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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 98,639 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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macOS インストーラーを使って macOS マシンに Datadog Agent をインストールします。インフラストラクチャメトリクス、ログ、APM トレースの受信はデフォルトで有効で、ライブプロセス、APM インスツルメンテーション、カスタムタグ、サービス管理も任意で設定できます。Mac への Datadog Agent のインストール、macOS での Datadog のセットアップ、または Datadog による macOS 開発マシンや CI マシンの監視を希望する場合に使用します。Linux、Windows、Docker、Kubernetes への Agent のインストールには対応しません（dd-agent-install-linux、dd-agent-install-windows、dd-agent-install-docker、dd-agent-install-kubernetes を使用してください）。管理対象のクラウドフリートも対象外です。有効な API key と application key を持つ Datadog アカウントが必要です。キーがない場合は、先に `dd-account-setup` を実行してください。
Windows Server ホスト（単一マシンまたはフリート）に Datadog Agent をインストールします。クラウドへの一括展開（AWS Systems Manager、GCP VM Manager、Azure Run Command）、MSI プロパティ、FIPS、カスタムタグ、高度な構成に対応します。インフラストラクチャメトリクス、ログ、APM トレース受信はデフォルトで有効です。Windows サーバーへの Datadog Agent のインストール、Windows VM への Datadog の展開、Windows Server 2022 などの Windows Server バージョンでの Datadog Agent の設定に使用します。Linux、macOS、Docker、Kubernetes への Agent のインストールには対応しません（dd-agent-install-linux、dd-agent-install-macos、dd-agent-install-docker、dd-agent-install-kubernetes を使用してください）。クラウドプロバイダー統合への接続にも対応しません。有効な API キーとアプリケーションキーを持つ Datadog アカウントが必要です。不足している場合、商用サイトでは先に `dd-account-setup` を実行し、政府機関向けサイトではキーを直接指定してください。
ユーザーが選択したバケットで S3 Inventory を設定し、DataDog/storage-management-datadog/aws Terraform モジュールを使用して、宛先バケット、宛先バケットポリシー、Datadog の読み取りポリシー、Storage Management の同期をプロビジョニングして、AWS S3 向けの Datadog Storage Management を設定します。マルチリージョンと SSE-KMS の宛先に対応し、S3 アクセスログも任意で設定できます。ユーザーが S3 バケットの Storage Management を設定したい場合、Datadog で S3 ストレージを監視したい場合、または S3 ストレージ管理を有効にしたい場合に使用します。新しい AWS アカウントの Datadog への接続や Datadog Forwarder Lambda のデプロイには対応しません（後者は `dd-aws-log-forwarding` です）。既存のロールベース Datadog AWS 統合が必要です。不足している場合は、先に `dd-aws-integration` を実行してください。
AWS RDS 上の PostgreSQL に Datadog Database Monitoring（DBM）をセットアップします。インスタンスのパラメータグループで pg_stat_statements を有効にし、CloudFormation で管理対象 Agent をデプロイするか、Terraform で Agent をプロビジョニングするか、既存の Agent を設定し、読み取り専用の datadog 監視ユーザーも用意します。RDS Postgres データベースの Database Monitoring の設定、Postgres RDS インスタンスのクエリパフォーマンス監視、RDS 上の Postgres での DBM 有効化、または Terraform を使った RDS Postgres DBM の設定を希望する場合に使用します。Aurora、RDS Multi-AZ DB クラスター、リードレプリカには対応しません（ソースの書き込みインスタンスまたは DBM ドキュメントを案内してください）。他のエンジン向けの DBM も設定しません。インスタンスを含む AWS アカウントに Datadog AWS インテグレーションが必要です。未設定の場合は、先に `dd-aws-integration` を実行してください。
GCP 向けに Datadog Cloud Cost Management をセットアップします。BigQuery API と BigQuery Data Transfer API を有効にし、Cloud Billing の詳細使用量エクスポートを BigQuery に設定する手順を案内します。その後、Terraform で GCS バケットと、Datadog サービスアカウント用として Datadog が文書化している事前定義済み IAM ロールバインディングをプロビジョニングし、datadog_gcp_uc_config でコスト設定を登録します。GCP のクラウドコストを追跡したい場合、Datadog 向けの GCP 請求エクスポートを設定したい場合、または GCP 向け Cloud Cost Management を設定したい場合に使用します。GCP インテグレーションや Datadog サービスアカウント自体は作成しません。既存の Datadog GCP インテグレーションが必要です。未設定の場合は、先に `dd-gcp-integration` を実行してください。
Terraform で GCP のログを Datadog に転送する設定を行います。Google の Cloud_PubSub_to_Datadog テンプレートを実行する Dataflow パイプラインを作成します。選択したプロジェクトやフォルダーのログシンクから、Pub/Sub トピックとサブスクリプションを経由してデータを取り込み、デッドレターキュー、GCS ステージングバケット、専用 Datadog API キーを保存する Secret Manager も設定します。ユーザーが GCP ログを Datadog に転送したい場合、GCP ログ転送を設定したい場合、または Cloud Logging を Datadog に送信したい場合に使用します。GCP 統合自体の作成やメトリクス収集の設定には対応しません。Datadog GCP 統合が必要です。不足している場合は、先に `dd-gcp-integration` を実行してください。
JavaScript または TypeScript アプリを Fallow Cloud の本番ランタイムカバレッジに接続します。Fallow Cloud のセットアップ、Fallow beacon の追加、ランタイムカバレッジの Fallow Cloud への送信、または Fallow Cloud にリポジトリのデータが表示されない理由の確認を依頼された場合に使用します。ローカルのコード品質ツールには使用せず、その場合は fallow-setup を使用してください。セットアップ済みリポジトリのランタイムデータの読み取りには使用せず、その場合は fallow スキルを使用してください。
ユーザーからNode.jsの脆弱性の修正、パッチ適用、アップグレード（例：「Nodeの脆弱性を修正して」）、2026年10月21日のNode.jsセキュリティリリース、CVE-2026-111497（Brotli RCE）、またはNode 20のサポート終了への対応を求められた場合に使用します。Dockerイメージ、.nvmrc/.tool-versions、setup-node CI、Lambda、IaCが対象です。読み取り専用の棚卸し、承認ゲート、回帰テスト、範囲を絞ったPRを行います。
製品、機能、アイデアを、好みのスタイルで完成度の高い1分間の解説動画にします。構成は、台本（フック、メリット、簡単なチュートリアル、試用）、言葉を時間軸とする音声、同じ時間軸に沿って描画し2倍速でフレームごとにレンダリングする HTML シーン、そして MCP 経由で Fil の動画エディターを使った字幕、音楽、効果音、チャプター付きの編集です。スタイルは入力としてユーザーのサイトまたは指定スタイルから読み取るため、同じ動画に任意の書体、色、角丸、モーションを適用できます。画面比率も入力です（4:3、16:9、1:1、9:16）。既定ではカメラを使わず、音声主導でシーンがフレームを満たします。カメラを指定すると、録画枠、キーフレームによるレイアウト、テレプロンプターを追加します。解説動画、機能紹介動画、製品ウォークスルー、オンボーディング動画、仕組み紹介動画、ローンチ動画を自社ブランドで作りたい場合や、撮影なしで制作したい場合に使用します。
KubeSense MCP を通じてリアルユーザーモニタリング（RUM）データを集計・読み取ります。ブラウザーやモバイルアプリのセッション、ビュー、アクション、エラー、リソース、長時間タスクが対象です。rum_<type> シグナル、イベント種別ごとのフィールド一覧、LIKE または group-by に対応するフィールド、ナノ秒単位の時間と対応する _ms/_s、機能フラグと属性、ダッシュボードパネルの構造を扱います。analyze-telemetry で件数、比率、パーセンタイルを取得し、search-rum で生データ行を取得します。RUM ではアラート、SQL、SPL は利用できません。
メモリプレッシャーやスワップの過剰な入れ替えによって Mac（特に Claude Code、ほかの AI コーディングツール、複数の Electron ベース IDE を同時に実行している Mac）が遅い、応答しない、またはフリーズする原因を診断します。実際のスワップ／メモリ値の確認、MCP サーバーやプラグインのプロセス肥大化の特定、孤立または重複したバックグラウンドプロセスの検出、再生成可能なキャッシュの安全な削除、終了したプロセスが別の監視プロセスによって再起動され続ける状況の見分け方を扱います。Mac/MacBook が遅い、重い、応答しない、フリーズする、「メモリを使いすぎている」「メモリプレッシャーが高い」と言われた場合や、RAM または CPU を消費しているものを探す・停止する・終了するよう求められた場合に使用します。この Skill の修正はすべて元に戻せる操作（停止、終了、無効化、キャッシュ削除）で、何も削除・アンインストールしません。操作の実行前にその点を明示します。
`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。
Headless 360 (H360) MCP ツールの discover、describe、dispatch_readonly、dispatch を使って組織の状態を読み取り、Setup を変更します。H360 ツールが利用可能で、回答に必要なのがスキルや sf コマンドでは読み取れない組織状態の場合に使用します。対象は Setup 設定、機能やライセンスへのアクセス、組織固有の上限、ヘルスチェック、リリース更新です。H360 のセットアップやエラー（401、403、404、ROUTE_NOT_FOUND、INVALID_ARGUMENT）にも対応します。レコード、SOQL、スキーマ、sf org list limits の制限、デプロイ、プラグインに関する質問には使用しないでください。
モック UI 仕様（specs-ui スキルのプロジェクト）を、HTML + Tailwind + Alpine.js による UI のみのクリック可能なプロトタイプに変換します。ナビゲーション、フォーム、状態、ブラウザー内に保存されるシミュレーションデータ、リセットなどの主要フローを接続し、ユーザーテストやデモ用のガイド付きテストシナリオを用意して、複数ページのアーティファクトとして公開します。既存の仕様やモックを基に、プロトタイプ、クリック可能なモック、インタラクティブなデモ、ユーザーテスト可能なフロー、ユーザーテスト、または「クリックして操作できる」バージョンを求められた場合、「プロトタイプ」と言っていなくても使用します。
Web サイトや Web アプリの見どころ（WebGL のヒーローセクション、3D、スクロール）をデッキ用の 1080p MP4 として録画し、Figma Slides にアップロードして、Remotion でブランドまたは製品のショーリールを作成します。「サイトのシーンを録画」「デッキ用のサイト動画」「ショーリール」「ローンチ動画」「gerar vídeo do site」「vídeo pro deck」「reel do produto」「/site-reels」で使用します。
音楽に合わせて編集するストップモーション風動画のルール、Remotion ヘルパー、オーディオスクリプトを提供し、制作にはデフォルトで Remotion を提案します。意図的に低フレームレートを保ち、曲の8分音符ごとに1つのポーズを設定します。ページは小節線で始まり、クリック音はキックとスネアに合わせ、拍を抜くタイミングも説明します。ストップモーション、低フレームレート、ビート同期または音楽同期の動画を制作・レビューするときに使用します。曲に合わせた動画編集、トラックに合わせた Remotion のローンチ動画、BPM に合わせたコンポジション、メトロノームやクリックトラック、ビート同期のキネティックタイポグラフィ、メトロノームに同期してウェブページ上でライブ再生するシーンにも使用します。曲のテンポ、小節、展開を測り、カット、クリック、ホールド、トランジションの位置を決める方法を扱います。
AI/LLM ワークロードを Amazon Bedrock に移行するための、移行元クラウドに依存しない要件確認ステップです。ユーザーが、この契約に適合するプロバイダー非依存の ai-workload-profile.json（schema_version 1.0、ai_sources[] と gateways[] を含む）をすでに持ち、それを検証して AI 移行に関する質問に回答したい場合に使用します。OpenAI（直接接続または Azure OpenAI）、Anthropic、Google/Gemini、OpenRouter ゲートウェイのプロファイルに対応し、インフラストラクチャ Skill のインストールは不要です。このリリースは Clarify の後で終了し、コードのスキャン、設計、見積もり、成果物の生成は行いません。ソースコードからの完全な AI 移行には llm-to-bedrock を、インフラストラクチャの移行には gcp-to-aws、azure-to-aws、または heroku-to-aws を使用してください。
恢复被 C3RB3R / Cerber 系勒索软件（文件后缀 .L0CK3D、勒索信 read-me3.txt）加密的群晖（Synology DSM）或其他 Btrfs NAS 上的数据，无需密钥：利用 Btrfs 写时复制留下的旧 extent 逐字节还原原文件，并用 Btrfs 校验和逐块证实。覆盖 CoW / NoCOW 判定、子卷快照代数（lastsnap）效应、extent 树精确重组、大文件跨 extent 推测、统计、导出、验证和报告。只要用户提到 NAS / 群晖 / 黑群晖 被勒索、.L0CK3D、read-me3.txt、C3RB3R、Btrfs 文件被加密想恢复、"没有备份没有快照怎么救"，即使没提 Btrfs 或 extent，也应使用本 skill。Use for ransomware recovery of .L0CK3D files on Synology/Btrfs volumes without the key.
gitの作業ツリーの変更を、整理されたConventional Commitsにまとめます。差分を読み、リポジトリ独自のチェックを実行し、パス単位でステージし、無関係な変更は別々のコミットに分け、メッセージを作成して結果を検証します。次の場合に使用します。（1）ユーザーがコミット、進捗の保存、WIPの記録、完了したタスクの締めくくりを希望する。（2）作業ツリーに別々のコミットにすべき無関係な変更が混在している。（3）既存の使い方を壊す変更があり、リリースツールに認識させる必要がある。（4）ユーザーが commit、commit this、commit my changes、save progress、WIP commit、conventional commit、commit message、git add、staged、untracked、BREAKING CHANGE、feat!、Co-Authored-By、pre-commit hook、「split this into commits」に言及する。シークレットやビルド出力を除外するステージングルール、`bumpv`がMAJORリリースの判断に使う破壊的変更のマーカー、フックとamendのルール、帰属情報のトレーラーが入っていないことを確認するコミット後チェックを備えています。あらゆるgitリポジトリと技術スタックに対応し、リポジトリ独自のチェックと文書化された規約を接点とします。リリースツールでも変更履歴作成ツールでもなく、プッシュやプルリクエストのフローも扱いません。
アイテム強化（レベルごとのコスト、成功率、失敗時の維持／ランクダウン／破壊）と合成（固定レシピ、および一致するアイテムを同じセット内の1つにまとめるランダム合成）をモデル化します。各レベル到達までの期待コストと試行回数、ステータス予算に対する各レシピの価値比、特定の結果を得るために必要な制作回数の期待値を算出し、アイテム増殖ループや、ドロップ、レシピ、明示された入手元のいずれからも生成できないアイテムを特定します。ジャンルやエンジンを問わず、強化システム、制作、合成、サルベージ、アイテム入手経路の設計やレビューに使用します。
Docker ホストに Datadog Agent をインストールします。スタンドアロン Docker（Linux または Windows）または Docker Compose に対応し、インフラストラクチャメトリクス、コンテナログ、APM トレース受信、DogStatsD がデフォルトで有効です。ライブプロセス、タグ、ホスト名、プロキシ、コンテナのフィルタリングも任意で設定できます。API キーはコマンドラインではなく、アクセスが制限された env ファイルに保存します。ユーザーが単一サーバーで Docker コンテナを実行している場合、Docker ホストに Datadog をインストールしたい場合、または Docker Compose で Datadog を設定したい場合に使用します。Kubernetes や Linux、macOS、Windows ホストへの Agent の直接インストールには対応しません（dd-agent-install-kubernetes、dd-agent-install-linux、dd-agent-install-macos、dd-agent-install-windows を使用してください）。有効な API キーとアプリケーションキーを持つ Datadog アカウントが必要です。不足している場合は、先に `dd-account-setup` を実行してください。
Linux ホスト（単一マシンまたはフリート）に Datadog Agent をインストールします。クラウドへの一括展開（AWS Systems Manager、GCP VM Manager、Azure Run Command）、リモート構成管理、プロキシ、FIPS、カスタムタグ、高度な構成に対応します。インフラストラクチャメトリクス、ログ、APM トレースレシーバーはデフォルトで有効です。ホストの Single Step Instrumentation は、ユーザーが要求した場合のみ有効にします（SSI を優先する場合は `dd-apm/linux-ssi` `agent-install` を使用）。Linux サーバーの監視、Ubuntu などの Linux ホストへの Datadog Agent のインストール、SSH を使わずに EC2 などのクラウド VM フリートへ Agent を展開したい場合に使用します。Windows、macOS、Docker、Kubernetes への Agent のインストールには対応しません（dd-agent-install-windows、dd-agent-install-macos、dd-agent-install-docker、dd-agent-install-kubernetes を使用してください）。クラウドプロバイダー統合への接続にも対応しません。有効な API キーとアプリケーションキーを持つ Datadog アカウントが必要です。不足している場合は、先に `dd-account-setup` を実行してください。
Cost and Usage Report（推奨の CUR 2.0 または Legacy CUR）を設定し、Terraform で S3 バケット、バケットポリシー、IAM 読み取りポリシー、ロールの関連付け、Datadog への登録を行い、AWS 向け Datadog Cloud Cost Management をセットアップします。AWS のクラウドコストの追跡、コストと使用状況レポートの設定、AWS 向け Cloud Cost Management（CCM）の設定、CUR 2.0 を使った CCM の設定、AWS Data Export と Datadog の接続を希望する場合に使用します。新しい AWS アカウントの Datadog への接続や、他のクラウド向けのコスト管理設定には対応しません。ロールベースの Datadog AWS インテグレーションが必要です。未設定の場合は、先に `dd-aws-integration` を実行してください。
Terraform を使って AWS ログを Datadog に転送するよう設定します。ユーザーの AWS アカウントに Datadog Forwarder Lambda をデプロイし、Terraform の状態に残らないよう、Datadog API キーを Secrets Manager のシークレットに別途登録します。また、既存の AWS インテグレーションにフォワーダー ARN を登録し、Datadog が CloudWatch ロググループと S3 バケットを自動的にサブスクライブするようにします。AWS ログまたは CloudWatch ログを Datadog に転送したい場合や、Datadog Forwarder Lambda を設定したい場合に使用します。AWS インテグレーション自体の作成やメトリクス収集の設定は行いません。Datadog AWS インテグレーション（datadog_integration_aws_account）が必要です。不足している場合は、先に `dd-aws-integration` を実行してください。
Terraform を使用して Azure 向けの Datadog Cloud Cost Management を設定します。Storage Account と Container を新規作成または再利用し、実コストと償却コストの Cost Management エクスポートを作成します。ロール割り当てを通じて既存の Datadog アプリ登録に読み取りアクセスを付与し、手動のファイル分割手順を挟んだ 2 段階の apply で datadog_azure_uc_config を介してエクスポートを Datadog に登録します。ユーザーが Azure のクラウドコストを追跡したい場合、Datadog 向け Azure コストエクスポートを設定したい場合、または Azure 向け Cloud Cost Management を設定したい場合に使用します。Azure 統合や、そのアプリ登録／サービスプリンシパルの作成には対応しません。既存の Datadog Azure 統合が必要です。不足している場合は、先に `dd-azure-integration` を実行してください。
Azure CLI で Datadog 公式の Log Forwarding Orchestrator（LFO）インストールスクリプトを実行し、Azure ログの Datadog への自動転送を設定します。監視対象のサブスクリプション全体でリソースを自動検出し、ログフォワーダーのプロビジョニングとスケーリングを行うマネージドコントロールプレーンをデプロイします。リソースごとの診断設定は不要です。Azure ログまたは Azure リソースログを Datadog に転送したい場合や、Azure ログ転送を設定したい場合に使用します。Terraform の生成、Azure インテグレーションの作成、メトリクス収集の設定には対応しません。Datadog Azure インテグレーションが必要です。未設定の場合は、先に `dd-azure-integration` を実行してください。
Datadog Confluent Cloud インテグレーションを設定します。Confluent Cloud で Cloud resource management API キーを作成し（Confluent CLI またはコンソールを使用）、Datadog にアカウントを登録して、Kafka クラスター、コネクター、ksqlDB、Schema Registry リソースを検出・登録します。必要に応じて Schema Registry タグと Cloud Cost Management も追加できます。Confluent Cloud の Kafka クラスターの監視、Datadog Confluent Cloud インテグレーションの設定、Confluent Cloud と Datadog の接続、Datadog での Confluent メトリクスの確認、または Confluent 上の Kafka クラスターの監視に使用します。セルフマネージド Kafka や Datadog Agent は設定しません。Datadog API キーとアプリケーションキーが必要です。不足している場合は、先に `dd-account-setup` を実行してください。
統合済みの親テナンシーでコスト収集を有効にして、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）向けに Datadog Cloud Cost Management を設定します。既存のテナンシー統合で API を切り替えるだけで、Terraform、ストレージバケット、エクスポート、追加の IAM ポリシーは不要です。ユーザーが OCI のクラウドコストを追跡したい場合、または OCI 向け Cloud Cost Management の設定を求めている場合に使用します。OCI テナンシー統合自体の作成や、インフラストラクチャのプロビジョニングには対応しません。既存の Datadog OCI 統合が必要です。不足している場合は、先に `dd-oci-integration` を実行してください。
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。