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
Datadog ダッシュボードを構築する際にモデルが持ちがちな誤ったデフォルトを正す。2026 年 7 月に Datadog のドキュメントで検証済み。Datadog ダッシュボードの作成、編集、レビュー時に使用する——ウィジェットの選択、metric/log/span クエリの記述、ウィジェット JSON の生成。もっともらしい数値を描画しつつ誤っているクエリを扱う——`.as_count()` は graph editor では自動的に付与されるが API 経由では決して付与されないため、プログラムによるカウントは暗黙に平均化される。`p95` は distribution メトリクスでのみ解決され、それを平均するのは平均の平均になる。比率は両側に `.as_count()` が必要で、そうでなければ補間された平均を割ることになる。また、存在するメトリクスに基づかせること（架空の名前を使わないこと）、UI の名前と異なる wire type 文字列（Pie Chart は `sunburst`、Table は `query_table`）、Datadog 自身のレイアウト標準も扱う。Datadog MCP サーバーが接続されていることを前提とする。Terraform や素の Dashboard API の管理、monitor と SLO の作成、Datadog 以外の可観測性ツールには使用しない。
マネージドプラットフォーム適合性（M21）— プロジェクトをホスティングプラットフォーム（Supabase、Neon、PlanetScale、Turso、Cloudflare D1、CockroachDB、Yugabyte、DynamoDB、RDS/Aurora）の実情と照らし合わせて確認する。エンジンバージョンの新しさ（EOL 日付を捏造しない）、誠実な価格 / ベンダーロックインのトレードオフ、プラットフォームごとの機能サポート — 最も重要なのは外部キーサポート（PlanetScale Vitess は歴史的に FK を制限している。D1/SQLite、サーバーレスドライバー、接続数制限）。Design & Integrity と Performance & Scale の両スコアに反映される。
FFCPE(Firefly Creative Production for Enterprise)のカスタムアクションである web / worker の OpenWhisk アクションを、@adobe/ffcpe-custom-node-core と @adobe/ffcpe-custom-node-app-builder(Hono、mountFfcpeNodeRoutes、createFfcpeNodeWorker、submit/status 契約)を使って実装する方法を説明する。既存の Adobe App Builder リポジトリにアクションを追加する方法を説明する: 同じ場所に置く <action-name>.web|worker|entry ファイル、*.config.yaml の更新、および TypeScript を CommonJS 出力で扱うための webpack + esbuild-loader の partial。FFCPE の web/worker ペアの雛形作成や移行、ext.config.yaml / runtimeManifest の修正、hono-openwhisk-adapter の web アクション(web: raw)のデバッグに使用。デプロイ後は、aio ffcpe catalog と同じ場所に置いた <action-name>.entry.json(adobe/aio-cli-plugin-ffcpe の skill)を使ってアクションを登録する。
Adobe App Builder の開発者が、@adobe/ffcpe-custom-node-core と @adobe/ffcpe-custom-node-app-builder を使って FFCPE(Firefly Creative Production for Enterprise)のカスタムアクションを構築するのを支援する(OpenWhisk の web + worker アクション、Hono、submit/status の HTTP 契約、inputs/outputs、IMS を考慮したルート)。ユーザーが App Builder でカスタムアクションアプリを組み立てる、FfcpeNodeWorkerHandler を実装する、mountFfcpeNodeRoutes でルートをマウントする、web: raw の OpenWhisk アクションを設定する、submit/statusUrl のポーリングをデバッグする、Text/Image/Video/Json の入力を扱う、run-workflow 用のアクション出力を生成する場合に使用。catalog-entry.json と aio ffcpe catalog CLI については、adobe/aio-cli-plugin-ffcpe のコンパニオン skill を使用する。
CI/CD ワークフロー、issue テンプレート、Dependabot、CodeQL セキュリティスキャンで GitHub リポジトリのセットアップを自動化する。本番環境で検証済みの 12 のワークフローを含み、18 のエラーを防ぐ：YAML 構文、action のピン留め、設定。使用場面：GitHub Actions CI/CD のセットアップ、issue/PR テンプレートの作成、Dependabot または CodeQL スキャンの有効化、Cloudflare Workers へのデプロイ、マトリクステストの実装、YAML インデント、action バージョンのピン留め、secrets 構文、runner バージョン、CodeQL 設定のトラブルシューティング。キーワード：github actions、github workflow、ci/cd、issue templates、pull request templates、dependabot、codeql、security scanning、yaml syntax、github automation、repository setup、workflow templates、github actions matrix、secrets management、branch protection、codeowners、github projects、continuous integration、continuous deployment、workflow syntax error、action version pinning、runner version、github context、yaml indentation error
hcloud CLI で Huawei Cloud Cloud Connect（CC）の中心ネットワークリソースをクエリする。中心ネットワークインスタンス（単体 + 一覧）、中心ネットワークアタッチメント（単体 + 一覧、ER ルートテーブルと GDGW アタッチメント種別を含む）、中心ネットワーク接続（単体 + 一覧）を扱う。書き込み操作はなし。ユーザーが中心ネットワークのトポロジーを確認する、中心ネットワーク接続の状態を確認する、アタッチメント構成を確認する、中心ネットワークのデプロイを監査する必要がある場合にこのスキルを使用。トリガー：中心网络, Central Network, CC Central Network, 中心网络实例, 中心网络附件, 中心网络连接, central network instance, central network attachment, central network connection, 查询中心网络, central network query。
hcloud CLI を使って CDN ビジネスの異常な HTTP ステータスコード（4xx/5xx）を診断する。4xx/5xx の量を検出・定量化し、正確なステータスコードと時間枠を特定し、オリジンへの戻りステータス統計でエッジ生成とオリジン生成を切り分け、TOP-N 分布を関連付け、根本原因を CDN エッジ設定またはオリジン側に絞り込み、リクエストごとのアクセスログを証拠保全する。このスキルは、ユーザーが次のことを望むときに使用する：(1) CDN の異常な 4xx/5xx ステータスコードを診断する、(2) CDN ドメインでの 403/404/5xx の急増を根本原因分析する、(3) 異常なコードが CDN エッジで生成されたものかオリジンから返されたものかを判別する、(4) 日常点検やインシデント時に CDN ビジネスの例外ステータスコードをトラブルシューティングする。トリガーには次が含まれる：状态码异常, 业务异常码, 4xx, 5xx, 403, 404, 502, 503, 504, status code, abnormal status, CDN异常, 边缘/回源, 限流, status code analysis, edge vs origin
CloudRobo のデータ処理（proc-tasks）とデータ評価（eval-tasks）を管理する — アルゴリズムの照会、タスクの作成/一覧表示/表示/更新/削除/再起動；タスク状態が終了状態になるまでポーリング；システムログとジョブログの取得；ログのダウンロード；出力データとフレームのプレビュー；アセットマーケットプレイスからの利用可能なアルゴリズムの検出；処理→評価パイプラインのオーケストレーション；ワークスペースをまたいだタスクの一括管理；ログ分析による障害の診断。トリガー: データ処理タスク管理、データ評価タスク管理、タスク状態のポーリング、トラブルシューティングのためのログ取得、出力データのプレビュー、アルゴリズムの検出、タスクパイプラインのオーケストレーション、一括タスク管理、障害診断、dataset、proc-tasks、eval-tasks。
Hostinger のウェブホスティング上にある WordPress サイトを最新かつ安全な状態に保ちます。単一またはアカウント内すべてのサイトについて、コア、プラグイン、テーマのバージョン、既知の脆弱性、インストール状態を確認し、必要な作業を報告して安全な順序で更新を適用し、各サイトが引き続き読み込めることを確認します。キャッシュの消去、Memcached オブジェクトキャッシュ、メンテナンスモード、ワンクリックの wp-admin ログインリンクも扱います。トリガー：「WordPress を更新」「プラグインを更新」「WordPress サイトは安全か」「WordPress の脆弱性」「古いプラグインやテーマ」「WordPress のメンテナンス」「WordPress を高速化」「wp-admin にログイン」。
既存のウェブサイトを、停止させずに他のホストから Hostinger のウェブホスティング（Shared、Cloud、Agency プラン）へ移行します。WordPress サイトはファイルアーカイブと SQL ダンプから、静的サイトと PHP サイトはアーカイブから、Node.js アプリはソースから移行します。実際のドメインでサイトを作成し、ファイルとデータベースをインポートして、DNS を変更する前にコピーをテストしてから、ドメインと SSL を切り替えます。トリガー：「サイトを Hostinger に移行して」「他のホストからウェブサイトを移して」「WordPress サイトを移行して」「ウェブサイトをインポートして」「ホスティングを Hostinger に切り替えて」
本番 ML エンジニアリング業務を計画・実行します。分類モデルと生成モデルの選定、ゼロショットベースライン、コーディングの専門化、モデルのトレーニングとファインチューニング（LoRA/QLoRA）、評価と評価セットの設計、量子化の判断、推論のデプロイ、系譜、機能の同等性、ドリフトへの対応、回帰のトリアージを扱い、本番 ML システムの実践的なエンジニアリングパターンに基づきます。統計モデリングや実験計画（データサイエンティストの担当）、特定の推論エンジンの操作（llama-cpp や vllm などのツールスキルの担当）には使用しないでください。
Namecheap API を通じてドメインを管理 — 登録、更新、移管、DNS 設定、ネームサーバー管理。ユーザーが "namecheap"、"register domain"、"domain DNS"、"nameservers"、"domain transfer"、"renew domain"、"check domain availability"、"DNS records"、"email forwarding"、"WHOIS" やその他のドメイン登録事業者の操作に言及したときに使用。Namecheap ドメインの A レコード、CNAME、MX レコード、TXT レコードを管理するときにも使用。
NEAR AI Cloud のプライベート推論と検証。検証可能なプライベート AI 推論のために NEAR AI Cloud API を統合する場合、モデルまたはゲートウェイの TEE アテステーション(NVIDIA NRAS、Intel TDX)を検証する場合、チャットメッセージの署名を検証する場合、エンドツーエンド暗号化チャットを実装する場合、専用の TEE エンドポイント(埋め込み、リランキング、画像、音声、PII マスキング)を使用する場合、または NEAR AI Cloud で OpenAI 互換 API を使用する場合に使用する。
スケーラブルなバイオインフォマティクスパイプライン向けのデータフローワークフローエンジン。チャネルで接続されたプロセス（コンテナ化タスク）を定義し、設定を 1 か所変更するだけでローカル、HPC (SLURM/SGE)、クラウド (AWS/GCP/Azure)、Kubernetes で実行できる。nf-core を支える。ルールベースの Python ワークフローには Snakemake、コンテナ化・クラウドネイティブ・nf-core のパイプラインには Nextflow を使用。
`npx nx-cloud api` を使って、読み取り専用の Nx Cloud Public API からワークスペースデータを照会します。CIPE、パイプライン、実行グループ、実行、タスク、ワークフロー、エージェント、タスク統計、失敗しやすいタスク、キャッシュデータ、API エンドポイントの詳細の確認や取得をユーザーが求めた場合に使用します。Nx Cloud API を呼び出す前に必ずこのスキルを使用してください。エンドポイントの検出、リンクの追跡、ページネーション、アセットのダウンロード、エラー復旧に対応します。ライブ CI の監視には使用しないでください
Odoo サーバーのライフサイクルを完全に管理する — ローカル venv、Docker、任意の IDE で Odoo を実行、デプロイ、初期化、管理する。サーバーの起動/停止、環境の初期化、データベース管理、Docker オーケストレーション、Odoo 14-19 の IDE 設定を扱う。<example> コンテキスト：ユーザーが Odoo サーバーを起動したい user: "Start the Odoo 17 server for my TAQAT project" assistant: "I will activate the virtual environment, locate the TAQAT17.conf config, and start the server with the correct addons path." <commentary>サーバー起動のトリガー。</commentary> </example> <example> コンテキスト：ユーザーがサーバーを停止したい user: "Stop the Odoo server" assistant: "I will find and kill the process on port 8069/8072." <commentary>サーバー停止のトリガー。</commentary> </example> <example> コンテキスト：ユーザーがデータベースをバックアップしたい user: "Backup the taqat17 database" assistant: "I will use pg_dump to create a backup of the taqat17 database with custom format." <commentary>データベース操作のトリガー。</commentary> </example> <example> コンテキスト：ユーザーが IDE を設定したい user: "Set up VSCode for my Odoo 17 project with debug configs" assistant: "I will generate .vscode/launch.json, tasks.json, settings.json, and extensions.json with Odoo-specific configurations." <commentary>IDE 設定のトリガー - 完全な VSCode ワークスペース設定を生成する。</commentary> </example> <example> コンテキスト：ユーザーが新しい環境を初期化したい user: "Initialize a new Odoo 17 environment with database" assistant: "I will create a venv, install requirements, configure PostgreSQL, generate .conf, and create the database." <commentary>環境初期化のトリガー。</commentary> </example> <example> コンテキスト：ユーザーが新しいモジュールを作成したい user: "Create a new module called hr_overtime in the TAQAT project" assistant: "I will scaffold a complete module with models, views, security, and tests." <commentary>モジュールスキャフォールドのトリガー。</commentary> </example> <example> コンテキスト：ユーザーがモジュールが本番対応か確認したい user: "Is my module ready for production?" assistant: "I will run tests, security audit, translation validation, and template checks to generate a GO/NO-GO verdict." <commentary>品質ゲートのトリガー。</commentary> </example>
すべての Render エンドポイントに加え、他の Render ツールにはない diff、ドリフト、コスト、監査、孤立リソースの分析を提供。トリガーフレーズ：`diff render env vars`、`promote env vars between render services`、`check render blueprint drift`、`render monthly cost`、`clean up stale render preview environments`、`where is this render env var used`、`render incident timeline`、`render audit log search`、`use render`、`run render-pp-cli`。
SvelteKit の設定/ビルド/デプロイ/パフォーマンスに関するスキル。ユーザーが adapter を設定する（node/static/cloudflare/netlify/vercel）、advanced routing/layouts を使用する、パフォーマンスを最適化する（コード分割/asset/hydration）、images を扱う（@sveltejs/enhanced-img）、accessibility/SEO を実装する、SvelteKit アプリをデバッグする、SvelteKit v1/Sapper から移行する場合に使用する。
TAO ジョブの Docker 実行プラットフォーム — ローカルデーモン、または DOCKER_HOST=ssh://user@host 経由のリモート GPU マシン。docker CLI 上で 4 動詞のコンシューマー契約（submit/status/logs/cancel）を実装し、ジョブレコード、tao-data-io ステージング、redact lint に接続され、基盤となる docker の規約（--gpus、マウント、NGC 認証、検査、data-root の移行、エラーモード）の上に成り立ちます。SDK なしで、任意のシングルノード TAO コンテナ操作を Docker 上で実行するために使用します。トリガーキーワード — docker、docker run、run on docker、DOCKER_HOST、remote docker、nvcr.io、--gpus、single-node GPU job。
分散型クラウドマーケットプレイス Akash Network 向けにワークロードを構築、検証、デプロイします。SDL の構文と例、デプロイ方法の選択（Console API、akt CLI、provider-services、TypeScript/Go SDK）、認証（API キー、JWT、自己管理ウォレット）、Console のチームとプロジェクト（チームおよびプロジェクトの API キー、チームの請求）、デプロイのライフサイクル、provider proxy 経由のログ／イベント取得、手数料補助／authz を扱います。また、OpenAI/Anthropic 互換 API を通じて Akash の計算リソース上でオープンソース LLM を呼び出すマネージド推論インターフェース AkashML も扱います。「Akash にデプロイ」「Akash SDL」「Akash Console API」「Akash CLI deploy」「akt deploy」「akt console」「Akash API key」「x-api-key」「Akash のデプロイログ」「Akash ログをストリーミング」「アプリに Akash を統合」「@akashnetwork/chain-sdk」「@akashnetwork」「AkashML」「Akash のマネージド推論」「Akash で LLM を呼び出す」「playground.akashml.com」「api.akashml.com」などに使用します。
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。