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
ヘルスケアおよびライフサイエンスのワークロード向けに AWS GenAI と ML のアーキテクチャを設計するための推論スキル。ユーザーが SageMaker と Bedrock の選択、医学文献に対する RAG システムの設計、臨床 NLP や医用画像推論のアーキテクチャ設計、AWS 上のゲノミクスや創薬パイプラインの計画、ML システムにおける HIPAA／PHI コンプライアンスへの対応、規制対象の臨床モデル向け MLOps の設計、HCLS ML ワークロードのコスト最適化を求める場合に使用。トリガーには "AWS architecture"、"SageMaker vs Bedrock"、"HIPAA ML"、"clinical RAG"、"medical imaging inference"、"genomics on AWS"、"PHI training"、"MLOps healthcare"、"Bedrock guardrails"、"HealthLake"、"HCLS cloud architecture"、"BAA compliance"、"SageMaker endpoint"、"Bedrock knowledge base"、"clinical NLP on AWS"、"FDA SaMD on AWS" が含まれる。
リポジトリの GitHub Actions ワークフローを、10 の重大な CI/CD 攻撃ベクター（テンプレートインジェクション、権限付きで実行されるフォークコード（pwn request）、キャッシュポイズニング、なりすまし action SHA、シークレットダンプ、GITHUB_ENV ハイジャック、write トークンによる信頼できないトリガー、キャッシュ／成果物内の認証情報、検証されないリモートコード実行（curl|bash および可変の fetch-and-run）、シークレットを保持する job で実行される依存関係インストールスクリプト）についてスキャンし、すべての検出結果を平易な英語の攻撃者シナリオとともに報告し、設定衛生チェックの合否も提示し、選択した検出結果を検出単位のサブエージェントで修正する。全面的な網羅は意図的に行わない — 重大なエクスプロイトチェーンのチェックのみ（references/why-these-ten.md）。使用タイミング：ユーザーが CI/CD または GitHub Actions のセキュリティ態勢の監査やレビューを求めた場合、"is my CI secure"、"audit my CI security"、または ci-secure / /ci-secure を指定した場合。トリガーしない：CI の速度・コスト・所要時間の監査（"why is CI slow"）— ci-speedup を使用。CI 設定のベストプラクティス評価（"grade my CI"、"CI score"）— ci-score を使用。
Huawei Cloud ソリューション運用のためのスキルです。エージェントが hcloud、Huawei Cloud SDK、Terraform、MaaS の機能を通じて Huawei Cloud リソースを調査・計画・運用・トラブルシューティング・検証できるようにします。ユーザーが Huawei Cloud リソースの照会や変更、認証と API の問題のトラブルシューティング、環境の評価、インフラの計画、コスト管理、運用結果の検証を行いたい場合に使用します。
別のホスト（Vercel、Nodeサーバー、Dockerコンテナ、docker-composeスタック）向けに構築された既存プロジェクトをRailcodeに移行します。動作するアプリをRailcode上で実行したい場合に使用します。Next.jsアプリや、任意の言語で書かれたコンテナ化バックエンドも対象です。プロジェクト依存関係の棚卸し、各依存関係のRailcodeプリミティブへの対応付け、直接相当するものがないコンポーネントの別方式での再構築、移植、railcode devでのテスト、既存データベース（Postgresなど）の維持または接続とスキーマ移行の実行場所の確認、元の環境と並行したデプロイ、Railcodeがまだホストできないものの報告を行います。アイデアから新しいアプリを作る場合や、Railcode v1アプリをapps v2に移行する場合には使用しません。どちらもcreate-railcode-appの対象です。
完全な Next.js デプロイシステム(Next.js 15.5/16)。以下の場合にプロアクティブに有効化する:(1) Vercel のデプロイと設定、(2) セルフホスト可能な Node.js デプロイ、(3) Docker コンテナ化、(4) output:'export' による静的エクスポート、(5) Edge Runtime の設定、(6) 環境変数、(7) GitHub Actions による CI/CD、(8) ヘルスチェックと監視、(9) 本番最適化、(10) Turbopack の本番ビルド(Next.js 16)。提供するもの:Dockerfile、docker-compose、PM2 設定、vercel.json、GitHub Actions ワークフロー、Turbopack 設定。適切な設定による本番対応のデプロイを保証する。
Supabase Management API の全機能（108 エンドポイント）に加え、組織、プロジェクト、関数、ブランチ、シークレット名のローカル SQLite キャッシュを提供 — ライブ API では一度の呼び出しで答えられないプロジェクト横断クエリを実現し、さらに Auth Admin 検索、PostgREST スキーマイントロスペクション、Storage 使用量の集計を備える。トリガーフレーズ：`supabase auth admin lookup`、`supabase secret name audit`、`supabase branches drift`、`supabase project estate rollup`、`supabase storage usage`、`supabase pgrst schema`、`use supabase`、`run supabase`。非トリガー：`supabase start`（公式 supabase CLI を使用）、`supabase db push`（公式 CLI）、`supabase gen types`（公式 CLI）、supabase realtime subscribe（WebSocket — 対象外）。
Go で Pulumi の Infrastructure as Code プロジェクトを作成し、OIDC 認証を構成し、Pulumi ESC と連携してシークレットと構成を集中管理し、多言語のコンポーネントリソースを構築する。Pulumi Go プロジェクトのセットアップ、Go でのインフラコードの記述、Pulumi の OIDC 構成、Go での Pulumi ESC の使用、Golang によるクラウドインフラの自動化、Go での再利用可能な Pulumi コンポーネントの作成、pulumi-go-provider の使用に適する。ユーザーが Pulumi と Go/Golang、Go での AWS/Azure/GCP インフラ、Go ベースの ComponentResource パターンに言及したときにも使用。
GitHub の `safe-settings`（github 組織の Probot ベースの GitHub App）を、宣言型の組織全体のリポジトリポリシーをコードで管理するためにセットアップします。ユーザーが「settings as code」「safe-settings」「リポジトリを宣言的に管理」「リポジトリ設定を一元化」「組織レベルのブランチ保護」「管理リポジトリを作成」「github settings app」と言う場合や、リポジトリ設定、ブランチ保護、ルールセット、ラベル、チーム、環境、コラボレーターを1つの管理リポジトリで管理したい組織で /safe-settings を呼び出す場合に使用します。管理リポジトリの構成（`settings.yml` + `suborgs/` + `repos/`）、GitHub App のインストール手順、定期実行する `full-sync` GitHub Actions ワークフローを作成します。/gh-bootstrap（単一リポジトリを `gh api` で一度だけ設定）とは異なり、このスキルは継続的に調整する組織規模の設定をコードで管理します。タスクごとの GitHub 操作（PR、issue、CI ステータス）やローカル git 作業には対応しません。これらはこのカタログの対象外です。
Salla App Function を保存して公開する — `salla_functions action=save` は demo ストアにデプロイし（`action=deploy_status` をポーリング）、その後アプリが公開される。handler を検証した後、function を本番環境にデプロイしてリリースする準備ができたときに使用する。salla-app-functions からルーティング。まずテスト → salla-app-functions-test、アプリの公開 → salla-app-builder / salla-publication-consistency、OAuth/token → salla-app-auth、webhook 検証 → salla-webhooks。
chart の署名と来歴の検証、誤構成のためのテンプレートのレンダリングと lint、values.yaml による Pod セキュリティコンテキストの強制、Helm values ではなく外部ストアへのシークレットの移動、CI/CD における Helm 操作の RBAC のスコープ設定により、Helm chart のデプロイを保護する。chart を Kubernetes にデプロイするとき、または chart の来歴、テンプレート、リリース RBAC をレビューするときに使用する。キーワード: Helm、provenance file、helm verify、helm lint、values.yaml、Tiller-less、release RBAC、external secrets。レンダリングされた manifest 自体のスキャンには使用しない - scanning-kubernetes-manifests-with-kubesec を使用する。
ユーザーが CI/CD パイプライン、Docker 設定、Kubernetes デプロイ、Infrastructure as Code、監視、ゼロダウンタイムデプロイ戦略を必要とするときに使用する。トリガー：ユーザーが "devops"、"docker"、"kubernetes"、"CI/CD"、"infrastructure"、"monitoring"、"deploy to production"、"container"、"terraform"、"observability" と言う。
Huawei Ascend NPU のモデル変換とエンドツーエンド推論の適合に対応する完全なツールキットです。ワークフロー 1：ユーザーのソースコードから入力形状とパラメーターを自動検出します。ワークフロー 2：PyTorch モデルを ONNX にエクスポートします。ワークフロー 3：複数の CANN バージョンに対応し、ATC で ONNX を .om に変換します。ワークフロー 4：ユーザーの推論パイプライン全体（前処理 + モデル + 後処理）を適合させ、NPU 上でエンドツーエンドに実行します。ワークフロー 5：ONNX と OM の出力間の精度を検証します。ワークフロー 6：再現可能な README を生成します。標準的な PyTorch/ONNX モデルに対応します。Ascend AI プロセッサ上でモデルを変換、テスト、デプロイする際に使用します
Craft CMS プロジェクト向けの DDEV ローカル開発環境。ddev コマンドの実行、.ddev/config.yaml の設定、ローカルコンテナの問題のトラブルシューティングを行う際は必ずこのスキルを読み込んでください。config.yaml（プロジェクトタイプ、PHP/Node バージョン、データベース、docroot）、省略コマンド、アドオンと組み込みの Mailpit、カスタムコマンド、Vite 開発サーバーの公開、データベースのインポート/エクスポート、Xdebug の切り替え、ローカルサイトの共有、トラブルシューティング（ポート競合、コンテナの再起動、ddev が注入する環境変数が .env や config/general.php を無言で上書きする問題）を扱います。
Speakeasy を使って OpenAPI 仕様から Terraform provider を生成するときに使用する。エンティティ注釈、CRUD マッピング、型推論、ワークフロー設定、公開を扱う。「terraform provider」「generate terraform」「create terraform provider」「CRUD mapping」「x-speakeasy-entity」「terraform resource」「terraform registry」でトリガーされる。
`gh` CLI を使って GitHub リポジトリを一度だけ設定します。PR と CI のルールでデフォルトブランチを保護し、必要に応じて対応済みのマージキューを有効化し、マージを squash のみに制限して PR タイトルをコミットメッセージに使用し、自動生成リリースノート（`.github/release.yml`）を構成し、必要に応じてタグ起点のリリースワークフローを追加します。ユーザーが「リポジトリをセットアップ」「マージキューを構成」「squash マージを有効化」「main を保護」「ブランチ保護を設定」「リリースノートを構成」「リリースを作成」「リリースタグを設定」と言う場合、または新規・未整備の GitHub リポジトリで /gh-bootstrap を呼び出す場合に使用します。冪等で、設定済みリポジトリでも不足分を補うため安全に再実行できます。このスキルは一度限りのリポジトリポリシーを対象とし、タスクごとの GitHub 操作、ローカル git コマンド、プロジェクトタスクの実行は対象外です。
Novita AI：ビルダーとエージェントのための AI ネイティブクラウド。このスキルは、モデルの実行、GPU のスケール、AI エージェントの構築、LLM/画像/動画/音声 API の利用、OpenAI 互換クライアントの設定、GPU/サーバーレス/Sandbox ワークフローの管理、novita-sandbox-cli によるエージェントのデプロイ、Novita のトラブルシューティング、または「Novita を X と一緒に使うには？」への回答に使う。エージェント向けの生の GitHub ルーティング入口。デフォルトのモデルを推奨しないこと。ユーザーのモデル、プロジェクト設定、またはライブカタログを使う。
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。