限を扱う。スクリーンショットの撮影、URL や HTML からの PDF 生成、サイトのスクレイピングやクロール、Worker からの Web アプリの自動化やテスト、AI 向けのページコンテンツ抽出、またはブラウザのタイムアウト、同時実行の制限、メモリ超過エラー、XPath セレクタ非対応、Cannot read properties of undefined (reading fetch) のトラブルシューティングに使用する。
Cloudflare Workers AI のリファレンス。env.AI.run() バインディングを通じてサーバーレス GPU 上で AI モデルを実行する。wrangler.jsonc の AI バインディング、モデル選択（@cf/meta/llama、Flux および Stable Diffusion による画像生成、BGE 埋め込み、ビジョンモデル）、ストリーミング応答、AI Gateway のキャッシュ、Vectorize による RAG、Vercel AI SDK 統合と OpenAI 互換エンドポイント、さらにレート制限、neuron の料金、本番チェックリストをカバーする。Cloudflare Worker で AI 推論を実装するとき、エッジでテキストや画像を生成するとき、Workers AI バインディングを構成するとき、AI ストリーミングを追加するとき、AI Gateway を接続するとき、Workers 上で埋め込みや RAG を構築するとき、または AI_ERROR、レート制限エラー、model not found、model unavailable、token limit exceeded、neurons exceeded、quota exceeded、ストリーミングの失敗をデバッグするときに使用する。
Alibaba Cloud Observability MCP Server（阿里云可观测 MCP Server）のデプロイ、起動、更新を行う。ユーザーが可観測性 MCP サーバー、Alibaba Cloud SLS/CMS MCP ツールのデプロイ、インストール、起動、更新、設定に言及したとき、または Alibaba Cloud のモニタリングを AI コーディングエージェントに接続したいときにこのスキルを使用する。ユーザーが「set up MCP server」「install observability tools」「deploy aliyun MCP」「configure SLS MCP」「update MCP server tools」などと言ったときにもトリガーする。
Cloudflare D1 データベース向けの型安全な Drizzle ORM パターン: スキーマ定義、Drizzle Kit と drizzle.config.ts によるマイグレーション管理、リレーションとリレーショナルクエリ、結合、プリペアドステートメント、トランザクション的な処理のための D1 batch API、Workers/Wrangler 統合。D1 のトランザクションエラー（SQL BEGIN は非対応）、マイグレーション中の外部キー制約の失敗、Wrangler でのモジュールインポートエラー、D1 バインディングの欠落、マイグレーション適用の失敗、スキーマの TypeScript 推論エラー、プリペアドステートメントのキャッシュ、ロールバックパターン、TypeScript strict モードのエラー、リモートとローカルのデータベースの混同、wrangler.toml と wrangler.jsonc の混在など 12 個の既知の落とし穴を解説する。D1 スキーマを構築するとき、型安全なクエリを書くとき、Drizzle マイグレーションを実行・修復するとき、または D1_ERROR、BEGIN TRANSACTION、d1 binding、スキーマ推論エラーに遭遇したときに使用する。
Docker、Docker Compose、または Electric Cloud で Electric をデプロイする。DATABASE_URL（プーラーではなく直接接続）、ELECTRIC_SECRET（v1.x 以降は必須）、開発用の ELECTRIC_INSECURE、wal_level=logical、max_replication_slots、ELECTRIC_STORAGE_DIR の永続化、プールされたクエリ用の ELECTRIC_POOLED_DATABASE_URL、ELECTRIC_DATABASE_USE_IPV6 による IPv6、Kubernetes のレディネスプローブ（200 と 202）、レプリケーションスロットのクリーンアップ、Postgres v14+ の要件を扱う。Electric のデプロイや論理レプリケーション向けの Postgres 設定時に読み込む。
GCP クラウド環境のペネトレーションテスト全体 Methodology。対象が Google Cloud Platform を使用している場合、GCP 関連資産（GCS Bucket/Compute Engine/Cloud Functions/GKE）を発見した場合、GCP 認証情報（Service Account Key/OAuth Token/Metadata Token）を取得した場合、または GCP 環境のセキュリティ評価が必要な場合に使用。未認証列挙から特権昇格、ポストエクスプロイト、GCP-to-Workspace トラバーサルまでの全プロセスの決定木を提供。37 以上の GCP サービスの攻撃面をカバー
tea CLI を介して Gitea インスタンスと連携する。リポジトリ、issue、プルリクエスト、リリース、ラベル、マイルストーン、CI/CD アクション、webhook、組織、wiki ページ、SSH キー、コメント、通知を管理。ユーザーが "Gitea"、"tea CLI" に言及した場合、または issue の作成/一覧/編集/クローズ、プルリクエストの作成/レビュー/マージ、リポジトリの管理、リリースの作成、CI/CD ワークフロー実行の確認、webhook の管理、時間の記録、その他 Gitea サーバー上のコードホスティング作業を行うよう求めた場合に使用。GitHub（gh CLI を使用）や GitLab には使用しない。
`.goreleaser.yaml`、`goreleaser build`、`goreleaser release` を使ったリリース自動化のために GoReleaser を設定・使用する。GoReleaser 設定の作成や編集、GitHub Actions のリリースパイプラインの構築、クロスプラットフォームバイナリのビルド、Homebrew、Scoop、AUR、nFPM、Docker などのパッケージ先への公開、変更履歴の生成、Go、Rust、Zig、TypeScript、Python プロジェクトのリリース成果物の自動化を行うときにこのスキルを使用する。
Kubernetes Sidecar コンテナのトラフィックハイジャックと機密情報窃取。対象の Pod に Istio/Envoy/Linkerd sidecar が存在する場合、問題文で「隠れた傍観者」や「共有ネットワーク」に言及している場合、または Pod 内部からトラフィックをスニッフィングする必要がある場合に使用。tcpdump によるパケットキャプチャ、sidecar の平文トラフィック取得、共有ネットワーク名前空間の悪用をカバー。K8s Pod で sidecar や複数コンテナの共存の兆候が見つかれば、このスキルを使用
Kubernetes Admission Webhook の悪用とポリシーエンジンの攻略。クラスタに Kyverno/OPA Gatekeeper/カスタム Webhook が存在する場合、DNS スキャンで kyverno-svc や gatekeeper サービスを発見した場合、または Mutating Webhook から注入された Secret を抽出する必要がある場合に使用。中核手法：AdmissionReview リクエストの偽造。K8s で Webhook サービスやポリシーエンジンを発見したあらゆるシナリオでこのスキルを使用
k8spider による Kubernetes クラスタの DNS サービスディスカバリと偵察。低権限で K8s クラスタ内の Service を列挙する場合、DNS サービスを探索する場合、ネットワーク範囲の PTR/SRV レコードをスキャンする場合、AXFR ゾーン転送を試みる場合に使用。k8spider は DNS アクセス権限のみでクラスタ内のすべてのサービスを発見でき、API Server 権限は不要。K8s サービスディスカバリ、DNS 偵察、クラスタ情報収集、PTR スキャン、SRV 列挙のシナリオでこのスキルを使用。ユーザーが k8spider、K8s DNS 列挙、クラスタサービススキャン、DNS ゾーン転送に言及した場合にもトリガーする
MATLAB コードに OpenTelemetry トレーシングを追加します。ユーザーが「トレーシングを追加」「スパンで計装」「OpenTelemetry を追加」「コードをトレース」「可観測性を追加」（トレーシングに関する場合）と依頼する場合や、MATLAB 関数の文脈で「スパン」「分散トレーシング」「OTel トレーシング」に言及した場合に使用します。スパンの作成、親子コンテキストの伝播、エラー処理、属性、イベント、セマンティック規約を扱います。
Honeycomb で OpenTelemetry metrics データセットを正しくクエリする方法。metrics データセットは trace/event データセットとは異なるルールに従う——多くの操作（裸の COUNT、RATE_SUM、RATE_AVG、RATE_MAX、CONCURRENCY）が禁止され、時間集計は自動で、各 metric は独自の属性を持つ。metrics データセット（gauge、counter、histogram、sum）をクエリするとき、時間集計（RATE、INCREASE、SUMMARIZE、LAST）について尋ねるとき、metrics データセットを見つけたり metric 名と属性を発見するとき、予期しない metrics クエリ結果をデバッグするとき、または CPU、メモリ、ディスク I/O、ネットワーク統計などのインフラメトリクスをクエリするときに、このスキルを使用する。メトリクスの計装（otel-instrumentation を使用）、名前に「metrics」を含む event データセットのクエリ、概念的な質問（observability-fundamentals を使用）には使用しない。
Coralogix ユーザー向けの OpenTelemetry Collector のデプロイ、設定、トラブルシューティング。Collector 設定の作成やデバッグ時に使用する — `coralogix` exporter（`domain:` と `endpoint:`、`${env:CORALOGIX_PRIVATE_KEY}` のブラケット構文、`coralogix/resource_catalog` バリアント）、汎用 processor チェーン、agent → cluster-collector → gateway のトポロジ、spanmetrics/tail_sampling/k8sattributes の配置、コンポーネントの安定性チェック、`url_sanitizer`、`sanitize_span_name`、`allow_all_keys` を含むデータ セーフティ/マスキング ルーティング、および広範な sanitizer による過剰マスキングの前後検証、spanmetrics のカーディナリティ保護、Coralogix 固有のプリセットを扱う。`otel-integration` Helm chart（EKS/GKE/AKS/OpenShift、GKE Autopilot Warden、EKS Fargate）、ECS EC2 daemonset、ECS Fargate sidecar、Linux/Windows/macOS スタンドアロン、Docker、汎用インストーラーを対象とする。OTTL の作成（`opentelemetry-ottl` スキルを使用）や、設定の優先順位に関する注意を超える OpAMP supervisor/Fleet Manager の内部には使用しない。
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。