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
ユーザーが「どうスケールするか」「数百万規模への拡大」「スケーリングのロードマップ」「ボトルネックはどこか」「最初に何が壊れるか」「10倍の成長」「垂直スケーリングと水平スケーリング」「ゼロからのスケール」「次のスケール曲線」について尋ねた場合に使用します。単一サーバー → 階層化 → レプリカ → キャッシュ → CDN → ステートレス層 → マルチリージョン → シャーディングという桁違いの進化経路を示し、大きな図を丸暗記するのではなく、次のボトルネックを診断する方法を提供します。設計を桁違いに拡大する必要がある場合や負荷増加が想定される場合は、「スケーリング」と言われなくても使用します。
ユーザーが「DNS」「ドメイン解決」「GeoDNS / 地理的ルーティング」「レイテンシベースのルーティング」「重み付け / フェイルオーバールーティング」「Route 53 / Cloud DNS」「A/CNAME/ALIAS レコード」「anycast」「DNS TTL / 伝播」について尋ねた場合に使用します。名前を適切な IP に対応付け、ユーザーを適切なリージョンやエンドポイントへ誘導するグローバルな入口を提供します。ユーザーが「DNS」と言っていなくても、リージョン / データセンター間のトラフィック振り分け、名前レイヤーでのヘルスチェック付きフェイルオーバー、安定したホスト名の公開が設計に必要な場合に使用します。
メールが確実に受信トレイに届くようにします。メール認証（SPF、DKIM、DMARC）の設定、メールが迷惑メールに振り分けられる原因の診断、ドメイン評価戦略の策定、送信者評価の監視、メールなりすまし対策の強化に使用します。トリガー：メール到達性、SPF、DKIM、DMARC、迷惑メールフォルダー、送信者評価、メールボックスプロバイダー、一時的なバウンス、バウンス率、BIMI、MTA-STS、到達性監査。マーケティングメールやトランザクションメールがユーザーに届かない場合にも使用します。
フリート運用向けに構築された唯一の OpenRouter コマンドラインツールです。ローカルの利用台帳に基づく予算、異常アラート、フェイルオーバーマップを提供し、単なるチャットラッパーではありません。トリガーフレーズ：`which model is cheapest for this task`、`what did my crons spend on openrouter`、`check openrouter credits runway`、`is openrouter degraded right now`、`why did my openrouter cost spike`、`use openrouter`、`run openrouter`。
メッシュネットワーク、安全なアクセス、ゼロトラストインフラストラクチャ向けの Tailscale VPN の包括的なセットアップ、設定、管理を扱います。インストール、CLI コマンド、サブネットルーター、出口ノード、Tailscale SSH、ACL/grants の設定、MagicDNS、Tailscale Serve/Funnel、API 自動化、本番デプロイのベストプラクティスを網羅します。Tailscale のセットアップ、tailnet アクセス制御の設定、サブネットルーターや出口ノードのデプロイ、Tailscale SSH の有効化、Serve/Funnel によるサービス公開、Tailscale API による自動化、接続のトラブルシューティング、本番環境への Tailscale デプロイ計画に使用します。
Huawei Cloud Ascendデバイスへの一時的なSSHリモート接続を提供します。ホスト/ポート/ユーザー名/パスワードの動的入力（メモリ内のみ）、ディスク管理、NPU監視、コンテナ管理、セキュリティ監査、ログ分析に対応します。機密性の高い操作には実行前にユーザーの確認が必要です。Ascendサーバーへのリモート接続、NPUの状態監視、ディスク/LVMの管理、Ascendデバイスのトラブルシューティングにこのスキルを使用します。トリガー語：SSH、remote、Ascend、NPU、远程连接、昇腾、NPU监控
Realm管理、ユーザー/グループ管理、クライアント設定、認証フロー、アイデンティティブローカー、認可ポリシー、セキュリティ強化、トラブルシューティングなど、KeyCloakの包括的な管理ガイダンスを提供します。SSO設定、SAML/OIDCのセットアップ、ロールベースアクセス制御（RBAC）、ユーザーフェデレーション（LDAP/AD）、ソーシャルログイン連携、多要素認証（MFA）、高可用性デプロイを扱います。KeyCloakの設定、SSOのセットアップ、Realmやクライアントの管理、認証問題のトラブルシューティング、RBACの実装を行う場合、または「KeyCloak」「SSO」「OIDC」「SAML」「アイデンティティプロバイダー」「IAM」「認証フロー」「ユーザーフェデレーション」「Realm設定」「アクセス管理」に言及した場合に使用します。
SQL、JavaScript、Python、Cloud Run エンドポイントにわたる BigQuery ユーザー定義関数（UDF）とリモート関数の作成、デプロイ、トラブルシューティングを行います。BigQuery でカスタムスカラー関数や集約関数を作成する場合、Python または JavaScript UDF に PyPI パッケージや Cloud Storage ライブラリをインストールする場合、Python UDF（WITH CONNECTION）またはリモート関数から Google Cloud や外部 API を呼び出す場合に使用します。通常の BigQuery テーブル/データセット CRUD には bigquery-basics、DataFrames クライアントのワークフローには bigquery-bigframes、BigQuery ML モデルには bigquery-ai-ml を使用してください。
Databricks Apps 用の Python バックエンドです。FastAPI（デフォルト）、Flask、Dash、Streamlit、Gradio、Reflex に対応します。**新しい Databricks App では `databricks-apps`（AppKit — Node/TypeScript/React）がデフォルトです。まずはこちらを使用してください。**ユーザーが Python バックエンドを求めている場合、既存の Python アプリを拡張する場合、またはチームが Python のみを使用している場合に限り、このスキルを使用します。OAuth 認証、アプリリソース、SQL warehouse および Lakebase への接続、基盤モデル／Vector Search／モデルサービング API（`databricks-python-sdk` 経由）、CLI または DABs によるデプロイを扱います。
Azure Key Vault 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、制限とクォータ、セキュリティ、構成、統合、コーディングパターン、デプロイを扱います。シークレット／キー、Private Link、Entra ID 認証、BYOK/HSM、ARM/Bicep/Terraform のデプロイなど、Azure Key Vault 関連の開発タスクに使用してください。Azure Cloud Hsm には使用せず azure-cloud-hsm を、Azure Dedicated HSM には azure-dedicated-hsm を、Azure Payment Hsm には azure-payment-hsm を、Azure Attestation には azure-attestation を使用してください。
Checkly CLI を使用してモニタリングチェックを設定、作成、テスト、管理します。API Checks、Browser Checks、URL Monitors、ICMP Monitors、Playwright Check Suites、Heartbeat Monitors、Alert Channels、Dashboards、Status Pages を扱うときに使用します。Checkly アカウントのプラン、利用権、機能制限、メンバー、保留中の招待にアクセスできます。専用コマンドがないエンドポイント向けに、汎用 API パススルー（`checkly api`）を含みます。
ユーザーが「ロードバランサー」を追加する場合、「L4 と L7」（トランスポート層とアプリケーション層）について質問する場合、分散アルゴリズム（「ラウンドロビン」「最小接続数」「重み付け」「IP ハッシュ」）を選ぶ場合、「ヘルスチェック」を設定する場合、「スティッキーセッション」／「セッションアフィニティ」が必要な場合、「リバースプロキシ」を追加する場合、「SSL/TLS 終端」を行う場合、「オートスケーリンググループ」全体に「トラフィックを分散」する場合、または単一の入口の背後にステートレスな Web 層を設けたい場合に使用します。同一アドレスの背後に複数のサーバーがある設計や、単一のマシンが入口のボトルネックまたは SPOF になっている場合は、ユーザーが「ロードバランサー」と言わなくても使用します。
Lovable.dev プロジェクト向けの統合スキルです。GitHub と同期する Lovable.dev プロジェクト、デプロイが必要な Supabase Edge Functions、Lovable Cloud のデータベース移行、supabase/ ディレクトリ構成のプロジェクト、「Lovable」「deploy edge function」「apply migration」への言及時に起動します。GitHub だけでは実行できないバックエンド操作向けに、正確な Lovable プロンプトを提供します。
Google Cloud と Broadcom AppNeta における Cloud Network Insights のセットアップ、オンボーディング、合成モニタリング運用をガイドし、自動化します。Cloud Network Insights の有効化、クラウド環境やオンプレミス環境への Monitoring Points のデプロイやトラブルシューティング、Network または Web のモニタリングポリシーと AppNeta アラームルールの設定、アラートポリシーの設定、パスアラームとパフォーマンス指標の照会、合成パスの到達性確認に使用します。一般的なネットワークオブザーバビリティ、VPC Flow Logs、Cloud NAT、VPC ファイアウォールのデバッグには使用しないでください。
「分散ログ」「ログ集約」「集中ログ」「ELK」または「EFK」スタック、「ログ転送」「構造化ログ」、ログ内の「相関 ID」や「トレース ID」、「ログ保持」「大量ログ取り込み」の設計時に使用します。収集 → バッファリング → 転送 → インデックス化 → 保存 → 保持のパイプライン、サンプリング、順序制御、コールドストレージの階層化を扱います。多数のサービスが出力するログを、高負荷時にも一か所で検索できる必要がある場合は、「ログパイプライン」という言葉がなくても使用してください。
PostHog のエラー追跡抑制ルールを作成し、取り込み時に大量発生する価値の低いエラーを破棄します。「このエラーの記録を止めて」「ブラウザー拡張機能のエラーを破棄して」「ResizeObserver のループを無視して」「ボットによるエラーを抑制して」といった依頼や、ノイズが多く対処不要なエラーの取り込みコストを削減したい場合に使用します。抑制候補を特定し、フィルター範囲を厳密に定め、完全抑制とサンプリングのどちらにするか判断し、作成前にルールを確認します。抑制されたエラーは永久に破棄されるため、このスキルは慎重な対応を基本とします。
pywrangler CLI と WorkerEntrypoint クラスパターンを使用して、Cloudflare Workers 上に Python API を構築します。複数ステップの DAG 自動化向け Python Workflows を含みます。記録されている 11 種類のエラーを防止します。Python のサーバーレス API の構築、Python のエッジへの移行、非同期エラー、パッケージの互換性、ハンドラーパターンの誤り、RPC 通信の問題のトラブルシューティングに使用します。
devcontainer の設定問題を診断し、開発環境のセットアップを案内します。ユーザーが「devcontainer をセットアップ」「コンテナの起動を修正」「VS Code dev container を設定」「Codespaces をセットアップ」と依頼した場合や、Docker 開発環境に問題がある場合に使用します。キーワード：devcontainer、docker、VS Code、Codespaces、container、development environment、Dockerfile。
ユーザーが「CDN」「エッジキャッシュ」「静的アセット配信」「メディア／動画配信」「コンテンツの地域分散」「エッジ POP の選定」「プッシュ型とプル型の CDN」「cache-control ヘッダー」「静的アセットの TTL」「オリジンの負荷軽減」「オリジンシールド」について尋ねた場合に使用します。ユーザーに近いエッジからデータを配信する方法を示します。画像、動画、JS/CSS、ダウンロードを広い地域に配信する設計や、同じファイルの繰り返し読み込みでオリジンが過負荷になる場合は、ユーザーが「CDN」と言わなくても使用します。
ユーザーが「QPSの見積もり」、概算（BOTEC）、ストレージ／帯域幅の必要量、サーバー台数、ピーク負荷、キャパシティプランニングを求める場合や、設計の根拠となる標準的なレイテンシ／スループット／可用性の数値（レイテンシ表、QPSレート、2の累乗、可用性のナイン）を必要とする場合に使用します。設計判断が規模に左右される場合は必ず使用し、コンポーネントを選ぶ前に「高トラフィック」「大量データ」といった表現を具体的な数値に置き換えます。ユーザーが「見積もり」と言っていない場合も対象です。
ユーザーが「blob store」や「object storage」を求める、「S3」や S3 互換ストアに言及する、「画像／動画／ファイルの保存」が必要、または「multipart upload」「resumable upload」「signed / presigned URLs」「media storage」「unstructured data at scale」「versioning」「tiering」（hot/cold/archive）、耐久性を高める「erasure coding」とレプリケーションの比較について質問する場合に、このスキルを使用します。写真、動画、バックアップ、ログ、ML データセットなどの大規模な非構造化オブジェクトを低コストかつ耐久性をもって保存・提供する設計には、ユーザーが単に「ファイルはどこに置けばいい？」と尋ねた場合でも使用します。
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。