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概要と使いどころ
Design, organize, and manage Helm charts for templating and packaging Kubernetes applications with reusable configurations. Use when creating Helm charts, packaging Kubernetes applications, or implementing templated deployments.
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Hugging Face Hub operations, model inference, dataset management, PEFT/LoRA fine-tuning, and Spaces deployment via MCP tools and Python APIs
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Container orchestration expert including Docker, Kubernetes, Helm, and service mesh
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Rules for creating and maintaining Dockerfiles.
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Docker Compose container orchestration and management. Manage multi-container applications, services, networks, and volumes. Use for local development, testing, and orchestration of containerized applications.
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Cloud and DevOps expert including AWS, GCP, Azure, and Terraform
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Google Cloud Run deployment, service management, traffic splitting, and log inspection. Use when deploying containerized apps to Cloud Run, managing services, or inspecting Cloud Run logs.
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Cloudflare Workers edge computing — Durable Objects, KV, R2, D1, Workers AI, AI Gateway
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Uses GitHub Actions or GitLab CI for CI/CD implementation.
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AWS cloud operations for CloudWatch, S3, Lambda, EC2, and IAM
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Azure DevOps integration covering pipelines, boards, repos, artifacts, and work item management via Azure CLI and REST API
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Work with the @upstash/box SDK for sandboxed cloud containers with AI agents, shell, filesystem, and git. Use when building with Upstash Box, creating sandboxed environments, running AI agents in containers, or orchestrating parallel boxes.
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Access a collection of open-source molecular design and structural biology tools on the Tamarind Bio platform, via its REST API or MCP server — no local GPUs required. Tamarind bundles popular open-source models for structure prediction (AlphaFold, Boltz, Chai, ESMFold), protein, binder, and de novo design (RFdiffusion, ProteinMPNN, BoltzGen), antibody and nanobody design and developability, protein-ligand docking (DiffDock, Autodock Vina), binding-affinity prediction, MSA generation, and molecular dynamics. Use when the user mentions Tamarind or tamarind.bio, wants to run any of these open-source tools in the cloud, references app.tamarind.bio/api or the x-api-key header, or needs to submit batches of sequences for structural or biophysical characterization.
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Pythonic wrapper around RDKit with a simplified interface and sensible defaults. Preferred for standard drug discovery work — SMILES/SELFIES/InChI conversion, molecule standardization and sanitization, descriptors, ECFP and other fingerprints, Tanimoto distance matrices, Butina clustering and diverse subset picking, Bemis-Murcko scaffolds and scaffold splits, BRICS/RECAP fragmentation, 3D conformer generation, SDF/CSV/Excel and cloud I/O, and parallel processing via n_jobs. Returns native rdkit.Chem.Mol objects, so it composes with RDKit throughout. Also trigger on datamol, `import datamol as dm`, dm.to_mol, dm.standardize_mol, dm.cluster_mols, or dm.pick_diverse. For advanced control or custom parameters, use the rdkit skill directly.
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Rowan is a cloud-native molecular modeling and medicinal-chemistry workflow platform with a Python API. Use for pKa and macropKa prediction, conformer and tautomer ensembles, docking and analogue docking, protein-ligand cofolding, MSA generation, molecular dynamics, permeability, descriptor workflows, and related small-molecule or protein modeling tasks. Ideal for programmatic batch screening, multi-step chemistry pipelines, and workflows that would otherwise require maintaining local HPC/GPU infrastructure.
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AWS の構成図を draw.io の XML（.drawio）で描く。公式の AWS4 アイコンを使い、タイトルや凡例や番号バッジのような装飾を足さず、どのサービスがどこにあって何とつながっているかだけで読める図にする。AWS 構成図、アーキテクチャ図、インフラ構成図、ネットワーク構成図、VPC の図を描いてほしいとき、draw.io で AWS の図を作りたいとき、既存の構成図を直したいときは必ずこの Skill を使う。Use this whenever the user asks for an AWS architecture diagram, cloud infrastructure diagram, VPC diagram, or a draw.io file of AWS resources, even if they don't say "draw.io". Mermaid、PlantUML、Python の diagrams ライブラリなど、ほかの形式を指定されたときは使わない。Do not use it when the user explicitly asks for Mermaid, PlantUML, or the Python diagrams library.
Manage Backblaze B2 cloud storage. List files, audit usage, estimate cost, clean up stale data, review security posture, and manage lifecycle rules. Use when the user mentions B2, Backblaze, object storage buckets, or storage cleanup.
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AIエージェントのWebアプリを「AWS CDK（デプロイはCDKD）＋ S3 ＋ CloudFront ＋ AgentCore Runtime」で組むときの全体構成。画面は S3 から静的に配信し、サーバー側の処理が要るときだけ Lambda Web Adapter（または Lambda Web Functions）を足す判断基準。スタックの分け方、BucketDeployment での配置とキャッシュ指定、SPA の振り分け、runtime-config.json で環境値を渡す型、Lambda を足すときの Function URL と CloudFront OAC の権限、フロントから AgentCore を直接呼ぶ配線、ローカル開発、デプロイ前後の検証。新しくエージェントのWebアプリを作るとき、Amplify Hosting 以外の配信基盤を選ぶとき、画面の配信に Lambda が要るか迷ったとき、CloudFront 経由の Function URL が 403 になるときに読む。
Generate a GitHub Actions workflow for SDLC validation. Use when setting up CI/CD for a new project.
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Build a team Docker image from a manifest in .archon/teams/. Resolves plugin paths, generates Dockerfile with additive copy-only, makes plugins read-only, bakes team CLAUDE.md.
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Use when a launch needs a go/no-go decision with rollback and monitoring evidence.
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Cloudflare platform management via Wrangler CLI, Agents SDK (v0.13+), and Browser Rendering API. Deploy Pages, Workers, KV, R2, D1, Queues, Vectorize, Workflows, Hyperdrive. Build stateful AI agents with the full SDK stack — Agent, AIChatAgent, Think, Voice, sub-agents, fibers, HITL, scheduling, observability, Code Mode (Dynamic Worker sandboxes). Budget web scraping via cf_browser.py. Use when deploying to Cloudflare, managing CF infrastructure, configuring wrangler.toml/wrangler.jsonc, building AI agents or chat agents on Workers, adding voice, orchestrating sub-agents, or for cheap web scraping. Triggers: Cloudflare, wrangler, Pages, KV, R2, D1, Workers, Vectorize, Queues, Workflows, Hyperdrive, cf_browser, Browser Rendering, Agents SDK, Code Mode, codemode, MCP, Think, AIChatAgent, Voice agent, sub-agents, fibers, HITL, Dynamic Workers.
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Strands Agents フレームワークのナレッジ。Agent作成、ツール定義、イベント処理、会話履歴管理等（CDKは /kb-agentcore-cdk、Observabilityは /kb-agentcore-observability、Identity認証は /kb-agentcore-identity）
Deploy, diff, bootstrap, inspect, roll back, or destroy AWS CDK applications with the community CDKD CLI while preserving safe production and state-management boundaries. Use when the user mentions cdkd or CDK Direct, asks for faster CDK deployments in development or test environments, or wants to evaluate whether an existing CDK app can use CDKD. Also use for CDKD import, export, state, events, and deployment troubleshooting. Prefer the upstream AWS CDK CLI for production and for existing CloudFormation-managed stacks unless the user explicitly approves a management migration.
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