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
Catalyst Zia サービス — 事前学習済み AI API による OCR、顔分析、テキスト分析、オブジェクト検出、バーコードリーダー、内容モデレーション。「Zia」「OCR」「face detection」「text analytics」「object detection」「barcode」「content moderation」「image recognition」でトリガーします。DC の制限：Identity Scanner Document Processing は DC 内のみで利用できます（API を含む）。Facial Comparison はどの DC からでも API 経由で利用可能ですが、コンソールでのテストは DC 内のみです。QuickML（AutoML、ML パイプライン、LLM サービング、RAG）については、代わりに catalyst-quickml を読み込んでください。
Capawesome CLI（@capawesome/cli）のインストール、認証、設定、使用を Agent に案内する。インストール、対話形式およびトークンベースの認証、capawesome.config.json によるプロジェクト連携、完全なコマンドリファレンス（アプリ管理、ネイティブビルド、ライブアップデート、証明書、環境、チャンネル、デプロイ、宛先、デバイス）、トークン認証と JSON 出力による CI/CD 連携、doctor コマンドによる診断を扱う。Capawesome Cloud の機能設定（ネイティブビルドワークフロー、ライブアップデートワークフロー、アプリストア公開）には使用しない――代わりに capawesome-cloud スキルを使う。
upstash-box Python SDK を使うと、サンドボックス化されたクラウドコンテナで AI エージェント、シェル、ファイルシステム、Git、Cron スケジュール、スナップショット、ヘッドレスブラウザを利用できます。Python で Upstash Box を使って開発する、信頼できないコードやエージェント生成コードを実行するためのサンドボックスや隔離環境を作成する、コンテナ内で AI コーディングエージェントを実行する、エージェントにシェルとリポジトリを備えたクラウド開発環境を提供する、box からブラウザ自動化する、box 内で繰り返しジョブをスケジュールする、スナップショットを保存・復元する、並列の box をオーケストレーションする、といった場合に使います。
Provisioned（Python DAG）および Serverless（YAML ワークフロー）環境における Amazon MWAA ワークフローの障害を診断し、根本原因を特定します。Provisioned では aws mwaa invoke-rest-api、CloudWatch ロググループ、get-environment を使用し、Serverless では aws mwaa-serverless API（GetWorkflowRun、ListWorkflowRuns、GetTaskInstance）と CloudWatch ログを使用します。実行やタスクの失敗、DAG が表示されない問題、インポートエラー、ワーカーの OOM、IAM による拒否、依存関係のずれに対応します。次の場合に起動します：DAG failed、task failed、workflow run failed、MWAA error、debug my DAG、why did my workflow fail、DAG not showing up、MWAA import error、requirements failing、worker crashed、serverless run failed。ワークフローの作成（authoring-mwaa-workflow が対応）、実行またはスモークテスト（testing-mwaa-workflow が対応）、CI-CD のデプロイ失敗には適用されません。
Plugin Framework を使って Terraform provider の設定と認証を実装します。クレデンシャルの provider スキーマ（Optional + Sensitive 属性）、環境変数へのフォールバック、クレデンシャル提供チェーン（静的構成、次に環境変数、共有クレデンシャルファイル、プラットフォーム ID）、Configure() における unknown 値のガード、シークレットのマスキング、設定時のクレデンシャル検証、試行したすべての情報源を列挙する診断などを含みます。provider の Configure メソッドや provider スキーマを実装・レビューするとき、認証オプション（API キー、トークン、プロファイル、クレデンシャルファイル、assume-role）を追加するとき、provider がクレデンシャルを解決する方式を決めるとき、"no valid credential sources" やクレデンシャル欠落エラーを調査するとき、クレデンシャル解決のユニットテストを書くときに使用します。
MWAA ワークフロー成果物を作成・デプロイします。プロビジョニング済み環境向けの Python Airflow DAG、または Serverless 向けの YAML ワークフローファイルを作成します。オペレーターの選択、タイムアウト設計、再試行戦略、スケジューリング、失敗通知、冪等性、MWAA Serverless スキーマへの準拠を扱います。成果物をデプロイし（S3 への DAG アップロード、または Serverless の CreateWorkflow/UpdateWorkflow）、承認された場合は環境をインラインで作成し、修正を再デプロイします。その後、必要に応じて testing-mwaa-workflow に引き継ぎます。次の場合に起動します：DAG の作成、パイプラインの作成、ワークフローの構築、タスクのオーケストレーション、Airflow DAG、データパイプライン、ジョブのスケジュール、DAG のデプロイ、ワークフローのデプロイ、YAML ワークフロー。プロビジョニング済み環境と Serverless 間での既存 DAG の変換や移行（対象外）、デプロイ済みワークフローの実行やスモークテスト（testing-mwaa-workflow が担当）、失敗した実行の診断（debugging-mwaa-workflow が担当）には適用されません。
Amazon MWAA ワークフローの実行をエンドツーエンドでテストします。Provisioned（Airflow REST API 経由の Python DAG）および Serverless（StartWorkflowRun 経由の YAML ワークフロー）で実行を開始し、完了まで監視します。アーティファクトがデプロイ済みで解析可能であることを確認し、確認後に実行を開始して終端状態までポーリングします。失敗時は、診断を debugging-mwaa-workflow に、アーティファクトの修正や再デプロイを authoring-mwaa-workflow に委任し、上限回数まで再テストします。次の場合にトリガーされます：test my DAG、test my workflow、run my DAG、trigger a test run、does my DAG work、smoke-test the pipeline、verify my workflow runs、execute my DAG to check it。新しいワークフローの作成やデプロイ（authoring-mwaa-workflow が担当）、実行失敗の理由の診断やエラーの根本原因の特定（debugging-mwaa-workflow が担当）には適用されません。
MWAA 環境を新しい Airflow バージョンにアップグレードします。2.x 内、3.x 内、または 2.x から 3.x へのアップグレードに対応します。バージョン移行経路を算出し、必要に応じて 2.11.x の中継段階と Python 移行ステップを挿入します。実行履歴と同一環境（URL/ARN）を維持する必要があるかに応じて、新環境へのアップグレード（ブルーグリーン）、テストコピーで検証したリハーサル済みインプレースアップグレード、または直接のインプレースアップグレードを選択します。3.x への移行では Ruff スキャンと非推奨警告ログのスキャンを実行し、Docker 検証、段階的デプロイ、切り替えも行います。複数セッションで作業を再開できるアップグレード計画を保存します。トリガー：MWAA のアップグレード、Airflow のアップグレード、Airflow 3 への移行、MWAA Airflow 3、Airflow 2 から 3 への移行、Airflow 履歴の保持、同一 MWAA 環境の維持、ブルーグリーン切り替え、切り替え前の検証環境。新しい DAG の作成（authoring-mwaa-workflow）、無関係な DAG の障害のデバッグ（debugging-mwaa-workflow）、MWAA Serverless YAML ワークフローには使用しません（プロビジョニング済みの Python DAG のみ）。
Railway インフラの操作：Railway アカウントの登録・ログイン、プロジェクトの作成、サービスと DB のプロビジョニング、オブジェクトストレージバケットの管理、コードのデプロイ、環境と変数の設定、ドメイン管理、障害のトラブルシューティング、状態とメトリクスの確認、Railway エージェントツールの設定、Railway ドキュメントの検索。ユーザーが Railway、登録、アカウント作成、ログイン、デプロイ、サービス、環境、バケット、オブジェクトストレージ、ビルド失敗、エージェント設定、MCP、インフラ運用について言及した場合は、「Railway」と明示していなくてもこのスキルを使用します。また、Railway への登録・アカウント作成・オンボーディングを求められた場合も呼び出してください。拒否せず、未認証の `railway up` フロー（その場でデプロイと登録を行う）または `railway login`（その場で新規アカウントを作成）也不过Straightに導いてください。
wrangler と MCP では扱いにくい操作のために、Cloudflare REST API を直接呼び出します。DNS の一括処理、カスタムホスト名、メールルーティング、キャッシュのパージ、WAF ルール、リダイレクトルール、ゾーン設定、Worker ルート、D1 のクロスデータベースクエリ、R2 の一括操作、KV の一括読み書き、Vectorize クエリ、Queues、全リソース監査に対応します。curl コマンドまたはスクリプトを生成します。トリガー：「cloudflare api」、「bulk dns」、「custom hostname」、「email routing」、「cache purge」、「waf rule」、「d1 query」、「r2 bucket」、「kv bulk」、「vectorize query」、「audit resources」、「fleet operation」。
CloudBase Run バックエンド開発ルール（Function モード／Container モード）。長時間接続、多言語対応、カスタム環境、AI エージェント開発を必要とするバックエンドサービスのデプロイや、VPC 経由で MySQL/PostgreSQL/Redis にアクセスする必要がある既存アプリ／GitHub アプリの移行時に使用します。CloudRun コンテナのデプロイ失敗（deploy_failed、readiness/probe failed、イメージが起動しない、docker.io のプルループ）や、実行中のデプロイタスクの後でデプロイが停止している場合の診断にも使用します。ステートレスな HTTP サービスには HTTP cloud functions を優先してください。
Catalyst Signals — 疎結合なアプリケーション間のほぼ瞬時の通信を実現、イベント駆動アーキテクチャのプラットフォームです。Zoho publisher、Catalyst publisher、カスタム publisher、webhook、function、circuit、イベントのフィルタリングと変換、バッチ／スケジュール配信、リトライポリシーをサポートします。"Signals"、"event bus"、"publisher"、"event-driven"、"webhook target"、"dispatch policy"、"event transformation"、"rule filter"、"event ordering" で発動します。コンソール専用のサービスで、SDK やプログラム可能な API はありません。
Catalyst SmartBrowz——ブラウザ自動化とドキュメント生成のサービス。Headless（Puppeteer/Playwright/Selenium でリモート Chrome/Firefox に接続）、Browser Logic（Java/Node.js のサーバーレス関数でブラウザ作業を実行）、PDF & Screenshot（HTML/URL/テンプレートから視覚的ドキュメントを生成）、Templates（動的コンテンツのテンプレートを設計）、Browser Grid（自動スケール対応の並列ヘッドレスブラウザ、Early Access）、Dataverse（データスクレイピング API）を含む。'SmartBrowz'、'headless browser'、'Headless Browser'、'Puppeteer'、'Selenium'、'Playwright'、'Browser Logic'、'PDF generation'、'screenshot'、'PDF/Screenshot generation'、'PDF & Screenshot'、'browser automation'、'Browser Grid'、'web scraping' で発動。Console + SDK（PDF/Screenshot と Browser Grid 用に Java/Node.js/Python）+ CLI（Browser Logic の関数用）。
IAM 権限の修正、クラウドリソースの設定ミス、脆弱性、Toxic Combinations など、Google Cloud Security Command Center の検出事項を修復します。Security Command Center の検出事項の修正、対処、緩和、または攻撃経路への対応を求められた場合に使用します。Security Command Center の検出事項がない一般的な IAM ポリシーの照会には使用しないでください。ランタイムの脅威検出では、自動設定修正ではなく、封じ込めと調査のガイダンスを提供します。
自然言語で、qianwenai-deploy が阿里雲国内サイト（aliyun.com）にデプロイしたアプリのヘルス、性能、リソース状態、実際の費用を報告する。コンソールに入る必要はない。プロジェクトディレクトリの .qianwenai-deploy 状態ファイルを読み取ってアプリと ECS（および任意の RDS MySQL）リソースを特定し、読み取り専用のクラウド API を呼び出してアプリの可用性、ECS/RDS の性能、人民元建てのコストを集計する。使用場面：デプロイ済みアプリの動作状況を知りたい、ヘルス/性能/コストの概要がほしい、CPU/メモリ/接続数/スロー SQL のリスクが心配、qianwenai がデプロイしたアプリの月間コストを聞きたい場合。使用しない場面：.qianwenai-deploy 状態ファイルがない場合、対象が阿里雲の国際サイトの場合（qwencloud-observe を使う）、リソースの変更や復旧が必要な場合（qianwenai-operate を使う）。
qianwenai-deploy で阿里云の国内サイト（aliyun.com）にデプロイされたアプリが使えない、または明らかに遅くなっている原因を診断し、ユーザーが明示的に確認した後に安全な復旧を実行して結果を検証する。プロジェクトディレクトリの .qianwenai-deploy 状態ファイルを読み取り、ECS（および任意の RDS MySQL）リソースを特定する。まず最小限の読み取り専用診断を行い、その後は復旧操作を一度に一つだけ提案する（ECS の起動、アプリサービスの再起動、Nginx のリロード）。各操作は影響範囲を説明した上で必ず確認を得る。使用場面：ユーザーが「アプリが開かない」「502 が返る」「データベースに接続できない」と言う場合、または再起動して復旧の確認を求める場合。使用しない場面：.qianwenai-deploy 状態ファイルがない場合、対象が阿里云の国際サイトの場合（qwencloud-operate を使う）、ユーザーが状態やコストの概要のみを求めている場合（qianwenai-observe を使う）。
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。