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
AI エージェント向けの RouterOS v7 のドメイン知識。次の場合に使用：MikroTik RouterOS を扱う、RouterOS の CLI/スクリプトコマンドを書く、RouterOS REST API を呼び出す、Linux コマンドが RouterOS 上で失敗する理由をデバッグする、またはユーザーが MikroTik、RouterOS、CHR、/ip /system /interface パスに言及する。範囲：RouterOS 7.x（long-term 以降）のみ——v6 は対象外で、v6 の問題に対する精度は低くなる。
Web アプリを構築してクラウドにデプロイする。React、Vue、Astro、Next.js（静的）、素の HTML/CSS/JS、サーバーレス関数に対応。サイトは *.rebyte.pro にデプロイされ、SSL が自動設定される。ユーザーが「デプロイ」「公開」「ホスト」を求めたり、アプリを「公開状態」にしたい場合に使用。トリガーには "deploy my app"、"make it live"、"publish site"、"host my app"、"deploy website"、"put it online" が含まれる。
Alibaba Cloud のネットワークプロダクト（EIP、CBWP、NAT Gateway、CEN、Transit Router、Physical Connection、VBR、Global Accelerator、CLB、ALB、NLB）向けの総合ヘルスチェックツール。Cloud Monitor のデータを用いて帯域幅使用率、接続数、QPS、パケットロスを分析し、監視チャート、リスク評価、スケーリング推奨を含む Markdown 診断レポートを生成する。すべての API 呼び出しは読み取り専用。ネットワークプロダクトの使用状況の診断、帯域幅の余裕の確認、ビジネス開始前の容量評価、上限超過リスクの特定を行いたい場合に使用する。トリガー：inspect network products、network health check、bandwidth inspection、EIP/NAT/CLB/ALB/NLB/CEN/VBR/GA inspection、network utilization analysis、pre-launch network inspection、capacity assessment、bandwidth over-limit risk。
Goldsky Compose アプリを構築、編集、デプロイするときは常にこのスキルを読み込む——これは構築方法の具体的なルールを示す参照レイヤーである。compose.yaml の正確な構造（すべてのトップレベル、タスク、トリガーの各フィールド）、`goldsky compose` のすべてのコマンドラインフラグ、TaskContext API（env、fetch、callTask、logEvent、evm、collection）、ウォレット API（スマートウォレット、BYO EOA）、gas スポンサーシップ、コントラクトのコード生成、dashboard の URL、料金。compose.yaml やタスクファイルを書く・編集する前に必ず参照すること——マニフェストやコマンドライン、API の形を記憶から組み立ててはならない——また、Compose の仕組みやフィールド、フラグ、API の動作に関するユーザーの質問に答えるときにも参照する。/compose（エントリーポイントとなる構築ガイド。最初に読み込む）と併用する。壊れたアプリのデバッグには /compose-doctor を使う。Turbo、Mirror、Subgraphs、Edge、Boost には読み込まない——これらにはそれぞれ専用の参照スキルがある。
REST API 経由で HTML/CSS サイトを Web Page として ERPNext/Frappe（v15/v16）にデプロイする。ERPNext でサイトをホストしたい、HTML モックアップを Frappe にデプロイしたい、Web Page をプログラムで作成したい、Website Settings を構成したい、Frappe の Discussion システムをフォーラムとして統合したい場合にこのスキルを使用。ユーザーが "website on ERPNext"、"Web Page API"、"Page Builder"、"Web Template" に言及した場合や、Frappe からカスタム HTML を配信したい場合にも使用。対象：Page Builder を使った Web Page、カスタム Web Template、Website Settings（ナビゲーションバー、フッター）、CSS 管理、Frappe Discussion 統合、デプロイのスクリプト化。
Splunk インデクサークラスタのメンバーシップ、レプリケーション係数と検索可能性の状態、bucket の fix-up の証拠、cluster-bundle の配布、ローリングメンテナンスの準備状況、マルチサイトの挙動、SmartStore との相互作用を、デプロイを変更せずに評価します。cluster manager や peer の健全性、未達のレプリケーション係数や検索係数、不完全な検索可能性、継続的な fix-up、cluster-bundle の状態、ローリング準備状況、クラスタ固有のインシデントルーティングに使用します。Cloud、Enterprise、証拠収集、ストレージ設計、アップグレード計画、アクティブ運用の境界を維持します。
トレースをどこに配置すべきかを判断するためにエージェントのコードベースを調査し、Ratel ネイティブの OTLP テレメトリーを有効にし、チームがすでに運用している OTel バックエンドをエクスポート先として選び、インストルメンテーション、バックエンドの選択、価値を証明するダッシュボードを網羅した提案を作成します。可観測性を導入するとき、トレースの配置先や何をインストルメンテーション/測定すべきかを尋ねるとき、Ratel テレメトリーを有効にするとき、OTel バックエンド（Langfuse/LangSmith/collector/Ratel Cloud）を選ぶとき、ダッシュボードを設計するとき、Ratel の価値を何が証明するかを尋ねるとき、または `/ratel-observability-assessment` のときに使用します。/ratel-assessment から到達する独立した可観測性ブランチであり、ユーザーが別途コード統合を望む場合は /ratel-integrate を指し示すことがあります。<repo>/.ratel/ に常設の markdown ファイルを 1 つ書き込みます。コードは編集せず、バックエンド API も呼び出しません。エージェントの接点がない場合はスキップします。
rhdh-local-setup カスタマイズシステムでローカルの Red Hat Developer Hub 環境を運用する。動的プラグインの有効化・無効化、設定の適用、pristine モードと customized モードの切り替え、コンテナの起動・停止、ヘルスとログの確認、プラグイン検証の実行、カスタマイズのバックアップ・復元を行う。ローカル RHDH、podman compose プラグインのテスト、PR 成果物の検証、504 や起動のトラブルシューティング、ローカルの Extensions Catalog の確認に使用する。
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。
SLS の全量ログと ddoscoo コマンドラインで Alibaba Cloud DDoS Pro（ddoscoo）のブロック / インターセプト理由を照会する。インターセプトされたリクエストの詳細情報を分析し、CC 保護ルール、精密アクセス制御ルール、地域ブロック、IP ブラックリストポリシーを対象とする。ユーザーが DDoS Pro によるブロックを報告した場合、ブロックページに遭遇した場合、または DDoS 保護ルールの調査と修正が必要な場合に使用する。トリガーワード："DDoS block query"、"blocked by DDoS Pro"、"DDoS intercept"、"ddoscoo intercept query"、"CC block"、"precise access control block"、"高防拦截查询"、"request blocked by anti-ddos"
Python（alibabacloud_sls20201230）から Alibaba Cloud SLS を呼び出す：ListProject（Project の一覧）、ListLogStores（ログストアの一覧）、GetLogsV2（ログのクエリ）。「Project を一覧表示する」「LogStore を一覧表示する」「SLS ログをクエリする」「ログを検索・分析する」などの場面に適する。API 契約は reference/*.yml を参照；実行可能なサンプルは scripts/ を参照；依存関係は scripts/requirements.txt を参照。
公式 `cld` CLI を使って、ローカルのファイルや画像をプロジェクトの Cloudinary CDN（cloud “cyeam”）にアップロードし、/admin/upload と同じ動作を行います。保存時に画像を webp に変換し、指定フォルダーにアップロードします。ユーザーが画像やファイルの Cloudinary へのアップロード、ディレクトリの一括アップロードを希望する場合や、「上传图片到cloudinary」「传图」「upload to cloudinary」と尋ねた場合に使用します。
ctf-sandbox-orchestrator の内部下流スキル。稼働中のコンテナランタイム分析、マウントされた secret、sidecar、namespace、init コンテナ、entrypoint のドリフト、ルートからコンテナへの解決のための CTF サンドボックスワークフロー。ユーザーが、稼働中のコンテナがマニフェストと異なる理由、マウントされた secret がどこで使用されるか、sidecar や init コンテナがランタイム状態をどう変えるか、どのルートがどの稼働中のコンテナに解決されるかを求める場合に使用する。`$ctf-sandbox-orchestrator` がすでにサンドボックスの前提を確立してここにルーティングした後にのみ使用する。
ctf-sandbox-orchestrator の内部ダウンストリーム skill。Kubernetes API 分析、service-account の信頼、RBAC のエッジ、admission とコントローラーの挙動、クラスター secret、ワークロードの変更、namespace スコープのドリフトを扱う CTF サンドボックスワークフロー。ユーザーが kube API 権限、service-account トークン、RoleBinding や ClusterRoleBinding のエッジ、admission webhook、コントローラーが作成した pod、secret の露出、あるいは稼働中のワークロードが manifest と異なる理由の検査を求めている場合に使用。`$ctf-sandbox-orchestrator` がすでにサンドボックス前提を確立してここにルーティングした後にのみ使用すること。
ctf-sandbox-orchestrator の内部ダウンストリーム skill。カーネルの攻撃面、namespace と cgroup の境界、コンテナ分離の前提、システムコールパス、エスケーププリミティブの検証を扱う CTF サンドボックスワークフロー。ユーザーがコンテナからホストへのエスケープ経路の分析、カーネルエクスプロイトの前提条件、namespace の越境、ケイパビリティの悪用、またはエクスプロイトプリミティブがサンドボックス境界を越えるかどうかの証明を求めている場合に使用。`$ctf-sandbox-orchestrator` がすでにサンドボックス前提を確立してここにルーティングした後にのみ使用すること。
`cloud` CLI を使って Laravel Cloud 上で Laravel アプリケーションをデプロイおよび管理する。ユーザーがアプリのデプロイ、Cloud へのリリース、アプリケーション、環境、データベース、キャッシュ、オブジェクトストレージ、キュー、ドメイン、インスタンス、バックグラウンドプロセス、シークレット、コンピュート、スケジュールタスク、Laravel Cloud インフラストラクチャの作成や管理、または請求、使用量、支出の確認を望むときに使用。デプロイ、リリース、Cloud 管理、環境設定、データベースのプロビジョニング、請求や使用量のクエリ、`cloud` CLI、Laravel Cloud のデプロイのトラブルシューティングで発動する。
提供された要件と証拠に基づいて、Splunk のインデックス、保持期間、容量、アーカイブ、ストレージ階層、バケットライフサイクル、SmartStore の計画を、デプロイを変更せずに設計・評価する。インデックスの配置、検索可能ウィンドウとアーカイブウィンドウ、増加と容量のモデル、ストレージの選択、復元計画、SmartStore の readiness、証拠に基づく変更検証に使用する。アクティブなインシデントおよびプロバイダーが担う運用は、それぞれの運用担当者に回す。
既知のソース要件から実装可能な Splunk 取り込みパイプラインを設計する。Splunk Cloud Platform または Splunk Enterprise における、入力とコレクターの選択、プロセッサの配置、取り込み時のパース、変換、フィルタリング、ルーティング、容量、信頼性、セキュリティ、検証、オーナーシップ、実装の引き継ぎに使用する。ソースのオンボーディング調査、本番構成、SPL、HEC エンドポイントの作業、fleet の展開、デプロイ、変更操作、進行中のインシデント対応には使用しない。
macbook-metrics のセットアップを任意の Mac で再現する——ローカルで常時稼働するシステムメトリクス収集ツール（CPU、GPU、RAM、ディスク、ネットワーク、バッテリー、温度）で、Swift CLI として構築し、launchd が 60 秒ごとに実行し、SQLite に保存してプライベート GitHub リポジトリにバックアップする。Mac のパフォーマンスを長期的に追跡したい場合、macbook-metrics の仕組みを知りたい場合、新しいマシンで同じモニタリングを構築したい場合に使用する。差別化点：既存インストールの日常的なクエリではなく、アーキテクチャ全体とセットアップの考え方を扱う。
NATS クラウドネイティブメッセージングシステム。Core NATS、JetStream の永続化、リクエスト/リプライパターンを扱う。軽量で高性能なマイクロサービス通信に使用する。使用場面：ユーザーが "nats"、"jetstream"、"cloud-native messaging"、"request/reply"、"subject wildcards" に言及し、"lightweight messaging"、"microservices communication"、"nats streaming" について質問する場合。使用しない場面：複雑なルーティング - `rabbitmq` を使用；AWS ネイティブ - `sqs` を使用；Azure ネイティブ - `azure-service-bus` を使用；JMS 準拠 - `activemq` を使用；永続キューが必要なだけ - 専用 broker を使用
kube-hunter、Kubescape、peirates、手動の kubectl エクスプロイトを用いて、API サーバー、kubelet、etcd、Pod、RBAC、ネットワークポリシー、Secret に対して攻撃者の手法を能動的にシミュレートし、Kubernetes クラスターのセキュリティを評価してクラスター侵害への経路を特定する。認可されたペネトレーションテスト、または制御が実際に攻撃者を阻止できるかを手を動かして検証する場合に使用する。キーワード: kube-hunter、Kubescape、peirates、kubelet 10250、匿名認証、トークン窃取、横展開、クラスター乗っ取り。構成のみのコンプライアンス監査には使用しない——performing-kubernetes-cis-benchmark-with-kube-bench を使用する。
データ構造（string/hash/list/set/zset/geo/hyperloglog/bitmap/stream）、例付きの一般的なコマンド、キャッシュパターン、永続化（RDB/AOF）、レプリケーションと Sentinel、クラスタ、Lua スクリプト、トランザクション、pub/sub、パイプライン、セキュリティ強化、本番のベストプラクティスを含む Redis の包括的なガイダンスを提供。ユーザーが Redis について質問した場合、キャッシュを実装する必要がある場合、Redis のデータ構造を選択する場合、永続化やクラスタを構成する場合、または Redis のパフォーマンス問題をトラブルシューティングする場合に使用。
Tailscale サブネットルーターの接続障害を診断する。ルートのライフサイクル全体（advertisement、approval、クライアント側の受理、ポリシールーティング（テーブル 52）、IP forwarding）を追跡する。クライアントが IP で Tailscale のピアには到達できるが、advertise されたサブネット上のデバイスには到達できない場合、またはサブネットルートが承認済みに見えるのにトラフィックが流れない場合に使用する。Docker コンテナがルートを advertise できない場合、`ip route` にサブネットルートが表示されない場合（テーブル 52 にある）、トラフィックが片方向に流れて応答が返らない場合にも使用する。
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。