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 100,344 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
すべて
RAG とセマンティック検索向けの Databricks AI Search（旧 Vector Search）エンドポイントとインデックス。以下の場合に使用：AISearchClient で Standard または Storage-Optimized エンドポイントと Delta Sync または Direct Access インデックスを作成する；ANN、ハイブリッド、または全文検索とフィルターでクエリする；インデックスを同期、監視、または移行する；目標 QPS を設定し、429 をトリアージするか、エンドポイントの負荷テストを行う；インデックスをリトリーバーツールとしてエージェントに接続する。対象外：ノーコードのドキュメント Q&A（databricks-genie-agents）；サービングエンドポイントの CRUD（databricks-model-serving）；カスタム ResponsesAgent の作成とデプロイ（databricks-ml-training）。
ユーザーのアクティベーションと定着率を高めるため、オンボーディングフローを改善する。ウェルカム画面、セットアップウィザード、プロダクトツアー、オンボーディングチェックリスト、アクティベーションシーケンスの設計を求められた場合に使用する。トリガーフレーズ：「onboarding flow」「user activation」「welcome screen」「product tour」「onboarding checklist」「first-run experience」「setup wizard」「aha moment」「time to value」「user onboarding」「activation rate」。
ワークフロー 5：厳しい制約（新たな実験なし、参考文献の編集なし、フレームワークの変更なし、以前の投稿を上書きしない）のもと、完成度の高い論文をテキストのみで別の投稿先に再投稿する。ユーザーが「resubmit pipeline」「重投流程」「port paper to <new venue>」「resubmit to <venue>」「tighten paper for resubmission」と言った場合、または却下/取り下げられた論文を限られた時間内に別のトップ投稿先へ移す場合に使用。
エージェントが Mac 上で Unreal Engine 5.8 をあらゆるタスクで操作するときに使用する：Editor Python（unreal モジュール）、ヘッドレスの UnrealEditor-Cmd -run=pythonscript ジョブ、Epic の Unreal MCP サーバー、Remote Control API、コンソールコマンドと cvar；5.8 でスクリプトが壊れる場合（EditorLevelLibrary、Remote Control 呼び出しの拒否、Substrate マテリアルの黒化、MRQ プリセット）；レベル、マテリアル、ショット、ビルドを完了とする前に数値とスクリーンショットで判定する必要がある場合；またはブリーフを適切な scenario-unreal-* の専門家に渡す必要がある場合。
three.jsの数学ライブラリ：Vector2/3/4、Matrix3/4、Quaternion、Euler、Color、Box2/Box3、Sphere、Plane、Ray、Line3、Triangle、Frustum、円柱/球面座標、MathUtils、Interpolant基底クラス、およびOBB、Octree、Capsule、ConvexHull、MeshSurfaceSamplerなどのアドオン数学ユーティリティ。変換、交差判定、空間クエリに使用します。AnimationMixerに関連するキーフレーム補間にはthreejs-animationを、ピッキングの実装にはRaycasterを使うthreejs-objectsを使用してください。
リアルタイムエンジン向けに Blender アセットを最適化します。プラットフォーム別（モバイル、Roblox、ウェブ、VR、コンソール、PC）の三角形数／マテリアル／テクスチャ／ボーンの予算、LOD チェーン、ポリゴン削減方式、メッシュの整理、ドローコール削減（マテリアル統合、アトラス、トリムシート）、インスタンス化、頂点分割のコスト、コリジョンプロキシ、テクスチャメモリを扱います。アセットが重すぎる場合、エクスポート前、またはプラットフォームの予算を満たす必要がある場合に使用します。
高級 SaaS 製品、最新の AI ツール、受賞歴のあるデザインサイトのような、汎用テンプレートではない現代的で高品質なフロントエンドインターフェースの設計・構築方法です。ユーザーがフロントエンドの構築、ランディングページの作成、ダッシュボードの設計、Web アプリ UI のひな形作成、SaaS インターフェースの構築、ポートフォリオサイトの作成、またはユーザー向け Web インターフェースの制作を依頼した場合に使用します。「モダンにして」「美しい UI を作って」「ホームページを作成して」「料金ページを設計して」「アニメーションを追加して」「映画のような雰囲気にして」「リキッドグラスを追加して」「スクロールアニメーションを追加して」「2026 年のデザイントレンドを使って」といった依頼や、フロントエンドデザイン、UI/UX、コンポーネントアーキテクチャ、モーションデザイン、ヒーローセクション、レスポンシブレイアウト、CSS アニメーションへの言及がある場合にも使用します。
CIが成功し、有効なレビューコメントがすべて解決するまでPR/MRを見守る場合に使用します。GitHub PR（gh）とGitLab MR（glab）に対応し、コメントをValid / Discuss / Out-of-scopeに分類。有効な項目は小さなコミットとスレッド内返信で対応し、見えない指摘（SonarQube/Snykダッシュボード）や3ラウンド続くボットのデッドロックをエスカレーションし、マージ可能になったことを報告します（自動マージはしません）。トリガー — '監看 PR'、'babysit PR/MR'、'PR 顧到 merge'、'address review feedback'、'wait until CI green'、'把 PR 顧到綠'。PRの説明文作成、差分のコードレビュー（pr-reviewを使用）、実際のPRマージ（ユーザーが実行）には使用しません
dissect.cobaltstrike（プロファイルと beacon ペイロード設定）および pyMalleableC2（AST 解析）を使って Cobalt Strike Malleable C2 プロファイルを解析し、HTTP/DNS の変換、URI、ヘッダー、sleep/jitter、インジェクション動作を抽出して、ネットワーク検出シグネチャを生成します。取得した Malleable プロファイルのリバースエンジニアリングや、Cobalt Strike Beacon トラフィックの検出ルール作成に使用します。
Azure Architecture を使用した Azure ソリューション設計の専門的なガイダンスを提供します。リファレンスアーキテクチャ、ソリューション案、設計パターン、技術選定、アーキテクチャスタイル、ベストプラクティス、アンチパターン、ワークロード例、移行ガイドを扱います。AKS または App Service アプリ、SAP/Oracle の移行、ハイブリッド/Arc 環境、RAG/生成 AI ソリューションの設計や、その他の Azure Architecture 関連の開発タスクに使用します。
Depot CLI のインストール、認証、ログイン、プロジェクト設定、組織管理、API アクセスを扱います。Depot CLI のインストール、`depot login` によるログイン、Depot プロジェクトの作成や管理、API トークンや OIDC 信頼関係の設定、depot.json の設定、組織管理、請求クレジットの確認、ビルドキャッシュのリセット、Depot API/SDK の使用時に利用します。Depot の認証方法、トークンの種類、環境変数、またはコンテナビルド、GitHub Actions ランナー、Depot CI に特化しない一般的な Depot プラットフォームの設定についての質問にも利用します。
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。