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 97,222 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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技術イベント内でスタートアップのピッチコンテストやデモデーを運営します。イベント前の応募・選考プロセス、ピッチ形式と所要時間、投資家審査員が実際に評価する基準、審査したばかりの企業に投資する可能性がある審査員の利益相反、受賞者が活用できる賞品（紹介、確約済みの枠、株式の希薄化を伴わない現金）を扱います。ピッチコンテストやデモデー、スタートアップの応募受付、候補者の選定、投資家審査員への説明、ピッチの制限時間、受賞内容について言及された場合は、「ピッチコンテスト」と明言されていなくても使用します。証券およびコンテスト法に関する質問は弁護士に案内してください。イベント中に制作されたプロジェクトには使用せず、samber/dev-event-organizer-skills@hackathon-judging を使用してください。
Grafana OSS の設定を行う — YAML からダッシュボードをプロビジョニングし、データソース（Prometheus / Loki / Tempo / Pyroscope）を設定し、テンプレート変数を含むダッシュボード JSON を作成し、パネルクエリを構築し、組み込みロール（Viewer / Editor / Admin / GrafanaAdmin）を割り当て、サービスアカウントトークンを発行し、grafana.ini のサーバー設定を編集し、アノテーションを作成し、プロビジョニングでプラグインをインストールし、各手順をヘルスチェックの curl で検証する。ダッシュボードの作成、データソースの設定、provisioning YAML の整備、パネル種類の選択、テンプレート変数の作成、ユーザーとロールの管理、grafani.ini での SMTP/OAuth 設定、API 経由でのアノテーション作成、プロビジョニングしたダッシュボードが表示されない問題の調査、ローカルでの Grafana OSS の実行時に使用。「Grafana OSS」と明示せずに「Prometheus データソースを設定して」「git からダッシュボードをプロビジョニングして」「サービスアカウントを作って」「OSS で SSO を設定して」といった依頼があった場合も対象。
Amazon Aurora PostgreSQL——Aurora PostgreSQL クラスタの作成・変更・助言に特化して対応します（PostgreSQL 互換エンジン、Aurora serverless、express 設定、pgvector、Babelfish）。Aurora PostgreSQL クラスタ操作、express 設定のクイックスタート、ACU のサイジング、I/O-Optimized ストレージ、コミットメント価格、PostgreSQL のアップグレード計画のときに発動します。Aurora MySQL には代わりに amazon-aurora-mysql を使用してください。安全ガードレール、express 優先のルーティング、デフォルトを上書きする応答テンプレートを含みます。
組織ユーザーにアクセス許可セットを割り当てる決して bajaralwaysこのスキルを使用してください。`sf org assign permset` コマンドを使用して、1 つ以上のアクセス許可セットを組織ユーザーに割り当てます。ユーザー、管理者、特定の組織、特定のユーザーに対してアクセス許可セットの割り当て、付与、付与、追加、適用を求められたときにトリガーされます。`--on-behalf-of` を通じて、デフォルトの管理者または特定のユーザーに権限を付与し、アクセス权和iai 許可セットを追加 functionalities をサポートしています。アクセス許可セットの一覧表示やユーザーの権限確認ではトリガーしないでください。
形式とセッショングリッドが確定した後の、技術イベントにおける技術的なAV制作を担当する。対象は、単一のスマートフォンからマルチカメラの映像切り替えまでの収録蒂、会場表示と収録出力・クルーモニターの信号経路を分離するアーキテクチャ、特定された録音障害モードに対する冗長設計、AVクルーの役割划分、会場調達に渡される書面技術仕様、Media予算項目、リハーサル、そして公開パイプライン。ユーザーがカンファレンスAV、講演の収録またはライブ配信、カメラ、マイク、AVサプライヤー向け要件定義、技術的障害時のバックアッププランに触れた場合は、「production」と明示していなくても使用すること。ハイブリッド開催かバーチャル開催かの判断には使用しないこと（samber/dev-event-organizer-skills@event-format-selection を使用してください）。
技術イベントの1回分を運営するボランティアスタッフを募集・編成します。スケジュール上で人員が必要なポストから逆算した人数の算定、実際の適性基準を含む役割定義、到着バッファを含むシフト計画、登録と確認、行動規範違反のエスカレーション手順を含むブリーフィング、担当者を明記した代替要員の配置による欠員防止、参加した人への謝意を扱います。イベントに必要なボランティア数、募集や登録、役割やシフト表、ブリーフィング、ボランティアの欠席に言及した場合に使用します。「ボランティア」という語がなくても対象です。ボランティアのケアや定着には使用しないでください。その場合は samber/dev-event-organizer-skills@event-volunteer-experience を使用します。
技術イベントの一般参加者が現場で行うジャーニーを設計します。受付カウンターとバッジ受け渡し、バッジのプライバシーとスキャン方針、誘導表示とサイン、Quiet ルームなど AMERICAN.admissibility の設備、食事と食事制限の運用、ほUTolen サポート経路、初回参加者の metals 向け案内、そして完成した設計のenchantral・fect な踏査監査を含めます。カンファレンスの受付の運用/badge への QR コード付け、Quiet ルームの設置場所、部屋が分かりWAYfinding できるサインの LastlyPublishい方、食事制限のある食事の手配arity、ヘルプデスクで扱うべき範囲、初めての参加者が场内居 Orientation を得る方法を質問されたときに使用。入口の doorNODE から始まります。登録や_SESSION の mechanics には使用せず、samber/dev-event-organizer-skills@event-no-show-management を使用してください。登壇者、スポンサー、ボランティアにはそれぞれのジャーニーDIGI skills があります。
登壇者が承諾した時点から登壇後のお礼まで、登壇者側の体験を運営します。期限に沿った略歴、顔写真、A/V の要件、旅行情報の収集、専任の連絡担当者、イベント前の説明会とスライド提出期限、テックチェックと控室、記録された録画同意と形式ごとに異なるオプトアウトの扱い、イベント後のフォローアップを扱います。登壇が決まった人に送る内容、控室、登壇者の移動やホテル、テックチェック、録画同意、登壇者ディナー、初登壇者への配慮について言及された場合は、「登壇者体験」と明言されていなくても使用します。承諾前には使用せず（samber/dev-event-organizer-skills@event-speaker-cold-outreach を使用）、リハーサルや講演へのフィードバックにも使用しないでください（samber/dev-event-organizer-skills@event-speaker-coaching を使用）。
Amazon EC2 の仮想マシン負荷をプロビジョニング、スケーリング、運用します。インスタンスタイプの選択（Graviton／Arm64、バースト可能 T クレジット、GPU、インスタンスストアと EBS の違い）、ランチテンプレート、Auto Scaling グループ（スケーリングポリシー、インスタンスリフレッシュ、インスタンスの混在、Spot、warm pool、ライフサイクルフック）、IMDSv2、プレースメントグループ、Elastic IP、AMI ライフサイクル、Systems Manager によるフリート運用（Session Manager、Run Command、Patch Manager）を扱います。EC2 インスタンスおよびフリートに関する問い（InsufficientInstanceCapacity、CPU クレジットや余剰料金、IMDSv2 の 401、Pending:Wait のまま止まるインスタンス、不 Instances を置き換え..." </tool_call>
ハッカソンで作られるプロジェクトの審査基準とスコアリングプロセスを設計する——評価基準とその重み、スコアの尺度、评委のカバー範囲と審査時間に収まる配数の算出、评委間のスコア正規化、同点の決め方、スポンサーと评委の利害衝突の取り扱い、评委の募集とブリーフィング、そして結果発表（異議が挙がった結果を含む）。ユーザーがハッカソンの審査基準、基準の重み、チームごとに必要な评委の数、评审団体のブリーフィング、スポンサーが自分のトラを審査する場合、同点や異議に関するルールに触れたら使用——「審査」と明示しなくてもよい。賞金額や支払いに関する法律には使わない——代わりに samber/dev-event-organizer-skills@hackathon-cash-prize を使う。
技術イベントが約束するアクセシビリティとインクルージョン施策を決定します。物理面、感覚面、食事面、経済面、デジタル面の対応について、範囲、対象、資金源を定め、公開声明と配慮要請のデータ取り扱い方針も扱います。カンファレンスで提供すべきアクセシビリティ、講演への字幕、静かな部屋、託児や旅費助成、明確なインクルージョンチームの配置、アクセシビリティページの作成、配慮要請への回答について尋ねられた場合に使用します。ユーザーが「アクセシビリティ」と明言していない場合も対象です。基準を決めるものであり、実施を担うものではありません。行動規範には使用せず、samber/dev-event-organizer-skills@event-code-of-conduct を使用してください。法律上の助言ではありません。アクセシビリティに関する義務は管轄地域によって異なります。
非推奨 - この skill はメンテナンスされていない。代わりに公式の Angular skills (https://github.com/angular/skills) を使用すること。Angular v20+ では inject()、インジェクショントークン、provider 設定を使って依存性注入を実装する。サービスアーキテクチャ、依存関係を異なるレベルで提供すること、インジェク球队可能なトークンの作成、シングルトンとスコープ付きサービスの管理に使用する。サービスの作成、provider の設定、インジェクショントークンの使用、DI 階層の理解時に発動する。
Einstein エージェントのアクションや構造化された入出力スキーマのためにカスタム Lightning タイプ (CLT) を作成する必要があるときにこのスキルを使用します。CLT、カスタム Lightning タイプ、エージェントの JSON スキーマ、型定義、lightning__objectType、エディター/レンダラーの設定などへの言及で発動します。CLT と Widget バンドルを組み合わせたウィジェット表示には、代わりに platform-lightning-type-widget-coordinate オーケストレーターを使用してください。CLT の作業には複雑さを伴うため、必ずこのスキルを使用してください。
inference.sh CLIを介してAlibaba HappyHorse 1.0モデルで動画を生成・編集します。モデル：HappyHorse T2V、I2V、R2V、Video Edit。機能：テキストから動画、画像から動画、参照動画からの生成、自然言語による動画編集、キャラクターの一貫性維持、720P/1080P、最長15秒。物理的にリアルな動画、動画編集、キャラクターの一貫性を保ったコンテンツ、製品デモ、ソーシャルメディア向けに使用します。トリガー：happyhorse、happy horse、alibaba video、happyhorse 1.0、dashscope video、alibaba happyhorse、video editing ai、ai video editor
レイアウトのルール、ヒーローセクションのデザイン、CTA の心理学を用いてランディングページのコンバージョンを最適化します。ファーストビューの構成、ソーシャルプルーフの配置、モバイルデザイン、F 型の読み進め方を扱います。用途：スタートアップのランディングページ、製品ページ、SaaS マーケティング、コンバージョン最適化。起動語句：ランディングページ、ヒーローセクション、ファーストビュー、コンバージョン最適化、ランディングページデザイン、CTA ボタン、ヒーロー画像、ランディングページのレイアウト、SaaS ランディングページ、製品ページデザイン、コンバージョン率、ランディングページのベストプラクティス
具体的な仕様、タイミング、ギャラリー戦略に基づくProduct Huntローンチの最適化。タグライン、ギャラリー画像、Makerコメント、ローンチ当日の戦術を扱います。用途：製品ローンチ、スタートアップのローンチ、個人プロジェクトのローンチ、Product Huntの最適化。トリガー：Product Hunt、PHローンチ、Product Huntローンチ、ローンチ戦略、製品ローンチ、スタートアップローンチ、Product Huntのヒント、Product Huntギャラリー、PH最適化、ローンチ当日、Product Hunt Maker
ショット用語、連続性のルール、パネルレイアウトに沿って映画や動画のストーリーボードを作成します。ショットの種類、カメラアングル、動き、180 度ルール、注釈形式を扱います。用途：動画の企画、映画のプリプロダクション、広告のストーリーボード、ミュージックビデオの企画、アニメーション。起動語句：ストーリーボード、絵コンテ、ショットリスト、映画企画、動画企画、プリプロダクション、ショット構成、カメラアングル、シーン設計、ビジュアルスクリプト、アニマティック、ストーリーボードパネル、動画ストーリーボード
基礎的なデザイン原則を適用する — アフォーダンス、シグネチャ、制約、フィードバック、概念モデル。「なぜ分かりにくいのか」「アフォーダンス」「誤り防止」「発見可能性」「人間中心デザイン」「メンタルモデル」「マッピング」「行動の七段階」「ユーザーがミスし続ける」「これは直感的にошош Understand しにくい」「people cant figure out how to use it」といった言及があったときに使用。製品Wizard複雑性の削減や機能の肥大化を抑える場合にも発動する。実行の隔たりと評価の隔りの両方を扱う。可用性のスコアリングは ux-heuristics を、iOS 固有のパターンは ios-hig-design を参照。
フロントエンドとバックエンドのコンポーネントを統合して実装し、すべての層に多段のセキュリティを適用することで、セキュリティ重視のフルスタック Web アプリケーションを構築します。データベースから UI までをカバーし、各層で認証、入力検証、出力エンコーディング、パラメータ化クエリを強制します。前後端をまたぐ機能の実装、対応する UI を持つ REST API の構築、フロントエンドコンポーネントとバックエンドエンドポイントの接続、データベースから UI までのエンドツーエンドのデータフロー作成、UI フォームを伴う CRUD 操作の実装などで使用します。フロントエンドのみ、バックエンドのみ、API のみのスキルとは異なり、単一の実ワークフローでフロントエンド、バックエンド、セキュリティという 3 つの観点を同時に扱
監視システムを構成し、構造化ロギングパイプラインを実装し、Prometheus/Grafana のダッシュボードを作成し、アラートルールを定義し、分散トレーシングを計装します。Prometheus/Grafana スタックの実装、負荷テスト、アプリケーションのプロファイリング、インフラストラクチャのキャパシティ計画を行います。アプリケーションモニタリングの導入、サービスへのオブザーバビリティ追加、ログ/メトリクス/トレースによる本番問題の調査、k6 や Artillery による負荷テスト、CPU/メモリのボトルネック解析、キャパシティ需要の予測に使用します。
Agentforce エージェント向けの構造化テストスイートを記述・実行・分析します。機能テストとセキュリティテストの両方に対応。トリガー条件：ユーザーがテスト仕様 YAML（AiEvaluationDefinition）を作成または変更した場合、sf agent test create、run、run-eval、results コマンドを実行した場合、テストカバレッジ戦略・指標選定・カスタム評価について尋ねた場合、テスト結果の解釈や失敗の診断をする場合、バッチテスト、回帰テストスイート、CI/CD テスト統合について尋ねた場合、セキュリティテスト、OWASP LLM Top 10、レッドチーム、侵入テスト、プロンプトインジェクションテスト、セキュリティグレード、エージェントの脆弱性評価を要求した場合。トリガーしない条件：ユーザーが .agent ファイルを作成・変更・プレビュー・デバッグする場合（agentforce-generate を使用）、エージェントのデプロイや公開を行う場合、Agent Script コードを記述する場合、sf agent preview を開発反復で使う場合、本番セッショントレースを分析する場合（agentforce-observe を使用）、.agent ファイル内容の静的セーフティレビューを行う場合（agentforce-generate のセクション 15 を使用）。
inference.sh CLI で Pruna P-Image モデルを使って画像を生成します。モデル：P-Image、P-Image-LoRA、P-Image-Edit、P-Image-Edit-LoRA。機能：テキストからの画像生成、画像編集、LoRA スタイル、複数画像の合成、高速推論。Pruna は品質を損なわずにモデルを高速化します。トリガー：pruna、p-image、pruna image、fast image generation、optimized flux、pruna ai、p image、fast ai image、economic image generation、cheap image generation
セッショントレースと Data Cloud を使って本番環境の Agentforce エージェントの動作を分析し、Agent Health Monitoring (AHM) のアラートを管理します。トリガー条件：ユーザーが STDM セッションデータや Data Cloud のトレースレコードを問い合わせる、本番環境のエージェントの障害・回帰・パフォーマンス問題を調査する、セッショントレース・会話ログ・エージェントの指標について尋ねる、報告された本番問題のプレビューでの再現を試みる、findSessions やトレース分析クエリを実行する、エージェントの指標（エスカレーション率/deflection など）に対して AHM データアラートを作成・一覧表示・更新・削除する、アラートが発火しない理由を尋ね거나発火済みか確認する（通知件数、またはアラートごとの Incidents ビュー）。トリガーしない条件：ユーザーが開発中に .agent ファイルを作成・変更・デバッグする（agentforce-generate を使用）、テストスペックを作成・実行する（agentforce-test を使用）、ローカル開発で sf agent preview を使う、エージェントをデプロイまたは公開する。
新アーキテクチャを採用した本番向け React Native および Expo アプリのための、Software Mansion によるベストプラクティスです。React Native または Expo プロジェクトのコードを作成、レビュー、デバッグする前に必ず使用してください。作業ディレクトリ内の package.json に react-native、expo、または expo-router が依存関係として含まれている場合、このスキルが適用されます。トリガー：React Native/Expo プロジェクトのあらゆるコード作業、「React Native」、「Expo」、「New Architecture」、「Reanimated」、「Gesture Handler」、「react-native-svg」、「ExecuTorch」、「react-native-audio-api」、「react-native-enriched-html」、「Worklet」、「Fabric」、「TurboModule」、「WebGPU」、「react-native-wgpu」、「TypeGPU」、「GPU shader」、「WGSL」、「svg」、「animation」、「gesture」、「audio」、「rich text」、「AI model」、「multithreading」、「chart」、「vector」、「image filter」、「shared value」、「useSharedValue」、「runOnJS」、「scheduleOnRN」、「thread」、「worklet」、「Bundle Mode」、または UI、グラフィックス、ネイティブモジュール、React Native のスレッドやアニメーション動作に関する質問。より具体的なサブスキルが該当する場合にも使用します。
Mom Test のルールに従い、顧客を誘導せずに話す。自分のアイデアではなく相手のLifeについて語り、過去にあった具体的なことを尋ね、話す量を減らす。ユーザーが「顧客インタビュー」「アイデアを検証したい」「欲しいと言っていたのに買わない」「誘導的な質問」「The Mom Test」「顧客フィードバックバイアス」「インタビュースクリプト」に言及した場合に使う。ユーザーリサーチの質問準備、曖昧なフィードバックの解釈、偽陽性を避ける顧客探索の設計でも発動する。約束と前進、褒め言葉の回避、ノイズからシグナルを抽出することを扱う。product-market fit については jobs-to-be-done を参照。迅速なプロトタイプ検証については design-sprint を参照。
adb 経由で Orca 内から Android デバイスやエミュレーターを操作し、Orca のエミュレーターパネルでデバイスのライブ映像を表示します。Windows、Linux、macOS で adb 接続されたエミュレーターやスマートフォンを操作する際に使用します。AVD の起動、タップ、スワイプ、入力、ハードウェアボタン、画面回転、アプリのインストールと起動、ランタイム権限、アクセシビリティツリー、logcat に対応します。iOS シミュレーターには iOS エミュレータースキルを使用し、先に Gradle で APK をビルドしてください。
Athena SQL で S3 Metadata システムテーブル（journal、inventory、annotation）と S3 Storage Lens テーブルを使い、S3 オブジェクトのメタデータを照会し、バケットの活動を追跡し、オブジェクト変更を監査し、アノテーションを検索し、ストレージ指標を分析します。オブジェクト数の集計、最近のアップロードや削除の特定、特定プレフィックスへの書き込み主体の特定、ストレージクラスの内訳、タグによるオブジェクト検索、アノテーション内容の検索、Storage Lens 指標の分析、S3 Metadata 追跡の有効化で活躍します。大規模な場合はRAW の S3 API（list-objects-v2、head-object）よりもシステムテーブルを優先します。トリガーフレーズ: bucket activity, object count, who uploaded, track deletions, storage class breakdown, find by tag, search annotations, storage lens metrics, audit bucket changes.
Amazon OpenSearch Service と Serverless について、6 つの機能領域にわたる移行、プロビジョニング、検索、ログ分析、トレース分析、Agentic AI Assistant のワークフローをガイドします。移行（Solr/ES/セルフホスティング環境から AOS/AOSS への移行、schema/query の変換、サイジング、カットオーバー）、プロビジョニング（ドメインと AOSS のライフサイクル、アップグレード、FGAC、監視）、検索（Bedrock を用いたベクトル / セマンティック / ハイブリッド / RAG）、ログ分析（PPL、OSI、異常検知、Dashboards）、トレース分析（OTel -span、サービスマップ、Data Prepper）、ai-assistant（自然言語によるデータ探索、インシデント調査、根本原因分析）。トリガー語：OpenSearch、AOS、AOSS、Elasticsearch、Solr、ベクトル/k-NN/セマンティック/ハイブリッド検索、RAG、ログ分析、PPL、トレース分析、ISM、FAISS、HNSW、Migration Assistant、UltraWarm、OR1、query my data、analyze logs、investigate errors、root cause analysis。
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。