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
宝塔パネル Skill。AI エージェントが宝塔パネルの機能を呼び出し、ウェブサイト、ファイル、データベース、Docker、スケジュールタスク、サーバー環境を管理し、状態確認、トラブルシューティング、セキュリティチェックなどの日常的な運用操作を行えるようにする。宝塔パネルと MCP サーバーの自動デプロイ、および Claude Code、Codex、Cursor、WorkBuddy などの AI エージェントとの連携をサポートする。ユーザーが AI によるサーバー管理、宝塔パネルのインストール、または宝塔 MCP サーバーの設定を必要とするときに使用する。
Kernel のクラウドブラウザセッションを体系的にデバッグする——VM の問題、ネットワークエラー、Chrome のクラッシュ、ページ読み込みの失敗、ライブビューの問題。ブラウザセッションが不調なとき（例: ERR_HTTP2_PROTOCOL_ERROR、「browser not responding」、空白/エラーページ、キャプチャや「checking your browser」のブロック、ライブビューが読み込まれない）で、セッション ID を持っているときに使用する。Kernel のコマンドラインでセッションの状態、スクリーンショット、ページの状態、VM ログ、ネットワーク接続性、テレメトリイベント（セッション削除後も読み取り可能）を調べる。
ポータブルなアップストリーム Kubernetes NetworkPolicy YAML（default-deny-all、DNS egress、namespace と Pod のセレクタールール）を作成する。Calico や Cilium など任意の準拠 CNI で動作する。セグメンテーションを CNI ポータブルに保つ必要がある場合、デフォルト拒否の姿勢を導入する場合、ベンダー CRD に依存せず Pod と namespace 間の東西トラフィックを制限する場合に使用する。キーワード：NetworkPolicy、default deny、podSelector、namespaceSelector、ingress、egress、CNI portable。Calico 固有のリソースには使用しない —— implementing-kubernetes-network-policy-with-calico を使用する。
DevOps エンジニアが mirrord Operator の Kafka キュー分割機能をエンドツーエンドで構成できるようにします。MirrordSplitConfig と MirrordPropertyList の Kubernetes CRD YAML（現在のリソース。MirrordKafkaTopicsConsumer + MirrordKafkaClientConfig は非推奨ですが引き続きサポートされます）、message_filter と jq_filter を含む対応する mirrord.json の split_queues セクション、および Helm value のガイダンスを生成します。ユーザーが mirrord による Kafka 分割、MirrordSplitConfig、MirrordPropertyList、MirrordKafkaClientConfig、MirrordKafkaTopicsConsumer、Kafka のキュー/トピック分割、Kafka を使った mirrord の構成、Kafka Streams の分割、MSK IAM 認証、Kafka 分割セッションのトラブルシューティングに言及したときにこのスキルを使用します。queue_type が Kafka の split_queues、または mirrord を Kafka クラスターに接続する場合にも発動します。これは mirrord の Team/Enterprise 機能です。
CLI または接続された MCP を通じて OSMO を操作し、エンドユーザーに代わってクラウドロボティクス計算を行う：リソースの確認、ワークフローの送信/監視/デバッグ/説明、ログや Grafana/Kubernetes リンクの取得、直接データストレージの検査、ワークフローアプリの管理、ワークフロー認証情報の設定。ユーザーが OSMO プール、クォータ、GPU、ノードについて尋ねた場合、またはワークフローの送信、一覧、照会、監視、トラブルシューティングについて尋ねた場合に使用する — 失敗した、PENDING、キュー待ち、スタックした、イメージプルがブロックされたワークフローを含む — あるいは `s3://...` などの直接ストレージ URI の検査や転送を求めた場合にも使用する。リクエストが OSMO または `osmo` CLI を明示的に言及している場合、または OSMO プール、クォータ、ワークフロー ID、ストレージ URI など明確な OSMO コンテキストを提供している場合に使用する。"workflow" という語だけではトリガーしない。これはホスト環境によって意味が曖昧なため。Kubernetes の管理、サーバー側の `osmo config` 変更、OSMO のインストール/デプロイ、OSMO 以外の計算、一般的な NVIDIA ハードウェアの質問には使用しない。
PostgreSQL インスタンスを安全に運用する：設定レビュー、インデックスとクエリプランの分析、vacuum と bloat の管理、WAL アーカイブとポイントインタイムリカバリ、レプリケーションとフェイルオーバー、拡張機能、メジャーバージョンアップグレード、および同梱の読み取り専用 pgdiag スクリプトによるエビデンスベースの診断。PostgreSQL サーバーの実行や調査、パフォーマンスやバックアップ健全性の診断、アップグレードやフェイルオーバーの計画時に使用。アプリケーション層のデータアクセスパターン(それは backend-engineering)や schema 設計(それは data-architect/data-engineering)には使用しない。
Supabase を含むあらゆるタスクで使用する。トリガー：Supabase の製品（Database、Auth、Edge Functions、Realtime、Storage、Vectors、Cron、Queues）、Next.js、React、SvelteKit、Astro、Remix におけるクライアントライブラリと SSR 統合（supabase-js、@supabase/ssr）、認証の問題（ログイン、ログアウト、セッション、JWT、cookie、getSession、getUser、getClaims、RLS）、Supabase CLI または MCP サーバー、スキーマ変更、マイグレーション、宣言的スキーマ、セキュリティ監査、Postgres 拡張（pg_graphql、pg_cron、pg_vector）、Supabase プロジェクトでのエラーや予期しない動作のデバッグとトラブルシューティング（HTTP エラー、Postgres エラー、RLS の予期しない挙動、権限拒否、スキーマキャッシュの問題、タイムアウト、Edge Function のクラッシュ、Realtime の切断、Storage の失敗）およびログの閲覧・クエリ（Logs Explorer、ClickHouse）。
Warden で Docker ベースのローカル開発環境を管理します。PHP/Node プロジェクト（Magento、Laravel、Symfony、WordPress、Drupal）のセットアップ、データベースのインポート、シェル コマンドの実行、Xdebug でのデバッグ、Docker サービスの管理を行うときに使用します。トリガー: "warden"、"local environment"、"docker-compose wrapper"、"database import"、"shell access"。
Caddy サーバーの Admin API を使ってローカル開発プロキシを管理する。localhost ポートを割り当てる、ローカル開発サーバー用のリバースプロキシを作成する、Claude Code セッションをまたいで使用中のポートを把握する、myapp.localhost のような分かりやすい URL でアプリにアクセスする必要がある場合に使用する。「set up a proxy」「allocate a port」「what's running on localhost」「register my app」、または Caddy の設定作業全般でトリガーされる。
edgetunnel を使って Cloudflare Pages 上に無料の VLESS プロキシ/VPN ノードをデプロイする。コードのダウンロード、UUID の生成、Pages へのデプロイ、無料ドメイン登録（DNSExit）、DNS 設定、カスタムドメインの紐付け、Shadowrocket/v2rayN/Clash のクライアント設定を自動化する。Cloudflare Pages（Workers ではない）を使用するのは、Pages が任意の DNS プロバイダーからの CNAME ベースのカスタムドメインをサポートし、DNS を Cloudflare 上でホストする必要を避けられるため。
CI/CD 向けの動画処理システム一式。以下の場合に積極的にアクティベートする：(1) GitHub Actions の FFmpeg セットアップ、(2) GitLab CI の動画パイプライン、(3) Jenkins 宣言的パイプライン、(4) FFmpeg のキャッシュ戦略、(5) Windows ランナーの回避策、(6) GPU 対応のセルフホストランナー、(7) マルチフォーマット向けのマトリクスビルド、(8) 成果物のアップロード/ダウンロード、(9) 動画検証ワークフロー、(10) BtbN/FFmpeg-Builds の統合。提供：YAML ワークフロー例、Docker コンテナパターン、キャッシュ設定、プラットフォーム固有の解決策、デバッグガイド。実現：CI/CD パイプラインでの高速で信頼性の高い動画処理。
完全な Cloudflare Container FFmpeg システム。以下の場合に積極的に有効化：(1) Cloudflare Containers のセットアップ、(2) エッジでのネイティブ FFmpeg、(3) GPU アクセラレーションコンテナ、(4) Durable Objects 連携、(5) 動画ファイル用の R2 ストレージ、(6) コンテナの自動スケーリング、(7) 大容量ファイルのストリーミング、(8) Workers + Containers アーキテクチャ、(9) エッジでのライブストリーミング中継、(10) Container と Workers の比較。提供：Dockerfile の例、Worker コード、コンテナ設定、GPU セットアップ、R2 連携、本番パターン。保証：Cloudflare エッジで完全な GPU サポートを備えたネイティブ FFmpeg のパフォーマンス。
ローカルの JSON マニフェストから、REST API 経由で Azure AI Foundry 内にプロンプトベースの AI エージェントを直接作成・同期します。ローカルコードを生成するだけのスキャフォールディングスキルとは異なり、このスキルは Foundry サービス自体にエージェントを登録し、すぐに呼び出せるようにします。ユーザーが Foundry でのエージェント作成、Foundry へのエージェントの同期・デプロイ・登録・プッシュ、エージェント命令の更新、または新規リポジトリ向けのマニフェストと同期スクリプトのスキャフォールドを依頼した場合に使用します。トリガー：'create agent in foundry'、'sync foundry agents'、'deploy agents to foundry'、'register agents in foundry'、'push agents'、'create foundry agent manifest'、'scaffold agent sync'。
CloudRobo のリソースクォータとリソースプールを照会する — ワークスペースレベルと Domain レベルのクォータを CCE/ModelArts 分離付きで一覧表示し（CCE: cpu/memory/gpu、ModelArts: npu）、複数条件のフィルタリング（type/sub-type/pool-type/usages）でリソースプールを一覧表示し、ノードレベルの情報（name、status、resources、labels）を含むリソースプールの詳細を表示する。トレーニング、評価、推論のワークロードにコンピュート容量の可視性を提供する。トリガー: リソースクォータ照会、リソースプール照会、リソースプール一覧、リソースプール詳細、クォータ照会、Domain クォータ集計、CCE クォータ、ModelArts クォータ、resource quota query, resource pool query, resource pool list, resource pool detail, quota list, Domain quota aggregation, CCE quota, ModelArts quota。
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。