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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 99,951 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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Terraform を使用して Datadog Oracle Cloud Infrastructure（OCI）インテグレーションをセットアップします。~/.oci/config を検証し、Datadog 公式の oracle-cloud-integration モジュールを適用して、テナンシー内に Datadog のサービスユーザー、グループ、IAM ポリシー、API キーを作成し、Datadog に登録します。ログ収集を含めることもできます。Oracle Cloud リソースを保有している場合、OCI テナンシーの監視や OCI の Datadog への接続を希望する場合、または OCI インテグレーションのセットアップや修復を依頼された場合に使用します。
境界づけられたコンテキスト間の関係をマッピングするときに使用します。「コンテキストマップ」「この 2 つのサービスはどう連携するか」「腐敗防止層を使うべきか」「共有カーネルか別々の道か」「上流／下流」「ここに適した統合パターンは何か」などが該当します。7 つの関係パターン（Shared Kernel、Customer-Supplier、Conformist、Anticorruption Layer、Open Host Service、Published Language、Separate Ways）と、それぞれを選ぶ際の判断材料をまとめています。
ユーザーが DDD パターンを実現する具体的なコードを求める場合に使用します。「X のエンティティのひな型を作る」「Y の集約を書く」「リポジトリインターフェースを提示する」「この値オブジェクトを実装する」などが対象です。命名と不変条件を整理して会話を進めた後、コード生成を言語アダプタースキル（例：Kotlin 用の ddd-kotlin-idioms）に委ねます。リファクタリング（ddd-refactor に振り分け）、レビュー（ddd-review に振り分け）、ゼロからの設計（ddd-design に振り分け）には使用しないでください。
ユーザーが DDD の設計上の問題について PR 形式のコードレビューを求めた場合に使用します。「これは DDD に沿っているか」「ドメインモデリングの問題をレビューして」「この集約の何が問題か」「このモジュールを DDD の観点で監査して」などの場合に適しています。ファイル、差分、モジュールを DDD アンチパターンカタログと照合し、該当するパターンスキルを引用して具体的な違反を報告します。新しいコードを求めている場合は使用せず（ddd-implement に案内）、ゼロからの設計を求めている場合も使用しないでください（ddd-design に案内）。
ユーザーが需要と供給のバランスを取る、需給のミスマッチを解消する、またはフルフィルメントの配分を最適化することを希望する場合に使用します。ユーザーが “demand-supply balancing”、“ATP”、“available-to-promise”、“allocation”、“supply rationing”、“fulfillment optimization”、“demand prioritization”、“supply allocation” に言及した場合にも使用します。予測については demand-forecasting を参照してください。S&OP については sales-operations-planning を参照してください。
正規の署名済みアプリケーションに読み込ませるため攻撃者が悪意のある DLL を配置する DLL サイドローディングおよび検索順序ハイジャック（MITRE T1574）を検出します。Sysmon イベント ID 7 の DLL 読み込みイベントを分析し、既知の正常なバージョンと署名/ハッシュを照合し、CrowdStrike、MDE、SentinelOne などの EDR ツールでパスの異常を検出します。未署名 DLL に関する EDR アラートの調査、トロイの木馬化されたアプリケーションによる APT の永続化のハンティング、DLL ハイジャックを含むインシデントのトリアージに使用します。
知行合一：開始・進行中・完了直後の実際の開発作業を能動的に識別し、コード・Git・外部システムへの最初の書き込み前にエビデンスベースの事前チェックを行い、実行中は確認済みの制約のみを引用し、Git／テスト／MR のエビデンスを得た完了後に自動で振り返りと安全な進化を行う。自然言語における実装、修正、デバッグ、リファクタリング、修正対応、ビルド、開発検証、コードのコミット、Skill 機能の変更といった開発意図は、$development-brain と書かれていなくても暗黙的に呼び出す；純粋なプロダクト分析、正式な QA、リリース・デプロイ、概念説明、通常の Q&A、Skill を更新すべきかの読み取り専用評価では発動しない。
ユーザーが稼働中のインフラストラクチャをデプロイ、運用、セキュア化、スケールする必要があるときに使用する。クラウドアーキテクチャ（マルチリージョン、VPC、FinOps）、CI/CD とデプロイ戦略、シークレット/IAM/サプライチェーンセキュリティ、可観測性と SLO アラート、SRE とインシデント対応、Kubernetes と ECS および自動スケーリング、Terraform/Pulumi/CDK、またはプラットフォームエンジニアリングと DORA メトリクス。runbook、パイプライン設定、Terraform モジュール、Kubernetes manifest の生成にも用いる。システムの稼働前にアーキテクチャやスタックを選ぶ場合（モノリスかマイクロサービスか、どのデータベースか）は software-architect を使用する。
ユーザーが直接店舗配送（DSD）のルートを最適化したいとき、小売店の配送スケジュールを計画したいとき、CPG 流通のルート効率を改善したいときに使用する。また、ユーザーが「DSD ルーティング」「店舗配送最適化」「小売ルート計画」「配送時間帯」「マーチャンダイジングルート」「フィールドセールスルーティング」に言及するときにも使用する。一般的な車両ルーティングについては vehicle-routing-problem を参照。ラストマイル配送については last-mile-delivery を参照。
構造化された技術提案、レスポンシブな成果物、アーキテクチャ図、Mermaid チャート、インタラクティブコンポーネントを設計・作成します。単独の Markdown レポート、アーキテクチャ仕様、Mermaid 図、インタラクティブな成果物ウィジェットの作成に使用します。ユーザーが「fable-artifact」と明示していない場合も対象です（例：「成果物を作成して」「アーキテクチャ図を描いて」「技術提案を書いて」「Mermaid フローチャートを生成して」）。簡単な一行の会話回答には使わないでください。
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。