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
リリースランブック（システムを本番へ出荷するための本番移行手順）をレビュー/判定するときに使用——不慣れなエンジニアがそれだけで実行し、検証し、ロールバックできるかを判断する。作成ではなくゲート。単一ソースの 11 条件からなる実行可能性 + 安全性の基準で判定する：各手順がコピー&ペーストで安全 + 冪等で、期待される結果がある；go/no-go ゲート；完全なロールバック（各前進変更に対する revert、測定可能なトリガー、不可逆な場合はロールフォワード）；デプロイ後の検証はテスト計画の基準を再利用；エスカレーション + 監視；シークレットをインライン化しない（埋め込まれた token/key は指摘事項）；ステートフル変更の安全性（比例的）；ユーザーに影響するデプロイのためのコミュニケーション枠（比例的）；コマンドは上流に対してスポットチェック済み；捏造なし；デルタ範囲の修正。`VERDICT: approve|revise` + 実行可能な指摘を出力する；基準を満たすランブックは承認し（誤って修正扱いにしない）、明示されたギャップがある場合に修正を求める。作成するものではなく、QA テスト計画でも、エンジニアリング設計ドキュメント（design-review）でもない。
Case または VoiceCall 向けの Omni-Channel ルーティング Flow をデプロイし、作業項目がキューまたはスキル別にルーティングされることを検証するために使用する。Case と VoiceCall のスティールスレッドを、自動起動の dryRun ゲート付きバリアントと、レコードトリガーの QueueBased および SkillsBased バリアントでサポートする。--trigger はレコードトリガーのバリアントをデプロイする；--routing-type SkillsBased は非 null の skillOption で WorkSkillRouting ルールを評価する；--runtime-proof はルーティングの証跡を確認し、SkillsBased の場合は SkillRequirement 行も確認する。トリガー：Case の Omni ルーティング Flow をデプロイ、VoiceCall の Omni ルーティング Flow をデプロイ、VoiceCall ルーティングを接続、レコードトリガーの Omni ルーティング Flow を作成、Case ルーティング Flow を検証、スキルベースのルーティング Flow をデプロイ。画面 Flow、プラットフォームイベントトリガーの Flow、Flow Tests には使用しない。
継続的なコード品質のための SonarQube/SonarCloud 統合。セットアップ、設定、品質ゲート、CI/CD 統合。使用場面:ユーザーが "SonarQube"、"SonarCloud"、"quality gates" に言及した場合、"code coverage"、"technical debt"、"code smells"、"sonar-project.properties"、"SonarScanner" について質問した場合。使用しない場面:ESLint/Biome には linting スキル、OWASP セキュリティにはセキュリティスキル、テストツールには Vitest/Playwright スキルを使用すること
Metabase の AI ガバナンスコーチ。AI の*制御と展開*の側面を扱います：誰が Metabot を使えるか、何を見られるか、コストはいくらか、モデルはどこで動くか、監査証跡。ユーザーが AI 分析を安全に展開したい、誰が Metabot を使えるかや見られるものを制御したい、AI の支出やトークンの上限を設定したい、Metabot のシステムプロンプトを制限したい、AI 利用を監査したい、AI の bring-your-own model やセルフホストの選択肢を評価したい、AI 機能のセキュリティレビューに備えたい場合にこのスキルを使用します。ユーザーが Metabase の文脈で "how do we control AI access"、"can we limit what Metabot sees"、"we need an AI security review"、"run the AI governance checklist" と言っただけでもトリガーします。**このスキルではない**のは、基盤データが AI に使えるほどモデリングされ、文書化され、信頼できるかという質問です——Transforms、メタデータ、Glossary、Metrics、Library——それは `ai-readiness-checklist` です。おおよその判断基準：このスキルは誰が AI をデータに向けられるか、あちらはデータが十分に良いかどうかです。
Coolify 上でアプリ、データベース、サービスをデプロイ・管理する。ユーザーがアプリを Coolify にデプロイしたい、Coolify のデプロイを管理したい、デプロイログを確認したい、環境変数を同期したい、Coolify 上でデータベースを作成・管理したい、デプロイをトリガーしたい、Coolify サーバーを管理したい、Coolify の問題をトラブルシューティングしたいときに使用する。Coolify CLI と REST API を扱う。Hetzner でのインフラ構築については hetzner-cloud を参照。
Docker イメージレジストリのガイダンス —— Docker Hub へのイメージの公開、イメージのプル、タグ管理戦略、プライベートレジストリの構築（Docker Registry コンテナと Harbor）、高速化のためのレジストリミラー、イメージ署名とコンテンツトラスト、レジストリ API の使用。ユーザーが docker hub、イメージレジストリ、docker push/pull、プライベートレジストリ、docker login、タグ管理、Harbor について尋ねたとき、またはレジストリでコンテナイメージを管理する必要があるときに使用。使用场景：docker hub、镜像仓库、docker push、docker pull、私有仓库、registry、Harbor、镜像标签管理。
Azure DNS、AWS Route53、Cloudflare、Google Cloud DNS にまたがる External-DNS の構成、トラブルシューティング、実装に関する包括的なガイド。Kubernetes での自動 DNS 管理の実装、プロバイダー固有の認証（マネージド ID、IRSA、API トークン）の構成、DNS 同期の問題のトラブルシューティング、安全な本番グレードの external-dns デプロイの構築、パフォーマンスの最適化、レート制限の回避、ArgoCD による GitOps パターンの実装に使用する。
Microsoft Intune のデバイス管理に関するガイダンス — Windows、macOS、iOS/iPadOS、Android にわたる登録、構成、コンプライアンス、セキュリティベースライン。Autopilot と企業所有 vs BYOD の登録、条件付きアクセスに連携するコンプライアンスポリシー、Intune セキュリティベースライン、更新リング / Autopatch、ロックアウトを避けるためのフィルターとリングベースの展開を網羅。WHEN：Microsoft Intune、MDM、デバイス登録、Autopilot、Apple ABM、Android Enterprise、コンプライアンスポリシー、セキュリティベースライン、構成プロファイル、設定カタログ、デバイス管理、条件付きアクセス向けデバイスコンプライアンス、エンドポイント管理、Windows Autopatch、更新リング。BYOD 上のアプリのみの保護（intune-app-protection を使用）、エンドポイント検出 / EDR（defender-for-endpoint を使用）、ディスク暗号化のみ（bitlocker-design を使用）には使用しない。
読み取り専用のコマンドラインによるトリアージで、Microsoft Fabric の失敗した Spark ジョブ、不健全な Livy セッション、パフォーマンスのボトルネックを診断します。FAILED/不健全な実行のみに使用します。notebook を実行してその成功ステータスを報告するのは `spark-authoring-cli` です。ユーザーが次のことをしたいときに使用します：(1) Spark ジョブ、notebook 実行、Lakehouse ジョブが失敗した理由を診断する、(2) スタックした、または停止した Livy セッションをトリアージする、(3) OOM、shuffle spill、データスキューを特定する、(4) driver/executor ログや Spark Advisor の検出結果を取得する、(5) イベントログをコピーしてローカルの Spark History Server を起動する、(6) 失敗した pipeline 実行の Spark アクティビティを診断する。トリガー："diagnose my failed notebook"、"why did my spark job fail"、"triage spark failure"、"diagnose pipeline run failure"、"why did my pipeline fail"、"livy session stuck in starting"、"spark executor OOM"、"check spark advisor findings"、"shuffle spill diagnosis"、"why did my lakehouse job fail"、"diagnose lakehouse table load"、"data skew diagnosis"、"open spark history server locally"、"spark job triage"。
開発に関する文脈でユーザーが Microsoft Teams に言及したら、構築、統合、設定、デバッグ、Slack ボットの Teams への移植、質問のみの場合を問わず、このスキルを使用します。ボット、メッセージ拡張機能、埋め込み Web アプリ、Adaptive Cards、ダイアログ、SSO、インフラ、Teams Developer CLI/SDK、Slack Bolt からの移行、Teams プラットフォーム全般の問い合わせに対応します。「Teams」という語が出た場合は、このスキルを呼び出す方を優先してください。
Coder テンプレートを作成、編集、プッシュ、またはバージョン管理する。"scaffold a Docker template"、"build a Kubernetes template"、"add a coder_parameter for the Git repo URL"、"push my template to this Coder deployment"、"update the existing aws-linux template to add JetBrains"、"deprecate this template version" といったリクエストに使用する。Coder 自体のインストールやアップグレード（setup skill を使用）、すでにビルドできるテンプレートへの単一モジュールの追加（modules skill を使用）、Coder と無関係なカスタム Terraform プロバイダーの作成には使用しない。
ローカルのプロジェクトディレクトリまたは Git リポジトリを Volcengine にデプロイし、稼働中でアクセス可能なクラウドサービスにする。使用タイミング：deploy to Volcengine、deploy to 火山引擎/火山、このリポジトリ/プロジェクトをデプロイ、現在のコードを公開、アプリを起動、クラウド上で実行、サービスとして公開、ECS/VKE/veFaaS にデプロイ、ECS で実行、VKE にプッシュ、serverless/FaaS としてデプロイ、またはユーザーがエージェントに Volcengine のホスティング先を選ばせたい場合。ユーザーがどの Volcengine デプロイ先を選ぶかだけを尋ねている場合は、先に `volcengine-prepare` skill を使用。単一の独立したリソースの作成には適さない — その場合は `volcengine-cli` skill を使用。
WXR エクスポート（.xml）と wp-content/uploads フォルダから、WordPress サイトを GitHub Pages 上の Hugo 静的サイトへ移行するときに使用——/archives/<id>/ URL を保持し、画像をローカライズし、GitHub Actions でデプロイする。トリガー——「把 WordPress 迁成 Hugo」、「wordpress 转静态站」、「migrate WordPress to Hugo」、「WXR to Hugo」、「publish WordPress to GitHub Pages」、「/wjs-converting-wp-to-hugo」。
読み取り専用で証拠を重視した調査により、稼働中の Azure Kubernetes Service (AKS) インシデントをデバッグします。対象：Pod のクラッシュまたは Pending、CrashLoopBackOff、OOMKilled、ImagePullBackOff、ノードの NotReady、DNS または ingress の障害、接続タイムアウト、ネットワークポリシー、SNAT の枯渇、QuotaExceeded または InsufficientVCPUQuota によるノードプールのスケーリング阻害、アップグレードの停滞、Spot またはゾーンの障害、単独の VMExtensionProvisioningError または AllocationFailed ラッパー、未分類の容量問題、「AKS クラスターを調査して」。次の場合は使用しないでください：パケットキャプチャ（aks-network-capture を使用）、GPU またはモデルサービングの問題（aks-gpu-inference を使用）、クラスターの作成またはプロビジョニング（azure-kubernetes を使用）、コスト（任意の azure-cost プラグインの cost-analysis を使用）、Pod の適正サイズ調整（azure-kubernetes を使用）、必須の入れ子の限定条件をすべて含む、完全に特定された既知の AKS シグネチャ（aks-known-issues を使用）、AKS 以外の Azure リソース単独の障害（azure-diagnostics を使用）。限定されていないエラーや範囲の広いインシデントは、AKS の場合に限りここで扱います。
コマンド生成、アプリデプロイの自動化、サービスの管理、エラーのトラブルシューティングを行うための包括的な Cloud Foundry コマンドライン（cf CLI v8）アシスタント。ユーザーが "cf"、"cf cli"、"Cloud Foundry"、"cf push"、"cf login"、"cf target"、CF へのアプリデプロイ、サービスバインディング、buildpacks、ルート、ドメイン、org と space、manifest、または Cloud Foundry コマンドラインに関わるあらゆるタスクに言及したら、このスキルを使用する——たとえ "push my app" や "how do I bind a service" と言っただけでも。アプリのスケーリング、CF での環境変数の管理、ユーザー提供サービスの作成、ローリングデプロイ、アプリコンテナへの SSH、CF manifest の作成についてユーザーが尋ねた場合もトリガーする。
既存の Splunk ダッシュボード、レポート、アラートを変更せずに、レイテンシ、キューイング、タイムアウト、スケジュールの欠落や重複、ディスパッチと同時実行の負荷、更新の重なり、データソースのファンアウトを評価する。オブジェクトの負荷、鮮度、スケジュール実行、下流のタイミングが劣化しており、依頼者が証拠に基づく性能所見、製品とプロバイダーの境界、検証計画、担当者への引き継ぎを必要とする場合に使用する。単一検索の SPL コスト、構造的な作成、機能オブジェクトの修復、アクセラレーション、デプロイの是正はそれぞれの担当者に回す。
Cloudflare Access と Cloudflare Tunnel をデプロイし、セルフホスト可能なアプリへのゼロトラストアクセスを実現します。ID 認識ポリシー、デバイスポスチャチェック、WARP クライアントの登録を VPN の代替として構成します。VPN を Cloudflare One に置き換えるとき、インバウンドポートを開放せずに内部アプリを公開するとき、または特定のアプリへの請負業者や第三者のアクセスを保護するときに使用します。
Docker コンテナの実行と管理に関するガイダンス。コンテナのライフサイクル全体 (create/start/stop/rm/restart)、リソース制約 (--memory/--cpus)、ヘルスチェック (HEALTHCHECK)、再起動ポリシー、ログドライバー、コンテナ検査 (inspect/stats/top)、exec デバッグ、シグナル処理を扱う。ユーザーが docker run、コンテナ管理、リソース制限、ヘルスチェック、docker logs、docker exec、再起動ポリシーについて質問した場合や、実行中のコンテナを管理する必要がある場合に使用。使用场景：docker run、容器管理、资源限制、健康检查、重启策略、docker logs、docker exec、docker ps。
Docker Scout に関するガイダンス — イメージの脆弱性スキャン、SBOM 生成、ポリシー評価。CVE 向けの scout quickview、詳細な脆弱性分析の scout cves、ソフトウェア部品表の scout sbom、カスタムルールによるポリシー評価、CI/CD 統合 (GitHub Actions/Jenkins)、修正ガイダンスを扱う。ユーザーが docker scout、脆弱性スキャン、CVE、SBOM、イメージ分析、セキュリティ脆弱性について質問した場合や、Docker イメージのセキュリティ問題をスキャンする必要がある場合に使用。使用场景：docker scout、漏洞扫描、CVE、SBOM、镜像安全分析、安全漏洞、软件物料清单。
Goプロジェクトの継続的インテグレーション：GitHub Actionsパイプライン、キャッシュ、golangci-lintの設定、テスト/カバレッジゲート、脆弱性スキャン、SAST（CodeQL、gosec）、Dependabot、アクションのバージョン固定、ビルドマトリックス、Makefileターゲット。使用例：「CIを設定」「Go向けGitHub Actions」「パイプラインにlintを追加」「CIが遅い」「カバレッジゲート」「ビルドマトリックス」「Makefileを書く」「CIでgovulncheckを実行」。対象外：コミット規約（git-commit）、依存関係の選定や監査（go-dependency-audit）、テスト自体の作成（go-test-quality）、リリースと署名（go-build-release）。
データサイエンスと DevOps をつなぐ Machine Learning Operations のエキスパート。ML パイプライン、モデルのバージョン管理、特徴量ストア、本番 ML サービングを構築するときに使用する。トリガーには "MLOps"、"ML pipeline"、"model deployment"、"feature store"、"model versioning"、"ML monitoring"、"Kubeflow"、"MLflow" が含まれる。
Scrapfly RPA API を使い、マネージドクラウドブラウザに対して型付きのワークフローグラフを実行し、生成された成果物（HTML スナップショット、ダウンロード、HTTP レスポンスボディ、JS の戻り値）を取得し、それらを Scrapfly のマネージド bucket または自社の顧客 GCS・S3 bucket にルーティングする。ユーザーが「RPA ワークフローを実行」、「実行から成果物を取得」、「BYOS ストレージを構成」、「RPA 用に顧客 GCS・S3 を設定」、「ストレージ宛先をテスト」を求めるとき、または /v2/rpa/* エンドポイントに関わるタスクで使用する。
セルフホスト可能なデプロイプラットフォーム Coolify の熟練オペレーター。ユーザーが 'coolify'、'deploy on coolify'、'list/restart/redeploy applications'、'view coolify logs'、'coolify API/CLI'、'manage coolify servers/databases/apps'、'coolify context' に言及したときに使用。REST API または公式 CLI でデプロイと管理を自動化する。
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。