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
OpenAI API（developers.openai.com）の運用・管理リファレンス。Administration API、admin API keys、RBAC、roles、groups、invites、projects、spend limits、audit logs、usage / costs API、Terraform provider（openai/openai）、workload identity federation（WIF、OIDC / SPIFFE / X.509 / Idira）、moderation API、misalignment monitoring、safety alerts / cases、安全ベストプラクティス、under-18 ガイダンス、ZDR Private Safety Processing（PSP）、本番環境のベストプラクティス、デプロイチェックリスト、コスト / レイテンシ最適化、fast / ultrafast mode、Realtime API のコストを扱います。rate limits・error handling・prompt caching・webhooks については openai-api-core、Codex WIF・管理については openai-codex を参照してください。
GPU／TPU／CPU ワークロードのためにクラウド VM、Kubernetes pod、Slurm ジョブを起動する場合、クラウド GPU でモデルを学習またはファインチューニングする場合、自動スケーリング付きの推論サーバー（vllm、TGI など）をデプロイする場合、SkyPilot タスク YAML ファイルを作成・デバッグする場合、コスト削減のためにスポット／プリエンプティブルインスタンスを使う場合、クラウド間で GPU 価格を比較する場合、25 以上のクラウド、Kubernetes、Slurm、オンプレミスクラスターにまたがってコンピュートを管理し、それらの間でフェイルオーバーする場合、リソース可用性や SkyPilot のエラーのトラブルシューティング、コストと GPU 可用性の最適化、または既存の Slurm ワークロードの移行（sbatch スクリプト、salloc セッション、ジョブ配列、srun 呼び出しを SkyPilot タスク YAML に変換し、Slurm のコマンド、ディレクティブ、SLURM_* 環境変数を SkyPilot の同等物にマッピングする）を行う場合に使用。
Zeabur の文脈で、AI Hub アカウント、API キー、残高、使用状況、API エンドポイントを管理する場合に使用します。「AI Hub」「add AI credits」「create API key」「check AI usage」「auto-recharge」「AI Hub endpoint」「AI Hub base URL」「how to use AI Hub API」「LLM API」「AI API」「OpenAI compatible」「Anthropic API」「GPT」「Claude」「Gemini」「DeepSeek」「Grok」とユーザーが言った場合に使用します。
ユーザーが読み取り専用の doca_caps CLI を使い、このホスト上で DOCA が認識している内容を確認したい場合に使用します。DOCA デバイスと PCIe アドレスの一覧表示、representor デバイスの一覧表示、現在の OS で利用可能な DOCA ライブラリの確認、デバイスごと・ライブラリごとの機能確認、特定 PCIe アドレスへの出力限定、デバッグやインストールのスモークテスト用の副作用のない機能スナップショット取得が対象です。ユーザーが「doca_caps」や「機能表示ツール」と明示しなくても起動します。「このマシンで DOCA は実際に何を認識している？」「DOCA から BlueField PF が見える？」「RHEL ホストで Flow を使える？」「pf0 の VF representor を列挙して」「doca_caps: command not found」「RDMA の出力が空だがツールが壊れている？」などが典型例です。DOCA のインストール（doca-setup の対象であり、手順を案内しない）、ライブラリ内部の機能マトリクス（Flow pipe 作成、RDMA verbs 機能）、ストリーミングテレメトリー / DTS、付属バイナリの変更は対象外として、適切なスキルに案内します
ユーザーがワークロード周辺の DOCA 環境を扱う場合に使用します。インストールの正常性確認、ビルド環境（pkg-config、headers、LD_LIBRARY_PATH、hugepages、devlink、representors）の準備、環境に起因する障害のデバッグ、コンテナーとベアメタルのデプロイ形態の選択、または NGC DOCA コンテナーの Stage-1 フォールバックを介した、未インストールのホストからの DOCA インストールへのアクセスが対象です。「DOCA setup」と明示されていなくても起動します。「BlueField を入手したばかりだが、次は何をすればよいか」「コードをビルドしたが、実行方法が分からない」「pkg-config が doca-flow を見つけられない」「空きの 2048 kB hugepages がない」「representor X が見つからない」「Mac で DOCA を学びたい」といった暗黙の表現が該当します。ライブラリ API の詳細（Flow pipes、RDMA queues）、サンプルを変更して最初のアプリを作るワークフロー、プログラム側の DOCA_ERROR_* のデバッグ、「X のドキュメントはどこか」というナレッジマップの質問は断り、他のスキルに案内します。
EdgeOne Pages 上でのフルスタック機能の開発を支援します。Edge Functions、Cloud Functions（Node.js / Go / Python ランタイム）、Middleware、KV Storage、ローカル開発ワークフローが対象です。EdgeOne Pages 専用の API、サーバーレス関数、ミドルウェア、WebSocket エンドポイント、フルスタック機能を作成する場合に使用します。例：「API を作成」「サーバーレス関数を追加」「ミドルウェアを作成」「フルスタックアプリを構築」「WebSocket サポートを追加」「エッジ関数を設定」「KV ストレージを使用」「Go API を作成」「Python バックエンドを構築」「EdgeOne Pages で Flask/FastAPI/Gin を使用」。Next.js API routes、Next.js middleware、Nuxt server routes などのフレームワーク標準機能や、EdgeOne Pages プロジェクト外での一般的な Express/Koa 開発には使用しないでください。デプロイには使用せず、edgeone-pages-deploy を使用してください。Cloudflare Workers、Vercel Functions、AWS Lambda など他のプラットフォームにも使用しないでください。
CI/CD パイプライン向けの GitHub Actions ワークフローを作成します。ワークフロー構文、トリガー、ジョブ、ステップ、マトリックス戦略、キャッシュ、アーティファクト、再利用可能なワークフロー、コンポジットアクション、シークレット管理、OIDC 認証、権限の強化を扱います。ワークフローの作成、ジョブの設定、キャッシュの構成、リリースの自動化に使用します。github-actions、workflow、ci、cd、actions、jobs、steps、matrix、cache、artifact、secrets、reusable-workflow に対応します。
このスキルは、OpenClaw 用の **Tablestore Mem0** プラグインをインストールして設定します。Tablestore Mem0 は Alibaba Cloud Tablestore を mem0 のベクトルストアバックエンドとして使用し、AI エージェントに永続的な長期記憶を提供します。Alibaba Cloud Tablestore をバックエンドとして、OpenClaw に長期記憶を保存または管理させたい場合に使用します。トリガー：「tablestore memory を設定」「tablestore mem0 プラグインをインストール」「tablestore で長期記憶を設定」「これを覚えて」。
完全に編集可能な SVG としてアーキテクチャ図を生成する。クラウド図にはネイティブの AWS、Azure、GCP アイコンを、それ以外には手描き風の汎用アイコンを使用する。任意で、自己完結型の編集可能な draw.io mxGraph コンパニオンを提供する。決定的なレイアウトが、手動で配置した座標ではなくゾーンのネストと直交ルーティングを計算する。トリガー: "architecture diagram"、"infra diagram"、"system diagram"、"deployment diagram"、"topology diagram"、"draw architecture"、"AWS diagram"、"Azure diagram"、"GCP diagram"、"cloud infrastructure diagram"、"VPC diagram"、"draw my AWS setup"。ユーザーが、後から Figma、Illustrator、Inkscape、draw.io で編集できる静的なアーキテクチャ図を求める場合に使用する。アーキテクチャレビューには使用しない。architecture-reviewer を使用すること。
DevOps、クラウドプラットフォーム、FinOps、DevSecOps を網羅する包括的なインフラエンジニアリング。プラットフォーム：AWS（EC2、Lambda、S3、ECS、EKS、RDS、CloudFormation）、Azure の基本、Cloudflare（Workers、R2、D1、Pages）、GCP（GKE、Cloud Run、Cloud Storage）、Docker、Kubernetes。機能：CI/CD パイプライン（GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins）、GitOps、Infrastructure as Code（Terraform、CloudFormation）、コンテナオーケストレーション、コスト最適化、セキュリティスキャン、脆弱性管理、シークレット管理、コンプライアンス（SOC2、HIPAA）。操作：クラウドインフラのデプロイ、構成、管理、スケーリング、監視、保護、最適化。キーワード：AWS、EC2、Lambda、S3、ECS、EKS、RDS、CloudFormation、Azure、Kubernetes、k8s、Docker、Terraform、CI/CD、GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins、ArgoCD、Flux、コスト最適化、FinOps、リザーブドインスタンス、スポットインスタンス、セキュリティスキャン、SAST、DAST、脆弱性管理、シークレット管理、Vault、コンプライアンス、監視、オブザーバビリティ。用途：AWS/Azure/GCP/Cloudflare へのデプロイ、CI/CD パイプラインの設定、GitOps ワークフローの実装、Kubernetes クラスターの管理、クラウドコストの最適化、セキュリティのベストプラクティスの実装、Infrastructure as Code の管理、コンテナオーケストレーション、コンプライアンス要件、コスト分析と最適化。
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。対象はモデル/SDK の書き換えのみです。コードベースを評価し、SDK 呼び出しを書き換え、Bedrock と照合して出力品質を評価し、マージ可能な git ブランチを提供する一連の作業を行います。Agent のランタイム選定、Agent アーキテクチャの決定、Agent 移行計画には使用せず、agent-advisor を使用してください。Bedrock の費用見積もりのみ、またはインフラストラクチャのみの移行にも使用しません。この skill と併せて gcp-to-aws skill をインストールする必要があります。評価はクロススキル呼び出しによって全面的に委任されるため、gcp-to-aws がない場合の単独フォールバックはありません。
主要な CI/CD パイプラインを対象とした包括的な悪用方法論。GitHub Actions のインジェクションベクター（PR タイトルと issue 本文を経由した式インジェクション、workflow_run イベントの悪用、GITHUB_TOKEN の過剰なスコープ、composite action のサプライチェーン侵害）、Jenkins の攻撃経路（Groovy サンドボックスエスケープ、スクリプトコンソールのリモートコード実行、Java remoting のデシリアライズ、クレデンシャルストアのダンプ、共有ライブラリのインジェクション）、GitLab CI の悪用（YAML アンカーのインジェクション、runner 登録トークンの悪用、CI 変数の窃取、マージリクエストパイプライン経由の保護ブランチバイパス）、Azure DevOps パイプラインエージェントの侵害とサービス接続の窃取を扱う。全プラットフォームにわたるアーティファクトポイズニング技術、gato と jenkins-attack-framework のツールガイダンスを含み、MITRE ATT&CK T1195.002（Supply Chain Compromise: Compromise Software Supply Chain）に対応付ける。パイプライン構成の列挙、コントリビューターからコード実行への権限昇格、パイプラインの信頼境界を越えた横方向の移動、変更されたワークフロー定義による永続化を網羅する。各手法セクションでは、実際に動作する悪用コード、検知インジケーター、防御策を提供する。
主要なプラットフォーム全体の CI/CD 環境を対象とした包括的なシークレット抽出方法論。ビルドコンテキストからの環境変数の抽出、vault およびシークレットマネージャーの設定不備の悪用（HashiCorp Vault、AWS Secrets Manager、Azure Key Vault、GCP Secret Manager）、横方向の移動のための runner およびエージェントトークンの悪用、CI/CD プロバイダーとクラウドプラットフォーム間の信頼関係を突く OIDC フェデレーション攻撃、誤って露出したクレデンシャルを狙ったビルドログ漏洩の分析、クレデンシャル窃取のためのキャッシュポイズニング技術、プラットフォーム固有のクレデンシャルストアの悪用（GitHub Actions secrets、GitLab CI variables、Jenkins credential providers）、Azure DevOps と GCP におけるサービス接続およびサービスアカウントの悪用、ビルド環境からの Docker レジストリクレデンシャルの窃取を扱う。MITRE ATT&CK T1552（Unsecured Credentials）とそのサブテクニックに対応付ける。各セクションでは列挙手順、抽出技術、回収したシークレットを使ってアクセスを拡大するためのポストエクスプロイトのピボットガイダンスを提供する。
Docker、containerd、Podman ランタイムを対象としたコンテナエスケープおよびブレイクアウト技術。ホストファイルシステムのマウントと nsenter による特権コンテナのブレイクアウト、/var/run/docker.sock を介した Docker ソケットの悪用、CAP_SYS_ADMIN、CAP_SYS_PTRACE、CAP_NET_ADMIN を含む Linux capability の悪用、cgroup v1 の notify_on_release エスケープ、CVE-2019-5736 や CVE-2024-21626 Leaky Vessels などの runc CVE、コンテナ内からのカーネルエクスプロイト、--privileged やホスト名前空間の共有といった Dockerfile の設定不備を扱う。capsh、amicontained、deepce、CDK、nsenter による列挙を含む。MITRE ATT&CK T1611 Escape to Host に対応付ける。エンゲージメントのスコープにコンテナブレイクアウト、Docker エスケープ、コンテナの権限昇格、コンテナからのホストアクセスが含まれる場合、またはコンテナ化された環境に入り込み、その下にあるホストへ到達する必要がある場合に本スキルを使用する。
ターミナルから `polylane` CLI で Polylane を操作する——本番環境の問題、インシデント、アラートを調査し、ログを検索してメトリクスを照会し、クラウドリソース、サービス、依存関係グラフを探索し、何がデプロイされているかを確認し、コードを検索し、メモリを保存し、可観測性ツールとクラウドアカウントを接続し、Polylane エージェントとのスレッドを進める。作業がシェルやスクリプトで行われる場合、ユーザーが CLI を求める場合、または Polylane MCP ツールが接続されていない場合に使用する——本番のデバッグ、サービスやリソースの検索、コードベースの検索、統合の管理、クラウドプロバイダーの接続、Polylane エージェントとの対話に。取得する（`--help`、`polylane api describe`）——コマンドやフラグを推測してはならない。
このスキルは、ホストまたは BlueField 上で CollectX (clx) ベースの DOCA テレメトリーコレクターをデプロイ、運用するために使用します。プロバイダー／カウンターをコレクターに接続し、収集デーモンを実行し、エクスポーター（Prometheus のプル、Fluent Bit のプッシュ、NetFlow、ファイル／IPC）を設定して、メトリクスを実際に外部へ送信します。ユーザーが CollectX や clx に言及しなくても、暗黙的な表現（{コレクターから下流に何も出力されない}、{clx コレクターにプロバイダーを追加する}、{Prometheus エンドポイントを有効にする}、{DPU から Fluent Bit にカウンターを送る}、{デーモンは起動するがスキーマ行が表示されない}）で起動します。このスキルは CollectX の収集メカニズムと、運用者自身による doca-telemetry／doca-telemetry-exporter の使用を担当します。製品版 DOCA Telemetry Service (DTS) は公開ドキュメント（AGENTS.md Non-goal #7）へ、リーダー API は doca-telemetry へ、パブリッシャー API は doca-telemetry-exporter へ案内します。clx のシンボル、プロバイダー名、スキーマフィールド、フラグ、設定パスを捏造せず、該当する種類を説明して最新の情報源へ案内してください。
BlueField（Argus、DMS、Firefly、UROM サービス）上で、バンドルされた DOCA サービスをコンテナとして実行する方法を扱います。static-pod マニフェストディレクトリを監視するスタンドアロン kubelet、YAML pod-spec の配置、kubelet の状態 / ENTRYPOINT ログ / サービスごとの稼働状態が対象です。コンテナデプロイと言及されていなくても、「構築したサービスを BlueField で実行するには？」「pod-spec YAML はどこに置く？」「pod が Pending / ImagePullBackOff / CrashLoopBackOff のまま」「コンテナは Running だがサービスが準備できない」「編集後に pod が再起動を繰り返す」「DMS と Firefly を同時に使う」などで起動します。ホストまたは Arm 上で直接起動する DOCA リンク済みバイナリには doca-bare-metal-deployment を使用します。一括処理前のスモークテストと、階層化されたエラー分類（pod-spec、スケジューリング、イメージ取得、ランタイム、マウント、ネットワーク、バージョン、ホスト）を扱います。サービスごとの設定スキーマ、DOCA のインストール、ライブラリ API の質問、外部 NVIDIA サービス（BlueMan、HBN、SNAP、Virtio-net）、または Kubernetes クラスター全体の運用は対象外として、適切なスキルに案内します
Huawei Cloud Flexus L インスタンス上に AI Agent 開発プラットフォーム（Dify）をデプロイし、デプロイ操作、パスワード管理、MaaS モデル設定、ワークフローインポートの機能を提供する。トリガーキーワード：deploy flexusagent/一键部署Flexus AI Agent开发平台、change password/修改开发平台管理员密码、change dify password/修改dify平台密码、add maas provider/添加MaaS模型供应商、configure maas model/配置MaaS模型、view workflow/查看AI Agent工作流、import workflow/导入AI Agent工作流
SDK セットアップのための OpenTelemetry 宣言型 YAML 構成。OpenTelemetry SDK プロバイダー（tracer、meter、logger）の構成、OTLP exporter の設定、サンプリング戦略の定義、または otel 構成ファイルの作成を行うときに使用する。"otel config"、"OpenTelemetry YAML"、"declarative configuration"、"otelconf"、"OTEL_CONFIG_FILE"、"file_format"、"configure tracing/metrics/logs export" でトリガーし、またはユーザーがコードではなく構成ファイルでテレメトリーパイプラインを設定するとき。
Polylane プラットフォームで本番環境を調査し、本番への影響を評価する。ライブ環境のデバッグ——本番障害、停止、エラー急増、レイテンシ悪化、デプロイ失敗——、ログ・メトリクス・トレース・アラートからの根本原因特定、「何が壊れたか」「何が変わったか」「本番は影響を受けているか」への回答、クラウドインフラ・サービス・依存関係トポロジーの探索、オンコールトリアージ、ポストモーテム、ロールバック、修復に使用する。また、あらゆるコードやインフラの変更を実施・出荷する前に、実際に稼働しているものに対する影響範囲を確認するためにも使用する。プラットフォーム全体——コンテキストグラフ（クラウド、統合、トポロジー、リポジトリ、メモリ）、検出（問題、変更インテリジェンス、勧告）、調査（スレッド、フィード、エスカレーション）、修復（自動修正）——に加え、スタックの接続とクエリを扱う。Polylane のドキュメントから取得すること——コマンドやスキーマを推測しない。
`hogli devbox:*` コマンドを通じて、PostHog devbox — PostHog 開発用のリモート Coder ワークスペースで、フルスタックも実行できるもの — を起動、接続、トラブルシューティングする。devbox の起動や再開、その上での shell やエディターの起動、その上でのコマンド実行、ローカルチェックアウトのミラーリング（devbox:sync）、その上での PostHog アプリの実行とリンクの共有、devbox のクローン、更新、共有、ディスクの解放、gh や Claude Code の token の保存、または失敗する devbox コマンドの診断（tailnet、DNS、Coder CLI バージョン、SSH）を求められた場合に使用。ローカルマシンでのスタック実行や、posthog-cloud-infra の Coder テンプレートの変更には使用しない。
Splunk Cloud Platform ACS の状態を読み取り、変更を加えずにメンテナンスや再起動の準備状況を評価し、文書化された公開 ACS provider を通じて、特定機能の IP 許可リストに対して明示的に承認された IPv4 CIDR の追加または削除を 1 件だけ実行する。Cloud 管理者が正確な対象のプリフライト、最小限の許可リスト変更、読み戻し、ロールバック、サニタイズされた受領記録を必要とするときに使用する。それ以外のすべての管理書き込みと専門領域は所定のワークフローにルーティングする。
Depot 管理の GitHub Actions ランナーを、GitHub ホストランナーのドロップイン代替として構成する。GitHub Actions ワークフローを Depot ランナーを使うように設定または移行するとき、ランナーのサイズ（CPU/RAM）を選ぶとき、runs-on ラベルを構成するとき、ARM または Windows または macOS ランナーを設定するとき、GitHub Actions ランナーの問題をトラブルシューティングするとき、egress フィルタリングを構成するとき、Depot Cache を GitHub Actions で使うとき、または Depot ランナーで Dagger/Dependabot を実行するときに使用する。ユーザーが depot-ubuntu、depot-windows、depot-macos ランナーラベルに言及したとき、またはより高速／より安価な GitHub Actions ランナーについて尋ねたときにも使用する。Depot CI には使用しない —— .depot/workflows/ を読み取る別個のエンジンであり、それは depot-ci スキルである。
Pod 内での初期足場からクラスタ全体の侵害までの攻撃ライフサイクル全体を網羅する Kubernetes クラスタ攻撃手法。サービスアカウントトークンの窃取となりすまし、ワイルドカード権限やロールバインディングによる権限昇格を含む RBAC 設定ミスの悪用、Secret 抽出のための etcd への直接アクセス、ポート 10250 および読み取り専用ポート 10255 における kubelet API の悪用、hostPID・hostNetwork・hostPath ボリュームマウントによる Pod エスケープ、Kubernetes Secret の列挙とデコード、アドミッションコントローラーのバイパス手法、ネットワークポリシーのバイパスと横展開、AWS EKS・GCP GKE・Azure AKS での認証情報窃取のための Pod からのクラウドメタデータサービスへのアクセス、永続化のための CRD と Operator の悪用、DaemonSet のデプロイによるノード侵害を扱う。ツールには kubectl、kube-hunter、peirates、kubeaudit、kdigger、kubeletctl が含まれる。MITRE ATT&CK T1609 コンテナ管理コマンド、T1610 コンテナのデプロイ、T1613 コンテナとリソースの検出に対応。Kubernetes クラスタの評価、侵害された Pod 内からの攻撃、RBAC や kubelet の設定ミスの悪用、クラウドネイティブな横展開を行う際にこのスキルを使用します。
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。