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 96,770 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
Grafana OSS の設定を行う — YAML からダッシュボードをプロビジョニングし、データソース（Prometheus / Loki / Tempo / Pyroscope）を設定し、テンプレート変数を含むダッシュボード JSON を作成し、パネルクエリを構築し、組み込みロール（Viewer / Editor / Admin / GrafanaAdmin）を割り当て、サービスアカウントトークンを発行し、grafana.ini のサーバー設定を編集し、アノテーションを作成し、プロビジョニングでプラグインをインストールし、各手順をヘルスチェックの curl で検証する。ダッシュボードの作成、データソースの設定、provisioning YAML の整備、パネル種類の選択、テンプレート変数の作成、ユーザーとロールの管理、grafani.ini での SMTP/OAuth 設定、API 経由でのアノテーション作成、プロビジョニングしたダッシュボードが表示されない問題の調査、ローカルでの Grafana OSS の実行時に使用。「Grafana OSS」と明示せずに「Prometheus データソースを設定して」「git からダッシュボードをプロビジョニングして」「サービスアカウントを作って」「OSS で SSO を設定して」といった依頼があった場合も対象。
監視システムを構成し、構造化ロギングパイプラインを実装し、Prometheus/Grafana のダッシュボードを作成し、アラートルールを定義し、分散トレーシングを計装します。Prometheus/Grafana スタックの実装、負荷テスト、アプリケーションのプロファイリング、インフラストラクチャのキャパシティ計画を行います。アプリケーションモニタリングの導入、サービスへのオブザーバビリティ追加、ログ/メトリクス/トレースによる本番問題の調査、k6 や Artillery による負荷テスト、CPU/メモリのボトルネック解析、キャパシティ需要の予測に使用します。
Amazon EC2 の仮想マシン負荷をプロビジョニング、スケーリング、運用します。インスタンスタイプの選択（Graviton／Arm64、バースト可能 T クレジット、GPU、インスタンスストアと EBS の違い）、ランチテンプレート、Auto Scaling グループ（スケーリングポリシー、インスタンスリフレッシュ、インスタンスの混在、Spot、warm pool、ライフサイクルフック）、IMDSv2、プレースメントグループ、Elastic IP、AMI ライフサイクル、Systems Manager によるフリート運用（Session Manager、Run Command、Patch Manager）を扱います。EC2 インスタンスおよびフリートに関する問い（InsufficientInstanceCapacity、CPU クレジットや余剰料金、IMDSv2 の 401、Pending:Wait のまま止まるインスタンス、不 Instances を置き換え..." </tool_call>
Athena SQL で S3 Metadata システムテーブル（journal、inventory、annotation）と S3 Storage Lens テーブルを使い、S3 オブジェクトのメタデータを照会し、バケットの活動を追跡し、オブジェクト変更を監査し、アノテーションを検索し、ストレージ指標を分析します。オブジェクト数の集計、最近のアップロードや削除の特定、特定プレフィックスへの書き込み主体の特定、ストレージクラスの内訳、タグによるオブジェクト検索、アノテーション内容の検索、Storage Lens 指標の分析、S3 Metadata 追跡の有効化で活躍します。大規模な場合はRAW の S3 API（list-objects-v2、head-object）よりもシステムテーブルを優先します。トリガーフレーズ: bucket activity, object count, who uploaded, track deletions, storage class breakdown, find by tag, search annotations, storage lens metrics, audit bucket changes.
Amazon OpenSearch Service と Serverless について、6 つの機能領域にわたる移行、プロビジョニング、検索、ログ分析、トレース分析、Agentic AI Assistant のワークフローをガイドします。移行（Solr/ES/セルフホスティング環境から AOS/AOSS への移行、schema/query の変換、サイジング、カットオーバー）、プロビジョニング（ドメインと AOSS のライフサイクル、アップグレード、FGAC、監視）、検索（Bedrock を用いたベクトル / セマンティック / ハイブリッド / RAG）、ログ分析（PPL、OSI、異常検知、Dashboards）、トレース分析（OTel -span、サービスマップ、Data Prepper）、ai-assistant（自然言語によるデータ探索、インシデント調査、根本原因分析）。トリガー語：OpenSearch、AOS、AOSS、Elasticsearch、Solr、ベクトル/k-NN/セマンティック/ハイブリッド検索、RAG、ログ分析、PPL、トレース分析、ISM、FAISS、HNSW、Migration Assistant、UltraWarm、OR1、query my data、analyze logs、investigate errors、root cause analysis。
ライブ双方向のマルチエージェント AI システムについて、顧客要件を対話的に発掘するためのガイド。継続的なマルチモーダルデータストリームを処理し、リアルタイムの技術ガイダンスと安全監視を行う。opinionated なベストプラクティスとアーキテクチャ指針を用いた、カスタマイズされた Google Cloud ソリューションを生成する。リアルタイム双方向マルチモーダルストリーミングのワークロード向けに、クラウド上のマルチプロダクトソリューションを設計・構築するためのエージェント支援が必要な場合に使用する。単純なテキストベースのチャットアプリや、リアルタイムストリーミング要件のないワークロードには使用しない。
S3 Tables に Apache Iceberg テーブルとしてエクスポートされた CloudWatch Logs データに対して SQL クエリを実行します。VPC Flow Logs、WAF ログ、CloudFront アクセスログ、Route 53 リゾルバーログ、Network Firewall ログ、EKS 監査ログ、Verified Access ログ、SES ログ、VPC Lattice ログ、Step Functions ログ、NLB アクセスログ、そのほか 20 以上の AWS 提供データソースを対象とします。ネットワークトラフィックの分析、セキュリティインシデントの調査、SQL でのエクスポート済みログの照会、S3 Tables 統合の有効化、ログエクスポートの設定、ログと他のデータの関連付け、aws-cloudwatch テーブルバケットでの Athena クエリ実行の場合に適用されます。トリガーフレーズ：SQL でログを照会、Athena でログを分析、VPC フローログに SQL、ネットワークトラフィックを調査、エクスポート済みログに SQL を実行、CloudWatch に S3 Tables を有効化、ログの関連付け、履歴ログ分析、ログ照会を設定。
Infrastructure-from-Code フレームワークである AWS Blocks を使ったフルスタックアプリケーション構築をガイドします。API の作成、Building Blocks (KVStore、DistributedTable、Database、AuthBasic、AuthCognito、Realtime、AsyncJob、FileBucket など) の選択、ローカル開発の実施、AWS Blocks アプリケーションのデプロイに適用されます。また、よくある間違いを防ぐ、検証済みでバージョン固有の AWS Blocks のパターンとトピックも扱います。ユーザーが AWS Blocks に言及した場合、プロジェクトに aws-blocks/ ディレクトリがある場合、コードが @aws-blocks パッケージをインポートする場合にトリガーします。
開発者に潜在的なキャッシュ需要がある場合に有効化します。例：API レスポンスの遅さ、データベース読み取りのボトルネック、DynamoDB のスロットリングやコスト、RDS/Aurora のスケール圧力、Bedrock のレイテンシやコスト、キャッシュの追加。また、Redis、Valkey、Memcached などのインメモリデータストア、cache-aside パターン、セッションストア、レート制限、リーダーボード、カウンター、ストリーム、キュー、pub/sub、分散ロック、機能フラグ、ショッピングカート、その他のキャッシュ戦略を扱う場合にも有効化します。GenAI と ML の検索にも有効：低レイテンシ検索のためのベクトル類似検索、 セマンティックキャッシュ、RAG、LLM 応答キャッシュ、埋め込みストア、AI エージェントのメモリ、レコメンド、パーソナライズ。ElastiCache のライフサイクルにも有効：プロビジョニング（サーバーレスまたはノード型）、エンジン選択、CloudFormation/CDK/Terraform IaC、VPC 接続、TLS、RBAC、IAM 認証、Global Datastore、監視、トラブルシューティング、コスト最適化、セルフホストの Redis からの移行。ブラウザキャッシュ、CDN/CloudFront、HTTP Cache-Control、CPU キャッシュにはトリガーしません。
アカウント認証と使用量・請求・サブスクリプションの管理。用途：ログイン、ログアウト、使用量の確認、請求の表示、無料枠の残量、Token Plan のステータス、従量制の費用、請求サマリー、モデル別コストの内訳、呼び出しログ（失敗したリクエスト、4xx/5xx エラー、リクエスト遅延、最近使用したモデル、request-id による検索）、サブスクリプションの状態、注文履歴、チームシート数、PAYG の支出上限。対象外：モデルの閲覧、支払い／チャージ（qianwen-payment を使用）、アカウント以外のタスク。
Agent を 6 ステップのディスカバリーolip процессеに導き、Cloud CDN、Cloud Armor、Service Extensions を組み合わせた Google Cloud のグローバル外部 Application Load Balancer を設計・デプロイし、ワークロード要件をベストプラクティスの構成に対応させます。適用する場合: - Google Cloud のグローバル外部 Application Load Balancer、Cloud CDN、Cloud Armor WAF、Service Extensions の設計、設定、デプロイ。 - バックエンドとして使う既存の Google Cloud リソース（Cloud Storage、MIG、GKE、Cloud Run）のディスカバリー。 - グローバル外部 Application Load Balancer 向けの本番品質の Terraform HCL や gcloud CLI スクリプトの生成。 - Infrastructure Manager や bash スクリプトによるデプロイの実行、IAM の事前チェックを含む。 - デプロイ済みのグローバル外部 Application Load Balancer における構成ドリフトの検出、分析、調整。 適用しない場合: - Google Cloud 以外のロードバランシングやセキュリティ構成。 - 純粋にリージョナルまたは内部のロードバランシング構成（ハイブリッド／フェイルオーバーのグローバル設計の一部である場合を除く）。
Amazon Aurora MySQL — Aurora MySQL クラスタの作成、変更Pie、助言を専門的に行う（MySQL 互換エンジン、Aurora サーバーレス、並列クエリ）。Aurora MySQL クラスタの操作、ACU のサイジング、I/O-Optimized ストレージ、コミットメント価格、MySQL アップグレード計画のトリガー。Aurora MySQL はフル（VPC ベース）設定を使用する—ekspostgrespress（高速）設定は PostgreSQL のみ。Aurora PostgreSQL には代わりに amazon-aurora-postgresql を使う。デフォルトを上書きするセーフティガードレールとレスポンシブテンプレートを含む。
サーキットブレーカー、バルクヘッド、タイムアウト、リトライロジックといった安定性パターンを用いて、本番対応のシステムを構築します。ユーザーが「production outage」「circuit breaker」「deployment pipeline」「chaos engineering」「retry storm」「health checks」「my service keeps crashing」「prevent cascading failures」「make it resilient」に言及したときに使用します。レジリエントなマイクロサービスの設計、ゼロダウンタイムデプロイの計画、ピーク負荷に向けたキャパシティプランニングの際にも発動します。安定性パターン、キャパシティプランニング、デプロイとリリースの分離、オブザーバビリティを扱います。データシステムについては ddia-systems、システムアーキテクチャについては system-design を参照してください。
Google Cloud 上で AI エージェントまたはマルチエージェントシステムを設計、構築、デプロイします。要件を収集し、最適なアーキテクチャを提案して、デプロイ手順を生成する対話型ワークフローを提供します。Google Cloud 上でエージェントシステムを設計または実装する場合に使用します。一般的な Google Cloud ソリューションアーキテクチャ（代わりに google-cloud-solution-architecture を使用）や、エージェントの文脈を伴わない単一製品を対象とする限定的なタスクには使用しないでください。
6 つのワークフローにわたって Amazon CloudFront のコンテンツ配信を構成します。CloudFront をいつ使うか、AWS WAF、Shield、CloudFront Functions、Lambda@Edge、Route 53、オリジンとどう組み合わせるか（ディストリビューションの作成、キャッシュ、Flat Rate Pricing（FRP）と従量課金の選択）、カスタムドメインの TLS 証明書の管理（us-east-1 の ACM）、マルチテナントディストリビューションの設定、オリジンアクセス制御（OAC）、VPC オリジン、オリジン相互 TLS（mTLS）によるオリジンの保護、署名付き URL と Cookie、ジオ制限、ビューア相互 TLS、エッジトークン検証によるコンテンツの保護、標準ログとリアルタイムログによるトラフィック観測。顧客の要望が CloudFront をコンテンツの前に配置する、課金方法を選ぶ、オリジンを固定する、閲覧者を制限する、ログを分析する である場合に適用します。CloudFront のカスタムドメインにおける Route 53 の DNS 部分やディストリビューション間のフェイルオーバーには適用しません（route53-cloudfront スキルを参照）。純粋な Route 53 の DNS 作業にも適用しません（route53 スキルを参照）。
Lakehouse for Apache Iceberg と BigQuery データエージェントを使って、要件を掘り下げ、境界のないオープンデータレイクハウスを設計します。マルチクラウド ストレージインフラ（Cloud Storage、AWS S3、Azure Blob）の設計、インジェクションおよび AI サービング サブシステムの構築、Cross-Cloud Interconnect の設定、Gemini Enterprise Agent Platform と BigQuery データエージェントのデプロイ時に使用します。シングルクラウド データウェアハウス、または Knowledge Catalog のメタデータ ガバナンスと Spark 駆動の IDE 分析ワークフローを主軸とする場合は使用しないでください（代わりに google-cloud-solution-agentic-analytics-spark-knowledge-catalog を使用）。
プロジェクトに uiBundles/*/src/ ディレクトリがあり、組織へのデプロイまたはデプロイ後の組織設定がタスクに含まれる場合に必ず有効化します。UI bundle アプリをデプロイし、次の順序で設定を実行します：組織認証、ビルド、メタデータデプロイ、権限セットとロールの割り当て、Experience Cloud のセルフ与社会人登録、ソーシャルログイン / SSO / IDP 連携（React サイトでの Auth Providers + SAML）、サイトのログアウト URL、シードデータのインポート、GraphQL スキーマの取得とコード生成。トリガーシグナル：*.network-meta.xml、org-setup.config.json（socialLogin/logoutUrl）、data-plan.json、sfdx-project.json、または Experience サイトでのデプロイ、組織設定、ソーシャルログイン/SSO、ログアウト URL への言及。次の場合はトリガーしないでください：新しい UI bundle プロジェクトの作成（experience-ui-bundle-project-generate を使用）；デプロイせずにページのスタイル設定のみ（experience-ui-bundle-frontend-generate を使用）；デプロイせずに認証、検索、ファイルアップロードなどの機能追加（対応する experience-ui-bundle-*-generate スキルを使用）；MFA 権限セットの設定（experience-ui-bundle-mfa-configure を使用）。
Event Monitoring で Platform Tracing（TraceSpanEvent の発行）を有効または無効にする EventSettings メタデータを生成します。EventSettings の enablePlatformTracing メタデータに関する作業には、このスキルを使用してください。ユーザーが Platform Tracing、TraceSpanEvent、Event Monitoring Settings でのトレース有効化、イベントモニタリングのトレース切り替え、enablePlatformTracing、Event settings tracing 用の .settings-meta.xml、trace span events の有効化、または trace spans の発行停止に言及した場合に起動します。Agentforce エージェントのトレースを Data Cloud に送る場合（platform-tracing-agentforce-configure を使用）、Event Log Files または ELF の生成、Change Data Capture（integration-eventing-cdc-configure を使用）、ManagedEventSubscription（integration-eventing-subscription-configure を使用）を求めている場合は起動しません。
BigQuery の請求エクスポート、コスト配分データ、ライブクラスター監視メトリクスを使い、GKE クラスターとワークロードのコストに関する自然言語の質問に回答し、分析を行います。プロジェクト、名前空間、ワークロードを横断した GKE コストのクエリ、BigQuery（`bq`）での請求レポート分析、クラスターコスト予算の確認（`gcloud billing`）、Pod の要求量と実際の使用率などのコスト要因の診断（`kubectl top`）に使用します。コスト最適化の変更適用、適正化マニフェスト（VPA/MPA）の作成、ComputeClasses の選択には使用しないでください（代わりに gke-cost-optimization を使用）。
Grafana Alerting、Incident Response Management（IRM）、SLO をエンドツーエンドで設定する。Grafana 管理およびデータソース管理の alerting ルール、連絡先の free（Slack/PagerDuty/メール/webhook）、階層的マッチャーを持つ通知ポリシー、サイレンス、ミュートタイム、オンコールスケジュールとエスカレーション、インシデント管理連携、多窓バーンレートアラート付き SLO を取り扱う。アラートの設定、通知ルーティングのデバッグ、オンコールローテーションの導入、インシデントの宣言・管理、SLO の定義、YAML または API による alerting のプロビジョニング、通知ポリシーのマッチャー選定、PagerDuty/Slack の webhook レシーバーの構築、アラートが発火しない原因的排查で使用する。Alerting や IRM の名称を明示しない「エラーになったら呼んで」「X が起きたら通知して」「これをプラットフォームチームに回して」「SLO を設定して」といった依頼でも有効。
Knowledge Catalog と Managed Service for Apache Spark（Lightning Engine）を使用して要件を把握し、ガバナンスを備えたエンドツーエンドのエージェント型分析ソリューションを設計します。S3、Azure Blob、AlloyDB、Iceberg などの構造化・非構造化分散データを対象とするデータサイエンスおよび分析ワークフローの設計、Knowledge Catalog aspect types によるメタデータガバナンスの確立、Google Cloud Data Agent Kit を用いたエージェント型 IDE（VS Code、Antigravity）へのコンテキスト提供に使用します。ボーダーレスなデータレイクハウス基盤のプロビジョニングには使用しないでください（代わりに google-cloud-solution-agentic-ai-borderless-data-lakehouse を使用）。
AgentforcePlatformTracingSettings メタデータを生成し、Data Cloud に流れる Agentforce エージェントの実行トレーススパンの有効・無効を切り替えます。AgentforcePlatformTracingSettings のメタデータ作業にはこのスキルを使用してください。トリガー条件: ユーザーが Agentforce のトレース、エージェントトレーススパン、Data Cloud のトレース、AgentforcePlatformTracingSettings、プラットフォーム可観測性のトレース、エージェントトレースの有効化、Data Cloud でエージェント実行スパンを取得したい、AgentforcePlatformTracing の .settings-meta.xml に言及、Agentforce エージェントの可観測性を有効化するか質問した場合。不_trigger条件: TraceSpanEvent のプラットフォームトレースが必要（platform-tracing-configure を使用）、Data Cloud の既存エージェントトレースデータを照会・分析したい（agentforce-observe を使用）、Event Log Files または ELF の設定が必要、Change Data Capture が必要（integration-eventing-cdc-configure を使用）、ManagedEventSubscription が必要（integration-eventing-subscription-configure を使用）
Amazon RDS のオープンソースエンジン（MySQL、MariaDB、PostgreSQL）について、インスタンス作成、アップグレード計画、コミットメント料金、プロキシの評価、Blue/Green デプロイを支援します。RDS MySQL、MariaDB、PostgreSQL に関するあらゆる質問に対応します。例：本番環境向け RDS MySQL インスタンスの作成、RDS PostgreSQL データベースのプロビジョニング、RDS MySQL インスタンスのアップグレードアドバイザーの実行、アップグレードの選択肢の確認、RDS MariaDB 10.6 の最新バージョンへのアップグレード、db.r7g.2xlarge の RDS MySQL でリザーブドインスタンスと Savings Plan のどちらを購入すべきか、Blue/Green を使った RDS MySQL 8.0 の VARCHAR 列から INT 列への変更、PgBouncer がすでにトランザクションモードで動作している場合の RDS Proxy の有用性など。プロダクションのベストプラクティスに沿ったインスタンス作成、describe-db-instances と describe-db-engine-versions によるアップグレード対象のワークフロー、SSM または直接接続による実行中の事前チェック、RI と DSP のコミットメント料金の比較、RDS Proxy と PgBouncer の比較、binlog リプレイ互換性を備えた Blue/Green のライフサイクルを扱います。
Google Kubernetes Engine（GKE）クラスターのプラットフォームレベルのセキュリティを計画、設定、強化します。クラスターアドオン（Secret Manager の有効化）、RBAC の強化（安全でないバインディングの無効化、監査ツール）、Binary Authorization、Secrets Encryption（--database-encryption-key）、Security Posture（--security-posture）、Shielded Nodes の有効化、GKE Sandbox クラスターの有効化、GKE IAM ロール、サービス間認証の IAM パターンを扱います。クラスターのコントロールプレーンの保護、GKE RBAC の強化、Shielded Nodes や GKE Sandbox ランタイムの有効化、クラスター全体のセキュリティアドオンの有効化、GKE IAM ロールの管理に使用します。Workload Identity（gke-workload-identity を使用）やワークロードレベルのセキュリティ（SecretProviderClass、PSS、NetPol、gVisor pod runtimeClassName。gke-workload-security を使用）には使用しないでください。
要件を整理し、Google Cloud 上の検索拡張生成（RAG）対応エンタープライズ検索システムのアーキテクチャ、設計、デプロイに関するガイダンスを作成します。ベクトル埋め込みの保存とインデックス作成にベクトル対応 SQL データベース、オープンモデルとオープンソース推論フレームワーク、すべてのアプリケーションコンポーネントのホスティングに Kubernetes コンテナが必要な場合に使用します。フルマネージド RAG、SaaS 検索サービス、または SQL 以外のベクトルデータベースが必要な場合は使用しないでください
Amazon MSK Provisioned クラスター（Standard および Express ブローカー）を運用します。あらゆる MSK Provisioned タスクで必須です。トレーニングデータでは Standard と Express が混同されています。パフォーマンス、コンシューマーラグ、ストレージ、トラフィックシェーピング、Standard と Express のサイジング、Kafka クライアントのチューニング、CloudWatch アラーム、クラスター設定、メンテナンス、パッチ適用、ローリング再起動、トピック管理を扱います。スループットとパーティションのサイジングを含む、DR およびアクティブ-アクティブ／アクティブ-パッシブレプリケーション（同一アカウント／クロスアカウント）向け MSK Replicator の設定にも対応します。S3 Tables の Streaming Tables と General Purpose S3 の Data Delivery の設定、IAM、監視も扱います。Kafka Iceberg sink の質問には Flink を優先してください。移行には migrate-to-msk を使用します。トリガー：MSK Provisioned、Kafka、`kafka.*`/`express.*` タイプ、AWS/Kafka 名前空間、クラスター間レプリケーション、Kafka から S3 Tables 上の Iceberg、Kafka から S3、レイクハウス、Kafka からのデータレイク、Kafka Connect S3 Sink または Firehose の代替。MSK Connect には使用しないでください。代わりにドキュメントを検索します。Serverless は S3 Tables/Data Delivery の適格性のみ。
Google Cloud 上で安全な多層サーバーレス Web アプリケーションとマイクロサービスを設計・実装する支援をします。多層サーバーレスアプリのアーキテクチャ設計、セキュリティチェックリスト、Terraform コード、デプロイガイダンス、リージョンデータレジデンシー／欧州の主権要件への準拠、ゼロトラストのプライベート VPC ネットワーク、Private Service Connect が必要な場合に使用します。VM、GKE、または Google Cloud 以外のアーキテクチャには使用しないでください。
Google Kubernetes Engine（GKE）アプリケーションと名前空間のワークロードレベルのセキュリティ制御を監査、設定、強化します。セキュリティ監査の実行（`audit_cluster.sh`）、Network Policies（デフォルト拒否と Dataplane V2 ロギング）の適用、GKE Sandbox（`gVisor`）内での高リスク Pod の分離、Pod Security Standards（`restricted` ラベル）と pod securityContext の適用、CSI（`SecretProviderClass`）経由での Secret Manager シークレットのマウントを扱います。ワークロードのセキュリティ態勢の監査、名前空間の分離、Pod セキュリティ標準の適用、ネットワークポリシーやシークレットボリュームのマウント設定に使用します。Workload Identity（gke-workload-identity を使用）、クラスタ全体のコントロールプレーンセキュリティ、RBAC の強化、Binary Authorization、Shielded Nodes、またはプラットフォームレベルの GKE アドオンの有効化には使用しないでください（代わりに gke-platform-security を使用）。
設計の公理から DynamoDB のデータレイヤーを設計、レビュー、デバッグします。アクセスパターンを列挙し、パーティション/ソートキーと GSI を選び、単一テーブルかマルチテーブルかを判断し、Streams、Global Tables、TTL、類似検索用のベクトルインデックス、OpenSearch/Redshift/SageMaker Lakehouse へのゼロ ETL 統合を設定し、根拠のあるデータレイヤー設計、月額コストの見積もり、任意のライブ検証を作成します。ユーザーが DynamoDB を基盤とするもの（スキーマ、アクセスパターン、GSI、単一テーブルかマルチテーブルの判断、Streams コンシューマー、トランザクショナルアウトボックス、Global Tables、ゼロ ETL パイプライン、埋め込みの保存と既存アイテムに対する SearchVectors によるセマンティック/ベクトル類似検索）を設計・レビュー・リファクタリングするときに適用されます。ユーザーが「公理」や「設計レビュー」と明示しない場合でも適用されます。DynamoDB のワークロードでホットパーティション、スロットリング、無制限の Scan、LWW 競合、想定外の請求をデバッグする場合にも適用されます。
Amazon DocumentDB をエンドツーエンドで管理します。serverless-on-8.0 クラスターのセットアップ、TLS/VPC/ドライバー設定、柔軟なスキーマとベクトル検索のデータモデリング、MongoDB 互換性評価、DMS ベースの移行、スロークエリ診断、メジャーバージョンのアップグレード（4.0->5.0->8.0）、Well-Architected レビュー（41 項目チェックの wa_review.py）、コスト見積もり、セキュリティ強化を扱います。DocumentDB に関するすべての質問、および MongoDB の AWS へのセットアップや移行を求められた場合に使用します。DocumentDB は AWS の MongoDB 互換マネージドデータベースです。トリガー：JSON ドキュメントストア、ドキュメントデータベース、AWS 上の MongoDB、ネストされたフィールド、Lambda が接続できない、TLS ハンドシェイク、VPC ポート 27017、IAM 認証、Secrets Manager、保存時の暗号化、$graphLookup、柔軟なスキーマ、COLLSCAN、複合インデックス、DMS 移行、CDC 切り替え、$vectorSearch、RAG、Global Clusters、DR レプリケーション、コスト見積もり、監査、ヘルスチェック、本番対応状況。
AWS CLI を使用して、カスタムドメイン名を持つ Regional REST API、Lambda バックエンド関数、リクエストベースの Lambda オーソライザーをデプロイします。ACM 証明書のプロビジョニング、API Gateway REST API の作成、Lambda 関数のデプロイ、リクエストオーソライザーの設定、カスタムドメイン設定、ベースパスマッピング、Route 53 DNS レコードの作成を扱います。トリガーキーワード：カスタムドメイン、REST API、Lambda、Route 53、API Gateway、リージョナルエンドポイント、リクエストオーソライザー、ベースパスマッピング。
ファイルサイズに応じて S3 アップロードを Step Functions 経由で Lambda または Fargate に振り分ける、イベント駆動型ワークフローをデプロイします。オブジェクトが S3 にアップロードされると、EventBridge が Step Functions ステートマシンを起動します。小さなファイルは Lambda、大きなファイルは Fargate タスクで処理します。VPC、ECR リポジトリ、ECS クラスター、権限を限定した IAM ロールが含まれます。トリガーキーワード：Step Functions、Fargate、Lambda、S3 event、EventBridge、ECS、ECR、ファイル処理、ワークフローオーケストレーション、サーバーレス。
Grafana Alloy を使って統合テレメトリパイプラインを構築します。メトリクス、ログ、トレース、プロファイルを収集し、Grafana Cloud / Prometheus / Loki / Tempo / Pyroscope に送信する、OpenTelemetry 互換の単一バイナリです。Alloy 設定言語（ブロック、`sys.env`、コンポーネント参照）、`prometheus.scrape` → `remote_write`、`loki.source.file` + `loki.process` → `loki.write`、`otelcol.receiver.otlp` → `otelcol.exporter.otlp`、`pyroscope.scrape`、K8s / Docker / EC2 の検出、ラベルの再付与、モジュール（`import.file/git/http`）、クラスタリング、Fleet Management `remotecfg`、`:12345` の Alloy UI、`alloy fmt` / `alloy validate` を扱います。`config.alloy` の作成、Grafana Agent / OTel Collector の置き換え、K8s Pod のスクレイピング、ログ解析、OTLP の取り込み、「Alloy が何も送信しない」問題のデバッグに使用します。ユーザーが Alloy の名前を出さずに「エージェントをセットアップ」「スクレイプ設定を書いて」「送信前にこれらのログを除外」「OTel collector の設定」と言う場合にも使用します。
assistant-ui アプリに AssistantCloud バックエンドの永続化、認可、テレメトリを追加します。クロスセッションのスレッドとメッセージ履歴、マルチデバイスのチャット、メッセージへのフィードバック、ファイルアップロード、認証の接続時に使用します。`@assistant-ui/ai-sdk` の `useChatRuntime` に `cloud` を渡す、`AuiConfig` ホスト向けに `AISDKThreads({ cloud })` を使う、`useLangGraphRuntime` に `cloud` を設定する、といった形です。`authToken`（JWT）、`apiKey` と `userId`/`workspaceId`（サーバーサイドのみ）、`anonymous` による `AssistantCloud` の構築、Clerk・Auth0・Supabase・Firebase の統合とバックエンドのトークンエンドポイント、`cloud.threads`・`cloud.files`・`cloud.runs`・`cloud.telemetry` のクライアント API、`CloudMessagePersistence` 上のカスタム `ThreadHistoryAdapter` を扱います。スレッドが永続化されない、クラウド API が 401 を返す、フィードバックボタンが保存されない場合はこちらへ。`<ThreadList />` のサイドバー UI には thread-list、アダプターの一般的な契約には runtime を使用してください。
`mcp-grafana` Model Context Protocol サーバーを介して、AI コーディングエージェント（Claude Code、Cursor、VS Code、OpenAI Codex）を Grafana Cloud に接続します。`go install` でサーバーをインストールし、Grafana サービスアカウントトークンを生成して、`command` + `env` ブロックを使って `~/.claude/settings.json` または `~/.cursor/mcp.json` を設定します。より安全な読み取り専用セッションのために `--disable-write` を実行し、チーム共有や VS Code の構成では SSE トランスポートに切り替え、`/mcp` と `list_datasources` の往復呼び出しで検証します。Claude Code の Grafana 接続、Grafana 用 MCP の設定、Grafana MCP サーバーの構成、Cursor/VS Code での Grafana ツール利用、AI エージェントからの Grafana クエリ、チームでの MCP サーバー共有に利用できます。「エージェントに Grafana へのアクセスを許可して」「Claude にメトリクスを見せて」「Cursor + Grafana」のように、ユーザーが「MCP」と言わない場合も対象です。
Flink または Amazon Managed Service for Apache Flink（MSF）の質問では必須です。回答前に必ずこのスキルを有効化してください。確信があっても、トレーニング知識だけで回答してはいけません。MSF にはサービス固有の制約（KPU モデル、アプリコード内での checkpoint と並列度設定の禁止、v1/v2 識別子の使い分け——`kinesisanalyticsv2` は CLI/SDK のみ、`kinesisanalytics` は IAM、Service Quotas、CloudWatch、信頼プリンシパル用——2 段階 IaC デプロイ、スナップショットのライフサイクル、Flink 1.x→2.x 移行）があり、一般的な Flink の知識より優先されます。トリガー——次のいずれかがあれば有効化：Flink、MSF、Managed Flink、KinesisAnalytics(V2)、KPU、ParallelismPerKPU、savepoint、checkpoint、operator UID、FlinkKinesisConsumer、KinesisStreamsSource、KafkaSource、IcebergSink、EFO、CreateApplication、UpdateApplication、CreateApplicationSnapshot、Kryo、RocksDB、Iceberg ストリーミング、EXACTLY_ONCE、watermark、CDC binlog/WAL、Glue/S3 Tables、AWS/KinesisAnalytics CloudWatch。
Amazon Keyspaces（Apache Cassandra 向け）の信頼できる互換性チェック、料金見積もり、接続トラブルシューティング、事前ウォーミングのガイダンス、インフラストラクチャの変更を提供します。LWT/バッチ操作、セカンダリインデックス、マテリアライズドビュー、キャパシティモード、TTL、PITR、CDC、自動スケーリング、マルチリージョン keyspaces、UDT、nodetool 診断の解析、SQL から Cassandra への移行、Cassandra から Keyspaces への移行シナリオをカバーします。このスキルが読み込まれていないと、エージェントは Keyspaces の機能サポートについて不完全または誤った回答をすることがよくあります。
Google Cloud Gemini Enterprise Agent Platform の問題（Agent Gateway、Registry、Identity、Policies、Model Armor、Identity-Aware Proxy（IAP））をトラブルシューティング。Agent リクエストが 403 で失敗する場合（特に未許可のエグレス）、Agent Runtime クエリが 500 を返す場合、またはゲートウェイ／IAP のログに権限エラーが表示される場合に使用。一般的な Google Cloud Identity and Access Management（IAM）のデバッグや、Agent Platform スタックと無関係なネットワークの問題には使用しない。
DevOps Center のパイプラインテスト基盤を構成します。スイートを利用可能にするテストプロバイダーの有効化、構成済みプロバイダーを再同期して新しいスイートを取り込む、ステージにルール付きの品質ゲートを作成します。共通の準備チェックと明示的な確認を実行した後、意図に応じて 3 つのモードに振り分けます。テストプロバイダーのセットアップ、構成、有効化、同期、更新を望んでいる場合、または DevOps Center のパイプラインステージに品質ゲートやカバレッジしきい値を設定/構成したい場合に使用します。トリガー条件: テストプロバイダーの構成/有効化/追加/セットアップ、プロバイダーのスイート一覧の再同期や更新、新しいスイートの取り込み、ステージへの品質ゲート・カバレッジしきい値・テストベンチマークの設定/構成を望んでいる場合。トリガーしない場合: 既存スイートのステージへの割り当て（dx-devops-test-suite-assignments-configure を使用）、スイートの実行や再実行（dx-devops-test-suite-run を使用）、DevOps Center 以外の作業。
プロジェクトに uiBundles/*/src/ ディレクトリがあり、サイトインフラの作成や設定を伴うタスクの場合は必ず有効化してください。UI バンドルをホストするための Salesforce Digital Experience Site を作成または設定するときに使用します。digitalExperiences/、networks/、customSite/、DigitalExperienceBundle に一致するファイルが存在して変更が必要oria場合、またはユーザーがアプリの公開、ホスティング、ゲストアクセスの構成を希望する場合にも有効化します。さらに、sfdc_cms__languageSettings コンテンツタイプで既定ロケールと追加の対応言語を宣言することで、このようなサイトへの多言語・多ロケール・国際化・翻訳サポートの追加にも使用します。LWR（React 以外）のサイトには使用しないでください。代わりに experience-lwr-site-generate を使用します。
パイプラインステージに対する DevOps Center のテストスイート割り当てを推奨・管理します。モード A はコミットの差分を割り当て済みスイートのメタデータと突き合わせ、関連する既存スイートを推奨し、カバレッジの欠落を指摘します（純粋な推論）。モード B〜D は testSuiteStages Connect API を使い、単一スイートの割り当て、必須の影響プレビューを伴う複数スイートの一括マッピング、ガバナンスルールに従ったテストクラスの追加/削除を行います。コミットに対するスイートの推奨、スイートのステージへの割り当てやマッピング、スイート内のテスト追加/削除想要的場合に使用します。トリガー条件: コミット/差分に対して実行すべきスイート、または変更をカバーするものを用户が問い合わせた場合、スイートが未リンクで割り当てを望んでいる場合、スイートとステージのマッピング構成、複数スイートの割り当て、スイート内のテスト追加/削除/同期を望んでいる場合。トリガーしない場合: テストプロバイダーの構成または同期（dx-devops-test-pipeline-configure を使用）、スイートの実行（dx-devops-test-suite-run を使用）、テストの直接作成/実行（platform-apex-test-generate または platform-apex-test-run を使用）。
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。