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 97,222 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
このスキルでは、EdgeOne Makers 上の AI エージェントエンドポイントの構築方法を案内します。5 つのフレームワーク（DeepAgents、LangGraph、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Claude Agent SDK）、プラットフォームから注入される `context.store` / `context.tools` / `context.sandbox`、conversation_id のデュアルチャネルルーティング、SSE ストリーミング、`agents/` と `cloud-functions/` の分離を扱います。EdgeOne Makers 上で AI エージェントエンドポイントを作成またはレビューしたい場合に使用します。例：「EdgeOne Makers でエージェントを構築」「Claude エージェントエンドポイントを作成」「LangGraph を Makers に接続」「SSE で LLM 応答をストリーミング」「エージェントテンプレートをレビュー」「context.store / context.sandbox / context.tools を使用」。通常の Edge Functions、Cloud Functions、ミドルウェア（AI ロジックを実行しないため、代わりに edgeone-pages-dev を使用）では起動しないでください。デプロイのワークフローでは edgeone-pages-deploy を使用してください。EdgeOne Makers プロジェクト以外での汎用 AI フレームワーク開発でも起動しないでください。
aliyun CLI を使用してローカルフォルダーを Alibaba Cloud OSS に定期同期するスキルです。増分アップロード用の ossutil コマンドも統合されています。ローカルから OSS への定期アップロードのスケジュール設定、OSS バックアップの前提条件の確認、OSS 同期用の cron または Task Scheduler の設定、aliyun CLI で行う処理と OS 上または手動で行う処理の明確な切り分けに使用します。条件付きの書き込み操作：ユーザーが対象 bucket がまだ存在しないと確認した場合に限り作成（PutBucket）します。検証後のクリーンアップをユーザーが明示的に求めた場合に限り、テストオブジェクトを削除（DeleteObject）できます。トリガー：「OSS scheduled sync」、「定时同步到OSS」、「aliyun ossutil cp --max-age」、「aliyun ossutil cp -u」、「cron upload to OSS」、「Task Scheduler OSS upload」、「aliyun CLI OSS sync」、「本地目录增量上传 OSS」。
画像、動画、ダウンロード可能なアセットのメディアパイプラインを計画・運用します。画像の保存と配信の設計、形式（WebP、AVIF）の選択、レスポンシブ画像の設定、動画ホストの選定、ブランドアセットライブラリの整理、遅い画像パイプラインの監査に使用します。画像パイプライン、アセットライブラリ、DAM、画像最適化、WebP、AVIF、レスポンシブ画像、動画ホスティング、画像CDN、アセットワークフロー、メディア管理で起動します。画像の読み込みが遅い、壊れている、または複数のシステムに分散している場合も起動します。
ユーザーの明示的な確認後、Connect API の sync エンドポイントを介して、パイプライン上に設定済みの DevOps Center テストプロバイダーを再同期し、新しいテストスイートを取得します。pipelineId と 1 つ以上の testProviderIds を受け取り、非同期の再同期を開始して、新たに追加されたスイートを割り当て可能にします。テストプロバイダー（例：Apex Unit Tests、Code Analyzer、Flow Tests、Provar）に前回の設定後スイートが追加され、ユーザーがそれらを DevOps Center に表示させたい場合に使用します。起動条件：テストプロバイダーの再同期、新しいスイートの取り込み、スイート一覧の更新を希望する場合、または設定済みプロバイダーの割り当て済みスイートが不足・古いとユーザーが述べた場合。起動しない条件：プロバイダーの初回設定（新しい DevopsPipelineTestProvider 設定を作成する場合）、または既存スイートのステージへの割り当て／マッピング（managing-suite-assignments を使用）。
バックアップを計画・実行し、復旧目標を設定して、災害復旧訓練を実施します。RPO/RTO の目標設定、バックアップアーキテクチャの設計、バックアップ対象と頻度の決定、リージョン全体やプラットフォームの障害への備え、復元訓練の実施に使用します。バックアップ、復元、RPO、RTO、災害復旧、DR、事業継続性、データベースが失われた場合、ホスティングが停止した場合、復旧訓練、ランサムウェア対策の計画に関する内容が対象です。インシデントによって復元能力の不足が明らかになった場合にも対象です。
モデルの検出、サーバー状態の確認、モデルの読み込み、エンドポイントのスモークテスト、下流の OpenAI 互換接続設定に、LM Studio の `lms` CLI とローカル／リモートの LM Studio サーバーを操作します。ユーザーが LM Studio、`lms`、ローカルモデルサーバー、`/v1/models`、リモート LM Studio ホストに言及する場合や、別のツールを LM Studio に接続したい場合に使用します。ローカルの OpenAI 互換エンドポイントのテストや、正しい読み込み済みモデル識別子の選択だけを求める場合も対象です。トリガー：lmstudio、lm studio、lms、local model server、LM Studio API、LM Studio endpoint、/v1/models、connect Strix to LM Studio、load model in LM Studio。
サービスのテレメトリーがすでに SigNoz に流れている場合に、エンドツーエンドの可観測性セットアップを実行します。SLI/SLO の記録、データ探索（RED/USE）、目的に合わせたダッシュボード、保存済み Explorer ビュー、バーンレートとデータ欠落のアラート、調整サイクルを、SLO を考慮した一貫性のあるワークフローにまとめます。「取り込み後に可観測性を設定して」「データが流れているので、ダッシュボードとアラートを作って」「このサービスを SigNoz にエンドツーエンドでオンボーディングして」「X の監視をすべて設定したい」といった依頼や、明示的に「可観測性」と言わずに生のテレメトリーからダッシュボード、アラート、ビュー一式を求める場合は必ずこのスキルを使用してください。これはオーケストレーション層です。単一の成果物（ダッシュボードだけ、アラート1件だけ、保存済みビューだけ、静的しきい値アラート1件、または単発クエリ）には、signoz-creating-dashboards、signoz-creating-alerts、signoz-managing-views、signoz-generating-queries を直接使用してください。
Alibaba Cloud Firewall IPS（侵入防御システム）が検出したセキュリティイベントやアラートを照会・分析し、脅威の迅速な特定と修復の推奨を支援します。ユーザーが IPS アラート、侵入検知、侵入防御、攻撃イベント、セキュリティアラート、脅威検知、攻撃分析、IDS/IPS、攻撃を受けた、あらゆる攻撃、セキュリティインシデント、セキュリティ警告、攻撃を受けているサーバー、マシンアラームに言及した場合に起動します。「最近攻撃はあったか」「どの資産が攻撃されたか」「この IP に攻撃行為があるか」「特定のサーバー／マシンのセキュリティアラート」「どの IP が特定の IP を攻撃したか」など、明示的に「IPS」と言及していない質問でも起動します。
ユーザーが「パイプラインを書く」「キャッシュを追加する」「ビルドを高速化する」「ビルドページにテスト失敗を表示する」「アノテーションを追加する」「コード変更時のみテストを実行する」「動的パイプラインを設定する」「リトライを追加する」「並列ステップ」「マトリックスビルド」「プラグインを追加する」「パイプライン YAML のアーティファクトを扱う」と依頼した場合に使用します。.buildkite/ ディレクトリ、pipeline.yml、buildkite-agent pipeline upload、ステップタイプ（command、wait、block、trigger、group、input）、if_changed、notify、同時実行、動的パイプラインのクォータ、パイプラインのアップロード制限に言及した場合や、Buildkite CI の設定について質問した場合にも使用します。
Huawei Cloud Flexus LインスタンスにJiuwenSwarmマルチAgentコラボレーションプラットフォームをワンクリックでデプロイします。Huawei Cloud Flexus LインスタンスにJiuwenSwarm／JiuwenClawを迅速にデプロイしたい場合、クラウドインスタンスを自動作成してAI Agentプラットフォームをデプロイしたい場合、またはモデルAPIやメッセージチャネル（Xiaoyi／Feishu／DingTalk）を設定したい場合に使用します。インスタンスを自動作成し、COC経由でアプリをデプロイして、モデルとメッセージチャネルを設定します。トリガーキーワード：JiuwenSwarm deployment、JiuwenClaw deployment、九问Swarm部署、九问Claw部署、一键部署JiuwenSwarm、AI智能体平台部署、部署九问Swarm、部署九问Claw、云服务器部署AI平台。
AWS データカタログ（Amazon SageMaker Catalog（Amazon DataZone）または AWS Glue Data Catalog）のビジネスメタデータを作成・整備します。書き込み前にアカウントが使用するカタログプラットフォームを判定します。対象：テーブルへの説明追加、データセットの文書化、README の作成、オーナー設定、列コメントの追加、用語集用語のタグ付け、ビジネス用語集やメタデータフォームの作成、アセットの公開、データプロダクトの作成、データソースのクロール実行、カタログアセットの削除、規約文書をカタログスキルアセットとしてテーブルに添付する、プロジェクト内で説明やオーナーが欠けているアセットと優先して修正する項目の確認、アカウントが使用するカタログと可能な操作の確認。不対象：テーブルの棚卸しや一覧表示（exploring-data-catalog を使用）、特定のテーブルの検索（finding-data-lake-assets を使用）、エクスポートしたメタデータスナップショットに対する SQL でドメイン全体の不足を集計すること（querying-aws-sagemaker-catalog を使用）、アクセス権の付与や取り消し（managing-data-asset-access を使用）。
VictoriaMetricsのクエリトレースJSONを分析し、遅いクエリを診断して、時間の内訳、ボトルネック分析、最適化の推奨事項を含む構造化されたパフォーマンスレポートを作成します。次の場合は必ずこのスキルを使用してください。(1) ユーザーがVictoriaMetricsまたはVMのトレース、クエリトレース、trace JSONに言及した場合。(2) duration_msec/message/childrenフィールドを含むJSONファイルを提示または参照した場合。(3) VictoriaMetrics/VMのクエリが遅い理由を尋ね、トレース出力がある場合。(4) トレースの文脈でvmstorageノードの分布、キャッシュミス、ロールアップのパフォーマンスについて尋ねた場合。(5) vmselect trace、trace=1、またはVictoriaMetricsのクエリパフォーマンスのデバッグに言及した場合。このスキルは一貫性のある徹底した分析を実現する構造化レポートテンプレートを提供します。これを使わずにVMトレースを分析しないでください。
OpenNext adapter (@opennextjs/cloudflare) を使用して Next.js を Cloudflare Workers にデプロイします。SSR/ISR/SSG/App または Pages Router、getCloudflareContext、bindings（D1/R2/KV/AI/Hyperdrive）、キャッシュ階層、skew protection、マルチワーカー、カスタム worker、環境変数、worker size/runtime/keep_names/FinalizationRegistry/connection-scoping のエラーに対応します。
Quicknode のブロックチェーンインフラは 80 以上のチェーンに対応します。Core RPC API、Streams、Webhooks、Blazar WSS、Solana gRPC、HyperCore gRPC、SQL Explorer、Metaplex DAS API、Blockbook、Ordinals & Runes API、Swap API、x402、MPP、Agent Subscriptions、CLI、MCP を提供します。Quicknode 製品、ブロックチェーンデータへのアクセス、ウォレット決済によるエージェントアクセスに使用します。
WebSocket PUB/SUB、チャンネル管理、JWT 認証、イベントプロキシ、Redis/NATS による水平スケーリングを扱う Centrifugo リアルタイムメッセージングサーバーのエキスパートです。centrifugo、centrifugal、リアルタイムメッセージング、websocket pubsub、チャンネル購読、リアルタイム通知、ライブ更新、プレゼンス、履歴復旧、server-sent events 統合、リアルタイムトランスポート層に使用します。Centrifugo を使わない一般的な WebSocket プログラミング、Socket.IO、Pusher SDK、その他のリアルタイムフレームワークには使用しないでください
KubernetesとDockerを調査します—API匿名アクセス、kubelet 10250 exec（SPDY/WebSocket。通常のPOSTは不可）とより簡単な/runプリミティブ、etcd 2379の認証なしアクセス、ダッシュボードのログイン回避、RBACの設定ミス、secret/SA-tokenの悪用、docker.sockによるホスト脱出、runc/コンテナ脱出（Leaky Vessels CVE-2024-21626）、API server経由のnodes/proxy RCE、EphemeralContainers node-shell、バインド／投影されたSA-tokenのaudience+expiryの悪用、admission-controllerの回避、Helm/Tillerの残存物。対象がコンテナ化インフラを実行している、K8sポート（6443/10250/10255/2379/8443）を公開している、またはクラウドメタデータからK8sサービスアカウントが判明する場合に使用します。
公開済みリスティングのカタログサブスクリプションを通じて、AWS データカタログ（Amazon DataZone がサポートする Amazon SageMaker Catalog）のデータアセットへのアクセスを付与、申請、監査、取り消します。サブスクリプションの申請、判断を記録したうえでの承認または却下、プロジェクトとのリスティング共有、1件または複数のサブスクリプションの取り消し、付与処理の確定確認を扱います。対象：別のチームにテーブルへのアクセスを付与する、データセットへのアクセスを申請する、アクセス申請を承認または却下する、プロジェクトとリスティングを共有する、このテーブルへのアクセス権を持つユーザーを確認する、アクセス権を取り消す、一括取り消し、アクセス権が実際に削除されたか確認する、サブスクリプションの付与状況。不対象：IAM ロール、ポリシー、STS（aws-iam を使用）、S3 バケットポリシー（securing-s3-buckets を使用）、Clean Rooms の権限（aws-cleanrooms を使用）、カタログメタデータ・用語集・フォームの作成、リスティングの公開、他チームがサブスクライブしているアセットの廃止・削除と必要な操作順序（managing-data-catalog を使用）。
Connect API の testSuiteStages エンドポイントを使用して、DevOps Center のパイプラインステージに対するあらゆるテストスイート割り当てを管理します。次の 3 つのモードに対応します。(A) 単一のスイートをステージに一度だけ追加、(B) テスト戦略として複数のスイートをステージに一括マッピング（変更前に影響プレビュー表を必ず提示）、(C) ガバナンスルールに従ってスイート割り当て内の個々のテストクラスを追加または削除（却下されたテストを除外し、確定前に最終リストを再提示）。次の場合に起動します。スイートがパイプラインステージに未リンクで、ユーザーが割り当てを希望する場合、パイプライン全体のスイートとステージのマッピングを設定する場合、テスト戦略の一環として複数のスイートをステージに割り当てる場合、スイート内のテストを追加／削除する場合、レビュー済みテストをスイートに同期する場合、またはテストをスイートに昇格する場合。新しいテストクラスの作成（generating-apex-test を使用）やテストの直接実行（running-apex-tests を使用）では起動しないでください。
Ryvn インフラストラクチャを運用します。組織の管理、環境のプロビジョニング、サービスやインストールのデプロイ、ブループリントの設定、リリースチャネルやプロモーションパイプラインの管理、接続や変数グループの設定、ログの表示、タスクの承認、プレビューデプロイの処理、ネットワークポリシーの作成を行います。ユーザーが Ryvn、環境、サービス、インストール、ブループリント、デプロイ、インフラストラクチャ、プロビジョニング、Kubernetes、クラウド、GCP、サービスインストール、リリースチャネル、プロモーションパイプライン、ネットワークポリシー、エグレスルール、ワークロードの分離、ドメインや IP の許可に言及した場合は、「Ryvn」と明示していなくてもこのスキルを使用してください。
WorkBuddy など、サンドボックス化または制限された AI コーディング環境で動作する EdgeOne Makers Skills の環境別適応ルール。ユーザーが WorkBuddy、または CLI のプロンプトが停止し、ネットワークがプロキシから分離されている一方でブラウザーでのログインは可能なサンドボックス IDE を使用している場合に起動します。非対話型 CLI フラグ、ネットワーク分離の回避策、サンドボックスでのログイン、プロキシのバイパス、ファイルプレビューの制約（開発サーバー経由で http:// を必ず使用し、file://、python -m http.server、npx serve は絶対に使用しない）、開発サーバーの要件を扱います。
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。