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
リソースのライフサイクルを統合管理する Azure Deployment Stacks。(1) Azure Deployment Stacks（Azure BlueprintsのGA版後継）、(2) リソース保護のための拒否設定（DenyDelete、DenyWriteAndDelete）、(3) ActionOnUnmanageの動作（削除、切り離し）、(4) Bicep deployment stacks、(5) サブスクリプションをまたぐスタックのデプロイ、(6) 既存スタックの更新（リソースの取り込み）、(7) スタックリソースと履歴の確認、(8) スタックと従来型デプロイの比較、(9) deployment stacksを使ったGitOpsで積極的に有効化してください。提供内容：Bicepスタックテンプレート、az stack CLIリファレンス、拒否設定マトリックス、Blueprintsからの移行ガイダンス。
hcloud CLI を使用して CDN ドメインのトラフィック異常を分析します。指定したドメインの課金方式とトラフィック/帯域幅指標を照会し、3 か月のベースラインおよび絶対しきい値と比較して、トラフィックの不正利用や悪用を特定します。ユーザーが（1）CDN ドメインのトラフィック異常を分析する、（2）ドメインにトラフィックの不正利用や悪用があるか確認する、（3）CDN の課金方式とトラフィック/帯域幅指標を照会する、（4）現在のトラフィックを過去のベースラインと比較する場合に使用します。トリガーには「CDN流量异常」「流量异常分析」「域名流量分析」「流量盗刷」「带宽异常」「95带宽异常」「流量突增」「流量对比」「基准分析」「traffic anomaly」「bandwidth anomaly」「CDN traffic analysis」「traffic theft detection」「baseline comparison」が含まれます。
Infisical Privileged Access Manager（PAM）のガイド — 接続する側が資格情報を一切見ることなく、データベース、サーバー、Kubernetes クラスター、クラウドアカウントへの人間および AI エージェントのアクセスを仲介し、完全なセッション録画と監査を提供する。13 種類すべてのアカウントタイプ（SSH、PostgreSQL、MySQL、MSSQL、OracleDB、MongoDB、Redis、Kubernetes、AWS IAM、GCP service account、Azure CLI、Windows、Windows AD）、accounts/folders/templates/memberships モデル、Admin/Connector/Auditor ロール、セッションのライフサイクルと録画、承認を伴うジャストインタイムアクセスリクエスト、アカウント資格情報のローテーション、ディスカバリー、依存関係、Web および CLI アクセス、`infisical pam agentic access` による AI エージェント向けの agentic アクセスを扱う。次のような質問があるときにこのスキルを使用する：Infisical PAM、特権アクセス、セッション録画、ジャストインタイムのデータベースアクセス、仲介された SSH アクセス、AI エージェントに安全にデータベースアクセスを付与する方法、インフラストラクチャのアクセスリクエストと承認、または「パスワードを渡さずに本番環境へ入れるにはどうすればよいか」。資格情報を保持せずにインフラストラクチャに到達する人間と AI エージェント向け。アプリケーションが自ら資格情報を取得する用途には対応しない（infisical-dynamic-secrets）。
CI が通ってからビルドを出荷するまでの道筋を徹底する——pubspec の `version: x.y.z+N` を versionName/versionCode の唯一の情報源とし（単調増加、決して再利用しない）、リリース成果物を実機で検証し、署名とストアの API キーは決してリポジトリに入れず、`--obfuscate --split-debug-info` を使いシンボルをビルドごとにアーカイブする（そうしないとそのリリースのクラッシュレポートは永久に読めなくなる）、マージ後の manifest から権限セットを監査して全体をアサートし、ストアの申告（データセーフティ、栄養ラベル、プライバシーマニフェスト）はリポジトリ内で証明可能かつ読み戻して信頼する、サイズとコールドスタートの予算、そして停止計画を伴う段階的ロールアウト。リリースの作成やタグ付け、`android/app/build.gradle(.kts)`、`key.properties`、`AndroidManifest.xml`、`Info.plist`、`PrivacyInfo.xcprivacy` の編集、バージョンの引き上げ、Play や TestFlight へのアップロード、ストア掲載文やプライバシー文言の作成、クラッシュのシンボル化、サイズの追跡、アップロード拒否や提出ブロックの診断に使用する。
Azure DevOps Sprint 254-262の新機能と機能強化（2025年）。(1) 最近のAzure DevOpsスプリントの新機能の確認、(2) Sprint 254以降に導入された新しいパイプラインタスクの利用、(3) Azure Boardsの更新（デリバリープラン、クエリの強化）、(4) Azure Reposの更新（ブランチポリシー、高度なセキュリティ）、(5) Azure Pipelinesの更新（1ESホステッドプール、エージェントの廃止）、(6) Azure Artifactsの更新（アップストリームソース、保持）、(7) 廃止通知（TFVC、クラシックパイプライン）、(8) ADO向けGitHub Advanced Securityで積極的に有効化してください。提供内容：スプリントごとの変更履歴、新機能リファレンス、廃止タイムライン、移行に関する注記。
Azure 上で安全な API を設計するためのガイダンスです。認証、認可、ゲートウェイ制御、入力検証、レート制限、シークレット管理、ランタイム脅威検出を扱い、OWASP API Security Top 10 および Azure API Management に準拠します。対象：API セキュリティ設計、安全な API、OWASP API Top 10、API 認証、API ゲートウェイセキュリティ、レート制限、JWT の検証、バックエンド API の保護、API Management のセキュリティポリシー、安全な API アーキテクチャ、BOLA、BFLA。一般的なアプリケーションセキュリティや Web アプリ設計には使用しないでください（security-architecture / threat-modelling を使用）。API のランタイム検出のみには使用しないでください（defender-for-apis を使用）。
オンプレミスの Active Directory（AD FS またはサードパーティー IdP 経由）と Microsoft Entra ID 間の SAML 2.0 ID フェデレーションを構成します。フェデレーションモデル（AD FS、パスワードハッシュ同期、パススルー認証、サードパーティー IdP）と SAML 認証フローを扱います。オンプレミスの認証機関をクラウドリソースに拡張する場合や、Entra ID のハイブリッド ID SSO アーキテクチャを設計する場合に使用します。
DOCA のあらゆる症状をデバッグする際に使用します。コンパイルできないビルド、doca_* シンボルを解決できないリンク工程、DOCA_ERROR_* を返すランタイム呼び出し、応答のないサービスやツール、スタックトレース / valgrind / コアダンプなどが対象です。ユーザーが必要としているのは、段階的な手順（インストール → バージョン → ビルド → リンク → ランタイム → プログラム → ドライバー）、詳細度の制御（--sdk-log-level、DOCA_LOG_LEVEL、doca-{lib}-trace 形式）、コンテナデバッグの制約、または Developer Forum への投稿に向けた状態の収集方法です。「DOCA debug」と言っていなくても起動します。暗黙の表現には、「undefined reference to doca_*」「ログを増やすには」「パケットが回線に届かない」「doca_caps が何も返さない」「コンテナ内の hugepages が空」などがあります。ライブラリ固有のデバッグ（Flow pipe trace、RDMA QP、Comch stats）、環境に起因する pkg-config や hugepages の問題、DOCA_ERROR_* の分類とライフサイクルの解釈、パフォーマンスやインシデント対応は対象外として、別のスキルに引き継ぎます。
Infisical 証明書管理（PKI）のガイド — X.509 証明書の発行、更新、失効、配布。9 種類すべての認証局タイプ（内部ルート／中間 CA、Let's Encrypt を含む ACME、AWS Private CA、AWS ACM Public CA、Microsoft ADCS、Azure ADCS、DigiCert、Venafi TPP、GoDaddy）、Applications と Certificate Profiles、4 種類すべての登録方式（API、ACME、EST、SCEP）、証明書を AWS ACM / Azure Key Vault / Cloudflare / ロードバランサーへ配信する 12 種類すべての PKI Sync、証明書のライフサイクルとアラート、PKCS#11 と Windows KSP によるコード署名、証明書のディスカバリー、HSM コネクター、CRL 配布、ポスト量子の ML-DSA および SLH-DSA 鍵アルゴリズムを扱う。次のような質問があるときにこのスキルを使用する：Infisical PKI、認証局、TLS 証明書の発行、mTLS 証明書、Infisical での ACME または Let's Encrypt、EST または SCEP 登録、証明書の更新、失効、CRL、コード署名証明書、または「Infisical で証明書を管理するにはどうすればよいか」。X.509/TLS 証明書とコード署名向け。SSH 証明書（infisical-dynamic-secrets）や、マネージドキーによるデータ暗号化（infisical-kms）には対応しない。
プロジェクトの問題点の監査、「正しくして」、または「看看项目出了什么问题」「为什么用户的需求还没上线」「为什么没提交App Store」「为什么没新build」といった質問があった場合や、プロジェクト全体の状態確認を求められた場合に使用します。未マージのブランチ、停滞した PR、失敗した GitHub Actions、古いビルド、計画とのずれ（TODOS.md / ROADMAP）、未リリースのコミット、ログエラーを確認します。読み取り専用で調査し、分類したチェックリストを提示します。修正はユーザーの明示的な確認後にのみ行います。Cathier iOS アプリのワークフロー（Xcode + fastlane + アプリ内フィードバックからの @claude PR の自動マージ）を把握しています。
Java エンタープライズシステムでフィーチャートグル、フィーチャーフラグ、キルスイッチ、実行時構成ゲート、カナリア制御、段階的ロールアウト、実験、一時的な互換スイッチを設計、実装、レビュー、テスト、またはクリーンアップするときに使用。次のようなリクエストでトリガーする：フィーチャートグル戦略の設計、このフィーチャーフラグのレビュー、キルスイッチの安全な追加、トグルのオン／オフ経路のテスト、期限切れフィーチャートグルのクリーンアップ、制御されたロールアウトとロールバック動作の計画。Plinth Toolkit の一部
AWS SAM と AWS CDK を使ってサーバーレスアプリケーションをデプロイします。次のような語句で起動します：use SAM、SAM template、SAM init、SAM deploy、CDK serverless、CDK Lambda construct、NodejsFunction、PythonFunction、SAM と CDK の併用、サーバーレス CI/CD パイプライン。サービスを選択して一般的なアプリをデプロイする場合は、代わりに deploy-on-aws プラグインを使用してください。
各ゲートが名前付きのリリース阻止契約に 1 対 1 で対応する、無駄のない GitHub Actions の Flutter CI を徹底する——固定した runner + subosito/flutter-action@v2 ツールチェーン、dart format --set-exit-if-changed、flutter analyze --fatal-infos、build_runner と drift schema の鮮度（git diff --exit-code）、flutter test --test-randomize-ordering-seed random、実行時には検出できない問題を捉える静的な import/禁止文字列の grep、カバレッジはレポートのみでゲートにはしない（過大報告を修正）、golden は検証のみで自動承認しない（CI で --update-goldens を使わない）、そして CI では証明できないこと（音声、実フォント、実機での挙動）を正直に明示する。.github/workflows/*.yml の編集、job や step の追加・削除、codegen/schema/format/analyze/coverage ゲートの接続、test/policy や tool/ 配下での grep ベースのポリシーテストやゲートスクリプトの作成、action バージョンの固定、または CI が証明できないことを証明できると主張する場合に使用する。
ユーザーが DOCA Argus Service をデプロイまたは運用する際に使用します。これは BlueField 側にパッケージされたランタイムセキュリティコンテナで、BlueField と接続されたホストを監視して、不審なアクティビティ、完全性違反、運用上の異常を検出し、その結果を SIEM（Splunk / ELK / Sentinel / syslog）に転送します。4 軸の設定（検出ポリシー、転送、サンプリング、ホストカバレッジ）、BlueField Arm での NGC コンテナの実行、フォワーダーの接続を扱います。「DOCA Argus」と明示されていなくても起動します。典型的な暗黙の表現は、「コンテナは正常だが検出結果が届かない」「Splunk で誤検知が大量発生」「BlueField-3 のフリートでランタイムセキュリティ」などです。DOCA のインストール、SIEM 側の取り込み設定、既成の検出ルールパック、メトリクスの可観測性（DOCA Telemetry）は対象外として、別のスキルに引き継ぎます。Argus は NVIDIA が現在推奨するランタイムセキュリティフレームワークで、旧 App Shield ライブラリに代わるものです。新しいランタイムセキュリティの作業では、まず Argus を挙げてください。
既存の AI エージェントプロジェクト（LangChain、LangGraph、OpenAI Agents SDK、Claude Agent SDK、CrewAI）を EdgeOne Makers プラットフォームの規約に移行する。ユーザーが標準的なエージェントプロジェクトを EdgeOne Makers で動作するように適応させたい場合、Express/Next.js の API ルートを Makers ハンドラーに変換したい場合、またはプラットフォーム機能（context.tools、context.sandbox、context.store）を追加したい場合に使用する。新規のエージェントプロジェクトではトリガーしない（代わりに makers-agents を使用）。
Terraform のタスクパターン — 一般的なワークフローとパイプラインの手順。以下の場合に積極的に有効化：(1) terraform init/plan/apply/destroy のワークフロー、(2) CI での terraform fmt と validate、(3) ワークスペース管理（terraform workspace）、(4) リモート状態バックエンド（Azure Storage、S3、Terraform Cloud）、(5) 状態ロックと DynamoDB ロック、(6) 既存リソースへの terraform import、(7) terraform refresh とドリフト検出、(8) -target と -replace の使用例、(9) バージョン固定（required_version、required_providers）、(10) 環境ごとの tfvars ファイル規約。提供内容：ワークフローテンプレート、バックエンド設定例、状態ロックの設定、インポートのレシピ、CI パイプラインパターン。
Alibaba Cloud APIG移行スキル。Kubernetesのnginx IngressリソースをAlibaba Cloud API Gateway（APIG、ingressClass: apig）に移行します。ユーザーがIngress YAML（貼り付け、ファイル、またはディレクトリ）を提供すればよく、分析にクラスターアクセスは不要です。アノテーションの互換性分類、Higressネイティブマッピング、組み込みプラグインの選択、カスタムWasmPluginの開発、移行後のIngress YAML生成、デプロイガイド付き移行レポートに対応します。トリガー：「nginx ingress migration」「APIG compatibility」「gateway migration」「ingress-nginx to APIG」「nginx迁移」「网关迁移」「Ingress兼容性分析」「APIG迁移」「迁移评估」「annotation兼容性」「WasmPlugin开发」。
従来の RShim/BFB 経路を使った BlueField-3 (BF3) の初日プラットフォーム起動に使用します。ホストから bfb-install で RShim 経由で BlueField bundle (BFB) を DPU に転送する作業、ホストから DPU への TMFIFO 管理チャネル（tmfifo_net0、192.168.100.x の慣例）、RShim デーモンの状態と RShim 経由のコンソール、mlxconfig による DPU モードの選択（DPU/組み込み機能モードとホスト分離/NIC モード）、BFB 後の復旧、6 状態の BlueField 状態分類器、インストールの検証（cat /etc/mlnx-release とバージョン確認）を扱います。ユーザーが「BF3」と言わなくても起動します。典型例は {BlueField-3 に BFB を転送して}、{bfb-install は 0 で終了したが DPU が戻らない}、{ping 192.168.100.2 は通るが ssh は失敗する}、{DOCA はホスト側か Arm 側か} です。BFB の再フラッシュ、mlxconfig set、モード変更、ファームウェアの書き込みは破壊的操作です。対象を明示した確認を必ず得て、doca-hardware-safety を読み込んでください。アプリの起動、コンテナのデプロイ、環境のインストール、BF4 BMC-Redfish 経路は別のスキルに振り分けます。
Terraform、Kubernetes、CloudFormation、Azure ARM 向けの Infrastructure as Code セキュリティスキャンです。デプロイ前に設定ミス、セキュリティリスク、コンプライアンス違反を検出します。以下の場合に使用します：- ユーザーが Terraform ファイルやモジュールのスキャンを依頼した場合 - 「infrastructure security」または「IaC scan」と言及した場合 - Kubernetes マニフェストを扱っている場合 - CloudFormation または ARM テンプレートのセキュリティについて質問した場合 - Agent がインフラストラクチャコードを生成または変更している場合
MCP サーバー経由でライブの Infrahub データを分析・関連付けし、運用上の質問への回答、ドリフトの検出、影響の調査を行います。次の場合に発動します：インフラデータの照会、コンプライアンスの確認、変更の影響調査、アドホックレポートの作成。次の場合は発動しません：自動チェックの作成、変換処理の構築、スキーマの設計、データファイルへの入力、Infrahub のバージョンアップグレードの計画（infrahub-planning-upgrades を使用）。ユーザーの質問を必ずそのまま args として渡してください。このスキルはフォークされたコンテキストで実行され、親の会話を参照できません。args を指定せずに呼び出すと失敗します。
PostHog プロジェクトのログを調査する：サービスやデプロイが正常か検証し、エラーの急増を説明し、インシデントをトリアージし、またはログストリームの内容を理解する。ユーザーが「ログを確認して」と依頼したとき、サービス、デプロイ、リリース、変更が正常に動作しているか、または何かを壊していないかを尋ねたとき、エラーが増えた理由や何が変わったかを尋ねたとき、ログに現れる障害の根本原因を知りたいときに使用する。ログ MCP ツール（サービス概要、パターンマイニング、前後のパターン差分、バケット集計、ファセット、生データ行）をルーティングし、ログテーブルへの手書き SQL や生データ行ではなく要約から調査を始められるようにする。
AWSでのAIエージェント開発を一元化する入口です。ランタイムを評価・選定し、既存ワークロードの完全な移行計画を作成し、実行可能なPOCを構築するまでを一つのフローで行います。次のような場合に利用します：エージェントのランタイム選定、AgentCoreとECS・EKS・Lambdaの比較、AgentCoreとLambda MicroVMの比較、AWSへのAIエージェントのデプロイ、AWS上のエージェントアーキテクチャの設計、エージェントのアイデアから構築内容を検討、エージェントのAWS移行、計画を伴うエージェント移行、エージェント移行計画、AgentCoreサービスの追加、エージェントへのメモリ／ゲートウェイ／ID／ポリシーの追加、AgentCore Memoryの有効化、エージェントへの可観測性の追加、AWS上で稼働中のシステムへのエージェント機能の追加、Temporal workersのAWS移行、TemporalのAWS移行、AWSでのTemporal実行、AWS上でのTemporal workersの実行、Temporalを利用するシステムのAWS移行、Temporalでオーケストレーションされたサービス、Temporal workers向けのAWS構成、TemporalベースのサービスのAWS移行、AWS上でのTemporal Cloudまたはセルフホスト。段階的なフローは、Intake（入口と技術的背景）、Discover（軽量なコード検出）、Clarify（適応型の質問）、決定論的なスコアリング、Design（ランタイム、デプロイモデル、サービス、モデル）、Estimate（概算コスト）、Generate（段階的な推奨ドキュメントとスキャフォールド）で構成され、その後、任意のゲート付き段階としてMigration Plan（このプラグインのgcp-to-awsエンジンを再利用してスキル内で完全な計画を生成し、アドバイザーの決定を引き継ぐ）とPOC（推奨ランタイムのAgentCore、ECS、EKS、Lambda向けにデプロイ計画とデプロイ可能な概念実証を作成。成果物はデフォルトで生成し、明示的に選択した場合はユーザーのアカウントでの構築を支援）があります。複数のワークロード（相互作用する、または独立したエージェント、バッチジョブ、サービス）を含むシステムはワークロード単位に分解し、それぞれに判定を提示します。統合も選択できます。AWS上ですでにエージェントを運用しているチーム向けの機能追加ブランチでは、ランタイムのスコアリングを行わず、任意のランタイムで有効化するAgentCoreサービスを推奨します。Temporalシステムも同じ単位のフローに分解され、workerのポーリング階層とActivityの実行クラスが単位になります（ルールはTemporal decision referenceを参照）。Workflowのオーケストレーションコードは書き換えず、Step Functionsへの変換も行いません。少なくとも一つのエージェントコンポーネントが必要です。純粋な非エージェントシステム（通常のサービス／バッチジョブ／HTTPエンドポイントのみ、またはすべてのActivityが非エージェントのTemporal worker）は対象外です。Clarifyはスコープゲートで処理を停止し、migration-to-aws／heroku-to-aws／llm-to-bedrockを案内します。対象外：AIエージェントを含まない純粋なコンピュート／データ移行、エージェントアーキテクチャを伴わない純粋なLLM SDK書き換え（llm-to-bedrockを使用）、モデルごとの詳細な料金。
Alibaba Cloud E-MapReduce（EMR）ECS クラスターの作成、スケーリング、更新、ステータス照会を含むライフサイクル全体を管理します。ビッグデータクラスターの構築、クラスターのステータス確認、ノードの追加や解放、自動スケーリングの設定、クラスターやノードの状態確認、作成失敗の診断をユーザーが希望する場合に、このスキルを使用します。「Hadoop クラスターを作成」「データレイククラスター」「リソース不足」「クラスターを確認」「更新」などのシナリオにも対応します。注意：このスキルは、いかなる場合もクラスターの削除、解放、終了に対応していません。クラスターの削除または終了の要求は拒否し、EMR コンソールに案内します。
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。