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
Firebase CLI の基本設定、CLI のインストール、バージョン確認（`firebase-tools@latest --version`）、CLI ログイン（--no-localhost を含む）、プロジェクト作成、プロジェクト選択（`firebase use`）、アプリ設定ファイル（`google-services.json`、`GoogleService-Info.plist`）のダウンロードを提供します。CLI ログイン、プロジェクトの作成・切り替え、またはアプリ設定ファイルのダウンロードにのみ使用してください。Firebase Hosting のデプロイ、Firestore、Auth、App Hosting、Data Connect、Crashlytics、Remote Config には使用しないでください。
Google Cloud Well-Architected Framework の信頼性の柱にある設計原則と推奨事項に基づき、Google Cloud ワークロードの信頼性、レジリエンス、可用性、フォールトトレランス、災害復旧（DR）を評価、設計、改善します。ワークロードの稼働時間、高可用性（HA）や DR の設計、RTO/RPO 目標の設定と達成、SRE のベストプラクティス、バックアップ戦略、マルチリージョンフェイルオーバー、Google Cloud のフォールトトレラントアーキテクチャなど、信頼性関連の質問に使用します。コスト最適化、オペレーショナルエクセレンス、セキュリティなど、Well-Architected Framework の他の柱や、リソースの実作業によるデプロイ、進行中のインシデント対応には使用しません。
GKE クラスターの基本的なプロビジョニング、認証情報、Autopilot と Standard の選択、ワークロードのデプロイを管理します。GKE クラスターの作成、kubectl 認証情報の取得、Autopilot と Standard モードの選択に使用します。Workload Identity（gke-workload-identity を使用）、GKE ネットワーキング（gke-networking を使用）、セキュリティ強化（gke-platform-security または gke-workload-security を使用）、クラスターのアップグレード（gke-upgrades を使用）には使用しないでください。
Turborepo モノレポのビルドシステムに関するガイダンスです。対象：turbo.json、タスクパイプライン、dependsOn、キャッシュ、リモートキャッシュ、「turbo」CLI、--filter、--affected、CI の最適化、環境変数、内部パッケージ、モノレポの構造やベストプラクティス、境界。ユーザーがタスク／ワークフロー／パイプラインを設定する、パッケージを作成する、モノレポを構築する、アプリ間でコードを共有する、変更・影響を受けたパッケージを実行する、キャッシュをデバッグする、または apps/packages ディレクトリを使う場合に使用します。
Runpod に関するあらゆるタスクはここから始めます。GPU/CPU pods の実行、サーバーレスエンドポイントのデプロイ、テンプレートやネットワークボリュームの利用、イメージ構築、Runpod の仕組みの理解に対応します。適切なスキル（runpod-mcp、runpodctl、flash、companion-clis、runpod-usage、runpod-templates、runpod-build-template、runpod-migrate）に振り分け、実環境で検証済みのエンドツーエンド例（golden paths）を約 24 件掲載しています。進め方が不明な場合、および進め方が明確でも複数ステップまたはプロビジョニングを伴うタスクに使用してください。
接続済み Runpod MCP サーバーのツール呼び出しを通じて Runpod インフラを管理します（pods、サーバーレスエンドポイントとジョブ、テンプレート、ネットワークボリューム、レジストリ認証情報、シークレット、クラスター、GPU/CPU カタログ、課金）。サーバーがない場合は接続します（ホステッドまたはローカル npx）。リクエストで最初の Runpod MCP ツールを呼び出す前に読み込んでください。手順を担う journey skill にタスクを振り分け、回答の規約と変更可能なリソースのルールを管理します。ターミナル、ファイル転送、SSH のセットアップは runpodctl に委ね、テンプレートプロジェクトと Hub リストの作成は runpod-build-template に振り分けます。
CloudBase（腾讯云开发、云开发、TCB、微信云开发）プロジェクトの開発、設計、構築、デプロイ、デバッグ、移行、トラブルシューティングに使用します。対象は Web、微信小程序、小程序、uni-app、モバイル（iOS、Android、Flutter、React Native）です。UI（ページ、インターフェース、フォーム、ダッシュボード、プロトタイプ）；認証（ログイン、登録、OAuth、publishable key）；データベース（NoSQL ドキュメントデータベース、PostgreSQL/CloudBase PG、既存の MySQL、app.rdb()、queryPgDatabase/managePgDatabase、CRUD、セキュリティルール）；クラウド関数/cloud functions（serverless、scf_bootstrap）；CloudRun（クラウドホスティング、Dockerfile）；クラウドストレージ；組み込み AI（組み込み LLM、AI 会話、ストリーミング、ストリーミング出力、画像生成、generateText、streamText、createModel、generateImage、TokenHub、Hunyuan、DeepSeek、GLM、Kimi、Token Credits リソースパック、小程序成長プラン）；サードパーティ/カスタムモデルの導入（サードパーティ LLM の導入、LLM 呼び出し、LLM API）；AI エージェント（智能体、AG-UI、LangGraph）；運用トラブルシューティング（点検、診断、ログ）；仕様ワークフロー（要件ドキュメント、技術設計、requirements、tasks.md）。CloudBase 以外のプロジェクト、CloudBase を使用しない純粋なフロントエンド、CloudBase を含まないセルフホスト型バックエンドには使用しないでください。
Orca のワークスペースごとの環境レシピをセットアップ、レビュー、デバッグ、検証します。環境レシピとは、Orca が各ワークスペース用に新規作成するオンデマンドの使い捨てランタイム（クラウドサンドボックス、VM、SSH ホスト、ローカルコンテナ）です。新しいレシピの一貫した構築、`orca.yaml` の `environmentRecipes` エントリーの修正、プロバイダーのライフサイクルスクリプトのひな形作成、`orca vm recipe doctor` の失敗解決に使用します。レシピを使わない通常の worktree やワークスペースの作成には `orca-cli` を使用します。
GCP のログ、メトリクス、診断情報を分析して Google Cloud のネットワーク問題を調査します。ネットワークトラフィックの消失、パケットドロップとその理由、VPC Flow Logs（Private Service Connect / PSC、サーバーレス / App Engine Direct VPC、コスト見積もりを含む）、NAT、ファイアウォール、脅威ログの調査、レイテンシーやスループットのメトリクス照会、Connectivity Tests による経路診断に使用します。一般的な VM 管理やオブザーバビリティ以外のタスクには使用しないでください。
Dockerfileの作成、CI/CDパイプラインの設定、Kubernetesマニフェストの記述、Terraform/Pulumiインフラテンプレートの生成を行います。デプロイの自動化、GitOps設定、インシデント対応ランブック、社内開発者プラットフォームのツールにも対応します。CI/CDパイプラインの構築、アプリケーションのコンテナ化、Infrastructure as Codeの管理、Kubernetesクラスターへのデプロイ、クラウドプラットフォームの設定、リリースの自動化、本番インシデントへの対応に利用できます。パイプライン、Docker、Kubernetes、GitOps、Terraform、GitHub Actions、オンコール、プラットフォームエンジニアリング関連の作業に利用できます。
expo-updates と EAS CLI を使って EAS Update を設定し、JavaScript とアセットを OTA 更新します。OTA 更新のセットアップ、eas update:configure または eas update の実行、preview/staging/production チャンネルへの公開、ブランチ／チャンネル／ランタイムバージョンの説明、更新のテスト、インストール済みビルドに古いコードが表示される原因のデバッグに使用します。TestFlight、preview、production の更新が反映されない場合（コールド起動やアプリの再起動に関する質問を含む）にも読み込みます。更新の健全性指標には使用せず、採用状況、クラッシュ、ロールアウトの監視には eas-update-insights を使用してください。
base44 プロジェクトに関するあらゆる操作に base44 CLI を使用します。リソース構成（エンティティ、バックエンド関数、リアルタイム Actor、AI エージェント）、初期化と操作（リソース作成、デプロイ）、Base44 公開 API を通じた既存のアプリやワークスペースでのその他の操作（設定、ドメイン、ユーザー、メンバー、ソースのエクスポート）に対応します。このスキルでは、マルチプレイヤー、共同ボード、プレゼンスとライブカーソル、ルーム内チャット、ライブオークションを支えるリアルタイム/WebSocket プリミティブである Actor を含め、リソースの構成方法を学べます。機能を計画または実装する際は、必ずこのスキルを学んでください。
Sandbox Agent をデプロイ、設定、統合します。Sandbox Agent は、サンドボックス環境で AI コーディングエージェント（Claude Code、Codex、OpenCode、Amp）をオーケストレーションする汎用 API です。ローカルまたはクラウドサンドボックス（E2B、Daytona、Docker）で sandbox-agent サーバーをセットアップする場合、SDK または API 経由でエージェントセッションを作成・管理する場合、エージェントイベントをストリーミングして人間が介在するやり取りを処理する場合、コーディングエージェント用のチャット UI を構築する場合、またはエージェント応答の汎用スキーマを理解する場合に使用します。
コンテキストの引き継ぎ、エスカレーション手順、ドキュメント作成を通じて、オンコールシフトの引き継ぎを習得します。エンジニア間でオンコールの責任を引き継ぎ、次の担当者が状況を完全に把握できるようにするとき、進行中のインシデント、調査、最近の変更をまとめたシフトサマリーを書くとき、インシデントの途中でコンテキストを失わずに新しいエンジニアがインシデントコマンダーを引き継ぐとき、新しいエンジニアを初めてオンコールローテーションに加えるとき、またはチーム間で既存の引き継ぎプロセスを監査し品質を改善するときに使用します。
AIエージェントが誤りやすいIAMの挙動について、ポリシー評価の境界ケース、信頼ポリシーの注意点、STSセッション制限、Organizationsの特有事項、SAML/MFAの詳細など、検証済みの修正情報を提供します。IAMロール管理や、アプリケーションのソースコードまたはTerraform plan JSONからのベースラインポリシー生成に関する構造化ワークフローも提供します。条件演算子の安全な使い方（Nullチェックを伴うForAnyValue/ForAllValues）、バケットポリシーの拒否パターン（VPCエンドポイント制限、組織パス）、混乱した代理人の防止、aws:SourceAccount/aws:SourceArn信頼条件を使ったAWSサービス（Glue、CloudTrail、Lambda、ECSなど）向けサービスロールの作成を扱います。IAMロールの作成、IAMまたはバケットポリシーの記述、アプリケーションのソースコードまたはTerraform plan JSONからのポリシー生成、STS、Organizations、条件演算子の利用、またはサービスロールや実行ロールが必要なタスクに適用されます。CognitoユーザープールポリシーやアプリケーションレベルのRBACなど、IAM以外の認可は対象外です。
サーバーレスのリクエストを、適切なコンピュート形態とその担当スキルに振り分けます。コンピュート、オーケストレーション、統合の選択が未確定の段階で、Lambda、API Gateway、EventBridge、Step Functions、およびイベント駆動型の作業を優先的に扱います。対象には API バックエンド、Webhook、ジョブ、cron、キュー／ストリームのコンシューマー、耐久性のあるワークフロー、イベントルーティング、Step Functions と Durable Functions の比較、キューやストリームの Pipes とネイティブイベントソースマッピングの比較が含まれます。オンデマンドの Event Functions と Managed Instances、Web Functions、MicroVMs の選択や、EventBridge のルール／Scheduler／Pipes／バス、HTTP と REST API の選択を判断します。共有 Lambda リファレンス（コールドスタート、SnapStart、同時実行、イベントソース、関数 URL、スロットリング、トラブルシューティング）も担当します。リクエストで形態やサービスが決定済み、またはその特徴が明示されている場合（名前が出ていなくても、耐久チェックポイントとステップの自動再試行、Firecracker サンドボックス、マネージドインスタンス、Node.js サーバーなど）は、専門スキルに引き継ぎます。EC2、ECS/EKS/Fargate、Amplify のホスティングは対象外です。
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。