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 97,725 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
すべて
Azure AI Content Safety のガイダンス——テキスト、画像、マルチモーダル、生成 AI ガードレール向けのプログラムによるコンテンツモデレーション。Content Safety のカテゴリ（憎悪、暴力、性的、自傷）と重大度レベル、脱獄および間接プロンプトインジェクション検出のための Prompt Shields、グラウンデッドネス検出（グラウンディングソースに対するハルシネーション チェック）、保護対象マテリアル検出（テキストとコード）、カスタムカテゴリ、ブロックリスト、調整用の Content Safety Studio、入力/出力フィルターとしての Azure OpenAI との統合（組み込みおよびカスタム）、レイテンシ/コストのトレードオフ、エージェント ガードレール、デプロイ パターン（アプリ内のサイドカー、Azure OpenAI との統合）を扱います。WHEN: Azure AI Content Safety、prompt shields、脱獄検出、間接プロンプトインジェクション、グラウンデッドネス チェック、保護対象マテリアル検出、コンテンツモデレーション、生成 AI ガードレール、有害コンテンツ カテゴリ、カスタム ブロックリスト AI、エージェント ガードレール。DO NOT USE: AI ワークロードの脅威検出 / SOC アラート（defender-for-cloud-ai を使用）、エンドユーザーの AI 利用ガバナンス（purview-ai-hub を使用）、または安全性に関係しない一般的な AI アプリ設計。
Azure Bastion と Defender for Cloud のジャストインタイム（JIT）VM アクセスを組み合わせた、Azure における安全なリモート VM 管理のガイダンス。Bastion の SKU 選択（Developer / Basic / Standard / Premium）、IP ベースおよび共有可能リンクの接続、ネイティブ クライアント（az CLI 経由でローカル マシンから RDP/SSH）、セッション録画（Premium）、プライベート専用デプロイ、JIT 要求ワークフローとポリシー、接続操作の RBAC、条件付きアクセスとの統合（Bastion + VM 上の Entra ログイン経由）、Bastion + JIT を必須とし VM のパブリック IP を禁止する Azure Policy の適用、VPN/ジャンプ ボックス パターンからの移行を扱います。WHEN: Azure Bastion 設計、Bastion SKU 比較、JIT VM アクセス、Azure ジャストインタイム アクセス、Bastion 共有可能リンク、ネイティブ クライアント Bastion、Bastion セッション録画、VM のパブリック IP の排除、ジャンプ ホストを Bastion に置き換え、安全な Azure RDP SSH、Bastion Premium 録画。DO NOT USE: ハイブリッド/SD-WAN VPN 設計、GSA Private Access（entra-global-secure-access を使用）、またはクラスター専用の K8s アクセス。
Azure Confidential Computing のガイダンス——ハードウェア ベースのトラステッド実行環境（TEE）を通じて使用中のデータを保護します。Confidential VM（AMD SEV-SNP、Intel TDX）、AKS 上の Confidential コンテナ（Kata + AMD SEV-SNP）、Confidential GPU VM（TDX 搭載 NVIDIA H100）、Confidential ワークロード向けの Azure Key Vault Managed HSM および secure-key-release 付き Premium、構成証明（Microsoft Azure Attestation サービス）、Confidential 台帳、シナリオ（マルチパーティ データ共有、規制対象ワークロードの分離、機密データでの AI トレーニング）、シークレットを構成証明済み TEE 状態に結び付けるキー解放ポリシー、CMK/カスタマー キーとの判断基準を扱います。WHEN: Azure Confidential Computing、AMD SEV-SNP、Intel TDX、Confidential VM、Confidential AKS コンテナ、Confidential GPU H100、Azure Attestation、secure key release、マルチパーティ計算、Confidential AI、暗号化メモリ Azure、ハードウェア エンクレーブ Azure。DO NOT USE: 一般的な保存データの CMK（azure-key-vault を使用）、アプリケーション暗号化 SDK のみ、または非 Azure の TEE 設計。
Azure DDoS Protection のガイダンス——同一の常時稼働する Microsoft プラットフォーム上に構築された Network Protection（VNet 単位）と IP Protection（パブリック IP 単位）の階層。階層の選択と無料の Basic インフラストラクチャ保護の比較、スコープ（VNet か単一 IP か）、トラフィックプロファイリングと緩和ポリシーの自動チューニング、攻撃分析とメトリック、Sentinel への攻撃アラート、DDoS Rapid Response の支援、Azure WAF および Front Door との統合、コスト保護保証、コンプライアンス向けの緩和レポート、リージョンごとの容量計画を扱います。WHEN：Azure DDoS Protection、DDoS Network Protection、DDoS IP Protection、レイヤー 3/4 DDoS、Azure の攻撃分析、DDoS ラピッドレスポンス、DDoS コスト保護、DDoS メトリック、緩和レポート、Azure での DDoS シミュレーション。DO NOT USE：レイヤー 7／アプリ層の攻撃緩和のみ（azure-waf を使用）、Azure Firewall の設計（azure-firewall を使用）、オンプレミスアプライアンス経由のハイブリッドネットワーク DDoS。
Azure Web Application Firewall のガイダンス——Azure Front Door（グローバル、エッジ層）または Azure Application Gateway（リージョン、バックエンド プールと統合）にデプロイされます。マネージド ルール セット（Microsoft Default Rule Set、Bot Manager、OWASP CRS）を用いた WAF ポリシー設計、カスタム ルール（レート制限、ジオブロック、IP 許可/拒否）、除外の設計（WAF を Prevention に維持するかを決めるロングテールの調整タスク）、JSON チャレンジ / CAPTCHA、ログ分析の統合、誤検知のトリアージ ワークフロー、Defender for Cloud および Sentinel との統合、リージョンとグローバルのトレードオフ、サードパーティ WAF からの移行を扱います。WHEN: Azure WAF、Front Door WAF、Application Gateway WAF、OWASP CRS Azure、bot manager Azure、WAF カスタム ルール、WAF レート制限、WAF 誤検知、WAF 除外、WAF prevention と detection、JSON チャレンジ WAF、ジオブロック WAF。DO NOT USE: L3/L4 DDoS（azure-ddos-protection を使用）、Azure Firewall 設計（azure-firewall を使用）、または非 HTTP ワークロード。
BidDeed.AI、Everest Capital USA、Life OS、そして Shapira 一家の 2025 年の成果に関する包括的な振り返り分析。Ariel が年末レビュー、2025 年の分析、年間振り返りを求めたり、2025 年を通じてあらゆる領域（ビジネス、家庭、技術）で何を成し遂げたかを理解したいときに使用する。GitHub リポジトリ、Supabase データ、Life OS のトラッキング、会話履歴にわたる指標、可視化、インサイトを含む詳細な分析を生成する。
Swift Package Manager または CocoaPods を使い、iOS 15+ / macOS 12+ 向けの純粋な Swift BmobSwiftSDK で Bmob NoSQL データベースの CRUD やリアルタイムデータ監視を実装するときに使用します。import BmobSDK、async/await、Bmob.initialize(appKey:)、BmobObject、BmobQuery、BmobUser、BmobFile、BmobPointer、BmobRelation、BmobGeoPoint、BmobACL、CloudFunction、BmobEvent、BmobActionType、resetIODomain、リアルタイムデータ監視が対象です。レガシーな Objective-C BmobSDK / Bridging Header プロジェクト（bmob-database-ios を使用）、JavaScript / WeChat Mini Program（bmob-database-javascript を使用）、Android（bmob-database-android を使用）、Flutter / Dart（bmob-database-flutter を使用）、他言語からの生 HTTP 呼び出し（bmob-database-restful を使用）には使用しないでください。Bmob MCP が設定されている場合は、コードを書く前に bmob-mcp 経由で get_project_tables を呼び出してください。
ユーザーが Bootstrap のタイポグラフィについて質問したとき、「how do I style text in Bootstrap」「show me Bootstrap heading styles」「Bootstrap text looks wrong」「text not wrapping in Bootstrap」「how to create responsive tables」「Bootstrap table not responsive」「Bootstrap table overflowing on mobile」「how do I format code blocks」「Bootstrap images not responsive」「why is my Bootstrap image not scaling」「how to center images in Bootstrap」「image thumbnail not working」「how to add figure captions」「figure caption not showing」、ディスプレイ見出し、リード文、テキスト配置、テキスト書式、テーブル、テーブルのスタイル、レスポンシブ画像、figure、コードブロック、引用ブロック、リスト、略語、水平線、Reboot CSS リセットについて尋ねたとき、または Bootstrap でテキスト、テーブル、画像などのコンテンツ要素のスタイル設定に支援が必要なときにこのスキルを使用します。
CSIRT とプライバシーチームの体制を、役割を明記して（インシデントコマンダー、法務顧問、コミュニケーション、IT フォレンジック、DPO）定義する包括的な侵害対応チームプレイブックを構築する。エスカレーション マトリクス、コミュニケーションテンプレート、事前に交渉済みのベンダー連絡先、管轄区域ごとに整理された規制当局の連絡先を含む。キーワード：侵害対応プレイブック、CSIRT、インシデント対応チーム、エスカレーション マトリクス、コミュニケーションテンプレート、ベンダー連絡先。
レポート作成を補完するBugcrowd固有の報告テクニック：完全一致がない場合のVRTカテゴリ検索と代替策、VRTの既定値が影響を過小評価する場合の手動重大度調整、本文の最初のセクションに重大度の引き上げ要請を記載する方法、OOS条項への反論テンプレート（認証フローのエンドポイントにおけるレート制限、デバッグ情報の位置付け、機密PIIを伴うユーザー列挙、理論上の問題への反論）、関連する発見事項の相互参照パターン、QAと本番プログラムでの対象選定、研究者側の適切な対応（Bugcrowdninjaメールエイリアス、アカウント状態の復元、協力的なテスターとしての姿勢）。Bugcrowdへの報告提出、VRTの既定値が誤っていると思われる場合、トリアージ担当者がOOSとして終了または重大度を引き下げた場合、関連する報告を連携する場合、対象範囲で本番とQAが区別されている場合に使用します。report-writingおよびtriage-validationと併用します。
イーサリアムと L2 における DeFi レゴとプロトコルのコンポーザビリティ。チェーンごとの主要プロトコル — Base の Aerodrome、Arbitrum の GMX/Pendle、Optimism の Velodrome — に加え、メインネットのプリミティブ（Uniswap、Aave、Compound、Curve）。それらの仕組み、その上で構築する方法、組み合わせる方法。DeFi 統合の構築、特定の L2 でのプロトコル選定、イールド戦略の設計、既存プロトコルを新たなものへ組み合わせるときに使用する。
個人のキャリア、職場、仕事上の成長を継続的に計画する Skill です。仕事への迷い、得意なこと、興味、長期的な進路、職種や業界の選択、昇進、転職、退職、入社、オファー、JD、起業、フリーランス、解雇、組織の変化、業界の低迷、AI による代替リスクについてユーザーが話すときに使用します。「キャリアプラン」と明言する必要はありません。実際の経験と成果から実証済みの能力を抽出し、長期的に繰り返したい仕事を見極め、具体的な職種や業界に対応付け、主な進路、隣接する選択肢、キャリアの堀、達人の視点、反脆弱性と ABZ、行動ロードマップを提示します。包括的な相談を始める際、ユーザーがまだ説明していなければ、まず Feishu CLI があるか尋ねます。CLI が利用可能で認証も有効だと確認したら、ローカル HTML とメインキャンバス付きの Feishu ドキュメントから選んでもらいます。情報が不足している場合に限り、重要な診断質問を 1〜3 問行い、回答後に選択されたキャリアプロフィールを作成または更新します。週報の作成、文章の推敲、技術タスクの実行、一般的なマネジメント知識の質問だけを目的とする依頼には使いません。ただし、個人のキャリア選択や長期的な能力形成に影響する場合は除きます。
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。