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
Hugging Face Jobs のクラウド GPU 上で Hugging Face Transformers を使用し、物体検出（D-FINE、RT-DETR v2、DETR、YOLOS）、画像分類（timm モデル——MobileNetV3、MobileViT、ResNet、ViT/DINOv3——および任意の Transformers 分類器）、SAM/SAM2 セグメンテーション用のビジョンモデルをトレーニング、ファインチューニングします。COCO 形式のデータセット準備、Albumentations による拡張、mAP/mAR 評価、精度指標、bbox/point プロンプトによる SAM セグメンテーション、DiceCE 損失、ハードウェア選定、コスト見積もり、Trackio による監視、Hub への永続化を扱います。物体検出、画像分類、SAM、SAM2、セグメンテーション、画像マッティング、DETR、D-FINE、RT-DETR、ViT、timm、MobileNet、ResNet、バウンディングボックスモデル、または Hugging Face Jobs でのビジョンモデルのファインチューニングが話題に上がった場合に使用します。
Logfireのテレメトリデータ（トレース、ログ、スパン、メトリクス、サマリー、SQLの結果）をクエリして分析します。ユーザーが「query logfire」「search traces」「find logs」「query data」「search spans」「look up errors in logfire」「get metrics from logfire」「analyze telemetry」「summarize errors」「find root cause」と依頼する場合や、コードにLogfireのクエリ機能を追加する場合に使用します。Logfire UI、ブラウザー、ライブビュー、Exploreページの直接操作やリンクを開く依頼には使用せず、logfire-uiを使用してください。「show」や「view」の意味が曖昧な場合は、UI表示とクエリ分析のどちらを希望するか確認してください。
Appwrite CLI の効果的な使い方を解説します。appwrite.config.json と `appwrite client` の使い分け、pull/push と単発のサービス呼び出しの違い、型安全な SDK とモデル生成、クエリフラグ、CI 認証、Cloud のリージョン別エンドポイント、関数 / サイトの変数、`--help` に載っていない注意点を扱います。コマンド一覧ではありません。フラグは `appwrite <command> --help` で確認してください。`appwrite` の実行、関数 / サイト / テーブルのデプロイまたは pull、テーブルスキーマからのアプリケーションコード生成、プロジェクトの初期化またはリンク、Appwrite のスクリプト作成、または Appwrite CLI、appwrite.config.json、`appwrite generate`、`appwrite types`、`appwrite client` に言及した場合に使用します。
n8n-mcp アカウントが複数の n8n インスタンスを対象とする場合に使用します。たとえば、`n8n_instances` ツールが利用可能な場合、ユーザーが複数の n8n インスタンスや環境（本番とステージング、複数のチームやクライアント）に言及した場合、複数のエージェントやチャットが同一アカウントで並行して動作する場合、ワークフロー／データテーブル／認証情報／実行の呼び出しが予期せず NOT_FOUND を返す、見覚えのないデータを読み取る場合、または `INSTANCE_AMBIGUOUS` や `INSTANCE_NOT_FOUND` で呼び出しが拒否された場合が該当します。各呼び出しで `instance` 引数を使って対象を指定する方法、`switch` でデフォルトを設定する方法、重要な操作（特に認証情報の書き込み）前の対象確認、誤ルーティングやフェイルクローズからの復旧を扱います。特定のインスタンスを操作する前、多重インスタンスアカウントで認証情報を作成・更新・削除する前、または誤った／空のデータやインスタンスエラーが発生した場合は、必ずこのスキルを確認してください。
ターミナル経由のすべての GitLab 操作を対象とする、包括的な GitLab CLI（glab）コマンドリファレンスとワークフローです。ユーザーが GitLab CLI、glab コマンド、GitLab の自動化、CLI による MR/issue 管理、CI/CD パイプラインコマンド、Artifact Registry のトークン交換、リポジトリ操作、認証設定、その他の GitLab ターミナル操作に言及した場合に使用します。認証、CI、MR、issue、リリース、リポジトリ、その他 30 以上の glab コマンドに対応する専用サブスキルに振り分けます。glab、GitLab CLI、GitLab コマンド、GitLab ターミナル、GitLab の自動化で起動します。
Amazon Kinesis Data Streams（KDS）を操作します。ストリーミングテーブルと Amazon S3 への配信を扱います。KDS ストリームから S3 Tables 上の Apache Iceberg テーブル、または汎用 S3 バケットへの、サーバーレスで完全マネージドな配信が対象です。チャネル設定、IAM、スキーマ、出力キーのテンプレート、CloudWatch メトリクスとアラーム、DLQ の処理、クォータ、トラブルシューティングを含みます。その他すべての KDS に関するトピックや質問は、AWS のドキュメントやブログを検索してください。トリガー：Kinesis Data Streams、KDS、streaming tables、stream to S3、stream to Iceberg、stream to S3 Tables、KDS delivery、KDS channel、CreateChannel、data channel、data freshness、dead-letter queue、KDS lakehouse、serverless Kinesis delivery、Firehose alternative for KDS、zero-ops Kinesis to S3。Kinesis Data Firehose、Kinesis Video Streams、Managed Service for Apache Flink には使用しないでください。専用スキルを使うか、ドキュメントを検索してください。
GKEの永続ストレージ障害を診断します。対象はボリュームのアタッチ/マウントエラー（最適化VM上のRegional PD、fsGroupのマウントタイムアウト）、ディスク性能やノードのストレージ圧迫、低速ディスクによるPod作成失敗、ボリューム拡張の問題、Local SSD / Hyperdisk Storage Poolの作成エラー、Cloud Storage FUSEのOOMです。PodがContainerCreatingで停止している、ボリュームをアタッチまたはマウントできない、ノードがストレージ圧迫を報告している場合に使用します。通常のストレージプロビジョニングやStorageClass/PVCの作成には使用しないでください（gke-storageスキルを参照）。
Dynatraceのエンドツーエンドのアラートライフサイクルを扱います。異常検知器の設定とモデル選択（静的しきい値、適応型ベースライン、季節性ベースライン）、Grailへのアラートイベントの保存、根本原因分析による問題のグループ化とノイズ除去、ワークフローベースの通知ルーティング（email、Slack、ServiceNow、webhook）を含みます。アラートの設定、検知器タイプの選択、アラートイベント履歴の検索、アラートが問題に統合された理由の把握、問題をトリガーとする通知の設定に使用します。
マネージドAgent Access MCPサーバーを介して、AIエージェントをAmazon WorkSpaces Applications（AppStream 2.0）上のリモートWindowsデスクトップアプリケーションに接続し、信頼性の高いデスクトップ自動化をガイドします。エージェントのMCPエンドポイントへの接続（SigV4、ストリーミングURL、Active Directory SAML/Domain Join）、BLOCKINGとPOLLINGの接続モード、コンピューター操作ツール（スクリーンショット、クリック、入力、キー操作、スクロール）、スクリーンショット予算とアクションのバッチ処理、MCPツール転送（forwarded___ tools）、セッションのライフサイクルと削除時の期限切れ、接続エラーのトラブルシューティングを扱います。WorkSpaces Applications / AppStream経由でリモートWindowsデスクトップやGUIアプリを操作するエージェントの構築またはデバッグに使用します。「dcv session not ready」「client_disconnected」、400 signing-region、POLLING/connection_status、SAML assertion、転送ツールに関する質問も対象です。Amazon WorkSpaces Personal/Core仮想デスクトップや、エージェントアクセスと無関係な一般的なAppStreamフリート管理には使用しません。
RTVI-CV-3D マイクロサービスを MV3DT（`MODE=mv3dt`）としてデプロイし、運用します。キャリブレーション済みカメラを使ったカメラごとの DeepStream 認識と BEV Fusion に対応します。付属のサンプルデータセット、カスタム動画ファイル、RTSP ストリームをサポートし、キャリブレーションがない場合は `vss-generate-video-calibration` に連携します。倉庫全体の設計図には `vss-deploy-profile`、単眼カメラの 2D 検出には `vss-deploy-detection-tracking-2d` を使用してください。
Redis Clusterとレプリケーションに関するガイダンスを提供します。複数キー操作用のハッシュタグ、CROSSSLOTエラーの回避、読み取り負荷の高いワークロードを拡張するためのレプリカからの読み取りを扱います。シャーディングされたRedis Clusterのキー設計、MGET / SDIFF / パイプラインでのCROSSSLOTエラーのデバッグ、クラスターでの複数キーのトランザクション設定、キャッシュ、分析、ダッシュボードの読み取りをレプリカにルーティングする場合に使用してください。
フェデレーション GraphQL スーパーグラフ向けの Apollo Router の設定と実行を、バージョンに応じて案内します。Router v1.x と v2.x の両方に対応する正しい YAML を生成します。以下の場合に使用します。(1) スーパーグラフを実行する Apollo Router のセットアップ、(2) ルーティング、ヘッダー、CORS の設定、(3) カスタムプラグイン（Rhai スクリプトまたはコプロセッサ）の実装、(4) テレメトリ（トレース、メトリクス、ログ）の設定、(5) Router のパフォーマンスや接続問題のトラブルシューティング、(6) JWT、宣言的なフィールドレベル認可ディレクティブ、永続クエリの許可リストによるグラフの保護、(7) CI/CD 検証を伴うバージョン管理対象の設定として router.yaml を管理する場合。
Cog を使ってカスタム AI モデルをパッケージ化・ビルドし、Replicate にデプロイします。cog.yaml や predict.py の作成、モデルの入出力の定義、セットアップ時のモデルウェイトの読み込み、ML モデル向け Docker イメージのビルド、cog serve または cog predict によるローカル実行、HuggingFace、GitHub、ComfyUI のモデルを Replicate で動作するよう移植する場合に使用します。「モデルをビルド」「モデルをパッケージ化」「Cog モデルを作成」「モデルをラップ」「AI モデルをコンテナ化」「predict.py」「cog.yaml」「BasePredictor」「Cog コンテナ」などの表現や、cog.run、github.com/replicate/cog、github.com/replicate/cog-examples への言及がトリガーになります。GPU と CUDA の設定、重みを高速ダウンロードする pget、継続的バッチ処理対応の非同期予測器、ストリーミング出力、画像・動画・音声・LLM モデルのコールドブート最適化を扱います。ビルド済みモデルを Replicate にプッシュする場合は publish-models を、既存モデルを実行する場合は run-models を参照してください。
作業用ディスクの容量が限られ、より大容量の /ephemeral ボリュームがあり、必要に応じて /home/ubuntu/RL/.env のシークレットを使用できる /home/ubuntu/RL で作業する NeMo-RL エージェント向けの Brev インスタンス運用ガイドです。nemo-rl-auto-research のキャンペーン、実験、トレーニングジョブ、モデルやデータセットのダウンロード、共有キャッシュを大量に使うコマンド、ログを生成する実行、チェックポイント生成、認証済みの W&B または Hugging Face のワークフローなど、Brev 上で大容量ファイルを作成する可能性がある場合に使用します。
Google Cloud 上の Filestore クライアントのマウント失敗、権限エラー（EACCES）、ネットワークタイムアウト（ETIMEDOUT）を診断して解決します。Compute Engine VM、GKE Pod、Cloud Run サービス、Vertex AI ワークロードからの NFS マウントが停止または失敗する場合、`mount.nfs` が「Connection timed out」または「access denied by server」と報告する場合、VPC の受信ファイアウォールルールや `nfsExportOptions` がクライアント IP を許可しているか確認する場合、または管理上の変更後に以前は正常だった Filestore 共有を突然マウントできなくなった場合に使用します。Cloud Storage（GCS）バケット、Persistent Disk、Cloud NetApp Volumes には使用せず、Filestore の容量拡張、バックアップ、エクスポートポリシーの監査にも使用しないでください。
カスタム AI モデルを Replicate にプッシュして公開し、新しいモデルバージョンを安全にリリースするための CI/CD を設定します。cog push の実行、モデルの Replicate へのデプロイ、新バージョンのリリース、公開前の cog-safe-push によるモデル検証、Replicate デプロイの設定、モデルリリース用の GitHub Actions 設定、コミュニティモデルの公式モデルへの移植時に使用します。「push a model to Replicate」「publish a model」「deploy a model」「release a new version」「cog push」「cog-safe-push」「model CI」「r8.im」「schema compatibility」などのフレーズや、github.com/replicate/cog-safe-push、github.com/replicate/model-ci-template への言及で適用されます。cog push、cog-safe-push の全設定（テストケース、ファズ、デプロイ、official_model）、GitHub Actions のパターン、複数モデルのマトリックスプッシュ、公開後の監視を扱います。動作する Cog プロジェクトがあることを前提とします。まずパッケージ化する必要がある場合は build-models を参照してください
Sentry でアプリケーションを計装します。プラットフォームを検出し、必要に応じて SDK をインストールして初期化し、各種シグナル（エラー監視、トレース／パフォーマンス、ログ、メトリクス、プロファイリング、セッションリプレイ、ユーザーフィードバック、cron チェックイン、デプロイ済みアプリの稼働時間監視、AI／LLM 監視）を接続します。AI／LLM 監視では、OpenAI、Anthropic、Vercel AI、LangChain、Google GenAI、Pydantic AI、Laravel AI、Mastra、Eve、Flue、Pi Durable、Cloudflare Agents SDK、Workers AI のエージェント実行、トークンコスト、会話を扱います。プロジェクトへの Sentry の追加や、エラー以外の情報の取得に使用します。
Databricks CLI の操作、および Databricks CLI 利用の親／エントリーポイントとなるスキルです。認証、プロファイル選択、バンドルを扱います。CLI、認証、プロファイル、バンドルのタスクでは、まずこれを読み込み、その後に対応する製品スキルを読み込んでください。データの検索・探索、データに関する質問への回答、SQL の生成には databricks-data-discovery スキルを読み込みます（Genie One にルーティングします）。Databricks 関連の CLI タスクに関する最新のガイドラインを含みます。
pinpoint-sms-voice-v2 AWS CLI を使って RCS Business Messaging と Notify OTP をセットアップします。ブランド付き RCS テストエージェント（ロゴ、バナー、リッチカード、返信候補）の作成、検証済みテスターの追加、最初の RCS メッセージの送受信を扱います。また、AWS End User Messaging Notify を設定し、番号の購入やキャリア登録なしで、AWS 管理の電話番号を通じてワンタイムパスコード（OTP）を送信します。さらに、ライブ API 定義から国ごとに必要な登録タイプを特定し、10DLC、フリーダイヤル、ショートコード、送信者 ID、RCS の各国展開、Notify のティアアップグレードに共通する登録ライフサイクル（作成、項目の導出、入力、送信、却下からの復旧、再送信）を実行します。RCS エージェントのセットアップ、RCS メッセージの送受信、Notify OTP の設定、検証コードの配信、国別登録要件の確認、登録申請に使用します。WhatsApp は対象外です（aws-social-messaging を参照）。
本番またはサンドボックス組織でService Cloud ITSMのCMDB（Configuration Management Database）を一貫して有効化するためのオーケストレーションスキルです。ユーザーがCMDBのセットアップ、Configuration Management Databaseの有効化、ITSM CMDBの設定、CMDBの新規導入、CMDB有効化の手順ガイド、または利用可能なCMDB設定手順について尋ねた場合に使用します。トリガー：CMDBのセットアップ、有効化、設定、CMDBのオンボーディング、Configuration Management Databaseのセットアップ、ITSM CMDBの手順説明。次の場合は使用しません。特定のCMDBサブステップ（バンドルのインストールのみ、権限セットの割り当てのみなど）、CMDBレコードのCRUD（CIや関係の作成）、Discovery/Service Graph Connectorの設定、またはCMDB設定の意図がない一般的なITSMの質問。
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。