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
Sealos Cloud 向けの Brain マネージドモードデプロイ実行ツールです。SEALAI_DEPLOY_MODE=managed（Brain Devbox サンドボックス）の場合、またはタスクで /sealos-deploy の実行が指示された場合に使用します。MCP で制御されたマネージドパイプラインを通じて、ワークスペースのリポジトリを Sealos にデプロイします。分類し、必要に応じて Kaniko でビルドし、標準テンプレートを生成して、template_ready / deployment_completed を介して引き継ぎ、検証します。マネージドモード以外では use-sealos スキルを使用してください。
リポジトリ内の GitHub Agentic Workflows を作成、レビュー、インストール、デバッグします。ワークフロー Markdown、frontmatter、gh aw compile と実行フロー、安全な出力、セキュリティガードレール、運用パターンを扱います。GH-AW オートメーションの作成や保守に使用します。標準的な決定論的 GitHub Actions YAML、汎用 CI パイプライン、GitHub 以外のオートメーションシステムには使用しません。
本番前監査として、コードベースのセキュリティ、データベース、デプロイ、コード品質、AI/LLM、依存関係、フロントエンド、オブザーバビリティに関する問題をスキャンします。デプロイコマンドをインターセプトし、重要項目に合格するまでブロックします。技術スタックを問いません。「run ship gate」「am I ready to ship」「pre-launch audit」「can I deploy」「push to production」「go live checklist」「preflight check」に使用します。CI/CD の設定やインフラのプロビジョニングには使用しません。
ModalでGPUワークロード（トレーニング、ファインチューニング、推論、バッチ処理）を実行します。ゼロ設定のサーバーレス環境で、SSHもDockerも不要、自動でゼロまでスケールします。ユーザーが「modal run」「modal training」「modal inference」「deploy to modal」「need a GPU」「run on modal」「serverless GPU」と言った場合や、リモートGPU計算が必要な場合に使用します。
フィーチャーフラグの追加、廃止、監査時に使用します。「add a flag」「ship behind a flag」「rollout plan」「kill switch」「stale flags」「flag debt」「LaunchDarkly」「GrowthBook」「Statsig」「Unleash」「Flipt」、またはプログレッシブデリバリーに関する質問で起動します。フラグ負債スキャナー、ロールアウトプランナー、キルスイッチ監査ツール（すべて Python 標準ライブラリ）、フラグ分類・プロバイダーのトレードオフ・ロールアウト戦略・ライフサイクルに関する参考資料 4 件、/flag-cleanup スラッシュコマンドを提供します。
Docker Compose ファイルやインストール文書を、本番環境向けの Sealos テンプレートに変換します。役割別の個人向け低負荷リソース設定、公式のルートとランタイムのセマンティクス、KubeBlocks のデータベースと Job のゲート、マネージドまたは任意の S3 ストレージ契約を含みます。ユーザーが docker-compose.yml を持ち、Sealos または Kubernetes のテンプレートを求める場合、Docker Compose から Sealos への移行を望む場合、コンテナオーケストレーション設定を Sealos 形式に変換する必要がある場合、または Compose からテンプレートへの変換に言及した場合に使用します。「/docker-to-sealos」でも起動します。
リポジトリ内の GitHub Agentic Workflows を作成、レビュー、インストール、デバッグします。ワークフロー Markdown、frontmatter、gh aw compile と実行フロー、安全な出力、セキュリティガードレール、運用パターンを扱います。GH-AW オートメーションの作成や保守に使用します。標準的な決定論的 GitHub Actions YAML、汎用 CI パイプライン、GitHub 以外のオートメーションシステムには使用しません。
ComfyUI-RunpodDirect 用に、モデルメタデータが欠落または破損したインポート済み ComfyUI ワークフローを修復します。ワークフロー JSON または ComfyUI の元の出力 PNG を受け取り、内容を抽出・一覧化して、正確なモデルアーティファクトを特定します。ワークフローの破損、モデルの欠落、モデル検出の失敗が報告された場合に使用します。一般的な Hugging Face 転送には companion-clis、Pod のライフサイクル管理には runpod-mcp または runpodctl を使用します。
/skills フォルダーを含む任意の GitHub リポジトリから、Agent スキルコレクションを GitHub releases、Claude Code marketplace、VS Code plugin marketplace、Copilot CLI plugin marketplace など、1つ以上の配布先にデプロイします。事前検証、Conventional Commits の分析、各配布先の設定におけるバージョン更新、配布先ごとの公開に対応し、dry-run もサポートします。スキルコレクションを対応するマーケットプレイスにリリース、公開、デプロイする場合や、スキルリポジトリの GitHub release を作成する場合に使用します。スキル以外のパッケージ、npm モジュール、Docker イメージ、Azure リソースのデプロイには使用しません。
/skills フォルダーを含む任意の GitHub リポジトリから、Agent スキルコレクションを GitHub releases、Claude Code marketplace、VS Code plugin marketplace、Copilot CLI plugin marketplace など、1つ以上の配布先にデプロイします。事前検証、Conventional Commits の分析、各配布先の設定におけるバージョン更新、配布先ごとの公開に対応し、dry-run もサポートします。スキルコレクションを対応するマーケットプレイスにリリース、公開、デプロイする場合や、スキルリポジトリの GitHub release を作成する場合に使用します。スキル以外のパッケージ、npm モジュール、Docker イメージ、Azure リソースのデプロイには使用しません。
/skills フォルダーを含む任意の GitHub リポジトリから、Agent スキルコレクションを GitHub releases、Claude Code marketplace、VS Code plugin marketplace、Copilot CLI plugin marketplace など、1つ以上の配布先にデプロイします。事前検証、Conventional Commits の分析、各配布先の設定におけるバージョン更新、配布先ごとの公開に対応し、dry-run もサポートします。スキルコレクションを対応するマーケットプレイスにリリース、公開、デプロイする場合や、スキルリポジトリの GitHub release を作成する場合に使用します。スキル以外のパッケージ、npm モジュール、Docker イメージ、Azure リソースのデプロイには使用しません。
AI コーディングツール向けに Render MCP サーバーを接続・設定します。各ツール（Cursor、Claude Code、Codex）のセットアップ、認証、ワークスペースの選択、機能の検出、トラブルシューティングに対応します。MCP が未設定の場合、list_services() が失敗する場合、ユーザーが Render MCP の設定について尋ねる場合、またはアクションスキルに必要な MCP が未接続の場合に使用します。トリガー語：MCP、Render MCP、list_services、MCP setup、MCP server、OAuth、API key、Bearer token、mcp.render.com、workspace selection。
Cloudflare のエッジ上にある、S3 互換の R2 ストレージでオブジェクトを保存します。ファイルのアップロード／ダウンロード、CORS の設定、署名付き URL の生成、マルチパートアップロード、メタデータ管理のほか、R2_ERROR、CORS の失敗、署名付き URL の問題、クォータエラー、429 レート制限、list() のメタデータ欠落、プラットフォーム障害のトラブルシューティングに使用します。r2.dev のレート制限、同時書き込み制限、API トークンの権限、CORS 形式の混乱など、記録されている 13 種類のエラーを防止します。
SLO／SLI／エラーバジェットの定義、レビュー、運用時に使用します。「SLOを定義する」「適切なSLOは何か」「エラーバジェット」「バーンレート」「SLI」「サービスレベル目標」「Google SRE workbook」「マルチウィンドウのバーンレートアラート」などの語句や、信頼性目標に関する質問で起動します。SLO設計ツール、マルチウィンドウのバーンレートしきい値に対応したエラーバジェット計算ツール、よくある問題（目標が厳しすぎる、期間が短すぎる、SLOが競合している、SLIの定義がない）を検出するSLOレビュー機能を備えています。SLOの原則、SLI設計、エラーバジェットの計算、feature-flags-architect／chaos-engineering／kubernetes-operatorとの組み合わせに関する参考資料が4点あります。汎用的なオブザーバビリティスキルではなく、SLOの実践に特化しています。
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。