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
Azure App Service の Web アプリと API を保護するためのガイダンス — マネージド ID、Microsoft Entra ID による Easy Auth、プライベートエンドポイント + VNet 統合によるネットワーク分離、HTTPS / TLS の強化、シークレットの Key Vault 参照、フロントエンド WAF（Front Door / App Gateway）。WHEN：App Service のセキュリティ、Azure 上の安全な Web アプリ、Easy Auth、App Service のマネージド ID、プライベートエンドポイントの Web アプリ、VNet 統合、App Service TLS、Key Vault 参照、App Service の強化、FTP 無効化、App Service の前段の WAF、アクセス制限。DO NOT USE：Azure Functions 固有の事項のみ（類似だが別物）、AKS ワークロード（プラットフォームが異なる）、VM ホストの Web アプリ。
Azure Arc のガイダンス — オンプレミス、マルチクラウド（AWS/GCP）、エッジのサーバー、Kubernetes、データサービスを Azure Resource Manager に投影し、統合されたガバナンス、セキュリティ、管理を実現します。Arc 対応サーバーのオンボーディング、Defender for Cloud と Azure Policy の非 Azure マシンへの拡張、Arc 対応 Kubernetes について扱います。WHEN：Azure Arc、Azure からオンプレミスサーバーを管理、ハイブリッド管理、Arc 対応サーバー、Arc Kubernetes、Defender for Cloud をオンプレミスに拡張、マルチクラウドマシンのガバナンス、Connected Machine agent、Arc agent、ハイブリッドのセキュリティ態勢、マシン構成、ゲスト構成。DO NOT USE：Azure ネイティブ VM のみ（Azure Resource Manager を直接使用）、Intune 管理のエンドポイント（intune-device-mgmt を使用）、Azure Stack HCI 固有（別製品）。
Azure Firewall のガイダンス — 集中的なegress、東西、ingressの制御のためのマネージドクラウドネイティブな L3-L7 ステートフルネットワークファイアウォール。SKU の選択（Basic と Standard と Premium）、Firewall Policy の階層、アプリケーション/ネットワーク/DNAT ルール、脅威インテリジェンスと IDPS、TLS 検査、UDR を用いたハブスポーク展開、強制トンネリングについて扱います。WHEN：Azure Firewall、ネットワークファイアウォール、egress フィルタリング、FQDN フィルタリング、Firewall Policy、IDPS、TLS 検査、強制トンネリング、集中ネットワーク制御、ファイアウォール SKU Premium Standard Basic、ハブスポークファイアウォール、ファイアウォール経由の UDR、受信 DNAT。DO NOT USE：L7 Web アプリケーション保護（Front Door / Application Gateway WAF を使用）、サブネットのマイクロセグメンテーション（azure-network-security-design の NSG を使用）、サードパーティ NVA の設計。
安全な Azure ネットワークアーキテクチャを設計するためのガイダンス — ハブスポークトポロジ（または Virtual WAN）、NSG/ASG によるセグメンテーション、PaaS 向けのプライベートエンドポイント / Private Link、Azure Firewall 経由の egress、DDoS 保護、Front Door/App Gateway 上の WAF、集中型プライベート DNS。ゼロトラストのネットワークの柱に準拠します。WHEN：Azure ネットワークセキュリティ、ハブスポーク、Virtual WAN、ネットワークセグメンテーション、NSG ASG 設計、プライベートエンドポイント、Private Link、DDoS 保護、安全な仮想ネットワーク、egress 制御、ゼロトラストネットワーク、プライベート接続設計、Bastion、JIT VM アクセス。DO NOT USE：ファイアウォール自体（azure-firewall を使用）、VM レベルの強化（defender-for-cloud-hardening を使用）、Key Vault のネットワークのみ（azure-key-vault を使用）。
最小権限で適切な Azure RBAC ロールを選択するためのガイダンス — 必要なアクションを組み込みロールにマッピングする、カスタムロールが必要となる状況を判断する、割り当てのスコープを正しく設定する、コントロールプレーンとデータプレーンのロールを選択する。スコープの階層（管理グループ → リソース）、グループと直接割り当て、特権ロール向けの PIM について扱います。WHEN：どの Azure ロールか、最小権限のロール、Azure RBAC のロール選択、組み込みとカスタムロール、スコープのロール割り当て、マネージド ID のロール、データプレーンのロール、最小限のアクセス許可を割り当てる、RBAC 設計、コントロールプレーンとデータプレーン、Storage Blob Data Reader と Reader。DO NOT USE：Entra ID のディレクトリロール（entra-id を使用）、Microsoft 365 の管理者ロール（m365-govern-manage を使用）。
Azure Site Recovery（ASR）のガイダンス — Azure VM とオンプレミスマシンをセカンダリリージョンにレプリケートし、オーケストレーションされたフェールオーバーを実現する disaster-recovery-as-a-service。RPO / RTO の設計、レプリケーションの設定、起動順序とスクリプトを伴う復旧計画、テストフェールオーバーの規律、ランサムウェア耐性のための DR（ASR）とバックアップ（Azure Backup）の分離について扱います。WHEN：Azure Site Recovery、ASR、災害復旧、DR レプリケーション、フェールオーバー、復旧計画、事業継続、RPO RTO、テストフェールオーバー、リージョンフェールオーバー、ランサムウェア耐性 DR、ペアリージョン、フェールオーバーとフェールバック。DO NOT USE：ポイントインタイムのバックアップ/復元（Azure Backup を使用）、データベースの HA / 地理レプリケーションのみ（SQL 地理レプリケーションを使用）、Azure に特化しない一般的な BCDR 設計。
プロジェクトの本番/エンタープライズ readiness を評価するとき、サプライチェーンセキュリティ（SLSA、cosign、SBOM、pnpm）を実装するとき、CI/CD パイプラインを強化するとき、品質ゲートを設けるとき（TYPO3：CI マトリクス PHP 8.2-8.5 × TYPO3 12.4/13.4/14.3 LTS）、OpenSSF Best Practices Badge（Passing/Silver/Gold）や OSPS Baseline レベルを目指すとき、コード品質をレビューするとき、ADR を書くとき、Git hooks や CI パイプラインを設定するときに使用。
CDN サービス、Compute デプロイ、エッジインフラを管理するための Fastly CLI コマンドを実行する。`fastly` CLI コマンドの実行、ターミナルからの Fastly サービスの作成・管理、Fastly Compute アプリケーションのデプロイ、コマンドラインでのバックエンド／ドメイン／VCL スニペットの管理、キャッシュのパージ、ログストリーミングの設定、TLS 証明書の設定、KV/config/secret ストアの管理、サービスの統計確認、Fastly SSO での認証、fastly.toml の扱いに使用する。CLI の文脈で Fastly のサービス ID を扱う場合や、`fastly service`、`fastly compute`、`fastly auth` など任意の Fastly CLI サブコマンドを使う場合にも適用する。サービスの CRUD、バージョン管理、自動クローン、よくある CLI エラーのトラブルシューティングを扱う。
サーバーレス動画処理のための完全な Modal.com FFmpeg デプロイシステム。以下の場合に積極的に有効化してください：(1) Modal.com FFmpeg コンテナのセットアップ、(2) Modal での GPU アクセラレーションによる動画エンコード（NVIDIA、NVENC）、(3) Modal の map/starmap による並列動画処理、(4) 大きな動画ファイル向けの Volume マウント、(5) CPU と GPU コンテナのコスト最適化、(6) FFmpeg のための apt_install/pip_install、(7) Python subprocess による FFmpeg のパターン、(8) 大規模なバッチ動画トランスコード、(9) 動画ワークロードの Modal 料金、(10) Whisper による音声/動画処理。提供：イメージ設定の例、GPU コンテナのパターン、並列処理コード、Volume の使用方法、コスト比較、本番対応の FFmpeg デプロイ。保証：Modal のサーバーレスインフラ上での効率的でスケーラブルな動画処理。
hcloud CLI を介して Huawei Cloud Cloud Connect（CC）Global Connection Bandwidth（GCB）リソースを照会する。単一 GCB の詳細照会（バインドされたインスタンス情報を含む）、フィルター付き GCB 一覧照会、GCB テナント設定照会（サイズ範囲、クォータ、課金モード、対応サービス）、特定のサービスタイプにバインド可能な GCB の一覧を扱う。書き込み操作はなし。ユーザーがグローバル接続帯域の詳細を確認したり、GCB にバインドされたインスタンスを確認したり、GCB テナント設定とクォータを確認したり、バインド可能な GCB を探したりする必要があるときにこのスキルを使用する。トリガー：全域互联带宽、GCB、Global Connection Bandwidth、global-connection-bandwidth、云连接带宽、CC带宽、bandwidth config、绑定带宽、support binding bandwidth、gcb-query。
長時間実行されるバックグラウンドジョブ（ffmpeg/メディアエンコード、qmd などの埋め込み/vector-DB 実行、バッチ Agent/LLM パイプライン、実ブラウザー/agent-browser デーモン）を完了または停止するまで監視し、手動で何十回もポーリングすることなく、判定（完了、要対応、またはブロック）と正確な次のコマンドを提示する場合に使用します。「このジョブを見守って」「完了まで監視して」「エンコード/埋め込み/バッチが終わったら知らせて」「このバックグラウンドプロセスは停止している？」「この ffmpeg/qmd の実行を監視して」といった表現や、長時間実行中のプロセスを待ち、完了または停止を知らせる依頼がトリガーです。
LLM API のコストが話題になるとき、あるいは話題にすべきときは常に主体的に使用。トリガー例: 「AI のコストが高すぎる」「token の使用量を最適化したい」「どのモデルを使うべきか」「LLM の支出が制御不能」「prompt caching を実装したい」「AI 機能を間もなくリリースする」「AI エンドポイントを作ってほしい」。コストの不満が明示されるのを待たない——AI 機能の構築、LLM エンドポイントの設計、モデルの選択を行っているなら、コストアーキテクチャは議論に含めるべき。次のいずれかに該当する場合は直ちに適用: 数百 token を超えるシステムプロンプトがある、すべてのリクエストが同じモデルに送られている、max_tokens が設定されていない、機能単位のコストログが存在しない。RAG パイプラインの設計には使用しない（rag-architect を使用）。プロンプトの品質や効果の改善には使用しない（senior-prompt-engineer を使用）。
実践的な Pulumi CLI 作業に使用する。デプロイの実行、壊れた stack の修復、インフラストラクチャの状態管理を行う。扱う内容：保留中の操作によりスタックした、または中断された `pulumi up` からの復旧、帯域外のクラウド削除後に状態から孤立したリソースをクリーンアップ、重要なリソースを偶発的な `pulumi destroy` から保護、リソースを再作成せずに stack 間で移動、デプロイ時に特定のリソースを対象指定、バックエンド間の移行（ローカルファイルから Pulumi Cloud、S3）、stack のライフサイクル管理、状態のエクスポート/インポート/修復、CI/CD パイプラインの設定、既存のクラウドリソースのインポート。ユーザーの質問が、プログラムコードの記述ではなく Pulumi インフラストラクチャの運用、トラブルシューティング、復旧に関するものである場合は常に、言語別の Pulumi skill ではなくこの skill を使用すること。
GitHub Actions ワークフローをサプライチェーン、特権、シェルインジェクションのリスクから保護します。`.github/workflows/*.yml`、再利用可能なワークフロー、`action.yml`、GitHub Actions の Dependabot 設定の作成、スキャフォールド、編集、レビューを行う場合に使用します。リポジトリ全体のセキュリティ監査（"audit my workflows"、"harden this repo"、"security scan"、"pin actions to SHA"）、gitleaks と trufflehog によるシークレットスキャン、公開リリース前のセキュリティレビューにも使用します。40 文字の完全なコミット SHA 固定を徹底し、信頼できないコードで `pull_request_target` を避け、`env:` を介して GitHub コンテキストを `run:` ステップに渡し、最小権限を設定します。
インフラストラクチャのライフサイクル全体にわたって Terraform と OpenTofu を操作します：モジュール構成、ステートバックエンドとロック、plan/apply ワークフロー、ドリフト検出、リモートステート、アップグレードとリファクタリングのフロー、エビデンスに基づく診断。terraform の plan、apply、ステートファイル、インポート、ステート操作を実行または検査するとき、または同梱の tfops スクリプトがタスクを処理すべきときに使用します。IaC の方法論やクラウド設計の意思決定には使用しないでください — これらは platform-engineering にルーティングされます。
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。