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
新しい Datadog ダッシュボードの設計、既存ダッシュボードの再設計、または運用準備状況のためのダッシュボード監査。ウィジェットの選択、レイアウト構成、テンプレート変数、グループ構造、タブ構成、アラートしきい値の検証、ゼロ知識での可読性を扱う。ダッシュボードの検査と設計の検証には pup CLI を使用する。新しいダッシュボードの設計、既存ダッシュボードの再設計、オンコール引き継ぎ前の監査、ダッシュボード変更後のレビューに使用する。次には使用しない：（1）Datadog agent のインストールまたは設定、（2）monitor / アラートルールの設計、（3）APM の計装またはトレーシングの設定、（4）ログパイプラインの設定。
Microsoft Defender for Containers のガイダンス——AKS、Azure Arc 対応 Kubernetes、EKS、GKE、OpenShift にわたる Kubernetes とコンテナのセキュリティ。エージェントレス検出、イメージと実行中コンテナのエージェントレス脆弱性評価（Microsoft Defender Vulnerability Management による）、Defender センサー（Linux 上の eBPF）によるランタイム脅威検出、Azure Policy / Gatekeeper による Kubernetes データプレーンの強化、ACR / ECR / GAR のレジストリスキャン、アドミッション制御、攻撃パス分析、Sentinel 統合を扱います。WHEN：Defender for Containers、AKS セキュリティ、コンテナランタイムの脅威検出、Kubernetes アドミッション制御、イメージ脆弱性スキャン、ACR スキャン、Defender for Cloud の EKS GKE セキュリティ、K8s 態勢、コンテナ攻撃パス、Defender コンテナセンサー、Gatekeeper Azure Policy AKS、エージェントレスコンテナスキャン。DO NOT USE：VM／ホストの強化（defender-for-servers を使用）、AKS ネットワーク設計（azure-network-security-design を使用）、セキュリティに関係しない一般的な AKS の運用。
Microsoft Defender for Servers（Plan 1 および Plan 2）のガイダンス——Microsoft Defender for Cloud におけるサーバー固有の保護。プランの選択、エージェントレスとエージェントベースのスキャン、MDE for Servers の統合、ファイル整合性監視（MDE による FIM）、VM のジャストインタイムアクセス、脆弱性評価、適応型アプリケーション制御、ネットワーク強化、Sentinel/Log Analytics への無料データ取り込みを扱います。Azure VM、Azure Arc 対応サーバー（オンプレミス、AWS EC2、GCP Compute）、Azure VMSS に適用されます。WHEN：Defender for Servers、MDE for Servers、サーバー EDR、FIM、ファイル整合性監視、JIT VM アクセス、ジャストインタイムアクセス、サーバーのエージェントレススキャン、VM の脆弱性評価、ハイブリッドサーバー保護、Arc 対応サーバーのセキュリティ、Defender for Cloud の AWS EC2、Defender for Cloud の GCP Compute、Azure サーバー強化、サーバーの Plan 1 と Plan 2 の比較。DO NOT USE：エンドポイントのクライアントデバイス（defender-for-endpoint を使用）、一般的な Azure リソースの態勢（defender-for-cloud-hardening を使用）、コンテナホスト（defender-for-containers を使用）。
Microsoft Defender for Storage のガイダンス——Azure ストレージアカウント（Blob、Files、Data Lake Gen2）向けの脅威保護。v2（ストレージアカウント単位）プラン、Defender Antivirus によるアップロード時マルウェアスキャン、機密データの脅威検出（Purview 分類との統合）、アクティビティベースの脅威検出、ストレージアカウント単位の上書き、大量トラフィックのアカウントの除外、スキャン結果用の Event Grid 統合、コスト管理（GB 単位のスキャン上限）を扱います。WHEN：Defender for Storage、Azure ストレージのマルウェアスキャン、Blob のマルウェアスキャン、機密データの脅威検出、アップロード時スキャン、Defender for Storage v2、ストレージアカウントの脅威保護、スキャン結果 Event Grid、Purview 分類ストレージ、悪意のある Blob のアップロード、ストレージの漏えいアラート、信頼できないアップロードのスキャン。DO NOT USE：SQL/Cosmos DB の保護（defender-for-cloud-hardening を使用）、VM ディスクのマルウェア（defender-for-servers のエージェントレススキャンを使用）、M365 SharePoint/OneDrive（defender-for-office-365 を使用）。
現在のブランチで直近に失敗した GitHub Actions の CI 実行を診断して修正する。GitHub CLI で失敗した実行のログを取得し、根本原因（失敗したテスト、コンパイルエラー、lint 違反など）を特定し、ローカルの作業ツリーに的を絞った修正を適用し、ユーザーの確認を得たうえでのみコミットしてプッシュする。'fix the CI'、'fix the failing action'、'the build is red'、'javítsd a CI hibát'、'piros a build' と言われた場合や、現在のブランチで失敗した Actions 実行の URL を貼り付けた場合に使用する。保護されたブランチ（main、master、develop）では実行を拒否する。
GPC（Google Play Console CLI）のセットアップ時に使用：サービスアカウント、OAuth、Application Default Credentials による認証、設定ファイル（.gpcrc.json、環境変数、XDG パス）、認証プロファイル、gpc doctor の実行、認証エラーのトラブルシューティング。ユーザーが gpc auth、gpc setup、サービスアカウントの設定、gpc config、gpc doctor、GPC_SERVICE_ACCOUNT、gpc auth login、gpc auth clear-cache、トークンキャッシュ、Google Play API の認証情報、Play Console の認証、一括レポートのダウンロード権限、レポートバケットへのアクセス、GPC_REPORTS_BUCKET に言及した場合、または GPC をインストール/設定したい場合は、たとえ「setup」と明言していなくても必ずこのスキルを使用してください。認証の失敗、トークンの期限切れ、キーチェーンの問題、GPC のプロキシ/ネットワーク設定をトラブルシューティングしているときにもトリガーします。
Grafana インスタンスを操作します——ダッシュボードの検索と読み取り、データソースクエリ（Prometheus、Loki、PostgreSQL など）の実行、アラートルールとサイレンスの確認、アノテーションの投稿、フォルダの管理。ユーザーが Grafana のダッシュボード、パネル、アラートに言及したとき、Grafana の URL を貼り付けたとき、「このダッシュボードは何を表示するか」「このメトリクスを Grafana でクエリする」「このアラートは発火しているか」「このアラートをサイレンスにする」と尋ねたとき、またはダッシュボードの作成/エクスポートを望んだときに使用します。「API」と言わなくても使用してください。このサービスとやり取りするときは常にこのスキルから始めてください。同梱のスクリプトとレシピが最短経路です。
リモートサーバー上でHermes Agent（Nous Research）をデプロイおよび管理します。学習ループを内蔵した自己改善型AIエージェントで、マルチプラットフォームのメッセージングゲートウェイ（Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Mattermost）、cronスケジューリング、MCP連携、永続メモリを備えています。Docker、ベアメタル、systemdでのデプロイに対応します。hermes-agentのサーバーへのデプロイ、hermesメッセージングゲートウェイの設定、インストールの管理、問題のトラブルシューティング、OpenClawからhermesへの移行、hermesのcronジョブ設定など、hermes-agentのデプロイや運用に関するタスクで使用します。キーワード：hermes、hermes-agent、nous research、AIエージェント、メッセージングゲートウェイ、自己改善型エージェント、openclaw移行。
Azure 上の Infrastructure-as-Code（Bicep、ARM、Terraform、ACI/Container）パイプラインを保護するためのガイダンス——シフトレフトスキャン、ポリシーアズコード、シークレットの衛生管理、パイプラインの ID、ドリフト検出、サプライチェーン。Microsoft Defender for Cloud DevOps Security（GitHub / Azure DevOps コネクタ）、Microsoft Security DevOps（MSDO）拡張機能、Bicep linter とテンプレートスペック、Azure 上の Terraform ベストプラクティス（状態管理、バックエンドの強化、プロバイダーバージョン）、デプロイ時および CI 時のゲートとしての Azure Policy、AKS 上の Flux/ArgoCD による GitOps、シークレットスキャンと依存関係レビュー、署名付きコミット／成果物署名、パイプライン ID 用の OIDC フェデレーション（クライアントシークレット不要）、Defender for Cloud の態勢との統合を扱います。WHEN：IaC セキュリティ、Bicep セキュリティ、Terraform Azure セキュリティ、Defender for Cloud DevOps Security、MSDO、Microsoft Security DevOps、Azure シフトレフト、ポリシーアズコード、OIDC GitHub Actions Azure、IaC のシークレット、ドリフト検出、署名付き Bicep、Azure サプライチェーン。DO NOT USE：Kubernetes アドミッション制御のみ（defender-for-containers を使用）、一般的な CI/CD 設計、アプリ層のセキュリティ。
AFL++ のカバレッジガイド付きファジングを CI/CD パイプラインに統合する。ハーネスの構築、AFL++/AddressSanitizer/CmpLog の計装ビルド、パーシステントモードのファジングを扱い、C/C++ コードのメモリ破壊および入力処理の脆弱性を発見する。ビルドパイプラインに自動ファズテストを追加する場合、またはネイティブ/コンパイル済みアプリケーションのメモリ安全性のバグを探す場合に使用する。
収集済みの infrahub-collect 診断バンドルを分析します。サービスログ全体のトレースバックと障害のトリアージ、インシデントの関連付け、opsmill/infrahub の GitHub issues にある既知の問題との照合を行います。トリガー条件：ユーザーが診断バンドルを収集したと述べる、バンドルのパスを提示する、または内容を貼り付け、問題の原因やログ／トレースバックの分析、「このバンドルには何が書かれているか」、エラーのトリアージ／関連付け、クラッシュが既知の問題かどうかを尋ねた場合。診断バンドルがまだない場合（先に infrahub-collecting-diagnostics を使用）、問題自体を登録する場合（infrahub-reporting-issues を使用）、ライブデータを照会する場合（infrahub-analyzing-data を使用）はトリガーしないでください
InteractiveAI と対話し、そのドキュメントにアクセスする。次の場合に使用：(1) `iai` コマンドラインでサービス、シークレット、トレース、ベクトルストア、プロンプトなどのプラットフォームリソースを管理する、(2) InteractiveAI のドキュメント、概念、連携ガイド、SDK の使い方を調べる、(3) InteractiveAI の任意の機能の仕組みを理解する。このスキルはコマンドラインベースのプラットフォーム操作、SDK のインストルメンテーション、ドキュメントの取得を扱う。
IngressNightmare (CVE-2025-1974) — Kubernetes Ingress-NGINX Admission Controller の未認証 RCE。対象の K8s クラスターが ingress-nginx を使用している場合、443/8443 ポートで admission webhook を発見した場合、または Pod ネットワーク経由で admission controller に到達できる場合に使用する。脆弱性の原理、悪用条件の判断、PoC の使用、その後の横展開を扱う。
REST API 経由で KubeSense のサービスレベル目標（SLO）を作成、読み取り、管理します。by_count、time_slice、alert-uptime の SLI、エラーバジェット、バーンレートアラート、グループ化を扱い、Datadog の SLO を同等の KubeSense SLO に変換します。正確な POST /api/slo ペイロード、アラートルールと共通の good/total クエリ設定形式、SLO が正常に保存されても何も評価されない原因となる落とし穴を説明します。
Python/React プロジェクト向けのアプリケーション監視と可観測性の設定。ログ、メトリクス収集、ヘルスチェック、アラートルール、ダッシュボード作成を構成するときに使用する。structlog による構造化ログ、FastAPI 向け Prometheus メトリクス、ヘルスチェックエンドポイント、アラート閾値の設計、Grafana ダッシュボードのパターン、Sentry によるエラートラッキング、稼働監視を扱う。インシデント対応手順（incident-response を使用）やデプロイ（deployment-pipeline を使用）は対象外。
Multimodal Embedding Serving マイクロサービスをデプロイして利用します — setup.sh + docker compose で起動し（リポジトリのクローン、またはクローンがない場合は同じファイルを GitHub から取得）、事前ビルド済みの intel/multimodal-embedding-serving イメージを使用して、ポート 9777 の REST 経由でテキスト/画像/動画を埋め込み、19 のモデル（CLIP/SigLIP/MobileCLIP/CN-CLIP/Blip2/QwenText）から選択するか、Python SDK wheel を介してインプロセスで統合します。アプリが類似検索や検索のための埋め込みを必要とする場合に使用します。サービスのソースを変更する用途ではありません — それは multimodal-embedding-serving-dev です。
newrelic CLI で New Relic のオブザーバビリティデータを監視、クエリ、管理。NRQL クエリ、AI Monitoring テレメトリ、APM のパフォーマンス調査、デプロイマーカー、読み取り専用のアラートとインシデントの確認、インフラ監視、エージェント診断、ID・アクセス管理を扱う。LLM トークン使用量や AI アプリケーションのテレメトリ、アプリケーション性能、エラー率、遅いトランザクション、デプロイ追跡、インシデント確認、New Relic の設定、ユーザー、グループ、ロール、権限、アクセス付与について尋ねられたときに使用。
Node プロジェクト向けの GitHub Actions CI を作成する - engines から導出するバージョンマトリックス、setup-node のキャッシュ、corepack を使わない pnpm セットアップ、フェイルクローズドな全チェック集約、merge_group 対応、concurrency。ユーザーが CI のセットアップ、Node テストマトリックスの追加、インストールのキャッシュ、必須チェックとマージキューの修正を求めたときに使用する。リリース/公開パイプラインや依存関係更新ポリシーには対象外。
ウェブサイトを一度探索し、安定したデータパスを見つけ、再利用可能でパラメータ化された Notte Function（スケジュール実行して大規模に動かせる呼び出し可能な HTTP エンドポイント）としてデプロイする。ユーザーがあるサイト向けの再利用可能なスクレイパーやブラウザ自動化を forge、build、generate、または「bake」したい、動作するスクレイプを API/エンドポイント/ジョブに変えたい、あるいは「後で N 個のキーワードを実行する」「これを再利用可能にして」「すべてのリスティングを取得して」「このサイトを毎日自動化して」「Y から X を抽出する関数を作って」といったことを言うときに使用する。サイトが変わったときに forge 済みの Function を修復する notte-functions-doctor と組み合わせて使う。
OpenTelemetry — 分散システム向けのベンダーニュートラルな可観測性フレームワーク。標準化された計装とエクスポーターによるトレース、メトリクス、ログを提供する。使用場面：ユーザーが "opentelemetry"、"otel"、"distributed tracing"、"observability" に言及したとき、または "how to trace microservices"、"opentelemetry setup"、"jaeger integration"、"prometheus metrics" について尋ねたとき。次には使用しない：アプリケーションログのみ — ログ関連スキルを使用、ベンダー固有の APM — ベンダーのドキュメントを使用、単純な監視 — Prometheus/Grafana で十分な場合がある
OpenTelemetry SDK でアプリケーションを計装し、ローカルの Kopai バックエンドで検証してテレメトリが良好であることを確かめる。可観測性のセットアップ、トレース/ログ/メトリクスの追加、何を計装するかやどの属性を追加するかの判断、既存コードベースへの OTel の後付け、呼び出しチェーンを通した context の伝播、サンプリングの設定、またはセットアップ後にトレース/ログ/メトリクスが表示されない場合に使用。また、ユーザーが「トレースが表示されない」「データがまったく見えない」「アプリに可観測性を追加するにはどうすればよいか」などと言う場合にも使用。既存のテレメトリの根本原因を調査する場合（root-cause-analysis を使用）、ダッシュボードを構築する場合（create-dashboard を使用）、LLM やエージェントの呼び出しを計装する場合（otel-genai-instrumentation を使用）には使用しない。
PostgreSQL の運用、最適化、管理。用途：スキーマ設計、インデックス選択、EXPLAIN ANALYZE によるクエリチューニング、postgresql.conf の設定、バックアップとリストア（pg_dump、pg_basebackup、WAL、PITR）、vacuum と autovacuum のチューニング、コネクションプーリング（pgBouncer、pgPool）、レプリケーション（ストリーミング、論理）、パーティショニング、監視（pg_stat_statements、pg_stat_activity）、JSONB 操作、全文検索（tsvector、tsquery）、行レベルセキュリティ（RLS）、拡張（PostGIS、pg_trgm、timescaledb）、GiST/GIN/BRIN インデックス、マテリアライズドビュー、外部データラッパー、LISTEN/NOTIFY。
Microsoft Purview Customer Key と Double Key Encryption (DKE) のガイダンス — サービス側データの顧客管理暗号化（Exchange/SharePoint/OneDrive/Teams/Purview 向け Customer Key）と、機密性の高いドキュメント向けのクライアント側二重暗号化（感度ラベルと顧客ホスト型キーサービスによる DKE）。Azure Key Vault の設定（HSM 対応、復旧可能、論理削除、消去保護、冗長リージョン）、M365 サービス向けデータ暗号化ポリシー (DEP)、キーのローテーションと失効、DKE サービスの展開（コンテナ化されたキーリリースサービス）、DKE ラベルの作成、エンドユーザー体験のトレードオフ（DKE コンテンツに対する eDiscovery は不可）、Microsoft 管理の暗号化との判断基準を扱う。WHEN: Customer Key M365、BYOK Exchange、DKE Microsoft、double key encryption、顧客管理キー SharePoint OneDrive Teams、Customer Key のキーローテーション、HYOK の代替、主権暗号化、規制当局が管理する暗号化、感度ラベル DKE。Azure リソースの CMK（azure-key-vault を使用）、一般的な感度ラベル（purview-information-governance を使用）、暗号化以外のコンプライアンス（compliance-manager を使用）には使用しない。
本スキルは、Replicate CLI を使って AI モデルを実行し、予測を作成し、デプロイを管理し、モデルをファインチューニングするための包括的なガイダンスを提供する。ユーザーがコマンドライン経由で Replicate の AI モデルプラットフォームを操作したい場合（画像生成モデル、言語モデル、Replicate 上でホストされる任意の ML モデルの実行を含む）に本スキルを使用する。ユーザーが Replicate でのモデル実行、予測の作成、デプロイの管理、モデルのファインチューニング、CLI 経由での Replicate API の利用について尋ねたときに本スキルを使用する。
Honeycomb の SLO 準拠状況、予算のバーンレート、トリガーステータスを解釈するための意思決定ヒューリスティック——数値の意味と取るべき行動。設定ミスのある SLI の検出、デプロイの凍結とオンコールへのページングの判断、バーンアラートのしきい値の設計を含む。get_slos や get_triggers を呼び出す前にこのスキルをロードする。トリガーフレーズ：「check our SLOs」「are we meeting our SLOs」「which SLOs are healthy」「is the error budget OK」「are any alerts firing」「what's the burn rate」「set up an SLO」「create a trigger」「configure alerts」「set up burn alerts」「check trigger status」「starting on-call」「reliability picture」「should we freeze deploys」「is this SLO misconfigured」「are we within budget」「SLO is broken」「budget is negative」、または Honeycomb におけるサービスレベル目標、エラーバジェット、バーンレート、アラートに関するあらゆるリクエスト。
tctl を使った Teleport アクセスリストの操作に使用します。アクセス許可の対象を選ぶ前に利用可能なリソース（サーバー、データベース、アプリなど）を一覧表示し、新しいアクセスリストの作成、既存リストの更新、削除・廃止を行います。「alice にアクセス権を付与」「アクセスリストを作成」「常時アクセス」「Access Request」「カスタムアクセスリスト」「アプリを表示／一覧表示」「AWS IC の権限セットを表示」「AWS IC をこのリストに追加」「所有者／メンバー／アクセス権を変更」「アクセス権を削除」「アクセスリストを削除／廃止／撤去」などの依頼が対象です。Teleport が補助ロールを作成するアクセス型リストと、既存のロール／特性を付与するカスタムリストを扱います。
Twingate GraphQL API、コマンドラインツール、自動化。ユーザーが API 経由で Twingate を自動化したい、GraphQL エンドポイント向けのスクリプトを書きたい、API トークンを生成・管理したい、Twingate のコマンドラインツールを使いたい、自動化パイプラインを構築したいときに読み込みます。また「GraphQL」「X-API-KEY」「Twingate API」「api/graphql」「service account key」「connector token provisioning」「rate limiting」、その他 Twingate の管理 API への言及でもトリガーします。さらに以下にも有効化します：AWS タグ駆動のリソース自動化（EC2/ECS/RDS のタグ同期、Lambda、EventBridge/CloudWatch Events）、Twingate コマンドラインの Web UI（tgcli-web、FastAPI、Docker/Kubernetes）、CI ランナー向け Twingate GitHub Action、Jupyter/Python API チュートリアル、Network Events エクスポートからのネットワーク健全性/インサイトレポートの生成。
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。