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 99,719 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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CloudBase（腾讯云开发、云开发、TCB、微信云开发）プロジェクトの開発、設計、構築、デプロイ、デバッグ、移行、トラブルシューティングに使用します。対象は Web、微信小程序、小程序、uni-app、モバイル（iOS、Android、Flutter、React Native）です。UI（ページ、インターフェース、フォーム、ダッシュボード、プロトタイプ）；認証（ログイン、登録、OAuth、publishable key）；データベース（NoSQL ドキュメントデータベース、PostgreSQL/CloudBase PG、既存の MySQL、app.rdb()、queryPgDatabase/managePgDatabase、CRUD、セキュリティルール）；クラウド関数/cloud functions（serverless、scf_bootstrap）；CloudRun（クラウドホスティング、Dockerfile）；クラウドストレージ；組み込み AI（組み込み LLM、AI 会話、ストリーミング、ストリーミング出力、画像生成、generateText、streamText、createModel、generateImage、TokenHub、Hunyuan、DeepSeek、GLM、Kimi、Token Credits リソースパック、小程序成長プラン）；サードパーティ/カスタムモデルの導入（サードパーティ LLM の導入、LLM 呼び出し、LLM API）；AI エージェント（智能体、AG-UI、LangGraph）；運用トラブルシューティング（点検、診断、ログ）；仕様ワークフロー（要件ドキュメント、技術設計、requirements、tasks.md）。CloudBase 以外のプロジェクト、CloudBase を使用しない純粋なフロントエンド、CloudBase を含まないセルフホスト型バックエンドには使用しないでください。
ユーザーが CopilotKit エージェントのスキル（このエージェントに CopilotKit を教える SKILL.md ファイル）を更新、リフレッシュ、再インストールしたい場合に使用します。CopilotKit のコードベースやプロジェクト自体の更新用ではありません — 対象はこのエージェントが読み込んでいるスキル/ナレッジのリフレッシュです。トリガー: "update copilotkit skills"、"update skills"、"refresh skills"、"skills are stale"、"skills are outdated"、"get latest skills"、"my copilotkit knowledge is wrong"、"copilotkit APIs changed"、"skills seem old"、"wrong API names"、"reinstall skills"、"skills not working right"、"update your copilotkit knowledge"。
PostgreSQL アプリを Prisma ORM 6 または 7 から Prisma 8 に一度でアップグレードし、既存の schema.prisma、データベース、データを維持します。Prisma 6 または 7 を使用する Postgres プロジェクトで Prisma 8 へのアップグレードを希望する場合に使用します。Prisma 8 のみを実行する Prisma Compute へのデプロイ前も対象です。「upgrade prisma 6 to 8」「upgrade prisma 7 to 8」「upgrade to prisma 8 postgres」「prisma7Schema」「migrations/app」「move off @prisma/client」「Console says move to Prisma 8」がトリガーです
すべてのアプリレビューを管理するオーケストレーター兼統一エントリーポイント。レビュー対象を仕分けし、適切なドメインを実行する：セキュリティ（OWASP、認証、ヘッダー、サプライチェーン）、プライバシー（PII、トラッキング、同意、GDPR/CCPA）、コンプライアンス（HIPAA、SOC 2、PCI-DSS、GDPR）、デザイン（レスポンシブ、アクセシビリティ、タイポグラフィ、i18n）、レジリエンス（エラーハンドリング、劣化、API 契約）、パフォーマンス（Core Web Vitals、バンドル、ランタイム）、SEO（メタ情報、構造化データクローラビリティ）、GEO（AI 引用対応、llms.txt、エンティティの明快さ）。ローンチ前準備、インシデント後の計画、または「<X についてアプリをレビューして」のような依頼可以使用。
SageMaker エンドポイント（リアルタイム、リアルタイムのゼロスケール、または非同期）を作成し、自动スケーリング、CloudWatch アラーム、タグ付けを既定で有効にします。SageMaker エンドポイントの作成、`create_endpoint` を呼び出すデプロイコードの作成、イメージ URI と IAM ロールが確定した後のデプロイ確定など|DEプロイ|のたびにこのスキルを使用してください。リアルタイムエンドポイントには deploy.py、推論コンポーネントでゼロインスタンスまでスケールするリアルタイムエンドポイントには deploy_ic.py、非同期エンドポイント（ゼロスケール対応）には deploy_async.py を提供します。これは SageMaker デプロイワークフローの最終ステップです。これらの既定値なしで裸の `create_endpoint` 呼び出しを生成しないでください。自動スケーリングやアラームのないエンドポイントはデモであり、デプロイではありません。
ユーザーが 4k vfx を求めたとき、または以下の例に一致するタスクのときに使用します。シンプルな動画クリップを映画品質の 4K AI-VFX ショットに変換します。動画と変更内容を Claude に渡すと、Claude はローカルのコンタクトシートですべてのフレームを読み取り、オ디오も理解したうえで、顔・ジェスチャー・カメラワークを固定する Seedance »: らしいプロンプトを書き、Seedance 4K の reference-to-video で VFX を焼き込んだ同じショットを 다시レンダリングします。
SageMaker / AWS の作業向けに、正しい Python バージョンと最新の boto3 を備えた隔離された Python 環境をセットアップします。SageMaker のデプロイ、トレイニングジョブ、その他の AWS 自動化で Python コードを実行するときは必ず使用してください。`pip install` を実行するとき、boto3 を呼び出すとき、virtualenv を作成または有効化するとき、ユーザーが「set up the environment」と依頼したときに適用します。システム Python は絶対に使わず、そこへの `pip install` も禁止します。常に隔離してください。このスキルは、Python バージョンの誤り、依存関係の競合、SDK の陳腐化といったよくある失敗モードを防ぎます。
計測済みの ml_app 向けのエンドツーエンド Agent 可観測性パイプライン — 本番トレースの分類、失敗の根本原因分析、評価器のブートストラップ、続いて（任意で）サンプリングとデータセットの公開、実験の生成と実行、結果の分析を行います。6 つの解説付きフェーズで構成され、各フェーズの間には標準のバナーと「続行」のチェックポイントがあります。agent-observability のサブスキル（`agent-observability-session-classify`、`agent-observability-trace-rca`、`agent-observability-eval-bootstrap`、`agent-observability-experiment-bootstrap`、`agent-observability-experiment-analyzer`）に対する純粋なオーケストレーションです。「run the eval pipeline」「go from traces to evals」「bootstrap evals end to end」「classify then RCA then bootstrap」「build an eval set from scratch」「onboard me to datasets and experiments」「walk me through experiments」「I have an ml_app, now what」「Agent Observability onboarding」「guided experiment setup」「from traces to experiments」といったリクエストや、本番データから評価器、データセット、実験までを決定性かつ解説付きで体験したい場合は使用します。`--stop-after <phase>` で評価器やデータセットの段階で早期終了して短くummaryでき、`--start-at <phase>` で途中から再開することもできます。
不審な不可視 Unicode を確認し、事実、意味、書き手の文体を保ちながら文章を整えて、読者向けの自然言語テキストを仕上げます。記事、原稿、レポート、ドキュメント、メール、製品コピー、UI テキスト、Markdown、HTML の文章のクリーニング、人間らしい表現への変更、推敲、仕上げを依頼された場合、またはプロジェクト規則や指示ファイルで明示的に求められた場合に使用します。コードのみのタスクや、著者を偽る目的には使用しません。コード、コマンド、識別子、パス、API、数式、引用、必須の開示文、逐語引用は変更しないでください。
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。