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 96,981 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
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。
ユーザーが Modal.com 上で隔離されたコードや信頼できないコードを実行したい場合にこの skill を使用する。以下の場合に積極的に有効化：modal.Sandbox、安全なユーザーコード実行、コーディングプレイグラウンド、名前付きサンドボックス、PTY セッション、ファイルシステムスナップショット、タイムアウトとリソース制限、Egress ポリシー、サンドボックスのライフサイクル cleanup、terminate()、コード実行のセキュリティレビュー。提供：サンドボックスのセキュリティチェックリスト、ライフサイクルとクリーンアップのパターン、Egress/リソース制限のレシピ、スナップショット/PTY の使用例。
ユーザーが Modal.com の永続化や共有状態を扱いたい場合にこの skill を使用する。以下の場合に積極的に有効化：Modal Volumes、vol.commit、Dict、Queue、CloudBucketMount、S3 または GCS のマウント、secret に基づくストレージ認証情報、モデルキャッシュの永続化、データセットのステージング、共有キュー、分散状態、ボリュームの一貫性、ストレージのトラブルシューティング。提供：ストレージプリミティブの選択マトリクス、コミット/一貫性のパターン、マウント設定のレシピ、トラブルシューティングのチェックリスト。
Modal.com サーバーレスプラットフォーム向けのモダンな Python パターン。次の場合に積極的に有効化する：(1) Modal 関数のデプロイ、(2) Pydantic による型安全な Modal、(3) Modal での非同期パターン、(4) GPU ワークロード（ML 推論、トレーニング）、(5) Modal 上の FastAPI Web エンドポイント、(6) スケジュールタスクと cron ジョブ、(7) Modal Volumes とストレージ、(8) pytest による Modal 関数のテスト、(9) Modal クラスとライフサイクルメソッド、(10) map/starmap による並列処理。提供：型ヒントのパターン、Pydantic 統合、async/await パターン、pytest テスト、FastAPI 統合、スケジュールタスク、Volume の使用法、コスト最適化、Python 3.11+ のベストプラクティスに従った本番対応の例。
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。
Salesforce Multi-Framework の React または Angular アプリを UIBundle メタデータとして構築、レビュー、移行、デプロイする。uiBundles、ui-bundle.json、Data SDK と GraphQL の統合、社内アプリ、Experience Cloud のアプリコンテナ、マイクロフロントエンドの埋め込み、ACC、ローカライズ、UIBundle のパッケージングに使用。Multi-Framework と LWC のどちらを選ぶかの判断にも使用。純粋な LWC や一般的な Apex の作業にはこのスキルは不要。
Task（https://taskfile.dev）のベストプラクティスに従って Taskfile を作成、変更、保守します。使用条件：(1) 新しいタスクや Taskfile の作成、(2) 既存のタスク定義の変更、(3) 新しいタスク include の追加、(4) タスク実行の問題のデバッグ、(5) Taskfile の構文やパターンに関する質問、(6) "task" コマンドの実行や理解、(7) 利用可能なタスクやタスク名前空間に関する質問。トリガー："taskfile"、"Taskfile.yaml"、"task command"、"task:"、"create task"、"add task"、"task --list"、"task tg:"、"task inv:"、"task wt:"、".taskfiles/"、"how to run"、"available tasks"、"task syntax"、"taskfile.dev" このスキルは、.taskfiles/ にあるリポジトリ固有の規約とルートの Taskfile.yaml を扱います。
1 つの単位としてデプロイされる可観測性スタックを運用する:Prometheus のスクレイプ設定、記録ルールとアラートルール、relabeling、保持、高可用性;OpenTelemetry Collector のパイプライン(receivers、processors、exporters、サンプリング、trace/span の相関);および Loki の取り込み、LogQL、保持、ラベル設計 — 付属の読み取り専用 telemetry-check スクリプトで Prometheus ルールの妥当性とスクレイプターゲットの到達性を確認できる。Prometheus、OpenTelemetry Collector、Loki のデプロイを運用・チューニング・トラブルシューティングするとき、または収集/取り込み/保持レイヤーをレビューするときに使用する。範囲を限定した PromQL と LogQL のクエリ構築、意味論的レビュー、データなしの診断を含む。可観測性戦略、SLI/SLO 設計、ページングポリシー(それは platform-engineering)、Grafana のダッシュボード、パネル、Grafana 側のアラート(それは grafana)、Tempo/トレーシング運用(将来の名前付きツールスキルに委ねる)には使用しない。
Android Control API を通じて VMOS Edge Android クラウドフォンを操作するときにこのスキルを使用します。現在のセッションに `vmos-edge-container-api` もある場合は、`host_ip` を使用し、まずコンテナ API を通じて対象の `db_id` を解決してください。このスキルを単独でインストールしている場合は `cloud_ip` を優先し、`host_ip` と `db_id` が既に判明している場合はホスト経由のルートも使用できます。IP が指定されておらず、ローカルの `cbs_go` が実行中の場合は、`host_ip` を `127.0.0.1` に既定設定します。
WendyOS へのコントリビューションに関する専門的なガイダンス：Yocto ビルド、agent の内部、E2E テスト、システムアーキテクチャ。開発者が以下に言及したときに使用する：(1) WendyOS イメージのビルド、(2) meta-wendyos レイヤーまたは bitbake、(3) wendy-agent の開発や内部、(4) WendyOS 上の containerd または nerdctl、(5) wendy-agent の E2E テスト、(6) Yocto recipe または bbappend ファイル、(7) mDNS/Avahi サービス設定、(8) デバイス ID または UUID 生成。
WinterCG 準拠のエッジランタイムに、@trpc/server/adapters/fetch の fetchRequestHandler() で tRPC をデプロイする。Cloudflare Workers、Deno Deploy、Vercel Edge Runtime、Astro、Remix、SolidStart をサポートする。FetchCreateContextFnOptions はコンテキスト作成用に req（Request）と resHeaders（Headers）を提供する。endpoint オプションは、ハンドラーがマウントされる URL パスプレフィックスと一致する必要がある。
Azure Durable Task 開発に関する専門知識。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、構成、統合とコーディングパターン、デプロイを扱います。Azure Storage/SQL/Netherite を使用した Durable オーケストレーションの構築、デプロイのバージョン管理、インスタンス API の使用など、Azure Durable Task 関連の開発タスクに使用します。Azure Functions（azure-functions を使用）、Azure Logic Apps（azure-logic-apps を使用）、Azure App Service（azure-app-service を使用）、Azure Service Fabric（azure-service-fabric を使用）には使用しません。
YOU（AI エージェント）が WSL の外の Windows 上（Git Bash/MSYS/PowerShell シェル）で実行されており、任意の docker / docker compose コマンドを実行する必要がある場合に使用します。Docker Desktop は WSL2 エンジン上で動作するため、コマンドは wsl.exe -- を介して WSL 内部で再発行する必要があります。Windows シェルからネットワーク/SMB ドライブ（Z:、UNC）上で実行すると bind-mount パスが破損します。シェルがすでに WSL 内部にある場合は適用されません。トリガー：docker、docker compose、docker-compose、container、bind mount、volume、'is a directory'、mount source wrong、Windows + Docker Desktop、WSL。
fal.ai の最適化システムの全体像。次の場合に積極的に有効化する：(1) キューと run のパフォーマンス、(2) 並列リクエストのバッチ処理、(3) リアルタイム UI 向けのストリーミング、(4) インタラクティブアプリ向けの WebSocket、(5) モデルのコスト比較、(6) 画像サイズの最適化、(7) 推論ステップの調整、(8) Webhook とポーリング、(9) seed による結果のキャッシュ、(10) サーバーレスのスケーリング設定。提供：並列パターン、コスト戦略、キャッシュ例、モニタリング設定。最適なパフォーマンスとコスト効率の高い利用を保証する。
完全な fal.ai サーバーレスデプロイシステム。(1) fal.App クラスの作成、(2) GPU マシンの選択（T4/A10G/A100/H100）、(3) モデル読み込み用の setup()、(4) @fal.endpoint デコレーター、(5) 重み用の永続ボリューム、(6) シークレット管理、(7) スケーリング設定（最小/最大同時実行数）、(8) マルチ GPU デプロイ、(9) fal deploy コマンド、(10) fal run によるローカル開発、の場面で積極的に有効化します。提供するもの：App 構造、Dockerfile パターン、デプロイコマンド、スケーリング設定。本番環境対応のサーバーレス ML デプロイを保証します。
計算負荷の高い科学的タスクの開始時にこのスキルを使用し、利用可能なシステムリソース（CPU コア、GPU、メモリ、ディスク容量）を検出して報告します。リソース情報と戦略的な推奨事項を含む JSON ファイルを作成し、並列処理（joblib、multiprocessing）、アウトオブコア計算（Dask、Zarr）、GPU アクセラレーション（PyTorch、JAX）、メモリ効率の高い手法を使うかどうかなど、計算方法の決定に役立てます。分析の実行、モデルのトレーニング、大規模データセットの処理など、リソース制約が重要となるタスクの前に使用します。
Helius Solana RPC と API のエキスパート。RPC ノード、NFT/token 向け DAS API、LaserStream リアルタイムストリーミング、webhooks、Priority Fee API、Enhanced Transactions、ZK Compression など、Solana 向けの高性能インフラストラクチャ。トリガー：Helius、Solana RPC、DAS API、Digital Asset Standard、NFT metadata、Solana webhooks、priority fees、LaserStream、ZK compression。
hcloud CLI 経由で Huawei Cloud Cloud Connect（CC）のリソースを照会する。クラウド接続インスタンス（単体 + 一覧）、帯域幅パッケージ（単体 + 一覧）、リージョン間帯域幅（単体 + 一覧）、ネットワークインスタンス（単体 + 一覧）、クラウド接続ルート（単体 + 一覧）、クロスアカウント承認（付与 + 受領）を対象とする。書き込み操作はなし。ユーザーがクロスクラウド接続トポロジーの確認、帯域幅パッケージの状態確認、リージョン間帯域幅の割り当ての確認、クラウド接続に接続されたネットワークインスタンスの照会、Cloud Connect のルーティングのトラブルシューティング、またはクロスアカウント承認関係（誰が誰を承認したか）の監査を行う場合にこの skill を使用する。トリガー: 云连接, CC, Cloud Connect, 带宽包, bandwidth package, 域间带宽, inter-region bandwidth, 网络实例, network instance, 路由查询, cloud connection route, 跨云网络, cross-cloud connectivity, 授权, authorisation, 被授权, permission, 跨账号, cross-account.
Mergify merge protections を使って PR のマージタイミングを制御します — PR 依存関係（Depends-On ヘッダー）、遅延マージ（Merge-After ヘッダー）、スケジュールされた凍結（CLI）。マージ凍結の管理、デプロイウィンドウ、マージの一時的なブロック、PR 依存関係の設定、ある PR を別の PR でブロックする、クロスリポジトリのマージ調整、特定時刻のマージ予約、PR への Depends-On または Merge-After ヘッダーの追加を行う場合は、必ずこのスキルを使用してください。トリガー：freeze、scheduled freeze、merge freeze、deployment freeze、halt merges、depends on、dependency、block merge、merge after、merge later、schedule merge、delayed merge、cross-repo、merge protection。
本番インシデント、障害、データ破損イベント、ポストモーテムを調査・記録するときに使用します — 調査中の証拠収集を導き、再現可能で充実した根本原因分析レポートを作成します。「write an RCA」「post-mortem for X」「document this incident」「what went wrong with...」「the pipeline broke yesterday, help me investigate」といった表現でトリガーされ、直近で解決したインシデントをデバッグして文書化したいときにも使用します。また、ユーザーがセッション内でインシデントの解決を終えた直後で解決の文脈が新鮮なときにも積極的に使用し、詳細が薄れる前に RCA として記録することを提案します。
システムとその依存関係全体にわたるグレースフルデグラデーション、災害復旧、復元の挙動を設計し、演習し、エビデンスを残す。障害モード分析、RTO/RPO の意思決定記録、復元テスト、ゲームデイ、フェイルオーバー訓練、データ整合性の検証、復旧コミュニケーションを扱う。ライブのインシデント指揮やインシデント対応には使用しない。それらは site-reliability-engineering にルーティングする。インフラ実装の詳細には使用しない。platform-engineering にルーティングする。
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。