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
ローカルプロセスの停止後も動作し続ける場所に Slack アプリをデプロイ、ホスト、実行したい場合に使用します。Railway、Heroku、`railway up`、`git push heroku`、`slack deploy`、`.slack/hooks.json` の `deploy` フック、Socket Mode または Request URL（HTTP）の Bolt アプリのホスティング、Windows からのデプロイ、開発者サンドボックスからの移行、デプロイ済みアプリの削除について言及された場合にも使用します。
`lokei` CLI を使い、ローカル開発環境を信頼済み HTTPS `.test` ドメインで公開します。localhost:port ではなく、本物の証明書と DNS を使用します。フレームワーク対応の `run`、`share`/`--expose` による公開トンネル、`docker up` と `.test.yaml` による複数サービスのオーケストレーション、`doctor`/`routes`/`logs` による診断を備えています。初回セットアップではローカル CA を生成して信頼し、`.test` DNS とポート転送を設定します。setup、service-install、uninstall は自動実行せず、承認を待ちます。ローカル HTTPS、名前付きドメイン、トンネル共有、lokei の診断に使用します。
1 つの承認ポイントでワークストリームを完了し本番環境へリリースする：何がリリースされるか（構文、テスト、diff 内のシークレット、古いベース）を自動で確認し、本番環境に何が正確に反映されるか、プッシュで自動公開されるかを一度だけ表示し、ユーザーの OK 後にのみコミット、統合、公開、確認を行う。ユーザーが 'release'、'publicar'、'subir para produção'、'fechar a frente'、'integrar' と言ったときにワークストリームのフォルダ内から使用する。sdd-new-session skill のもう一端である。
Splunk Cloud Monitoring Console、Splunk Enterprise Monitoring Console、splunkd ヘルスレポート、ヘルスダッシュボード、health.log、ヘルスエンドポイントに関する引用付きの質問に回答する；ヘルス証拠を収集・正規化する；プライバシーに配慮した diag および RapidDiag の収集をガイドする；提示されたヘルスシグナルを限定的な仮説とサポートへの引き継ぎに解釈する。Splunk Cloud Platform または Splunk Enterprise のデプロイヘルスシグナルと診断成果物に使用し、広範なインシデントの根本原因分析、HEC 固有のトラブルシューティング、一般的な SPL の実行、クラスタの修復、アップロード、チケット、環境変更には使用しない。
公式の `try` コマンドラインで Trylle git プラットフォームを操作する。エージェントが Trylle への認証を行う必要があるとき；リポジトリ、プルリクエスト、イシュー、スタック PR、CI 実行（監視、再起動、キャンセル）、actions secrets や変数、組織、プロフィール、SSH キー、自動化、ボット、または Magic Sessions と Magic Tasks（クラウドコーディングエージェント）を確認・管理するとき；イシュー、PR、コメント、レビューにスクリーンショットや動画を添付するとき；Trylle のウェブ URL を出力するとき；未対応の公開 API エンドポイントを呼び出すとき；Trylle の AI、explain、draft、diff コマンドを使うときに使用。
引用付きの助言専用の Splunk app および add-on ライフサイクルガイダンスを提供し、提示された互換性、インストール、アップグレード、検証、非推奨化、移行、削除の証拠を評価する。Splunk Cloud Platform または Splunk Enterprise の管理者が、パッケージングや AppInspect のガイダンス、環境固有の準備状況の分類、非変更型のライフサイクル計画、または指定された app/add-on と Splunk バージョンの安全な削除レビューを必要とする場合に使用。事実のみのメタデータ検索、プラットフォームのアップグレード実行、フリートへのロールアウト、脆弱性の修復、および削除影響チェックを超えるナレッジオブジェクトガバナンスは、それぞれの所管ワークフローに振り分ける。
kube-bench ツールを Job、DaemonSet、またはスタンドアロンバイナリとして Kubernetes クラスタに対してインストールして実行し、正しいベンチマークバージョンとターゲット（コントロールプレーン、etcd、kubelet、ワーカーノード）を選択し、パイプライン向けに JSON または JUnit 出力を生成する。kube-bench を初めてセットアップするとき、実行するベンチマークバージョンとノードターゲットを選ぶとき、CI に組み込むとき、スキップされたり誤検出されたチェックをトラブルシューティングするときに使用。キーワード：kube-bench、DaemonSet、--benchmark、--targets、JSON 出力、JUnit、CI 統合。検出結果の解釈や監査レポートの作成には使用しないこと——performing-kubernetes-cis-benchmark-with-kube-bench を使用する。
ロボットのオンボードコンピュータで完全な ROS2 システムを立ち上げる：systemd サービス、launch ファイルの構成、順序立てた起動、本番監視。ロボットを設定して起動時に ROS2 ノードを開始するとき、ROS2 launch 用の systemd unit ファイルを書くとき、ロボットスタック全体の階層化 launch ファイルを構成するとき、ウォッチドッグ監視を設定するとき、決定的なデバイス命名のための udev ルールを構成するとき、起動時の競合状態をデバッグするときにこのスキルを使用する。ユーザーが robot bringup、ロボットの起動、systemd for ROS2、ROS2 on boot、launch file composition、ロボットの起動シーケンス、カメラやシリアルポートの udev ルール、ROS2 ノードの自動再起動、マルチマシン ROS2 のネットワーク構成、ロボットのログローテーション、ロボットスタックのグレースフルシャットダウン、SSH ベースのリモートデバッグに言及したら常にトリガーする。systemd でのワークスペースの source、ヘルスチェック付きの順序立てた起動、ROS2 システムを長時間稼働する本番サービスとして実行する場合にもトリガーする。Ubuntu 22.04/24.04 上の ROS2 Humble、Iron、Jazzy を備えた systemd を対象とする。
Alibaba Cloud OSS に保存された画像、音声、動画ファイルを処理する。14 種類以上の画像操作（リサイズ、クロップ、回転、ウォーターマーク、ぼかし、フォーマット変換など）、IMM による画像インテリジェント機能（ブラインドウォーターマーク、顔/人体/車両検出、QR コード認識、ラベリング、スコアリング）、および音声/動画処理（トランスコード、スクリーンショット、アニメーション、スプライトシート、連結、メタデータ抽出、HLS ストリーミング）をサポートする。結果は署名付き URL で返すか、ローカルにダウンロードするか、新しい OSS オブジェクトとして保存できる。通常のファイルアップロード/ダウンロードもサポートする。OSS 内のメディアファイルを処理または変換する場合、例えばサムネイル生成、動画トランスコード、音声抽出、ウォーターマーク追加、顔検出、画像圧縮、フォーマット変換に使用する。英語または中国語のメディア処理リクエストでトリガーする（resize、crop、thumbnail、transcode、video convert、audio convert、watermark、face detection、缩略图、裁剪、压缩、转码、视频转换、音频处理、水印、盲水印、人脸检测、截帧、拼接）。
ユーザーが `doca_flow_tune` で稼働中またはキャプチャ済みの `doca-flow` パイプラインをチューニングする場合に、このスキルを使用します。パイプ／カウンター／KPI の状態をスナップショットし、チューニング軸（ルール配置、リソースヒント／テーブルサイズ、HW-offload モード）と対応する測定項目（ルールインストール率、ルックアップ遅延、ハードウェアカウンターの差分）を選択し、オフラインまたはオンライン（読み取り専用または状態変更あり）モードを実行します。また、dumper CSV／analyze JSON／visualize mermaid の読み取りや、推奨事項の Flow プログラムへの適用にも使用します。ユーザーが "doca_flow_tune" と明示していなくても対象です。たとえば、"Flow rule-install rate is low on BlueField"、"table sizing looks wrong for this pipe"、"tune visualize step is empty"、"before/after counters don't move"、"which doca-flow knob does this recommendation hit" などの依頼が該当します。ベースライン測定（doca-flow-perf）、doca-flow アプリケーションの作成、DOCA のインストール、Flow テレメトリーのストリーミングは対象外のため、適切な別スキルに案内してください。
引用付きの公開 Splunk ナレッジオブジェクトガバナンスガイダンスを提供し、デプロイを変更せずに、ユーザーが承認したインベントリ、所有権、孤立オブジェクト、ACL、命名、ライフサイクル、lookup、search head クラスタ比較の証拠を評価する。共有 lookups、sourcetypes、保存済み検索、マクロ、フィールド抽出、エイリアス、props/transforms、CIM マッピング、ダッシュボード、レポートおよび関連オブジェクトについて、管理者が読み取り専用の衛生レポート、安全なレビュー計画、または境界ルーティングを必要とする場合に使用。
Alibaba Cloud 上で Cloud Firewall（CFW）インターネットファイアウォールのパブリック IP 保護スイッチを管理する。パブリック IP のファイアウォール保護の有効化・無効化、アセットの保護状態の照会、ECS/EIP/NAT/SLB リソースの一括保護、すべてのパブリック IP の一括切り替え、新規アセットの自動保護の設定を行うときにこの Skill を使用する。member-uid によるマルチアカウント管理に対応。 阿里云の Cloud Firewall（CFW）インターネットファイアウォールのパブリックIP保護スイッチを管理します。ユーザーが Cloud Firewall の有効化、インターネットファイアウォールスイッチの管理、パブリックIPが保護されているかの確認、ECS/EIP/NAT/SLB などのリソースのファイアウォール一括有効化、新規アセットの自動保護の設定を必要とする場合にこの Skill を使用します。マルチアカウント管理（member-uid）に対応。
Vercel Marketplace で Auth0 ネイティブ統合をインストールまたは管理するとき、Auth0 を Vercel プロジェクトに接続するとき、または Auth0 設定を Vercel でホストされる Next.js アプリに同期するときに使用。Vercel の v0 プレビュー固有の認証失敗——iframe cookie の問題、localhost へのリダイレクト、"state parameter is invalid" エラー——のトラブルシューティングにも使用。ユーザーが Auth0 を明示的に言及していなくても使用する。
公開ドキュメントとサニタイズ済みのエビデンスに基づき、Splunk Enterprise Deployment Server および 10.x Agent Management のフリートの動作を説明、計画、診断する。用語、デプロイアプリ、サーバークラス、クライアントフィルター、phone-home、有効な割り当て、展開の検証、キャッシュまたはリロードの動作、スケールチューニング、フリートの可視性、Deployment Server による Splunk Remote Upgrader コンテンツの配信に使用；無関係なフォワーダーのデータフロー、HEC、クラスタ bundle/deployer の作業、ライブ変更には使用しない。
x86 ホストまたは Arm コア上で doca_flow_perf バイナリを使い、DOCA Flow のコントロールプレーン挿入スループットを測定する場合にこのスキルを使用します。configs/ JSON ポリシーの選択、DPDK と DOCA バックエンドの比較、スモーク反復から評価ループへの実行、CPU サイクルと num_pushed / num_failed の解釈、挿入値の根拠となる 4 項目（DOCA リリース、ファームウェア、JSON ポリシー、ワーカー設定）の記録が対象です。"5-tuple hairpin insert figure"、"flow-perf result mismatches release notes"、"DPDK-vs-DOCA comparison"、"install variance too high" などの依頼にも読み込みます。稼働中アプリの最適化（doca-flow-tune）、ワイヤー上のスループットや遅延、ライブラリー内部のパイプセマンティクスは対象外のため、適切な担当に案内してください。
MariaDB のレプリケーションと高可用性のベストプラクティス —— Galera Cluster、GTID レプリケーション、半同期レプリケーション、並列レプリケーション、および HA 環境向けのアプリケーションパターン。レプリケーションの設定、HA 向けのアプリケーション設計、Galera Cluster の使用、MariaDB GTID に関する質問、アプリケーションコードでのレプリケーション遅延の処理、レプリケーショントポロジーの選択に使用する。重要 —— MariaDB GTID 形式は MySQL GTID と互換性がなく、Galera Cluster はサーバープラグインのロードが不要だが、別途 galera wsrep プロバイダーライブラリ（galera-4）が必要である。
Node.js / JavaScript / TypeScript における OpenTelemetry — NodeSDK、宣言的な YAML 設定、自動計装、ESM と CJS のインポートパターン。Node.js サービスに OpenTelemetry を追加、レビュー、設定するときに使用する。「setup otel in node」「js telemetry」「node tracing setup」「NodeSDK」「auto instrumentation node」「TracerProvider node」、または Node.js 関連の OTel の質問でトリガーする。
OpenTelemetry Collector でテレメトリ変換を記述・デバッグするための OpenTelemetry Transformation Language（OTTL）の専門家。`transform`、`filter`、`tail_sampling` プロセッサ設定や `routing` コネクタ設定の作成・レビュー、OTTL の構文やセマンティクスのデバッグ、traces、metrics、logs、profiles の変換、データ処理要件の OTTL ステートメントへの変換に使用する。
タスクが SSH または SCP/SFTP の動作、リモートサーバー、サーバーのエイリアス/IP/ホスト名/user@host、踏み台サーバーやジャンプホストへのアクセス、リモートコマンド実行、アップロード/ダウンロード、サーバー転送、デプロイ、トンネル、ポートフォワーディング、リモートの内部サービスを必要とする場合に使用する。中国語のトリガーには 服务器、远程、连接、登录、上传、下载、部署、跳板机、隧道 が含まれる。ローカルのシェルコマンド、localhost/現在のマシンでの作業、ローカルの Docker、ブラウザーのダウンロード、Git リモート、SSH 以外の直接的なデータベースアクセスには使用しない。
引用付きでエビデンスをラベル付けした Splunk Enterprise のアップグレード計画と、Splunk Cloud のサポート支援によるバージョン変更準備計画を作成する（アップグレード自体は実行しない）。アップグレード範囲のヒアリング、サポート対象パスと前提条件の調査、依存関係の互換性、事前チェック、バックアップ、順序立て、メンテナンスウィンドウの準備、ロールバックまたは復旧態勢、go/no-go 基準、リハーサル、アップグレード後の検証計画に使用。
V8 JS、SQLite（sdk/db）、Mini App RPC、tgcloud を使って、Telegram Serverless 上でシンプルなものからフルスタックまでの Telegram ボットや Mini App を構築、公開、拡張します。単一ファイルのボットハンドラーから、tgcloud.jsonc による静的ホスティング、SQLite マイグレーション（tgcloud migrate）、sdk/api、sdk/fetch、Telegram.WebApp.Serverless.call、Telegram Stars（XTR）決済を備えた状態を保持する Mini App まで、あらゆる Telegram Serverless プロジェクトに使用します。
Azure Microsoft Discovery 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、アーキテクチャと設計パターン、制限とクォータ、セキュリティ、設定、統合とコーディングパターン、デプロイを扱います。Discovery 共有セッション、AKS スーパーコンピューター、ACR ツールイメージ、Bookshelf インデックス、REST ジョブの構築など、Azure Microsoft Discovery 関連の開発タスクに使用します。Azure Portal（azure-portal を使用）、Azure Resource Graph（azure-resource-graph を使用）、Azure Monitor（azure-monitor を使用）、Azure Cost Management（azure-cost-management を使用）は対象外です。
付属の `doca_flow_grpc` サーバーを使い、gRPC 経由で DOCA Flow をリモート制御します。`libdoca_flow.so` をリンクせずに、Python、Go、Rust、Java、または別のホストから Flow パイプやエントリーをプログラムできます。平文通信のみ：サーバーは `grpc::InsecureServerCredentials()` を使用し、TLS / mTLS / トークン認証のオプションはありません。トランスポートのセキュリティは、信頼されたセグメント上の外部インフラ（mTLS プロキシ / sidecar など）で確保する必要があります。「gRPC」がなくても、次の場合に対象となります：「別ホストの Python から Flow ルールをプログラムする」「BlueField のパイプをリモート設定する」「Flow サーバーへの接続がクライアントでタイムアウトする」「Flow の .proto はどこか」「Flow RPC で UNAUTHENTICATED / FAILED_PRECONDITION が発生する」。サーバーの起動、設定、堅牢化、デバッグを扱います。基盤となる doca-flow C API、汎用 gRPC ツール（protoc、言語バインディング）、DOCA のインストール / BFB の起動は対象外です。
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。