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
コンテナイメージ、Dockerfile、Kubernetes マニフェストを監査し、設定ミス、過剰な権限、シークレットの露出、ランタイムのリスクを確認します。ユーザーが「コンテナセキュリティ」「Docker セキュリティ」「Dockerfile 監査」「Kubernetes セキュリティ」「K8s セキュリティ」「Pod セキュリティ」「コンテナの強化」「kubectl 監査」「イメージスキャン」「distroless」「rootless コンテナ」「Pod セキュリティポリシー」「Pod セキュリティ基準」「PSS」「ネットワークポリシー」「OPA Gatekeeper」「Kyverno」「ランタイムセキュリティ」に言及した場合、またはコンテナやオーケストレーションのセキュリティを確認する必要がある場合に使用します。
MCP 経由で PostHog APM（OpenTelemetry span）データを使用し、分散アプリケーションのパフォーマンスを調査します。サービスのトレース、遅い HTTP／データベース span、エラー span、エラー率の傾向や急増、レイテンシ分布、トレース ID、span 属性について尋ねられた場合に使用します。AI オブザーバビリティのトレースやプロダクトログには使用しません。posthog:apm-service-health、posthog:query-apm-spans、posthog:apm-trace-get、posthog:apm-spans-sparkline、posthog:apm-services-list、posthog:apm-attributes-list、posthog:apm-attribute-values-list を使用します。
AWS Config ルール、Service Control Policies、権限境界、CloudWatch アラーム、IaC ポリシーチェック（CDK Aspects、cfn-guard、OPA/Sentinel）などの予防的な Well-Architected ガードレールを生成します。任意でガバナンス指針ドキュメントも作成し、一度きりの評価ではなく、ワークロードが継続的に Well-Architected のベストプラクティスに沿うようにします。CI でベストプラクティスを徹底する、安全でない設定や非準拠の設定のリリースを防ぐ、設定ドリフトを検出する、Well-Architected レビューの修正事項を継続的な統制として定式化する、または AI コーディングエージェント用の常時参照される指針ファイルに標準を記録する場合に使用します。
Azure Monitor 開発に関する専門知識を提供します。トラブルシューティング、ベストプラクティス、意思決定、アーキテクチャと設計パターン、制限とクォータ、セキュリティ、構成、統合とコーディングパターン、デプロイを扱います。AMA/DCR パイプライン、Log Analytics、App Insights、Container/VM 監視、Prometheus/OpenTelemetry の構成や、その他の Azure Monitor 関連の開発タスクに使用します。Azure Network Watcher（azure-network-watcher を使用）、Azure Service Health（azure-service-health を使用）、Azure Defender For Cloud（azure-defender-for-cloud を使用）、Cost Management（azure-cost-management を使用）には使用しません。
Web、バックエンド、フルスタックシステムのリリース実行を計画・レビューします。プレビューリリース、ステージングから本番への昇格、ロールアウト戦略、デプロイ後の検証、ロールバック対応、リリース強化チェックリストを扱います。システムがすでにビルド可能で、安全なリリースや復旧、プレビュー／昇格／カナリア／ロールバックの選択、ヘルスチェックと承認に基づくデプロイゲートの強化が主な作業である場合に使用します。CI ワークフローとリリースジョブの作成も対象です。マシン／ランタイムのセットアップは `system-environment-setup`、長期的なテレメトリ設計は `monitoring-observability`、Vercel 固有の操作は `vercel-deploy` に振り分けます。
キャッシュ、セッションストレージ、ジョブキュー向けに Render Key Value（Redis 互換の Valkey 8）インスタンスを作成・設定します。Key Value が必要な場合、Redis または Valkey を使用している場合、キャッシュ、セッションストア、ジョブキューのバックエンドが必要な場合、または maxmemory ポリシー、ipAllowList、接続文字列、内部／外部アクセスを設定する場合に使用します。トリガー語：Key Value、Redis、Valkey、cache、session store、REDIS_URL、maxmemory、ipAllowList、allkeys-lru、noeviction。
OpenAI、Gemini/Google AI、または Anthropic API を呼び出すコードを Amazon Bedrock に移行したい場合に使用します。モデル／SDK の書き換えのみを行います。エンドツーエンドでコードベースを評価し、SDK 呼び出しを書き換え、Bedrock に対する出力品質を評価して、すぐにマージできる git ブランチを納品します。特定モデルの Bedrock アクセス権を確認または有効化するアクセス専用モードもあります（例：「Bedrock で Claude のアクセスを申請」「どのモデルを有効にすればよいか」）。コード移行は行わず、各モデルを確認して適切なアクセス手順を案内した後に終了します。エージェントランタイムの選択やエージェント移行計画（agent-advisor を使用）、単独のコスト見積もり、インフラのみの移行には使用しません。完全な移行には、このスキルと併せて gcp-to-aws または azure-to-aws のインストールが必要です（両方ある場合は gcp-to-aws を優先）。アクセス専用モードにはどちらも必要ありません。
SigNoz アラート自体のシグナルを、周辺のシグナル（エラー率、レイテンシ、スループット、CPU/メモリ）、発火時間帯前後のトレースやログと照合し、アラートの発火原因を診断して、可能性の高い原因を順位付けします。ユーザーが「このアラートはなぜ発火した？」「アラート X の原因は？」「このアラートを調査して」「ページ通知が来たアラートの RCA」「最近アラートが発火した状況で[サービス]に何が起きている？」と尋ねた場合や、発火中または最近発火したアラートの根本原因分析を求めた場合は必ず使用してください。読み取り専用で、アラートや通知は変更しません。
Sui Move パッケージの公開、アップグレード、デプロイを行います。パッケージの公開、公開済みパッケージのアップグレード、複数ネットワークへのデプロイ、マルチシグ署名用トランザクションのシリアライズ、ローカル Sui ネットワーク（localnet）の実行、Mainnet のローンチ準備、本番デプロイの監視、dry run の失敗のデバッグが必要な場合に使用します。sui client publish、sui client upgrade、UpgradeCap、アップグレードポリシー、Published.toml、--serialize-output、localnet、mainnet ローンチチェックリスト、ガス見積もり、マルチシグ公開、本番監視、ロールバック、インシデント対応、devInspectTransactionBlock、--dry-run に関する質問にも使用します。
エージェント以外のワークロードを対象に、企業の段階（収益化前から Series B 以降）、チーム規模、資金余力、クレジットに応じて調整した、スタートアップ向け AWS アーキテクチャのアドバイスです。AI エージェントには使用しません。AWS への AI エージェントのデプロイ、ランタイムの選定、エージェント型アーキテクチャには agent-advisor を使用してください。創業者がコード変更ではなく助言や推奨を求める場合に使用します。サービスの選択、アーキテクチャの計画やレビュー、クレジットの有効活用とコスト管理、資金調達や技術デューデリジェンスに向けたアーキテクチャの準備などが対象です。対話形式で要件を整理し、アーキテクチャをコードベースに作成する場合は start-building-for-startups を使用してください。コードの作成やスキャフォールディング、AWS Activate・プログラム・クレジットに関する事実確認（knowledge-base-for-startups を参照）、コピー＆ペースト用の単一プロンプト（prompt-library-for-startups を参照）、GCP-to-AWS、Azure-to-AWS、Heroku-to-AWS などの移行には使用しないでください（移行スキル：`gcp-to-aws`、`azure-to-aws`、`heroku-to-aws`、`llm-to-bedrock`）。
Microsoft Azure から AWS へワークロードを移行します。対象：Azure からの移行、Azure から AWS への移行、AKS から EKS への移行、App Service または Azure VM から AWS コンピューティングへの移行、Azure SQL または Azure Database から RDS への移行、Cosmos DB から DynamoDB への移行、Azure OpenAI から Bedrock への移行、Azure の AWS コスト見積もり、what-if ワークショップ。6 段階のプロセスを実行します。Terraform、稼働中の `az` CLI、顧客提供の Resource Discovery for Azure（RDfA）レポート、アプリコードから Azure リソースを検出し、確認、設計、見積もり、任意の価格再計算、成果物の生成、フィードバック収集を行います。確認は設計、見積もり、生成のゲートとなります。見積もり後のゲートで生成を選択できます。Bicep/ARM の検出は未実装で、Bicep/ARM のみのワークスペースでは処理を停止します。Azure Cost Management の請求エクスポート検出は未実装です。GCP（gcp-to-aws を参照）または Heroku（heroku-to-aws を参照）の移行、一般的な AWS アーキテクチャの助言（architect-for-startups を参照）、AWS から Azure への逆移行、Azure から Azure へのリファクタリングには使用しないでください。
Google Cloud Platform から AWS へワークロードを移行します。任意のプロバイダーからの AI およびエージェント型ワークロードにも対応します。トリガー：GCP からの移行、GCP から AWS への移行、Google Cloud からの移行、Terraform の AWS への移行、Cloud SQL の RDS への移行、GKE の EKS への移行、Cloud Run の Fargate への移行、App Engine の Elastic Beanstalk への移行、OpenAI から Bedrock への移行、OpenAI からの移行、ChatGPT API から AWS への切り替え、Gemini から Bedrock への移行、LangChain の Bedrock への移行、LangGraph の AWS への移行、エージェント型ワークロードの AWS への移行、AI ワークロードの AWS への移行、AI アプリの AWS への移行。6 段階のプロセスを実行します。Terraform、アプリコード、または請求データのエクスポートから GCP リソースを検出し、要件の確認、設計、コスト見積もり、成果物の生成、フィードバックの収集を行います。設計、見積もり、生成の前に、要件の確認を完了する必要があります。対象外：Azure の移行（azure-to-aws を参照）、オンプレミスの移行、AWS から GCP への逆移行、移行の意図がない一般的な AWS アーキテクチャの助言、GCP から GCP へのリファクタリング。
Azure DevOps のプロジェクト、作業項目、リポジトリ、PR、パイプライン、Wiki、テスト計画、セキュリティアラート、変数グループ、環境／承認、ブランチポリシー、添付ファイルを管理します。スプリントの管理、作業項目の作成／更新、リポジトリの一覧表示、PR の作成、パイプラインの実行、コード検索、Wiki ページの管理、セキュリティアラートの確認、変数グループの管理、デプロイの承認、ブランチポリシーの設定を求められた場合に使用します。REST API 経由で 13 の領域をカバーし、99 種類のツールを提供します。
アプリケーションの環境設定を整理します。`.env` ファイル、環境変数の優先順位、型付き環境変数の検証、シークレットの受け渡し、フレームワーク固有の環境ルール、ローカル・ステージング・CI・本番環境間の設定ドリフトを扱います。環境変数の構成、必須設定の検証、公開・非公開の環境変数の分離、散在する環境ファイルの整理が必要なときに使用します。これはアプリ設定の互換性に特化した、より限定的なスキルです。実行可能なマシン、Docker、devcontainer、オンボーディング、ローカルサービスのセットアップ全般は `system-environment-setup` に振り分けてください。
Alibaba Cloud Resource Center — グローバルリソースのインベントリ、検索、統計スキル。リージョン、製品、アカウントをまたいだリソースのインベントリ、検索、統計分析機能を提供します。Resource Center サービスの有効化と無効化にも対応します。トリガー："resource center"、"resource search"、"resource inventory"、"resource statistics"、"cross-account resource"、"global resource"、"resource count"
Drupal の DDEV ローカル開発パターンを提供します。ddev コマンド、.ddev/config.yaml、データベースのインポート／エクスポートとスナップショット、ddev 経由の Drush と Composer、Xdebug、ローカル Solr、Mutagen のパフォーマンス、Docker・Mutagen・ルーター障害からの復旧を扱います。ddev start/restart/exec/drush/composer の実行、.ddev/config.yaml の編集、データベースのインポートやスナップショット作成、遅い／停止した DDEV コンテナのデバッグ、Docker クラッシュ後のローカル環境復旧時に使用します。
実プロジェクト向けに再現可能な開発環境を構築します。ローカルのツールチェーン、ランタイムバージョン、Docker Compose または開発コンテナ、オンボーディングフロー、ローカルサービスとの同等性、ブートストラップスクリプト、環境のトラブルシューティングを扱います。マシン、コンテナ、ステージング環境を問わずリポジトリを一貫して実行したい場合に使用します。「開発環境のセットアップ」「オンボーディング」「Docker」「devcontainer」「ローカル環境との同等性」「ブートストラップ」「実行可能にして」だけの依頼でも対象です。これは環境セットアップ全般を扱う標準のスキルです。より限定的な `.env` やアプリ設定の質問は `environment-setup` に振り分けてください。
AWS が厳選した、AI コーディングエージェント向けのコピー＆ペースト可能なプロンプト（MVP の雛形作成、Bedrock 上の Claude を使った RAG チャットボット、セキュリティベースライン評価、コスト異常検出、GPU クォータ申請、EKS デプロイ、Well-Architected レビューなど）と、ダウンロードしてインストールできるエージェント（Multi-Account Transition Advisor、Bill Shock Preventer、Service Quota Agent、Bedrock Model Availability Agent、AWS DB Advisor）を提供します。AWS で特定の作業を行うプロンプトを求める場合、複数アカウント、コスト監視、クォータ管理、Bedrock モデルの利用可能性、データベース選定向けのインストール可能なエージェントを希望する場合、または AWS プロンプトの使い方を尋ねる場合に使用します。移行（GCP から AWS、Azure から AWS、OpenAI/Gemini から Bedrock）の場合は、このプラグインの移行スキル（`gcp-to-aws`、`azure-to-aws`、`heroku-to-aws`、`llm-to-bedrock`）に振り分けます。AWS Activate、プログラム、クレジットに関する事実確認、学習記事、サンプルアーキテクチャ、同梱の `references/prompt-library/` ツリーにないプロンプトには使用しないでください。
既存の SigNoz アラートルールについて、監視対象のシグナル、しきい値と評価動作、通知ルーティング、およびアラートが発動しているか把握できる発動頻度の要約を一行で、平易な言葉で説明します。ユーザーが「このアラートは何をするのか」「アラート X を説明して」「このルールを順に説明して」「自分の [Y] アラートはどう動くのか」「このアラート設定は正しいか」など、既存アラートの設定解釈を求めた場合は必ずこのスキルを使用します。静的な説明のみを行います。特定の発動事象の診断には `signoz-investigating-alerts` を使用してください。
Heroku から AWS にワークロードを移行します。次の場合に起動します：migrate from Heroku、Heroku to AWS、move off Heroku、migrate Heroku Postgres to RDS、migrate Heroku Redis to ElastiCache、migrate Heroku Kafka to MSK、migrate dynos to Elastic Beanstalk、migrate dynos to Fargate、migrate Heroku Private Space、Heroku to ECS、leave Heroku、what-if workshop、compare migration scenarios、workshop mode。6 段階のプロセスを実行します。認証済みの Heroku CLI（読み取り専用、同意が必要）で Heroku リソースをリアルタイムに検出するか、Terraform、Procfile/app.json、請求データのエクスポートから検出し、その後、要件の明確化、設計、コスト見積もり、成果物の生成、フィードバック収集を行います。設計、見積もり、生成の前に、要件の明確化を完了する必要があります。見積もり後の任意の what-if ワークショップでは、リージョン／HA／コンピューティング／Graviton の各シナリオの価格を再計算します。次の場合は使用しないでください：GCP 移行（gcp-to-aws を参照）、Azure 移行（azure-to-aws を参照）、AWS から Heroku への逆移行、移行の意図がない一般的な AWS アーキテクチャの助言、Heroku から Heroku へのリファクタリング。
選択式の質問（目的、範囲、制約、希望）を通じて要件を収集し、コードベースをスキャンして推測可能な情報を把握したうえで、AWS アーキテクチャのひな型と実装をプロジェクトに直接書き込む、対話型の要件探索・実装ワークフローです。ユーザーが AWS 上で新しいアプリを作成したい、プロジェクトのひな型を作りたい、既存のものを拡張・リファクタリングしたい場合に使用します。単発の情報検索ではなく、構造化された要件探索の後にコード変更を行うタスクが対象です。次の場合は使用しないでください：AWS Activate、プログラム、クレジットに関する事実確認、コピー＆ペーストできる単一のプロンプトの依頼、AWS 以外のアーキテクチャ作業、コード変更を伴わないアーキテクチャの助言・推奨（architect-for-startups を参照）、AI エージェントを中心とする新しいアイデア（ランタイム選定、エージェント型アーキテクチャ、エージェントの概念実証。agent-advisor を参照）、既存の GCP/Azure/Heroku ワークロードの移行、または LLM SDK の書き換え（gcp-to-aws / azure-to-aws / heroku-to-aws / llm-to-bedrock を参照）。
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。