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
Sentry でアプリケーションを計装します。プラットフォームを検出し、必要に応じて SDK をインストールして初期化し、各種シグナル（エラー監視、トレース／パフォーマンス、ログ、メトリクス、プロファイリング、セッションリプレイ、ユーザーフィードバック、cron チェックイン、デプロイ済みアプリの稼働時間監視、AI／LLM 監視）を接続します。AI／LLM 監視では、OpenAI、Anthropic、Vercel AI、LangChain、Google GenAI、Pydantic AI、Laravel AI、Mastra、Eve、Flue、Pi Durable、Cloudflare Agents SDK、Workers AI のエージェント実行、トークンコスト、会話を扱います。プロジェクトへの Sentry の追加や、エラー以外の情報の取得に使用します。
ユーザーがホスト側で DOCA PCC を実際に操作し、カスタムのプログラマブル輻輳制御アルゴリズムを BlueField DPU にロードするときにこのスキルを使用する——ポートごとの `doca_pcc` コンテキストを作成する、`dpacc` でコンパイルした `doca_pcc_app` を RoCE を担うポートの `doca_dev` にロードする、パラメータ化する、三軸のケイパビリティ検出（DOCA cap-query + DPA 対応 BlueField + ファームウェアのカスタム PCC スロット有効化）を行う、`doca_pcc_*` の `DOCA_ERROR_*` をデバッグする、などの場合。明示的に "DOCA PCC" と言わなくてもトリガーする——暗黙的な形式には "loading my own congestion control onto a BF port"、"DOCA_ERROR_NOT_PERMITTED on algorithm load"、"DOCA_ERROR_DRIVER when I attach my custom algorithm"、"my custom rate-update isn't affecting RoCE traffic"、"load succeeds but no on-wire change" などがある。DPA 側のアルゴリズム本体の設計、`pcc_counters` コマンドライン、ConnectX ファームウェアのデフォルトのファクトリ PCC、RDMA / RoCE トラフィックの構築については拒否して他へ誘導する——それらは他のスキルに属する。
ライフサイクル全体にわたる Docker セキュリティ強化のガイダンス — イメージ セキュリティ（最小限のベース イメージ、非 root ユーザー、バージョン固定）、ランタイム セキュリティ（seccomp/AppArmor/SELinux、capabilities、読み取り専用 rootfs、no-new-privileges）、シークレット管理（BuildKit secrets、Swarm の Docker secrets）、Docker Bench Security による監査、CIS コンプライアンス チェックリスト、サプライ チェーン セキュリティ（イメージ署名、コンテンツ トラスト、SBOM）。ユーザーが Docker セキュリティ、イメージ強化、非 root コンテナ、seccomp、AppArmor、Docker Bench、シークレット管理、コンテナの安全な運用について尋ねたときに使用します。 使用场景：docker 安全、镜像安全、非root运行、seccomp、AppArmor、security、Docker Bench、secret管理。
このプロジェクトがすでに構築・出荷している方法でコンテナ基盤を書き換える。汎用のデフォルトではなく——Dockerfile、マルチステージビルド、Compose サービス、ネットワーク、ボリューム、ヘルスチェック、レジストリ、BuildKit、セキュリティ強化、CI/CD 連携、デバッグに関する実際の規約をまとめた Docker リファレンス。イメージを小さく安全に保つ不変条件を維持する：マルチステージビルド、非 root での実行、固定したベースイメージ、焼き込まないシークレット、必須の .dockerignore、凍結したロックファイル——これにより、単にビルドが通るだけでなく、小さく、安全で、再現可能、レビュー可能なイメージになる。タスクがコンテナ設定、イメージ、デプロイ基盤に触れるときに使用。
hcloud コマンドラインで Huawei Cloud ModelArts のトレーニングジョブと関連リソースをライフサイクル全体にわたって管理する。8 つの機能領域にまたがる 52 の API インターフェースをカバー：トレーニングジョブ管理、アルゴリズム管理、トレーニングジョブタグ、トレーニング実験、トレーニングジョブイベント、モデルインポート、自動検索（ハイパーパラメーターチューニング）、トレーニングイメージの保存。すべての書き込み操作は実行前にユーザーの確認を必要とする。トリガーには次が含まれる："ModelArts training"、"训练作业"、"模型训练"、"创建训练作业"、"查询训练作业"、"停止训练作业"、"删除训练作业"、"算法管理"、"超参配置"、"training job"、"training management"、"create training"、"ModelArts 训练"、"训练实验"、"自动搜索"、"超参调优"。
PPL と Query DSL を使って OpenSearch のログを分析する。ユーザーがログを照会したい、エラーパターンを分析したい、ログパターンを発見したい、エラー率を確認したい、ログの異常検知を行いたい、またはログデータからアプリケーションの問題を調査したい場合に使用するスキル。OpenSearch に言及せず、log analysis、Fluent Bit、Fluentd、Logstash、syslog、PPL、error rate、anomaly detection、log patterns、log analytics と言った場合でも発動する。
すべてのティアにわたる計画的なクラスターメンテナンスを管理する。セルフホストでは、OS パッチ適用、ハードウェア変更、構成更新のためのノードドレイン手順を扱う。Advanced/BYOC では、メンテナンスウィンドウの構成、パッチのスケジューリング、延期ポリシー、CRL 管理のメンテナンス中の監視を扱う。Standard と Basic のメンテナンスは完全にマネージドで、お客様の作業は不要。メンテナンスの計画、メンテナンスウィンドウの構成、メンテナンスイベントに向けたアプリケーションの準備に使用する。
brooks-lint のリリースを実行する：package.json にバージョンを設定し、4 つのプラグイン manifest とバージョンを含むすべてのテキストファイル（README バッジ、ドキュメントサイトのメタデータ）に反映し、CHANGELOG のエントリを書き、検証してからコミット、プッシュ、タグ付け、GitHub リリースの公開を行う。メンテナーが brooks-lint の "release"、"cut a release"、"ship a new version"、"bump and publish" を依頼したときにトリガーする。以下ではトリガーしない：リリースせずに決定済みのバージョンを反映するだけ（`npm run bump` を直接使用）、CHANGELOG の編集のみ、実行を求めないリリースプロセスに関する質問。
BlueField-3 DPA 上の DOCA 提供 Zero-Touch RoCE RTT 輻輳制御（ZTR RTTCC）リファレンスアルゴリズムです。付属の DOCA PCC サンプルを通じて doca_pcc_dev_ztr_rttcc_algo をデプロイ、調整、評価します。ZTR RTTCC の名前がなくても、「RoCE-v2 フローがスロットリングされない」「PCC サンプルが自分のアルゴリズムにディスパッチしない」「set-params が fail を返す」「アルゴリズムはロードされたがカウンターが動かない」「マルチパス PCC バリアントの選び方」「BF3 でカスタム CC アルゴリズムが必要か」などで起動します。ホストライブラリを使った独自アルゴリズムは doca-pcc、doca_spcx_cc コマンドラインは doca-spcx-cc の対象です。DPACC のビルド時にバリアント（vanilla / PM / RX-rate / multipath / window-probeless）を選ぶ方法、ホスト設定パラメーターの調整、アルゴリズムからの DOCA_PCC_DEV_STATUS_FAIL を扱います。PCC アルゴリズムをゼロから作成すること、PCC カウンターの読み取り専用検査、またはファームウェアのみの Programmable PCC 以前の機能については拒否し、別の窓口に振り分けます。
各ドメインの Telemetry リーダーライブラリー `doca_telemetry_pcc`、`_dpa`、`_diag`、`_adp_retx`、`_phy`、`_pci` を通じて、`doca_dev` から DOCA ハードウェアカウンターイベントを読み取る場合に使用します。機能チェック、コンテキストの作成、起動、ドメインごとの読み取りやサンプリングを扱います。「BlueField アプリから PCC カウンターを読み取る」「DPA カウンターのエクスポートをサンプリングする」「この doca_dev から PHY、PCI、DIAG カウンターを公開する」といった暗黙の依頼でも適用します。これはカウンター読み取りの領域であり、NetFlow、IPFIX、ローカルソケットのコレクターではありません。公開とエクスポートは `doca-telemetry-exporter`、デプロイ済みの DOCA Telemetry Service は `doca-dts` に案内し、コレクターと通常の stdout ロギングは別のスキルに案内してください。
DOCA のバージョン管理：インストール済みリリースを検出し、pkg-config doca-common、applications/VERSION、doca_caps --version、BlueField 上の bfver/mlnx-release の 4 つが一致するか検証します。NGC タグを解釈し、このリリースで機能が利用可能か調べ、ビルド時と実行時の不一致を診断します。「ビルドできたが通信がない」「ドキュメントにあるシンボルが undefined reference になる」「実行時に DOCA_ERROR_NOT_SUPPORTED」「このタグの latest とは何か」「LTS はまだサポートされているか」など、バージョンの不一致が疑われる場合は doca-debug と併用します。4 つの情報源が一致した後は、コンポーネント固有のビルド／実行手順を対応するライブラリ、サービス、ツールのスキルに委ねます。インストール／パッケージ選択（doca-setup）、個別ライブラリの API に関する質問（該当ライブラリのスキル）、DOCA_ERROR_* の分類（doca-programming-guide）、一般的なデバッグ手順（doca-debug）は対象外です。
Docker の問題のデバッグとトラブルシューティングに関するガイダンス。コンテナの起動失敗（終了コード、docker logs、inspect）、ディスク容量の枯渇（system df/prune、ログローテーション）、OOM とリソース逼迫（メモリ制限、stats）、ネットワーク接続の問題（network inspect、iptables、DNS 解決）、ストレージの問題（アクセス拒否、ボリュームの検査）、デーモンの問題（dockerd の起動、socket の権限）、よくあるエラーの診断を扱う。ユーザーが docker のトラブルシューティング、docker debug、OOM、ディスク満杯、ネットワークの問題、docker が起動しない、コンテナのクラッシュについて質問したとき、または Docker の問題を調査する必要があるときに使用する。使用场景：docker 排查、docker debug、容器问题、OOM、磁盘满、网络不通、启动失败、配置问题。
すべてのネットワーク（undeployed/local、preview、preprod、mainnet）でデプロイおよび実行される単一の Midnight dApp を構築する。midnight-local-dev によるローカル Docker スタックのセットアップ、環境設定、プロバイダールーティング、ウォレット抽象化、プルーフサーバーの選択、ZK アセットの解決、コントラクトレジストリ、ネットワークごとの DUST フローの違いを扱う。ユーザーが 1 つのコードベースから複数のネットワークを対象にしたい、ローカル開発環境をセットアップしたい、または undeployed/preprod/preview/mainnet 間で何が変わるかを理解したいときに使用。
Java における OpenTelemetry —— Javaagent によるゼロコード計装、Spring Boot Starter、手動の autoconfigure SDK、宣言的な YAML 構成、BOM による依存関係管理、機密データのキャプチャとマスキング（url.query、headers、リクエストパラメータ、SQL サニタイズ）。Java サービスで OpenTelemetry を追加、レビュー、構成する際に使用する。トリガー："setup otel in java"、"java telemetry"、"javaagent"、"Spring Boot otel"、"GlobalOpenTelemetry"、"AutoConfiguredOpenTelemetrySdk"、"TracerProvider java"、"url.query redaction"、"capture request headers"、または Java 関連の OTel の質問全般。
採用された OTEP 4430 移行計画に従い、OpenTelemetry Span Events（AddEvent、RecordException、および各言語の相当するもの）を Logs API に移行する。計装を span events からログベースのイベントに移行するとき、まだ AddEvent や RecordException を使用しているコードをレビューするとき、またはトレースの相関を保ちながらコードベースの移行を計画するときに使用する。
Honeycomb の trace およびイベントデータセットに対するクエリの構築と解釈に関する実践的なガイダンス — 操作の選択（AVG ではなくパーセンタイル、分布には HEATMAP）、関係フィールドのパターン（root.、parent.、any.、none.）、計算フィールド、クエリの計算、結果の解釈（P99/P50 比率、ヒートマップのバンド、TOTAL/OTHER 行、query_result_json による生の JSON）。ユーザーが Honeycomb で span、trace、ログ/イベントデータをクエリしたい場合にこのスキルを使用する — 「show me latency」「error rate」「find slow requests」「find outliers」「interpret results」「relational fields」「calculated fields」「download raw results」といったリクエスト。このスキルは metrics データセット（dataset_type=metrics）を除くすべてのデータセットタイプを扱う — その場合は代わりに metrics-queries を使用する。
WebDAV 経由で B2C Commerce インスタンス上のファイルを一覧表示、アップロード、ダウンロード、管理する。ユーザーが IMPEX ディレクトリにファイルをアップロードする、インスタンスからエクスポートをダウンロードする、リモートファイルを一覧表示する、ディレクトリを作成・削除する、サーバー上でファイルを zip/unzip する、サンドボックスへのファイル転送を管理する、インスタンスのファイルシステムを閲覧する必要があるときはいつでもこのスキルを使用 — たとえ "upload a file to the instance" や "check what's in the IMPEX folder" と言っただけでも。
オペレーターが DOCA Socket Relay を操作し、ソケット指向のホストアプリケーションを書き直すことなく BlueField DPU ピアへブリッジする場合に使用するスキル——デプロイ形態（in-process、sidecar、BlueField サービスコンテナ）の選択、ホスト側ソケットと DPU 側転送エンドポイントの設定、bind → connect → round-trip → admit-fleet スモークの実行、または停止/無応答の中継の診断を行う。ユーザーが「DOCA Socket Relay」と明示しなくても発動する——典型的な暗黙の表現：「ソケットアプリを書き直さずに BlueField へ移したい」「ホストアプリが relay で ECONNREFUSED になる」「relay は接続を受け付けるが DPU 側にバイトが届かない」「最初のラウンドトリップは成功するが以降がハングする」「Comch 経由で AF_UNIX（UDS）ソケットを DPU ピアへブリッジしたい」「ソケットを BlueField へ転送する sidecar が欲しい」。comch プログラミング API、doca-eth によるライン レートの生パケット I/O、DOCA のインストール/起動については拒否して他へ誘導する——それらは別のスキルに属する。
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。