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
GKE TPU Dynamic Slices カスタムリソースを監視、トラブルシューティング、管理します。TPU スライスのライフサイクル状態の確認、スライスのプロビジョニング失敗のトラブルシューティング、単一スライスまたは複数スライス（JobSet）のワークロードマニフェストの検証、停止した finalizer の安全なパッチ適用やスライスコントローラーの無効化に使用します。一般的な GKE クラスターノードプールの作成や標準的な非 TPU ワークロード管理には使用しないでください（代わりに gke-basics または gke-cluster-creation を使用）。
DataWorks データ開発 Skill。ノードとワークフローの作成、設定、検証、デプロイ、更新、移動、名前変更に対応。コンポーネント、ファイルリソース、UDF 関数の管理も扱う。150 種類以上のノードタイプに対応：Shell、SQL、Python、DI、Flink、EMR など。aliyun CLI や Python SDK を通じたスケジュール実行および手動のワークフローオーケストレーションに対応。警告：変更操作（移動、名前変更）をサポートするが、明示的なユーザー確認が必要。この Skill は削除操作をサポートしない。トリガー：DataWorks、データ開発ノード、ワークフロー、FlowSpec、スケジュールタスク、データ統合、ETL パイプライン、.spec.json。Alibaba Cloud のデータ開発、スケジュールノード設定、FlowSpec 形式、DI タスクオーケストレーションでも発動。
接続済みプロバイダーとそのネイティブエンドポイントを使用する推論クライアントをデバッグします。ホスト型 API のほか、ホストローカルの Ollama、vLLM、SGLang、TRT-LLM、LM Studio、NIM が対象です。プロバイダー接続、エンドポイントポリシー、認証情報の置換、トポロジー、廃止されたマネージド推論エンドポイントからの移行に使用します。トリガーキーワード：debug inference、managed inference endpoint、local inference、ollama、lm studio、vllm、sglang、trtllm、NIM、inference failing、model server unreachable、credential_endpoint_mismatch、host.openshell.internal。
最新の公式ドキュメントを使用して、Atlassian Forge アプリを計画、構築、スキャフォールド作成、または安全に拡張します。新規 Forge アプリ、既存アプリの機能開発、モジュールやマニフェストの変更、UI Kit または Custom UI の実装、バックエンド関数やイベント、Atlassian または外部 API、ストレージ、権限、環境設定、配布に影響する実装、検証、明示的に許可されたデプロイやインストールに使用します。単独のデバッグや専門的なレビューは、それぞれ専用のスキルに振り分けます
OCI Kubernetes Engine（OKE）、OCI Internet of Things Platform、OCI Functions のデプロイとトラブルシューティング、OCI Generative AI モデル、Responses API エージェント、RAG、コスト見積もり、ガバナンス、プライベートエンドポイント、ホスト型エージェントアプリケーション、Oracle プラットフォーム統合向けの Enterprise AI ワークフローなど、OCI サービスの設計、運用、トラブルシューティングに関する Oracle Cloud Infrastructure ガイダンスです。OKE クラスター設計、Terraform や Resource Manager の計画、OKE インシデントのトラブルシューティング、Generic VNIC Attachment、Multus、Pod ネットワーキング、ノードプール、アドオン、イングレス、ロードバランサー、OCIR イメージの取得、Workload Identity、OCI 上の Kubernetes ワークロード、OCI IoT ドメインやデジタルツイン、デバイス公開フロー、OCI Functions の設定、デプロイ、呼び出し、トラブルシューティング、OCI Generative AI、Enterprise AI Models、Enterprise AI Agents、ガバナンスされた GenAI アプリケーション、エージェント型ワークフロー、Oracle Cloud 上の RAG、OCI Generative AI の料金についてユーザーが尋ねた場合に使用します。
デプロイ、ログ、SSH、psql、Blueprint の検証、自動化に Render CLI をインストールして使用します。Render CLI コマンドの実行、CI/CD でのデプロイスクリプト作成、API キーでの認証、非対話形式でのサービス照会、CLI 認証問題のトラブルシューティングが必要な場合に使用します。トリガー語：render CLI、render login、render deploys、render logs、render ssh、render psql、render blueprints validate、render skills、RENDER_API_KEY、非対話、CI/CD デプロイ。
Elastic 統合の入力テンプレート設定。CEL 以外のすべての入力タイプに対応する agent ストリームテンプレート（agent/stream/*.yml.hbs）を扱います: HTTPJSON、AWS S3、CloudWatch、Azure Blob、Azure EventHub、GCS、GCP Pub/Sub、TCP、UDP、HTTP Endpoint、Filestream、Logfile、Journald、Winlog、WebSocket。また agent なしの AWS 統合における Federated Identity（Cloud Connectors）や、CEL ストリームテンプレートの auth.aws / use_cloud_connectors ブロックも扱います。CEL プログラムのロジックには cel-programs スキルを使用してください。
Atlassian Forge アプリのリリース前準備状況を、マニフェストとモジュールの接続、アーキテクチャ、ランタイム互換性、依存関係の状態、テスト、デプロイ準備、明らかなセキュリティ・コスト・信頼性上の問題について簡易レビューします。「Forge アプリをレビューして」「デプロイ前チェック」「このアプリはリリース可能？」「マニフェストをレビューして」「アプリ全般のレビュー」「リリース準備状況」などの依頼や、広範な品質チェックに使用します。詳細なセキュリティ監査/SAST/悪用可能性のレビュー、コスト最適化、既知の故障アプリの診断には使用せず、それぞれ forge-security-review、forge-cost-optimizer、forge-debugger に振り分けます。
Kubernetes Operator（CRD の状態を調整するカスタムコントローラ）を構築するときに使用する。"build an operator"、"CRD design"、"reconcile loop"、"controller-runtime"、"kubebuilder"、"operator-sdk"、"metacontroller"、"KOPF"、"operator capability levels"、"custom resource" isory トリガーとなる。CRD バリデータ、reconcile ループの linter、OperatorHub の capability 監査ツール（いずれも Python 標準ライブラリのみ）、operator パターン・CRD 設計・reconcile パターン・ツール選びについての 4 本の参考資料、/operator-audit スラッシュコマンドが付属。一般的な k8s スキルではなく、Operator パターンに特化。
任意のプロジェクト（JavaScript/TypeScript または Python）に Spanora AI オブザーバビリティを設定します。ユーザーが「add spanora」「setup spanora」「integrate spanora」「add AI observability」「monitor LLM calls with spanora」「track AI costs」と依頼した場合、またはプロジェクトへのオブザーバビリティ追加の文脈で spanora に言及した場合に使用します。言語とインストール済みの AI SDK（Vercel AI、Anthropic、OpenAI、LangChain）を検出し、最適な統合パターンを設定します。
integrator.io に組み込まれ、フロー、MCP サーバー、取引先、ユーザーが共有するファイル・フォルダー保管領域 Celigo Storage を管理します。Storage Query（保存ファイルに対する読み取り専用 SQL）と Celigo ホスト型 SFTP ファイルサーバーも対象です。安定したアイテム ID、統合システムのフォルダー、アップロード、移動、コピー、マージ、置換、ごみ箱、ストレージ容量を扱います。保存ファイルのアップロード、検索、整理、復元、削除、容量の確認、保存された CSV、JSON、Parquet ファイルのクエリ、または取引先への SFTP アクセス付与に使用します
Atlassian Forgeアプリの問題を診断して修正します。Forgeアプリでエラーやクラッシュが発生する、UIが空白になる、デプロイに失敗する、インストール後に表示されない、権限の問題がある、予期しない出力がある場合に使用します。forgeログ、forgeのデプロイエラー、resolverエラー、空白のパネル、スコープ不足、Custom UIが描画されない問題、本番環境と開発環境の差異、「動かなくなった」Jira／Confluenceアプリへの言及で起動します。ユーザーがForgeという語を使っていなくても、JiraパネルやConfluenceマクロの不具合について説明し、Forgeアプリのデバッグ、トラブルシューティング、調査、修正を求めた場合にも起動します。
Infisical Terraform Provider の専門ガイドです。HCL リソース設定、一時的なシークレット管理、データソースのパターン、プロジェクトのロール権限、Terraform Cloud の OIDC 認証を扱います。IaC によるシークレット注入、Machine Identity の設定、アクセス承認ポリシー、クラウドネイティブな統合パターンに使用します。実行中のアプリへのシークレット取得（infisical-setup）や REST の直接呼び出し（infisical-api）には使いません。
モニタリングとオブザーバビリティの戦略、実装、トラブルシューティング。ユーザーがモニタリング、オブザーバビリティ、メトリクス、ログ、トレース、アラート、SLO、Prometheus、Grafana、Datadog、Loki、OpenTelemetry に言及した場合、このスキルを使います。メトリクス戦略の設計（Four Golden Signals、RED/USE）、Prometheus/Grafana/Loki の導入、アラートやダッシュボードの作成、SLO とエラーバジェット calculation、OpenTelemetry による計装、パフォーマンス問題の分析、監視ツールの選定、Datadog コストの最適化、オープンソーススタックへの移行、分散トレーシングの設定などでトリガーされます。
プロフェッショナルな Roblox ツールチェーン - Studio Script Sync と Rojo、Rokit、Wally/pesde パッケージ、sourcemap 対応の luau-lsp、StyLua、selene、darklua、Lune、roblox-ts、.luaurc、git、GitHub Actions CI、Open Cloud 公開。Roblox リポジトリの作成、VS Code/Cursor の設定、パッケージの追加、sourcemap/require の型の修正、ビルドとデプロイの自動化を行うときに使用する。
ローカルマシンの代わりに、リモート Upstash MCP サーバー（mcp.upstash.com）を通じて操作するサンドボックス化されたクラウドコンテナ、Upstash Box で作業します。リモート、サンドボックス、クラウド、Box 内での実行、ビルド、テスト、クローン、編集をユーザーが求める場合、成果物がプルリクエスト、公開プレビュー URL、実行中アプリのスクリーンショットの場合に使用します。GitHub ログインがなく gh を使えない、ポートを公開できない、ローカルのチェックアウトが汚れているか遅いなど、ローカルマシンでは対応できない場合にも使用します。複数の独立したタスクを別々のマシンで並行実行する場合、タスクリストをプルリクエストのリストに変換するコードファクトリー、ブラウザー、Web アプリ、ターミナルプログラム、エージェント実行の動画、画面録画、デモ、タイムラプスを成果物とする場合も対象です。セッションに box_* および blob_* MCP ツールがある場合は、Upstash の名前が出ていなくても適用されます。
AEM as a Cloud Service の Java/OSGi ベストプラクティス、ガードレール、レガシーからクラウドへのパターン変換。Cloud Service に対応した bundle、非推奨 API、スケジューラー、ResourceChangeListener、レプリケーション、Replicator、JCR 監視（javax.jcr.observation.EventListener）、OSGi Event Admin（org.osgi.service.event.EventHandler）、DAM AssetManager、BPA スタイルの修正、HTL（Sightly）Cloud SDK の lint 警告（data-sly-test の定数値比較の冗長さ）、およびこのスキル配下の詳細なパターンリファレンスモジュールが anytime 必要なときに使います。
カオスエンジニアリングの実験を計画、実行、または振り返る際に使用します。「chaos experiment」「fault injection」「gameday」「resilience test」「blast radius」「steady state」「abort criteria」「Chaos Toolkit」「Chaos Mesh」「Litmus」「Gremlin」「AWS FIS」、または意図的な障害注入に関する質問で起動します。実験デザイナー、影響範囲計算ツール、ポストモーテム生成ツール（すべて stdlib Python）、カオスの原則・実験設計・攻撃分類・ツールの全体像に関する参考資料 4 件、/chaos-experiment スラッシュコマンドを同梱します。feature-flags-architect（中止トリガーとしてのキルスイッチ）や kubernetes-operator（一般的なカオス実験対象）と組み合わせられます。
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。