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
Modal.com のサーバーレスコンピューティング、GPU、オートスケーリング、バッチ処理、デプロイに関する知識。以下の場合に積極的にアクティベートする：(1) Modal のアプリ/関数定義（modal.App、@app.function、@app.cls）、(2) ML/AI ワークロードのサーバーレス実行、(3) GPU 設定（T4、L4、A10G、A100、H100、H200）、(4) Modal ボリュームと共有状態、(5) Modal Image ビルダー（apt、pip、run_commands）、(6) Modal シークレットと環境管理、(7) Web エンドポイント（FastAPI、asgi_app、wsgi_app）、(8) cron スケジュールと継続的デプロイ、(9) Modal サンドボックス、(10) Modal でのコスト最適化（オートスケーリング、spot、アイドルタイムアウト）、(11) Modal コマンドライン（modal deploy、modal run、modal serve）。提供：アプリテンプレート、GPU サイズ行列、Image ビルダーのレシピ、シークレットパターン、Web エンドポイントの例、コスト最適化のガイダンス。
Next.js アプリケーション向けの Modal.com 統合パターン。以下の場合に積極的にアクティベートする：(1) Next.js + Modal バックエンドのセットアップ、(2) Next.js からの AI 推論（LLM、画像生成）、(3) 動画/音声処理バックエンド、(4) Vercel からの重い計算のオフロード、(5) Next.js アプリの GPU ワークロード、(6) Next.js と Modal 間の Webhook 統合、(7) ファイルアップロード処理、(8) バックグラウンドジョブ処理、(9) サーバーレス AI API エンドポイント、(10) Next.js + Modal の認証パターン。提供：アーキテクチャパターン、API ルート統合、Webhook 処理、ファイルアップロードワークフロー、CORS 設定、ウォームコンテナパターン、ストリーミング応答、本番対応の例。
`pnpm build --tar` が作成したデプロイアーカイブ内の `@nocobase/app-installer` を使い、ビルド済みの NocoBase 3 アプリをローカルまたは SSH 経由でオフラインの Linux サーバーに本番環境向けにデプロイし、その後アップグレード、ロールバック、確認を行います。アプリの本番環境またはサーバーへのデプロイ、このインストールのアップグレードやロールバック、またはディレクトリに app-installer が作成した `installer.json` がある場合に使用します。開発用プロジェクトの作成には使用しません。その場合は `nocobase-create-app` Skill を使用します。
エンジニアリング分野としての可観測性 — ワイドイベント/カノニカルログライン、OpenTelemetry の計装（トレース、メトリクス、コンテキスト伝播、サンプリング、Collector）、SLI/SLO/エラー予算、バーンレートを用いた症状ベースのアラート、テレメトリの衛生、そして計装を振る舞いとしてテストすること。使用する場面：サービス間の呼び出しを相関できない、別のチームが呼び出しの自陣側を我々の側と突き合わせたり、元のリクエストを見つけたりできない、リクエストまたはトレース id がサービスのホップを越える必要がある、ログから障害をデバッグできない、あるいはサービスの計装、SLO やアラートの設計、ログ/トレース/計測する対象の選択、本番環境の未知の調査、テレメトリのコストとカーディナリティのレビューを行うとき。ログの転送と形式（stdout、JSON、レベル、タイムスタンプ）については twelve-factor を参照；CI 障害の診断については ci-debugging を参照；ポートアンドアダプタのコードベースで計装がどこにあるかについては hexagonal-architecture を参照；環境のドリフトについては production-parity-skill-builder を参照；HTTP エラーレスポンスの形式については api-design を参照。
Python の GitHub Actions 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) uv ベースの CI ワークフロー（10〜100 倍高速）、(2) Python バージョンをまたぐマトリクステスト、(3) setup-uv による依存関係のキャッシュ、(4) 並列テスト実行、(5) 再利用可能なワークフロー、(6) トラステッドパブリッシングによる PyPI への公開、(7) codecov によるコードカバレッジ、(8) セキュリティスキャン。提供：ワークフローテンプレート、キャッシュ設定、マトリクス戦略、複合アクション。高速で信頼性の高い CI/CD パイプラインを実現する。
リモートの Linux、FreeBSD、NetBSD、OpenBSD、macOS システムを安全に管理・トラブルシューティングする。1 台のホストでも複数ホストでも対応。SSH、Ansible、Paramiko、POSIX 診断、サービス管理、ソフトウェア更新、システム設定、ファイアウォール変更、証拠に基づくリモート運用が必要なタスクで使用する。ローカルのみのデスクトップ管理、コンテナやクラスタのオーケストレーション(kubernetes にルーティング)、リモートシェルを公開しないクラウドコンソールには使用しない。
コミットメッセージからのリリース自動化をユーザーが望むときは常に、このスキルを使ってリポジトリに semantic-release と Conventional Commits を設定する。トリガーには「set up semantic release」「add conventional commits」「configure automated versioning」「set up commitlint」「add husky hooks」「automate our changelog and GitHub releases」が含まれ、ユーザーが semantic-release を名指しせず、バージョン番号の更新、タグ、変更履歴の生成だけを求めた場合でも使用する。手動で管理する CHANGELOG と手動の `git tag` のフロー（設計上手動のまま）や、リリースと無関係な一般的な CI パイプライン作業にはこのスキルを使用しない。
固定された `@temps-sdk/cli` パッケージを通じて、bunx または npx で Temps を操作する。ユーザーが Temps CLI、`@temps-sdk/cli`、CLI コマンドに言及したとき、またはターミナルから Temps のデプロイ、設定、検査、自動化、管理を求められたときに使用する。コンテキスト、プロジェクト、デプロイ、環境、サービス、ドメイン、モニタリング、バックアップ、テレメトリ、ブラウザの Performance Insights/Core Web Vitals、Cloud、プラットフォーム管理、読み取り専用の管理データ閲覧を扱う。すべてのエージェント的 CLI 操作に、ターゲットコンテキスト、シークレットの扱い、確認、検証のルールを適用する。
Tensorlake SDK — AI エージェント向けのサンドボックス、Cloud Volumes、Git リポジトリ。ユーザーが tensorlake やサンドボックスに言及したとき、または Tensorlake の API/ドキュメント/機能について尋ねたときに使用する。コードを実行するためのサンドボックスを必要とするアプリケーション、コーディングエージェント、エージェントシステムを構築するときにも使用する — 例えば、LLM が生成したコードや信頼できないコードの実行、サスペンド/レジューム、並列ワーカーをフォークするためのスナップショット、事前ウォームされたサンドボックスプール、カスタムまたは OCI イメージ、公開ポート、下り通信の許可リスト、PTY シェル、プロセスログ、コンピュータ操作/デスクトップ自動化、ブラウザ自動化（Chrome CDP、Playwright）、非 HTTP プロトコル用トンネル、非同期並列サンドボックス、Harbor evals や RL rollouts、SSH アクセス、リモート開発、またはエージェント統合（Claude managed agents、OpenCode、Crabbox、Devin Outposts）。また、サンドボックスにマウントされるバージョン管理された Cloud Volumes とマネージド Git リポジトリ、サンドボックスネイティブの永続的なオーケストレーション、公開アプリケーションエンドポイントもカバーする。このスキルが適用される場合、必ず最初に WebFetch で https://docs.tensorlake.ai/llms.txt を取得する。
Islo サンドボックス、Factory ライン、line run、harness とモデル選択、Islo inference、knowledge、jobs、schedules、webhooks、gateway profiles、environments、SDK を使用する。ユーザーが Islo、islo.dev、islo.yaml、Factory、line.toml、line-run、islo factory、islo factory triggers、islo use、islo environment、islo job、job.toml、run_agent、islo knowledge、islo webhook、automation、scheduled job、line run、harness、model selection、Islo inference、gateway+、GitHub または Slack 連携、@islo-labs/sdk に言及したときに使用する。
Azure Content Understanding in Foundry Tools の開発に関する専門知識。トラブルシューティング、ベストプラクティス、意思決定、アーキテクチャと設計パターン、制限とクォータ、セキュリティ、構成、統合、コーディングパターンを扱います。Content Understanding アナライザー、RAG ドキュメントフロー、エージェント型/RPA ワークフロー、REST/SDK 呼び出し、クォータなど、Azure Content Understanding in Foundry Tools の開発タスクの設計に使用します。Azure Speech in Foundry Tools（azure-speech を使用）、Azure AI Search（azure-cognitive-search を使用）、Azure AI Document Intelligence（azure-document-intelligence を使用）、Azure AI Video Indexer（azure-video-indexer を使用）には使用しません。
Hostinger のウェブホスティング（Shared、Cloud、Agency プラン）上のウェブサイトにカスタムドメインを一貫して接続します。ドメインをサイトに割り当て、既存のメールや検証レコードを損なわずに DNS を Hostinger に向け、SSL をインストールし、HTTPS リダイレクトを有効にして、名前解決を確認します。Hostinger または他社で登録したドメイン、無料の *.hostingersite.com サブドメインからのサイト移行、サブドメイン、エイリアスに対応します。トリガー：「ドメインを接続」「ドメインをサイトに向ける」「独自ドメインを使う」「無料サブドメインから移行」「サブドメインを追加」「ドメインをパーキング」「ドメインエイリアスを追加」「ドメインが機能しない」。
Electrobun デスクトップアプリのパッケージング、コード署名、ノータリゼーション、配布。このスキルは、本番バンドルのビルド、インストーラーと配布パッケージの作成、Windows と macOS のコード署名、Gatekeeper 向けの Apple ノータリゼーション、自動アップデーターの実装、デルタ更新、更新サーバー、クロスプラットフォームビルドプロセス、CI/CD 統合、アプリアイコンとリソース、バージョン管理、リリースワークフロー、Windows SmartScreen の要件、macOS DMG の作成、Linux パッケージ形式（deb、rpm、AppImage）、配布のベストプラクティスを扱う。アプリを本番向けに準備するとき、自動更新を実装するとき、コード署名証明書を設定するとき、配布の問題をトラブルシューティングするとき、インストーラーを作成するとき、更新サーバーを設定するとき、複数プラットフォーム向けにビルドするとき、または新バージョンをリリースするときに使用する。トリガーには "build"、"package"、"distribute"、"code sign"、"notarize"、"installer"、"auto-update"、"release"、"production build"、"DMG"、"updater"、"delta update"、"certificate" が含まれる。
Huawei Cloud LTS（Log Tank Service）のログトラフィック統計、ログコンテキストクエリ、ホストグループとアクセス設定の検査、収集ステータスの巡回、およびバッチログエクスポート用の OBS 転送管理。ログヒストグラムクエリ、TOP-N トラフィック統計、タイムラインのトラフィック統計、単一ログのコンテキスト取得、ホストグループ一覧、アクセス設定クエリ、ホスト収集ステータスの検査、OBS 転送の作成/一覧/削除、およびトラフィック急増、収集断絶、ログフラッディングの診断ワークフローを扱う。トリガーには次が含まれる：日志流量异常排查, 日志采集故障巡检, 故障深度定位, 日志批量导出, LTS流量统计, 日志上下文查询, 采集断流, 日志刷屏, log traffic anomaly, collection inspection, log context, LTS patrol, log flooding diagnose, offline log export, OBS transfer.
Kubernetes クラスタとワークロードを安全に運用、トラブルシューティング、セキュア化、アップグレード、自動化する。upstream Kubernetes、k3s、RKE2、MicroK8s、k0s、Talos、OpenShift/OKD、kind、Minikube、Rancher 管理のクラスタ、EKS、AKS、GKE を対象とする。タスクが kubectl、Kubernetes API、Pod、Deployment、StatefulSet、Service、Ingress または Gateway API、CRD、RBAC、NetworkPolicy、ストレージ、スケジューリング、オートスケーリング、クラスタライフサイクル、または同梱の agent-first k8s-cli に関わるときに使用。無関係なリクエストには使用しない；最も近い名前付き専門スキルにルーティングする。
Kuroco と Vite / React / Nuxt.js / Next.js などのフロントエンドフレームワークの統合パターン（SPA・SSG・SSR の実装）。Kuroco サイトの画面設計・デザイン改善（定型的な AI 表現の抑制、Kuroco とフロントの管理分担）、SPA / SSG でのコンテンツ表示（SSR・ISR が必要な場合の公開先切り替えを含む）、ログイン・会員登録・認証状態管理（Cookie 認証・動的アクセストークン）、サードパーティ Cookie 問題の回避、XSS 対策、公開先の決定（既定は KurocoFront、Vercel・Codex Sites 指定時の確認事項）、KurocoFront へのデプロイ（kuroco_front.json、GitHub 連携、Admin MCP 直接デプロイ）をカバー。Kuroco サイトの画面デザインや見た目の修正、フロントエンドからの Kuroco 連携、認証状態の管理、静的生成・動的ルート、デプロイ、公開先の選択の依頼で使用。
ユーザーが Modal.com の関数を API として公開したり、Modal ジョブをスケジュールしたりする場合に使用するスキル。以下の場合に積極的に有効化：FastAPI エンドポイント、@modal.fastapi_endpoint、@modal.asgi_app、@modal.wsgi_app、webhook、WebSocket、カスタムドメイン、エンドポイントのタイムアウト、modal.Cron、modal.Period、スケジュール ETL、cron のタイムゾーン、deploy と run のスケジュール挙動、エンドポイントのデバッグ。提供：エンドポイントデコレータの選定ガイド、スケジューリングパターン、タイムゾーン/cron のルール、エンドポイントとスケジュールのデバッグ手順。
`pac pcf push` でサードパーティ製 `.ppmplugin` コントロールの dispatcher PCF を Power Platform 環境にデプロイする。dispatcher PCF は Studio 側のコントロールで、複合キー `<name>/<receiver>` を wrap shell の `SendMessagePlugin` ブリッジ経由でコントロールのネイティブモジュールにディスパッチする。デプロイの前提条件（Node.js 20+ と npm、.NET SDK、有効な `pac auth`）を確認したうえで、3 つの確認ゲートを通す — パブリッシャープレフィックス（2〜8 文字、既定は `pamext` または `.extension-state.md` の前回使用値）、バージョンアップ（patch / minor / major / no-bump）、対象環境 URL（`pac org who` から取得）。必要なら PCF をビルドしてからプッシュする。/generate-pcf-companion とは分離されているため、エンジニアはローカルでスキャフォールドとカスタマイズを行い、準備ができたらデプロイできる。`.extension-state.md` にデプロイ履歴（タイムスタンプ、環境 URL、バージョン、使用プレフィックス）を更新する。
プラットフォームエンジニア向け AI エージェントである Pulumi Neo との自然言語対話を通じてクラウドインフラを管理する。会話型 AI によるインフラ分析、リソースのプロビジョニング、スタックのデプロイ、構成管理を可能にする。Neo タスクの作成、インフラ分析の依頼、クラウドデプロイの自動化、Infrastructure as Code（IaC）による管理、AWS/Azure/GCP リソースのプロビジョニング、自然言語プロンプトによるインフラ管理、Neo での PR レビュー、Neo 承認ワークフローの処理、Neo タスクのステータスとイベントの確認に使用する。ユーザーが「Pulumi Neo」「Neo task」「Neo agent」に言及した場合や、AI 支援によるインフラ管理を求める場合にも使用する。
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。