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
OTel テレメトリ（EDOT）を使って Kubernetes のワークロード、ノード、コントロールプレーンの問題を調査する。Pod の失敗（CrashLoopBackOff、OOMKilled、Error）、ノード圧迫、リソース枯渇、イメージ pull の失敗、admission の拒否、自動スケーリングの異常の診断や、K8s の状態とアプリケーションシグナルの相関^)に使う。対象は OTel の ingest パスのみで、旧来の ECS Kubernetes 統合の形式は対象外。
プラグイン CDN 上の標準化された設定スキーマから、任意のプラグイン向けのコピー＆ペースト可能な Grafana データソースプロビジョニングファイル（YAML または Terraform）を生成します。ユーザーがデータソースをコードとしてプロビジョニング・設定したい場合（例：「provision infinity」「ClickHouse の datasource yaml」「GitHub データソースの Terraform」）に使用します。プラグイン名だけを挙げ「プロビジョニング」という言葉を使っていなくても動作します。
Netlify AI Gateway を使用すると、サービスプロバイダーのアカウントや API キーを管理せずに、Netlify Functions または Edge Functions から OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini、TypeSafe (Jev)、OpenRouter がホストするモデル（xAI/DeepSeek/Meta/Mistral/Qwen）を呼び出せます。チャットボット、テキスト要約、画像生成、ジョーク／コンテンツ生成、フォーム送信のルーティングや分析、その他の LLM 呼び出しなど、Netlify アプリに AI 機能を追加する場合や、OpenAI/Anthropic/Gemini/TypeSafe/OpenRouter SDK を Netlify Function に接続する場合、使用する環境変数の選択、長い生成結果のストリーミング、ゲートウェイ呼び出しがビルド時に失敗する理由や 401 を返す理由のデバッグに使用します。
OpenClaw Agent ワークスペースファイル（SOUL.md、MEMORY.md、IDENTITY.md、AGENTS.md、TOOLS.md）の暗号化バックアップと復元を行います。tar + openssl（AES-256-CBC）による暗号化と soul-upload.com API を使用します。バックアップごとに新しいランダムパスワードを自動生成します（パスワードを再利用しないでください）。ユーザーが次の操作を行う場合に使用します：(1) Agent ワークスペースファイルのバックアップまたはアップロード、(2) 以前のバックアップの復元またはダウンロード、(3) リモートストレージからのバックアップ削除、(4) 暗号化された Agent の永続化データの管理。
Netlify 上で Model Context Protocol（MCP）サーバーを構築、デプロイ、保護します。MCP サーバーの作成、アプリや API を MCP ツールとして AI エージェントに公開する、Claude / Cursor / Claude Code にカスタムリモートサーバーを呼び出させる、既存の Netlify サイト に MCP ツールを追加する、などのタスクでは必ず使用します。Netlify Function 上の MCP SDK + Streamable HTTP トランスポート、認証（単一の共有シークレットと Netlify Identity によるユーザーごとの API キーの比較）、読み書きの安全性、ファイルアップロード、クライアントの接続を扱います。ユーザーが「MCP」「エージェント用のツールサーバー」「AI に自分の API を使ってほしい」とだけ言った場合でも使用します。
@netlify/identity を使って Netlify サイトにユーザー認証を追加する。サインアップ・ログイン・ログアウト、Google/GitHub/GitLab/Bitbucket の OAuth、サーバーサイドの getUser() チェック、ロールベースのアクセス制御、Identity イベント関数を提供する。ログインやサインアップフォームの追加、メンバーやロールによるコンテンツの制御、「auth ミドルウェア」や Netlify Functions / Edge Functions でのユーザー検証、OAuth やメール確認コールバックの処理、サインアップ時のロール割り当て、Identity メールのカスタマイズを含むタスクで使う。サイト全体を自社限定や従業員のみにロックする場合は、代わりに netlify-access-control を使う。
Google Cloud（通称 GCS）に Cloud Storage バケットを作成する。ワークロード（機密データ、メディアホスティング、受信、Web ホスティング、アーカイブ、バックアップ、ログ、分析、AI/ML、汎用）を分析し、プロジェクトレベルのセキュリティ設定を検証したうえで、作成前に安全なデフォルトかつコスト効率の高い構成（ロケーション、ストレージクラス、均一バケットレベルアクセス、公開アクセスの防止、論理削除、ライフサイクル）を設計する。ユーザーがバケットの作成、構築、セットアップ、プロビジョニング、立ち上げ(one-step)のいずれか Cirebonokinetics nyitott kérdés vagy konkrét feladat, amiben dolgozhatnék — mondd el, mit szeretnél, és nekilátok.
ソースディレクトリ、コンポーネントのリスト、または組織のイントロスペクションから package.xml（必要に応じて destructiveChanges.xml / Pre / Post も）を生成します。「このフォルダーから package.xml を生成」「これらのクラスのマニフェストを作成」「デプロイ用マニフェストが必要」「削除用の destructiveChanges.xml」と言われた場合に起動します。メタデータの種類ごとに、ワイルドカードと明示的なメンバーのルールを適用します。デプロイ（platform-metadata-deploy）、削除（platform-destructive-deploy）、取得（platform-metadata-retrieve）には使用しないでください。
.NET 10 アプリケーションの Docker コンテナ化。マルチステージビルド、.NET コンテナイメージ、非 root ユーザーの設定、ヘルスチェック、.dockerignore を扱う。Dockerfile でアプリケーションをコンテナ化するとき、イメージのサイズを最適化するとき、ローカル開発用に Docker Compose をセットアップするとき、またはユーザーが「Docker」「Dockerfile」「container」「docker-compose」「image」「multi-stage」「non-root」「.dockerignore」「container health check」に言及したときに、このスキルを読み込むこと。Dockerfile を使わない SDK の発行（`dotnet publish /t:PublishContainer`）には、代わりに container-publish スキルを読み込むこと。
Grafana Cloud k6（GCk6）との対話 — `gcx` CLI（または gcx が使えない場合は直接 curl）を用いて、負荷テスト、テスト実行、スクリプト、プロジェクト、スケジュール、環境変数の管理、メトリクスやログの取得、ローカルでのスクリプト実行を行います。ユーザーが k6 のクラウドテストや実行に触れたとき、k6 負荷テストの一覧表示・編集・作成・開始・中止を求めるとき、テスト実行のログやメトリクスを取得したいとき、k6 プロジェクトの制限やスケジュールを管理したいとき、ローカルまたは k6 cloud run で k6 スクリプトを実行したいとき、Grafana Cloud スタックに対して `/cloud/v6/`、`/cloud/v5/`、または k6-app Loki のエンドポイントを呼ぶ必要があるときは常にこのスキルを使用します。「gcx」や「API」が明示されていなくても発動します — 「私の k6 テストが失敗したのはなぜ」「実行 X のログを見せて」「プロジェクト Y の VUh 上限を引き上げて」「k6 スクリプトを更新して」などはすべて該当します。
サンドボックスに関するあらゆるリクエストで MUST USE するスキル。名前や ID でサンドボックスの詳細、状態、ライセンス種別、承認待ち状態を単純に取得する場合を含む。ユーザーが「sandbox -help」または「sandbox help」を入力した、サンドボックス ID（07E プレフィックス）に言及した、サンドボックスの一覧や表示を要求した、名前や ID で詳細・状態・ライセンス種別・設定を要求した、完了したリフレッシュを承認または破棄した、サンドボックスを削除した、承認または削除を検証した、サンドボックスを作成またはリフレッシュした、ときに TRIGGER する。サンドボックスのクローンを求めている場合は TRIGGER しない。
.NET アプリケーション向けの CI/CD パイプライン。ビルド、テスト、パブリッシュ、デプロイの各ステージを含む GitHub Actions と Azure DevOps の YAML パイプラインを扱います。継続的インテグレーション、自動テスト、デプロイのワークフローを設定するとき、またはユーザーが "CI/CD"、"pipeline"、"GitHub Actions"、"Azure DevOps"、"workflow"、"deploy"、"build pipeline"、"publish"、"NuGet push"、"release"、"continuous integration" などに言及したときに読み込みます。
.NET 10 の可観測性の概要と接着部分のまとめ。各要素がどう連携するか、さらにここが担当する横断的な要素（ASP.NET のヘルスチェック エンドポイント（/health）、相関 ID、ログレベルの戦略）を扱います。Serilog の詳細な設定は serilog を、トレースとメトリクスは opentelemetry を読み込んでください。可観測性をゼロから構築する、ヘルスチェック エンドポイントや相関 ID を組み込むとき、またはユーザーが "logging"、"observability"、"monitoring setup"、"liveness"、"readiness"、"ILogger" などの言及をしたときに読み込みます。
.NET 10 アプリケーション向けの OpenTelemetry オブザーバビリティ。OTLP エクスポートを使う OpenTelemetry SDK によるトレース、メトリクス、ログを扱う。カスタム ActivitySource、IMeterFactory ベースのメトリクス、リソース設定、Aspire Dashboard との統合を含む。分散トレーシング、カスタムメトリクス、OTLP エクスポートの設定、またはユーザーが「OpenTelemetry」「OTLP」「traces」「spans」「Activity」「ActivitySource」「metrics」「IMeterFactory」「Meter」「Counter」「Histogram」「Gauge」「telemetry」「observability」「distributed tracing」「OTEL」「Aspire Dashboard」に言及したときに、このスキルを読み込む。
クラウドネイティブのオーケストレーションのための .NET Aspire。AppHost の設定、サービスデフォルト、リソース設定、サービスディスカバリ、Aspire ダッシュボードをカバーする。ローカル開発オーケストレーション、サービスディスカバリ、Aspire が管理するインフラのセットアップ時、あるいはユーザーが "Aspire"、"AppHost"、"service defaults"、"service discovery"、"orchestration"、"Aspire dashboard"、"AddProject"、"WithReference"、"cloud-native .NET" に言及_CC 时に本スキルを読み込む。
.NET 10 SDK のコンテナ公開機能を使い、Dockerfile を書かずにコンテナ化する。MSBuild プロパティ、chiseled イメージ、マルチアーキテクチャのビルド、レジストリへの公開を扱う — Dockerfile の記述は一切不要。Dockerfile なしでコンテナ化したいとき、または "dotnet publish container"、"PublishContainer"、"ContainerRepository"、"ContainerFamily"、"chiseled"、"distroless"、"container publish"、"SDK container"、"no Dockerfile"、"containerize without Docker" などに言及nage昇-buisedら、このスキルを読み込む。
sf CLI v2 を使用した Salesforce DevOps の自動化。次の場合に起動：ユーザーがメタデータをデプロイする、scratch org またはサンドボックスを作成・管理する、CI/CD パイプラインを設定する、または sf project deploy によるデプロイエラーをトラブルシューティングする場合。次の場合は起動しない：Apex コードの作成（generating-apex を使用）、LWC コンポーネントの構築（generating-lwc-components を使用）、メタデータ定義の作成（generating-custom-object または generating-custom-field を使用）、org データのクエリ（handling-sf-data を使用）。
@netlify/database を使った Netlify アプリ向けのゼロ設定 Postgres。Functions/Edge Functions からのデータ照会、スキーママイグレーションの作成、Drizzle ORM のセットアップ、netlify dev によるローカル開発、デプロイプレビュー用のデータベースブランチ、既存の Postgres プロジェクトの Netlify への移行に対応します。データベースの追加、コンタクトフォームや CRUD API の作成、SQL マイグレーションの作成、Drizzle の接続、netlify database コマンドの実行、ローカル Postgres でのテスト、Neon/Supabase/RDS から Netlify Database への切り替えに使用します。
ノードの条件、イベント、kubelet/containerd のログ、ノードメトリクスを調べて、NotReady または Unknown 状態を報告する GKE ノードを診断し、安全な対策を提案します。ノードが NotReady の表示になったとき、kubelet がノード状態の上送を停止したとき、ノードの健全性によってワークロードが驱逐または Pending のまま停止したときに使用します。Pod レベルのアプリケーション障害（gke-workload-troubleshooting を使用）、オートスケーラーのスケールアップ/スケールダウンの判断（gke-cluster-autoscaler を使用）、GKE 以外の計算環境には使用しないでください。
既存プロジェクトに Trigger.dev をゼロから導入します。CLI の認証、@trigger.dev/sdk と @trigger.dev/build のインストール、project ref とタスクディレクトリを含む trigger.config.ts の作成、最初タスクを含む /trigger ディレクトリの雛形作成、tsconfig と .gitignore の設定、TRIGGER_SECRET_KEY の設定、デvelopment サーバーの起動を行います。プロジェクトに trigger.config.ts がまだなく、ユーザーが「add Trigger.dev」「set up Trigger.dev」「initialize Trigger.dev」または最初のタスクの実行を求めている場合（monorepo を含む）に読み込んでください。プロジェクトの設定が完了しタスクコードを書き始めたら、trigger-tasks スキルに切り替えてください。
DQL の基本構文、注意点、クエリパターン、クエリ最適化を扱います。DQL クエリの作成、構築、修正、最適化時に読み込むと、構文エラーを防ぎ、クエリを高速化・効率化・低コスト化できます（スキャンするデータが少ないほど、実行ごとのクエリ消費量／コストが下がります）。fetch コマンド、データモデル、フィールド名前空間、時間の整合、エンティティ／Smartscape パターン、メトリクスの検出、パフォーマンス／コストの最適化（早期フィルター、バケットフィルター、短い時間範囲、フィールド選択、サンプリング、カーディナリティ）を扱います。トリガー：「write/build/fix a DQL query」「DQL syntax」「query logs/spans/metrics」「create a timeseries」「optimize my DQL」「make my query faster/cheaper」「reduce DQL cost/consumption/scanned data」「keep DQL cost under control」。既存クエリの説明や製品に関する質問への回答には使用しないでください。テナントの実際のクエリ消費量／請求（クエリの費用、最も多くスキャンしたユーザー、コストの推移）を監視する場合は dt-platform-costs を使用します。このツールは請求データではなく、クエリ文を調整します。
Celigo のインテグレーションを管理します。フロー、API、Tools、接続、スクリプト、設定をまとめる名前付きコンテナで、自動化を一つの単位として整理、保護、進化させます。通常のインテグレーションと Integration Apps、親子階層、接続の再マッピングを伴う複製、インテグレーション間のリソース移動、通知、エイリアス、環境間の Integration Lifecycle Management（ILM）リビジョン／スナップショット／プル／復元を扱います。インテグレーションの作成、整理、複製、昇格、バージョン管理、または新しい作業を既存のインテグレーションに含めるか独立させるかを判断する際に使用します
Celigo API トークン（accesstoken リソース）を管理します。integrator.io の REST API、カスタム API、MCP サーバーへの受信プログラム呼び出しを認証する Bearer 認証情報です。個人用アクセストークン（PAT）とアカウントレベルの API トークン、最小権限のスコープ設定とフルアクセス、削除前に失効させるライフサイクル、自動消去期限、トークン秘密情報をチャットに記載しない方法を扱います。API トークンや PAT の作成、スコープ設定、ローテーション、失効、削除、または integrator.io API トークンと接続の OAuth アクセストークンの区別に使用します
`cx infra` CLI で Coralogix のインフラリソースを照会します。リソースタイプ、フィルター可能な属性、リソース一覧、ヘルス状態、生データ、設定変更を確認できます。ユーザーが「show resource types」「list infrastructure resources」「what resources of this kind are monitored」「is this resource healthy」「why is this resource critical」「which health policy is failing」「when did this resource go critical」「get raw resource data」「find resources by name」「filter resources by service or environment」「critical hosts in a region」「what can I filter resources by」「resources in this cluster or namespace」「which resources changed recently」「what changed in this resource」「configuration drift」「did anything change before the incident」「what was this config last week」と尋ねる場合や、インフラリソースを調べたい場合に使用します。
Celigo のオンプレミスエージェントを管理します。自社ネットワーク内のホストにインストールする軽量ソフトウェアで、integrator.io への安全な OUTBOUND トンネルを開き、受信ファイアウォールポートを開放せずにプラットフォームからプライベートシステム（オンプレミスデータベース、ファイル共有、社内アプリ）にアクセスできるようにします。オンプレミスエージェントは `/agents` ページの接続リソースであり、スタック（コンピューティング環境）でも AI エージェント（LLM 処理）でもありません。ファイアウォールの内側のシステムへの接続、エージェントのインストールやペアリング、アクセストークンのローテーション、エージェントのオフラインによるフロー障害の診断に使用します
Celigo のスタックを設定します。独自のコンピューティング環境（セルフホストの `server` または AWS `lambda`）を指し、Celigo はホスト型 JavaScript ランタイムではなく、その環境で拡張コード（スクリプトフックやコネクターラッパー）を実行します。スタックに保存されるのはランタイムのアドレスと認証情報であり、コード自体ではありません。スタックが必要かどうかの判断、`server` と `lambda` の選択、スタックの作成や更新、または `_stackId` を使ってフックやラッパーをスタックに向ける際に使用します
テストを再実行することなく、検証済みのメタデータを本番 Salesforce org にデプロイします。ユーザーが本番へのデプロイを希望 mechanicvare、「quick deploy」「promote」「ship to prodAZY>}ádress、或いは検証直後に変更を本番に反映させたい mechanic了口气。最新の `sf project deploy validate` job ID（10 日以内、--use-most-recent を使う場合は 3 日以内）が必要です。sandbox／scratch へのデプロイ（platform-metadata-deploy を使用）や未検証のデプロイ（先に platform-deploy-validate）には使用しないでください。
Google Cloud の Identity and Access Management（IAM）アクセス問題を診断、修正、管理します。2 つの運用モードに対応します。(1) アクセス拒否に遭遇した開発者向けの Requester Flow（エラー状況の記録、セルフサービスによる PAM JIT の有効化、権限を高めた開発者自身による修正、構造化チケットの記録）。(2) 特権管理者向けの Resolver Flow（Policy Troubleshooter による正式な分析、拒否ポリシーの適用除外、最小権限ロールの特定、PAM/IAM のプロビジョニング）。
Salesforce 組織に対して destructiveChanges.xml の削除・デプロイワークフローを実行します。ユーザーが組織からカスタムオブジェクト、フィールド、Apex クラス、フロー、その他のメタデータコンポーネントを削除するよう求めた場合、またはリリースの一環として「破壊的デプロイ」や削除を行うよう求めた場合に起動します。まず検証し、本番環境への実行には明示的な確認を必須とします。ローカルファイルの削除（Bash を使用）や、新規デプロイ（platform-metadata-deploy を使用）では起動しません。
プロビジョンドクラスタと Serverless namespace の両方で、Redshift のシステムテーブル（SYS_*）ログを Apache Iceberg 形式で S3 Tables に発行できるようにします。発行状態を確認し、Redshift や Athena を含む Iceberg 互換エンジンで発行済みログをクエリできます。対象は sys_query_history、sys_query_text、sys_connection_log、sys_query_detail、sys_session_history などのシステムテーブルです。クラスタまたは namespace の S3 Tables ログ発行を有効にする、発行状態を確認して S3 Tables namespace を特定する、クラスタ外で Redshift システムテーブルの非リアルタイムデータを大規模にクエリする、Redshift の監視・監査用ダッシュボードを構築する（特にクラスタ内の SYS_ ビュー保持期間を過ぎた履歴データや大量データ 대상으로）場合に適しています。トリガフレーズ: publish redshift system table log to s3 tables、enable-logging s3 tables、describe redshift logging status、query redshift system tables in athena or redshift、redshift log exports to iceberg。
ログの検索、フィルタリング、パターン分析、エラー率の計算。アプリケーションやインフラのログを調べたり、エラーパターンを分析したり、ログデータの相関を取ったりするときに使います。トリガー："エラーログを表示"、"キーワードでログを検索"、"ログのエラー率"、"最近のエラー"、"直近 1 時間のログ"、"ログエントリを探す"、"上位のエラーメッセージ"、"ログパターン"、"JSON ログをパース"、"プロセスグループ別のログ"、"時系列のログ傾向"、"1 分あたりのログエントリ数"。既存のクエリの説明、プロダクトドキュメントの質問、分散トレーシングやスパン分析には使えません（dt-obs-tracing を使ってください）。
DAVIS の問題分析。根本原因の特定、影響評価、他のテレメトリとの関連付けを含む。検出された問題の照会や調査を行うときに使用する。トリガー:「active problems」「root cause analysis」「problem impact」「affected users」「list problems」「P-12345 details」「recurring problems」「problem history」「problem trending」「blast radius」「which entity caused the problem」「problems affecting Kubernetes」「problems by service」。既存のクエリの説明、プロダクトドキュメントに関する質問、汎用のログ検索、分散トレーシング、ホストレベルのリソース監視には使用しない
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。