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 98,284 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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Agentforceのセッショントレースの抽出と分析です。次の場合にトリガーします：ユーザーがData CloudからSTDMデータを抽出する、エージェントのセッショントレースを分析する、テレメトリーを使用してエージェントの会話をデバッグする、またはAgentforceの.parquetファイルを扱う場合。次の場合はトリガーしないでください：エージェントのテスト（sf-ai-agentforce-testingを使用）、Apexデバッグログ（sf-debugを使用）、エージェントの構築（sf-ai-agentforceを使用）。
Unreal Engine C++ でコリジョンチャンネルやプロファイルを設定する、line/sweep/overlap クエリを実行する、hit および overlap イベントを接続する、または剛体をシミュレートする際に使用します。「collision channel」「collision profile」「LineTraceSingleByChannel」「SweepSingleByChannel」「OverlapMultiByObjectType」「FHitResult」「FCollisionQueryParams」「FCollisionShape」「OnComponentHit」「OnComponentBeginOverlap」「SetCollisionProfileName」「SetSimulatePhysics」「AddRadialImpulse」「ragdoll」「Chaos solver」「ECC_GameTraceChannel1」「my overlap never fires」への言及がある場合も使用します。コンポーネントのアタッチについては ue-actor-component-architecture、カプセルの床チェックについては ue-character-movement を参照してください。
フォールバックキューを解決し、インバウンドルーティング（MessagingChannel の SessionHandlerId を PATCH するか、Voice/Email 用のインバウンド RoutingFlow を設定）を行い、必要に応じてアウトバウンドエスカレーションを設定して、既存のアクティブな Agentforce エージェントをチャネルに接続します。既存エージェントへのチャネル追加、メッセージングまたは音声チャネルへの接続、Voice または Email-to-Case の Agentforce エージェントへのルーティング、エージェントチャネル用フォールバックキューの設定に使用します。既存の Help Agent にも適用されます。チャネルのインフラストラクチャはすでに存在している必要があります。このスキルはルーティングを追加します。エージェントがまだ存在しない、または Help Agent の設定が必要な場合（agentforce-generate または service-helpagent-coordinate を使用）、エージェントを使った Email-to-Case をエンドツーエンドで設定する場合（service-email-to-case-configure を使用）、MessagingChannel 自体を作成する場合（service-digital-engagement-channel-configure を使用）、または Embedded Service Deployment を作成する場合（service-digital-engagement-deployment-configure）は起動しないでください。
対象のコードベースの脅威モデルを構築します。モードは 3 種類あります。「interview」は 4 つの質問からなるフレームワークでアプリケーションの所有者に聞き取りを行い、回答から脅威モデルを作成します。所有者がいない場合、「bootstrap」はコードと過去の脆弱性（CVE、git の履歴、ペネトレーションテストのレポート）から脅威モデルを導き出します。所有者とコードベースの両方がある場合、「bootstrap-then-interview」は 2 つのモードを連続して実行します。すべて共通スキーマで THREAT_MODEL.md に書き込みます。「脅威モデルを作成」「脅威モデルを構築」「攻撃対象領域をマッピング」、または「このコードベースで何を懸念すべきか」と尋ねられたときに使用します。
人間ユーザーの AI エージェントを、NemoClaw ドキュメント MCP サーバーと正式な Fern の Markdown ドキュメントに案内します。AI コーディングエージェントを使った NemoClaw のインストール、設定、操作、トラブルシューティング、セキュリティ保護、学習方法について質問された場合に使用します。トリガーキーワード：nemoclaw docs、use nemoclaw with ai agent、nemoclaw mcp docs、nemoclaw install help、nemoclaw quickstart、nemoclaw markdown docs、llms.txt、agent skills。
アーカイブを考慮し、レート制限に配慮した検索で、ゲーム、エンジン、Mod 制作技術をオープンウェブで調査します。閉鎖されたフォーラム（XeNTaX、Zenhax、過去のスレッド）には Wayback Machine/archive.today、GitHub のコード・リポジトリ検索、Nexus/Steam Workshop/Thunderstore API、Reddit JSON、YouTube の文字起こしを利用し、証拠としてアーカイブのスナップショットも使用します。ゲームの調査を始めるとき（「以前は X をどう Mod していたのか？」）、記録されているツールやリンクが無効なとき、フォーラムのスレッドにログインが必要なとき（人間への半自動引き継ぎ）、また主張に出典 URL を付けるためにフィールドノートを書く前に使用します。
IAM 権限の修正、クラウドリソースの設定ミス、脆弱性、Toxic Combinations など、Google Cloud Security Command Center の検出事項を修復します。Security Command Center の検出事項の修正、対処、緩和、または攻撃経路への対応を求められた場合に使用します。Security Command Center の検出事項がない一般的な IAM ポリシーの照会には使用しないでください。ランタイムの脅威検出では、自動設定修正ではなく、封じ込めと調査のガイダンスを提供します。
現在のブランチの変更に対して、PR レビューがクリーンになるまで自動化されたレビュー＆修正のループを実行します。対象は機械的にそのブランチが変更したディレクトリに限定されます。レビューはインストール済みの PR レビュースキル（デフォルト: pr-review-toolkit の review-pr）が実施します。プルリクエストの作成や更新の前にブランチのレビュー指摘を修正する場合に使用します（'clean up this branch'、'fix this PR until review passes'、'run review-and-fix on my changes'）。一度きりのレビューには使用しないでください。PR レビュースキルを直接実行してください。
Davisアナライザーを使用してダッシュボードやノートブックを分析し、異常検知、新規性スコアリング、相関分析を行います。ユーザーが特定のDynatraceダッシュボードまたはノートブック（URL、UUID、名前で指定）に言及し、表示内容、実行されるDQLクエリ、タイルの異常の有無について尋ねる場合や、異常の検出、新規性の評価、メトリクスの相関分析を求める場合に使用します。一般的なDQLの質問ではなく、ダッシュボードまたはノートブックがデータソースであることが起動条件です。このスキルはドキュメント全体の生JSONを読み込まずに時系列クエリを効率よく抽出し、必要に応じて抽出したメトリクスにDavisアナライザーを実行します。トリガーフレーズ：「このダッシュボードの問題点は？」「このノートブックを分析」「異常を検出」「新規性スコア」「メトリクスを相関」「ダッシュボードからDQLを抽出」「ダッシュボードURL」「タイル」「run-analyzer」「時系列抽出」「Davisアナライザー」。
中国特許スキル：中国特許のポイントを発掘し、発明／実用新案／意匠の開示書を作成します。既存の開示書を出願書類一式に書き換え、発明者の資料に基づいて開示書から出願までをつなぎ、書誌事項から公開・公告を検索し、特許文献を解釈します。保管済みの解釈に基づく特許マップの作成、審査方針に沿ったブリーフの作成、拒絶理由通知への応答支援、クレームチャートの作業用ドラフト作成も行います（法律意見ではありません）。| 中国特許：特許ポイントを発掘し、発明／実用新案／意匠の開示書を作成します。既存の開示書を出願書類に変換し、発明者の資料をもとに開示から出願までを進め、CNIPA の書誌記録を検索し、特許文献を解釈します。解釈済みの保管データから特許マップを生成し、審査方針に関するブリーフを作成し、拒絶理由通知への応答を支援し、クレームチャートの作業用シートを作成します（法律意見ではありません）。
QA が未整備のプロジェクトで QA を立ち上げる、順序付きランチャーです。ガイド付きの 1 回の実行で qa-project-context → test-strategy → test-planning を連続して実行し、その後、利用可能なチェックを実行して証拠を記録します。使用する場面：「新しいプロジェクトに QA を設定」「ゼロから QA」「まだ QA がない」「/qa-start」。対象外：既存のチームとテストがある環境で QA エンジニアをオンボーディングする場合は qa-project-bootstrap を使用。明確な該当項目がない状態で「どのスキルを使うべきか」と尋ねる場合は qa-do を使用。関連：qa-project-context、test-strategy、test-planning、qa-project-bootstrap、qa-do。
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。