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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 96,770 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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ユーザーが「エージェントを開発したい」「ADK でエージェントを構築したい」「エージェントをローカルで実行したい」「エージェントコードをデバッグしたい」「エージェントをテスト／デプロイ／公開／監視したい」と希望する場合、または ADK（Agent Development Kit）の開発ライフサイクルやコーディングガイドラインが必要な場合に使用します。ADK エージェント構築の入口です。常に有効で、完全なワークフロー（スキャフォールド、構築、評価、デプロイ、公開、監視）、コード保持ルール、モデル選択の指針、ADK またはあらゆるエージェント開発のトラブルシューティングを提供します。
ユーザーが「評価を実行する」「自分のエージェントを評価する」「自分の ADK エージェントを評価する」「評価データセットを書く」「評価の失敗を分析する」「評価結果を比較する」「エージェントを最適化する」と希望する場合、または Gemini プラットフォームの評価方法と Quality Flywheel のガイダンスを求める場合に使用します。評価指標、データセットスキーマ、LLM-as-judge によるスコアリング、一般的な失敗原因を扱います。エージェントの実装フレームワークを問わず、すべての agents-cli プロジェクトに適用されます。エージェント API のコードパターン（ADK：google-agents-cli-adk-code を使用）、デプロイ（google-agents-cli-deploy を使用）、プロジェクトのスキャフォールディング（google-agents-cli-scaffold を使用）には使用しないでください。
ユーザーが「エージェントプロジェクトを作成したい」「新しい ADK プロジェクトを始めたい」「新しいエージェントを作ってほしい」「プロジェクトに CI/CD を追加したい」「デプロイを追加したい」「プロジェクトを拡張／アップグレードしたい」と希望する場合に使用します。agents-cli スキルスイートの一部です。`agents-cli scaffold create`、`scaffold enhance`、`scaffold upgrade` コマンド、テンプレートのオプション、デプロイ先、プロトタイプ優先のワークフローを扱います。エージェントコードの作成（ADK プロジェクトでは google-agents-cli-adk-code を使用）やデプロイ操作（google-agents-cli-deploy を使用）には使用しないでください。
ユーザーが「トレースを設定したい」「エージェントを監視したい」「ログを構成したい」「オブザーバビリティを追加したい」「本番トラフィックをデバッグしたい」と希望する場合、または ADK（Agent Development Kit）エージェントを含むデプロイ済みエージェントの監視について案内が必要な場合に使用します。Cloud Trace、プロンプトと応答のログ記録、BigQuery Agent Analytics、サードパーティ連携（AgentOps、Phoenix、MLflow など）、トラブルシューティングを扱います。agents-cli スキルスイートの一部です。デプロイ設定（google-agents-cli-deploy を使用）や API コードパターン（google-agents-cli-adk-code を使用）には使用しないでください。
Azure へのクロスクラウドワークロードの評価と移行、レポートおよびコード変換に対応。Lambda→Functions、Beanstalk/Heroku/App Engine→App Service、Fargate/Kubernetes/Cloud Run/Spring Boot→Container Apps をサポート。WHEN: Lambda から Functions への移行、AWS から Azure への移行、Beanstalk 移行、Heroku 移行、App Engine 移行、Cloud Run 移行、Fargate から ACA、ECS/Kubernetes/GKE/EKS から Container Apps、Spring Boot から Container Apps、クロスクラウド移行。
モーションが情報そのものである、短くデザイン主導のモーショングラフィック。動的タイポグラフィ、数字のカウントアップ、チャート/データビジュアライゼーション、ロゴスティング/ブランドロックアップ、下部テロップ/コールアウト/ソーシャルオーバーレイ、アニメーション地図（地域をハイライト、場所を接続、位置にズーム）、アニメーション化されたツイート/ニュース記事/ヘッドライン、ウェブページ/UI アニメーション（スクロール、カーソル、コールアウト）、または実画像のジオメトリをチャートに融合。通常 10 秒以下（最長約 30 秒）、ナレーション or ライブアクション素材なし、MP4 または透明オーバーレイにレンダリング。長い/ナレーション付き/マルチシーン → /general-video。不明な場合 → /hyperframes。
ローカルの LiteLLM プロキシ経由で Claude Code を GitHub Copilot にルーティングする場合、Anthropic への直接支出を削減する場合、ANTHROPIC_BASE_URL または ANTHROPIC_MODEL の上書きを設定する場合、または model-not-found、localhost のトラフィックがない、GitHub の 401/403 認証エラーといった Copilot プロキシ設定の失敗をトラブルシューティングする場合に使用する。
RunComfy 上で ByteDance Seedance 2.5 Image to Video を使い、1 枚の静止画を 4〜30 秒の 720p シネマティックなクリップにアニメーション化する。同期したネイティブ音声は任意。4 フィールドの schema（prompt、image、duration、generate_audio）、$0.35/s の価格、出力のアスペクト比が入力画像に従うこと、および代わりに Seedance 2.5 480p、text-to-video、reference-to-video、先頭・末尾フレームのページにルーティングする条件を説明する。ローカルの RunComfy CLI を通じて `runcomfy run bytedance/seedance-2.5/image-to-video/720p` を呼び出す。トリガーは "seedance 2.5 image to video"、"seedance image to video"、"seedance i2v"、"animate this image with seedance"、"bytedance image to video"、または Seedance 2.5 で静止画を動画にしたいという明示的な要望。
RunComfy 上で Wan-AI Wan 3.0 Prime Reference to Video を使い、参照画像、参照動画、参照音声から動画クリップを構築する。最大 10 枚の参照画像、5 本の参照動画、5 つの参照音声クリップを "Image 1"、"Video 1"、"Audio 1" として名付けたプロンプトに紐付け、480p、720p、1080p の 2〜30 秒のショットでキャラクター、製品、シーンの一貫性を保ち、同期した音声トラックを付ける。完全な入力 schema、秒数カウントの価格モデル（参照動画は長さで課金され、画像と音声は課金されない）、および代わりに Wan 3.0 Prime text-to-video / image-to-video、Wan 2.7、Seedance 2.0 Pro にルーティングする条件を説明する。ローカルの RunComfy CLI を通じて `runcomfy run wan-ai/wan-3.0-prime/reference-to-video` を呼び出す。トリガーは "wan 3 prime reference to video"、"wan 3.0 prime"、"wan3 prime"、"reference to video"、"ref2v"、"keep the same character across shots"、"video from reference images"、またはこのモデルで参照素材から動画を生成する明示的な要望。
RunComfy 上で `runcomfy` CLI を使い、ByteDance Seedance 2.5 Reference to Video で参照ガイド付きの 1080p 動画を生成する。1 回の呼び出しに最大 9 枚の参照画像、1〜3 本の参照動画クリップ、3 つの参照音声ファイルを入力し、ネイティブの同期音声を備えた 4〜30 秒の 1080p クリップを取得する。アイデンティティとスタイルは参照素材に固定される。完全な入力 schema（images / videos / audios / aspect_ratio / duration / generate_audio）、秒数カウントの課金モデル（参照動画の長さ 1 秒あたり $0.53 に出力の長さを加算）、480p でドラフトを作成してから納品するワークフロー、および代わりに Seedance 2.5 text-to-video、image-to-video、Seedance 2.0 Pro にルーティングする条件を説明する。`runcomfy run bytedance/seedance-2.5/reference-to-video/1080p` を呼び出す。トリガーは "seedance 2.5"、"seedance 2.5 reference to video"、"reference to video"、"reference-to-video"、"seedance 1080p"、"ByteDance Seedance 2.5"、"consistent character video"、"style-locked video"、または参照画像とクリップから動画を生成する明示的な要望。
inference.sh CLI を使い、Google Veo、Seedance 2.0、HappyHorse、Wan、Grok など40以上のモデルで AI 動画を生成します。モデル：Veo 3.1、Veo 3、Seedance 2.0、HappyHorse 1.0、Wan 2.5、Grok Imagine Video、OmniHuman、Fabric、HunyuanVideo。機能：テキストから動画、画像から動画、参照素材から動画、動画編集、リップシンク、アバターアニメーション、動画のアップスケーリング、フォーリーサウンド。用途：ソーシャルメディア動画、マーケティングコンテンツ、解説動画、製品デモ、AI アバター。トリガー：video generation、ai video、text to video、image to video、veo、animate image、video from image、ai animation、video generator、generate video、t2v、i2v、ai video maker、create video with ai、runway alternative、pika alternative、sora alternative、kling alternative、seedance、happyhorse
inference.sh CLI を使い、GPT-Image-2、FLUX、Gemini、Grok、Seedream、Reve など50以上のモデルで AI 画像を生成します。モデル：GPT-Image-2、FLUX Dev LoRA、FLUX.2 Klein LoRA、Gemini 3 Pro Image、Grok Imagine、Seedream 4.5、Reve、ImagineArt。機能：テキストから画像、画像から画像、インペインティング、LoRA、画像編集、アップスケーリング、テキスト描画。用途：AI アート、製品モックアップ、コンセプトアート、ソーシャルメディア用グラフィック、マーケティングビジュアル、イラスト。トリガー：flux、image generation、ai image、text to image、stable diffusion、generate image、ai art、midjourney alternative、dall-e alternative、text2img、t2i、image generator、ai picture、create image with ai、generative ai、ai illustration、grok image、gemini image、gpt image、openai image、chatgpt image
inference.sh CLI で Twitter/X の投稿、エンゲージメント、ユーザー管理を自動化します。アプリ：x/post-tweet、x/post-create（メディア付き）、x/post-like、x/post-retweet、x/dm-send、x/user-follow。機能：ツイート投稿、コンテンツの予約、投稿への「いいね」、リツイート、DM 送信、ユーザーのフォロー、プロフィール取得。用途：ソーシャルメディアの自動化、コンテンツのスケジュール管理、エンゲージメントボット、オーディエンスの拡大、X API。トリガー：twitter api、x api、tweet automation、post to twitter、twitter bot、social media automation、x automation、tweet scheduler、twitter integration、post tweet、twitter post、x post、send tweet
inference.sh CLI で AI アバターやトーキングヘッド動画を作成します。おすすめ：P-Video-Avatar（最速、最安、TTS 内蔵）。その他：OmniHuman、Fabric、PixVerse。音声：Inworld TTS-2（100以上の言語に対応し、キャラクターの感情を調整可能）、ElevenLabs、Kokoro。機能：音声駆動アバター、テキストからアバター、リップシンク動画、トーキングヘッド生成、バーチャルプレゼンター、UGC コンテンツ。用途：AI プレゼンター、解説動画、バーチャルインフルエンサー、吹き替え、マーケティング動画、UGC 広告、ゲームアバター、NPC の会話。トリガー：ai avatar、talking head、lipsync、avatar video、virtual presenter、ai spokesperson、audio driven video、heygen alternative、synthesia alternative、talking avatar、lip sync、video avatar、ai presenter、digital human、ugc、ugc video、ugc ad、avatar ugc
Lark クラウドドキュメント（Docx / Wiki ドキュメント）：Lark ドキュメントコンテンツの読み取りと編集。ユーザーがドキュメント URL やトークンを提供した場合、またはドキュメントの表示、作成、編集、ドキュメント画像と添付ファイルの挿入またはダウンロードが必要な場合に使用します。ドキュメントに埋め込まれたスプレッドシート、多次元テーブル、キャンバスについては、まずこのスキルを使用してトークンを抽出してから、対応するスキルに切り替えます。doubao.com の /docx/ または /wiki/ URL/トークンがユーザーから提供された場合も、このスキルを直接使用します。ルーティングは URL パターンとトークンに基づいており、ドメイン名には基づきません。ドキュメントコメント管理は対象外であり、テーブルまたは Base のデータ操作も対象外です。ユーザーが Lark MindNotes を明示的に操作する必要がある場合も、このスキルを使用します。
README ファースト型の深層学習リポジトリ再現用の Rigor Paper Context ヘルパー。README とリポジトリファイルが再現に必須の狭いギャップを残しており、タスクが原始論文ソースから特定の論文詳細（データセット分割、前処理、評価プロトコル、チェックポイントマッピング、または実行時仮定など）を解決しながら競合を記録する場合のみ使用。一般的な論文サマリー、リポジトリスキャン、環境設定、コマンド実行、タイトルのみの論文検索、またはデフォルトでの README ガイダンス置換には使用しないでください
README ファーストのディープラーニングリポジトリ再現のための Rigor Run スキル。タスクが選択されたスモークテストまたはドキュメント化された推論または評価コマンドからの証拠をキャプチャまたは正規化し、標準化された repro_outputs/ ファイル（リポジトリファイルが変更された場合はパッチノートを含む）を作成することが特に目的である場合に使用してください。トレーニング実行、初期リポジトリ取り込み、汎用環境セットアップ、論文検索、ターゲット選択、隠れた科学的意味の変更、またはエンドツーエンドオーケストレーション単独では使用しないでください。
README ファースト型ディープラーニングリポジトリ再現のための厳密なセットアップスキル。README で文書化されたリポジトリで実行する前に、保守的な conda ファーストの環境、チェックポイントとデータセットのパス仮定、キャッシュロケーションのヒント、セットアップ注記を準備する必要がある場合に使用します。リポジトリスキャン、完全なオーケストレーション、論文解釈、最終実行レポート、または特定の再現ターゲットに関連しない汎用環境セットアップには使用しないでください。
Lark インスタント メッセージング：メッセージの送受信とグループチャットの管理。メッセージの送信と返信、チャット履歴の検索、グループメンバーの管理、画像とファイルのアップロードとダウンロード（大容量ファイルのチャンク ダウンロードをサポート）、絵文字リアクションの管理、アプリ内/SMS/電話での緊急通知の送信、Interactive Card の送受信と処理、カード ボタンコールバック（card.action.trigger）のリスナー。メッセージの送信、チャット履歴の表示または検索、チャットからのファイルダウンロード、グループメンバーの表示、グループの検索、グループチャットまたはトピックグループの作成、マーカーデータの管理、Feed ピン留め（ピン留めされたセッションの追加/削除/クエリ）の管理、タグデータの管理、カードコールバックの処理が必要な場合に使用します。
Feishu クラウドスペース（クラウドドライブ/クラウドストレージ）：Drive のファイルとフォルダーを管理します。アップロード/ダウンロード、フォルダー作成、コピー/移動/削除、メタデータの確認、コメント/権限/購読、タイトル、バージョン、ローカルファイルのインポートに対応します。クラウドドライブのディレクトリ整理、クラウドスペースのリソース URL/トークンの処理、リンク種別/実際のトークン/タイトルの判定、Word/Markdown/Excel/CSV/PPTX/.base の docx/sheet/bitable/slides へのインポートが必要な場合に使用します。doubao.com のクラウドスペース URL/トークンも、リソースパスとトークンに基づいて振り分けられ、WebFetch にはフォールバックしません。対象外：ドキュメント内容の編集（lark-doc を使用）、スプレッドシート/Base テーブル内のデータ操作（lark-sheets/lark-base を使用）、ナレッジスペースのノード/メンバー管理（lark-wiki を使用）、ネイティブ Markdown ファイルの読み書き/パッチ/diff（lark-markdown を使用）。
Feishu スプレッドシート：スプレッドシートの作成と操作を行います。スプレッドシートの作成、ワークシートと行・列構造の管理（追加/削除、結合、サイズ変更、非表示、ウィンドウ枠の固定）、セルの読み書き（値、数式、スタイル、コメント、セル画像）、検索と置換、複数操作によるアトミックな一括更新、グラフ、ピボットテーブル、条件付き書式、フィルター、スパークライン、フローティング画像などのオブジェクトの作成と保守に対応します。スプレッドシートの作成、ワークシートの管理、データの一括読み書きや編集、集計と可視化、表の装飾、数式計算（Excel 数式の移行を含む）、財務モデリング（DCF、3 表モデル、予算、感度分析など）が必要な場合に使用します。クラウドスペース（クラウドドライブ/クラウドストレージ）内のスプレッドシートを名前やキーワードで検索したい場合は、先に lark-drive の drive +search でリソースを特定してください。doubao.com の /sheets/ URL/トークンが提供された場合は、ドメインが Feishu でなくても WebFetch にフォールバックせず、本スキルを直接使用してください。振り分けはドメインではなく URL のパスパターンとトークンに基づきます。
Lark Wiki：ナレッジスペース、スペースメンバー、ドキュメントノードを管理します。ナレッジスペースの作成と検索、スペースメンバーの表示と管理、ノード階層の管理、ナレッジベース内のドキュメントとショートカットの整理。ユーザーがナレッジベース内のドキュメントを検索または作成、ナレッジスペース構造を参照、スペースメンバーを表示または管理、ノードを移動または複製する必要がある場合に使用します。ユーザーが doubao.com の /wiki/ URL/token を提供した場合、ドメイン名が Lark でないという理由で WebFetch にフォールバックせず、このスキルを直接使用してください。ルーティングはドメイン名ではなく URL パスパターンとトークンに基づきます。責務外：ナレッジベースノードへのファイルアップロード（lark-drive を使用）、ドキュメント/シート/Base コンテンツの編集（lark-doc / lark-sheets / lark-base を使用）。
Lark ホワイトボード：Lark クラウドドキュメント内のホワイトボードをクエリおよび編集します。ホワイトボードをプレビュー画像としてエクスポート、未加工のノード構造をエクスポート、複数の形式でホワイトボードコンテンツを更新することをサポートしています。ユーザーがホワイトボードコンテンツを表示、ホワイトボード画像をエクスポート、またはホワイトボードを編集する必要がある場合にこのスキルを使用します。責任対象外：Lark クラウドドキュメントコンテンツ編集（lark-doc）、ドキュメント内の組み込みスプレッドシート / Base（lark-sheets / lark-base）。
Lark タスク：タスク、チェックリスト、タスク エージェントを管理します。To-Do タスクを作成し、タスク ステータスを表示・更新し、サブタスクを分割し、タスク チェックリストを整理し、協力者を割り当て、タスク添付ファイルをアップロードし、タスク エージェントを登録・登録解除し、タスク エージェント ホームページ データを更新し、エージェント タスク ログを書き込みます。To-Do アイテムを作成する、タスク リストを表示する、タスク進捗を追跡する、プロジェクト チェックリストを管理する、他のユーザーにタスクを割り当てる、タスク用の添付ファイルをアップロードする、タスク エージェントを登録・登録解除する、エージェント ホームページ データを更新する、またはタスク ログを書き込む必要がある場合に使用します。
Lark Minutes: 議事録を検索、議事録の基本情報を表示、音声/動画をダウンロード/アップロード、議事録の成果物コンテンツを読取または編集、タイトルを変更、話者/キーワードを置換。minute_token またはローカルの音声/動画ファイルが指定されたとき、議事録の成果物をクエリ/変更/変換する場合に使用；ローカルの音声/動画から議事録/逐字稿への変換はこのスキルを優先し、ffmpeg/whisper によるローカル転写を使用しないでください。対応外：会議に関連する議事録の取得、または自然言語タイトルのみによる議事録の特定。
Lark/Feishu のリアルタイムイベントリスニング/サブスクリプション/コンシューミング：`lark-cli event consume <EventKey>` で NDJSON 形式のイベントをストリーミング（IM メッセージ/リアクション/チャット変更、タスク更新、VC ミーティング開始/参加/終了、議事録生成、ホワイトボード更新など）。Lark ボット、リアルタイムメッセージ処理、長時間実行のサブスクライバー、ストリーミング webhook/push ハンドラーに対応。`--max-events` / `--timeout` による有界実行と stderr ready-marker コントラクトをサポート — サブプロセスとして実行される AI エージェント向けに設計。
Azure ワークロードをプラン、階層、または SKU 間で評価・アップグレードする、またはソースコード内の Azure SDK 依存関係を現代化します。対象：Consumption から Flex Consumption へのアップグレード、Azure Functions プランのアップグレード、ホスティングプランの変更、関数アプリ SKU、App Service から Container Apps への移行、旧版 Azure Java SDK の現代化（com.microsoft.azure から com.azure）、Azure Cache for Redis (ACR/ACRE) から Azure Managed Redis (AMR) への移行。
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。