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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 97,222 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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NemoClaw の統合レイヤーとブループリントのアーキテクチャ、および互換性のあるエージェントサンドボックスをどうオーケストレーションするかを説明する。アーキテクチャ、エージェント統合、プラグイン構造、ブループリントの設計を調べるときに使う。トリガーキーワード —— nemoclaw architecture、nemoclaw agent architecture、nemoclaw plugin blueprint structure、nemoclaw vs openshell、which cli、nemoclaw cli、openshell cli、sandbox commands、nemoclaw cli commands、nemoclaw command reference、nemoclaw network policy、sandbox egress control operator approval、nemoclaw troubleshooting、nemoclaw debug sandbox issues。
リポジトリ標準の Nemotron カスタマイズ手順を計画・設定し、単一または複数ステップのパイプラインとして連結します。対象は、キュレーション、翻訳、SFT/PEFT（AutoModel または Megatron-Bridge）、事前学習/CPT、RL アライメント（DPO/RLVR/GRPO/RLHF）、BYOB/MCQ ベンチマーク、チェックポイント変換、ModelOpt 最適化、環境プロファイル、学習済みチェックポイントまたは既存/ホスト済みエンドポイントの評価です。Nemotron の手順やワークフローが指定された場合、またはこれらのクリーンアップ、翻訳、学習、ファインチューニング、アライメント、変換、最適化、評価、パイプライン化を求められた場合に使用します。フロントエンド/ダッシュボード/可視化、一般的な ML の助言、課金/アクセス、Nemotron 以外のコーディングタスクには使用しないでください。
Next.js を使った Netlify プロジェクトのデプロイと管理を、サーバーレス関数、環境変数、継続的デプロイメントとともに扱う。Netlify でのデプロイ、netlify.toml の設定、Netlify Functions の管理、webhook のデバッグ、環境変数の設定、Netlify 上の Next.js アプリのデプロイ問題のトラブルシューティングを行うときにこのスキルを使用。Twilio-Aldea や同様のサーバーレス SMS/テレフォニープロジェクトに必須。v2.0 には公式 Netlify ドキュメント、Twilio-Aldea の本番運用パターン（webhook タイムアウトの解決策、バックグラウンド関数）、TypeScript のコード例を含む。
許可されたネットワークおよびインフラのペネトレーションテストをガイドする——スコープ設定と交戦規則、外部・内部ネットワーク評価、ホストとサービスの列挙、ネットワークサービス上の脆弱性検証、スコープ内の Active Directory 攻撃パス、ラテラルムーブメントの文書化、セグメンテーションテスト、無線評価の方法論（ハイレベル）、証跡と修復のレポート、および再テスト。書面による許可と安全な境界を重視する。ネットワークペンテスト、内部ペンテスト、外部ペンテスト、AD 評価、ラテラルムーブメントテスト、許可された場合のポートスキャン方法論に使用する——OWASP の Web/API テスト（web-pentester）、ネットワークが 1 つのワークストリームである場合のクロスドメインペンテストのオーケストレーション（penetration-tester）、LLM/エージェントの敵対的テスト（ai-redteam）、企業の敵対者シミュレーションやパープルチーム演習（red-team-specialist）、SOC トリアージ（soc-analyst）、インシデント指揮（incident-responder）、クラウドガードレールの実装（cloud-security-engineer）には使用しない。
`nmemctl` ライフサイクルコントローラーを使って、セルフホスト可能な Nowledge Mem サーバー（ヘッドレス Docker デプロイ）をインストール、確認、アップグレードする。ユーザーが自分の Nowledge Mem インスタンスの運用、NAS、VPS、homelab、サーバーでの Mem のセルフホスト、Docker Hub からの `nowledgelabs/mem` のデプロイ、Mem コンテナのトラブルシューティング、Mem サーバーの新しいバージョンへのアップグレードに言及したときに使用。ユーザーが "my Mem server"、"self-hosted Mem"、"the docker version of Mem"、"memory server on my Synology / Proxmox / Raspberry Pi" と言う場合や、製品名を挙げずに `docker.io/nowledgelabs/mem` にあるコンテナについて説明するだけの場合もトリガーする。Mem デスクトップアプリ、Mem Cloud、または運用者自身のサーバーに触れないものについてはトリガーしない。
TanStack Router を使用しない Vite React アプリ向けの nuqs（型安全な URL クエリ状態管理）。useQueryState、useQueryStates、parseAsInteger/parseAsString/parseAsJson などの parseAs* パーサー、NuqsAdapter の設定、NuqsTestingAdapter のテストの作成やレビューに使用します。TanStack Router または Start アプリには使用せず、そちらでは route validateSearch を使用してください。
Observe CLI（`observe`）を使って本番システムを調査し、テレメトリを取得する。ユーザーが次のことを望むときはいつでもこのスキルを使う：ログの検索や tail；メトリクスのクエリ（CPU、メモリ、レイテンシ、エラー率、リクエスト量、カスタムアプリメトリクス）；トレースとスパンの探索；サービス、ホスト、コンテナ、Kubernetes リソースをまたいだイベントの相関；アラートの調査やトリアージ（何が発火したか、なぜか、まだアクティブなものは何か、関連するシグナル）；インシデントや本番問題のデバッグ；サービスやシステムのヘルスチェック；ある顧客、デプロイ、ユーザーに何が起きているかの把握；特定のタグやラベルを出すサービスを調べる；サービス、環境、リージョン、ホスト、pod、ステータスコードなどで本番データを切り分ける；あるいは分析、ダッシュボード、スクリプト用にあらゆるオブザーバビリティデータをプラットフォームから引き出す。ユーザーが CLI が公開する基盤プリミティブ（データセット、OPAL クエリ、ナレッジグラフのタグ検索、アラート、モニター、AI エージェントスキル、認証）について直接質問する場合も対象とする。
テキストからネイティブの Obsidian Canvas ファイル（.canvas）を作成します。マインドマップと自由配置レイアウトに対応します。ユーザーが Obsidian Canvas の名前を出した場合、このスキルを必ず使用し、ノートやカードを空間的に整理したい場合にも使用してください。手描き風のホワイトボードには excalidraw-diagram、標準的なフローチャートやシーケンス図には mermaid-visualizer を使用します。トリガー：「Canvas」「Obsidian Canvas」「畫Canvas」「Canvas心智圖」「Canvas佈局」。
Obsidian Flavored Markdown を作成・編集します。新しい Obsidian ボルトやナレッジベースの作成、構成、初期化を行う場合は、必ず llm-wiki 構造（SCHEMA.md、index.md、log.md、raw/、topics/、entities/、concepts/、comparisons/、queries/）をデフォルトとして使用します。Obsidian の .md ファイルを扱う場合、またはユーザーが wikilinks、callouts、frontmatter、タグ、埋め込み、Obsidian ノートに言及した場合は、必ずこのスキルを使用します。
編集可能な PDF、DOCX、XLSX、PPTX の作成または変更タスクを、該当する公式 Hermes ドキュメントスキルにルーティングする。ユーザーが編集可能なオフィス文書の作成、編集、書式設定、変換、入力、注釈、レビュー、その他の生成を求めたときに使用する。単純な読み取り専用の抽出や要約には有効化しない。ユーザーが編集可能な PowerPoint ファイルを必要としないプレゼンテーション専用の出力には、Starchild の公式 slide-creator スキルを使用する。
中国語の公文書および行政の正式文書の起草、改写、推敲、加筆、圧縮、標準化、エクスポートを行う。ユーザーが公文、決議、決定、命令、公告、公報、通告、意見、通知、通報、報告、請示、批復、議案、函、紀要、および総結、簡報、新聞簡報、信息専報、輿情専報、彙報材料、講話稿、工作方案、実施方案、回復函などの正式な機関・団体文書の作成、修正、要約、標準化、変換を求める場合に使用。特に、固定された文種構造、正式な機関の語調、統一した表現、規範的な標題、階層番号、落款日付、テンプレートの適用、Word docx エクスポートが必要な場面、または現在のニュース素材を正式な公文書や正式な報告資料にまとめる場面に適する。
OpenHarmony C/C++ 向けに UT ケースに基づくコードカバレッジレポートを生成します。全量および差分カバレッジ分析に対応し、hdc 経由でテストデバイスに接続する必要があります。次の場合に使用します：（1）サブシステム／コンポーネント／モジュール／テストスイート／テストケースの全量コードカバレッジをユーザーが要求した場合。レポートパスが指定されていれば --output パスとして解釈します。（2）コンポーネント／モジュール／テストスイート／テストケースの差分コードカバレッジを要求した場合。git diff ファイルが必要です。レポートパスが指定されていれば --output パスとして解釈します。注意：差分カバレッジはサブシステムレベルに対応していません。OpenHarmony デバイスに接続してテストを実行する必要がある場合に有効化します
CAD/ソースアセットから SimReady までのエンドツーエンドのワークフローを調整します。CAD から SimReady への変換、ソースアセットからシミュレーション対応 USD への変換、プロップの梱包など、変換、マテリアル／物理属性の割り当て、SimReady 準拠の確認、検証、任意でのパッケージ作成を伴う広いリクエストで使用します。属性の割り当てが有効な場合は、先に Content Agents サービスをデプロイまたは検証します。単一段階の作業は、ネストされた参照経由でルーティングします。
AI を活用したリサーチと文書分析のための、セルフホスト可能なオープンソースの Google NotebookLM 代替ツール。研究資料をノートブックに整理する、多様なコンテンツソース（PDF、動画、音声、ウェブページ、Office 文書）を取り込む、AI によるノートや要約を生成する、研究内容から複数話者のポッドキャストを作成する、文脈を認識する AI で文書と対話する、全文検索とベクトル検索で資料を横断検索する、カスタムのコンテンツ変換を実行する場合に使用します。OpenAI、Anthropic、Google、Ollama、Groq、Mistral を含む 16 社以上の AI プロバイダーをサポートし、セルフホストによって完全なデータプライバシーを実現します。
OpenTelemetry SDK を使って Java、Python、Node.js、.NET、Go アプリケーションに計装し、トレース、メトリクス、ログを Coralogix に送信する。SDK 側の OTel セットアップ、OTLP exporter の環境変数、Coralogix のリソース属性、APM トランザクションサンプラー、Kubernetes Operator による注入、またはアプリケーションからのトレース、メトリクス、ログの欠落やテレメトリが送信されない問題のデバッグに使用する。OTel Collector の設定（opentelemetry-collector を使用）、OTTL の作成（opentelemetry-ottl を使用）、eBPF 計装、Lambda layers には使用しない。
`orca` CLI を通じて、Orca 管理の worktree、フォルダーコンテキスト、ターミナル、リポジトリ、自動化、成果物、スキル共有、worktree コメント、Orca 内蔵ブラウザーを操作します。ユーザーが「$orca-cli」「Orca worktree」「child worktree」「spawn codex/claude in a worktree」「read/wait/send Orca terminal」「handoff」／「handover」／「give this to another agent」「Orca browser」「orca artifacts」「share skills」と言った場合に使用します。Orca の状態が関係する場合は、通常の git worktree、臨時の PTY、Computer Use より優先します。CLI、ファイルシステム、API では操作できない可視ウィンドウの GUI 操作が必要な場合に限り、Computer Use を使用します。
現在のブランチの作業を、クリーンでレビュアーに優しい二分探索可能なコミット列に再編成する。ユーザーがコミットの整理、乱雑な WIP の論理的なコミットへの分割、レビュー/PR に向けたブランチの準備、変更の二分探索可能な履歴への整理、各コミットが単独でビルドとテストを通過するように履歴を書き換えることを求める場合に使用。"organize commits"、"bisectable commits"、"clean up history"、"split this commit"、"커밋 정리해줘"、"커밋 쪼개줘"、"리뷰어 친화적으로" といったフレーズでトリガー。
Ruby での OpenTelemetry — SDK のセットアップ、手動トレース、実験的なメトリクスとログ、Bundler 統合、Rails/Rack/Sinatra/Sidekiq などの gem 向け contrib インストルメンテーション、伝搬、パフォーマンス、アップグレード。Ruby または Rails サービスで OpenTelemetry を追加、レビュー、設定、トラブルシューティングする際に使用します。「setup otel in ruby」「ruby telemetry」「Rails OpenTelemetry」「OpenTelemetry::SDK.configure」「opentelemetry-instrumentation-all」「Ruby tracing」「Rack otel」「Sidekiq otel」、または Ruby 関連の OTel の質問で起動します。
悪用可能性の判断を必要とするセキュリティレビュー：インジェクションと入力処理、認証とセッション管理、認可、シークレットの保管と暗号化、および Agentic AI のリスクを、OWASP Top 10:2025 と ASVS 5.0 に照らして評価する。ユーザーが「review for security」「is this secure」「review this endpoint for injection」「check for SQL injection or XSS」「review auth/authorization」「how are we storing secrets」「check how we store secrets in this service」「is this crypto correct」と言ったとき、または暗号化・セッション管理・AI エージェントのコードを書くときに使用する。このコードベースにおける到達可能性と影響を判断する。ツールが回答できる決定論的なチェック（lockfile の CVE、不足しているヘッダー、ワイルドカード CORS）は /clouddrove:appsec が担当する。
公式のコードが存在しない場合に、論文の手法を最小限で直接的な PyTorch で再現し、その手法が主張どおりに機能するかを確認する。ユーザーが「この論文を再現して」「この論文の手法を実装して」「この論文のコードがない」「この論文が本当に機能するか確認したい」「このアルゴリズム/式をコードにして」と言ったとき、または論文/arXiv のリンクを共有してその中核メカニズムの動作する実装を求めたときに使用。出力は、小さく単一ファイルで読める実装に加えて、段階的な検証ゲート（形状チェック → 小さなバッチで過学習 → トイ規模でのベースライン比較）と、論文が明記していないすべての点に関する明示的な仮定台帳。自分の実験向けの学習レシピの設計（pytorch-training-recipe / jax-training-recipe）、既存のリリース済み成果物の監査（reproducibility-audit）、研究リポジトリの構成（research-codebase）には使用しない。
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。