348 件 ・ 関連度順
概要と使いどころ
Azure AI Projects SDK for Java. High-level SDK for Azure AI Foundry project management including connections, datasets, indexes, and evaluations. Triggers: "AIProjectClient java", "azure ai projects java", "Foundry project java", "ConnectionsClient", "DatasetsClient", "IndexesClient".
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
ユニットテスト、統合テスト、メインネットフォークを使用してHardhatとFoundryでスマートコントラクトを包括的にテストします。Solidityコントラクトをテストする時、ブロックチェーンテストスイートをセットアップする時、またはDeFiプロトコルを検証する時に使用してください。
Build container-based Foundry Agents with Azure AI Projects SDK (ImageBasedHostedAgentDefinition). Use when creating hosted agents with custom container images in Azure AI Foundry.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Build container-based Foundry Agents with Azure AI Projects SDK (ImageBasedHostedAgentDefinition). Use when creating hosted agents with custom container images in Azure AI Foundry.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Build container-based Foundry Agents with Azure AI Projects SDK (ImageBasedHostedAgentDefinition). Use when creating hosted agents with custom container images in Azure AI Foundry.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
How to author, edit, and adapt PostHog Signals scouts — the scheduled agents that scan a project and emit findings into the Signals inbox. Use when a user wants to customize a canonical scout for their own setup (narrow its scope, retune its thresholds, add disqualifiers), tweak a scout's schedule or dry-run posture, or write a brand-new scout from scratch for a specific use case (a custom event, a product surface no canonical scout covers). Covers the scout SKILL.md anatomy, the emit contract, the dedupe + scratchpad-memory conventions, the per-team skills-store path vs the canonical in-repo path, and the emit-and-inspect test loop (with dry-run as an optional safety net). Trigger on "write/edit/customize a signals scout", "new scout for X", "tune my scout schedule", "make a scout that watches <event>".
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Technical research methodology with YAGNI/KISS/DRY principles. Phases: scope definition, information gathering, analysis, synthesis, recommendation. Capabilities: technology evaluation, architecture analysis, best practices research, trade-off assessment, solution design. Actions: research, analyze, evaluate, compare, recommend technical solutions. Keywords: research, technology evaluation, best practices, architecture analysis, trade-offs, scalability, security, maintainability, YAGNI, KISS, DRY, technical analysis, solution design, competitive analysis, feasibility study. Use when: researching technologies, evaluating architectures, analyzing best practices, comparing solutions, assessing technical trade-offs, planning scalable/secure systems.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
親イシュー配下のサブイシュー（孫以下の全子孫を含む）を依存順を保ちつつ worktree で並列に自動実装・push 前 review・PR 作成・CI 監視・マージ可能状態化まで一括自動化。 「イシューツリーを並列実装」「配下のサブイシューをまとめて実装」「ツリー全体を並列で実装して」「イシュー階層を自動開発」で使用。 per-issue 計画立案（Plan: セッション継承モデル）→実装（Implement: sonnet）の分業。push 前 review（Review 通過後にのみ push・PR 作成して CI を 1 回だけ起動）。 外部チェック構成は args の externalChecks で明示（{"app", "context"} の組で宣言。[] で「なし」を確定して不要待機なし・未指定なら自動マージ停止・slug のみの旧形式は自動マージ fail-closed）。 自動 squash merge は autoMerge: true + externalChecks 明示（全 App の信頼済み context 宣言込み）の opt-in で実行（merge-exec の自己取得再検証 + サーバー側 branch protection 実測が前提。既定 false はマージ可能状態で停止し人間がマージ。サーバー側 workflow サンプル（upstream の docs/implement-issue-tree/auto-merge-sample.yml 参照）+ branch protection への委譲も可）。並列度（parallel）と依存（dependsOn）で実行順を制御。 Phase 単位で厳密に直列化したい場合は phaseGate: true（opt-in。ルート直下の子〔Phase 親〕を sub-issues リスト順に直列化し、前 Phase の全子孫が merged/closed になるまで次 Phase 配下に着手しない。既定 false は現行の post-order 優先度のみ）。 着手できる件数・blocked になる件数を事前に知りたい場合は dryRun: true（何も書かずに見積りだけ返す）。 単一イシューの実装は implement-issue、PR レビューは implement-review-pr を参照。
Google Workspace CLI (gws) リファレンス。Rust 製。 `gws <service> <resource> <method>` 形式で Gmail / Drive / Calendar / Sheets / Docs / Chat 等 19 サービスを統一操作。Google Discovery Service 経由の動的コマンド生成。 `+` プレフィックスのヘルパーコマンド（+send, +agenda, +upload, +triage 等）、 ワークフロー合成（+standup-report, +meeting-prep, +weekly-digest）、 OAuth / サービスアカウント / CI ヘッドレス認証、env vars / .env / keyring 設定、 グローバルフラグ（--dry-run, --page-all, --sanitize）、exit codes、Model Armor 統合。
Claude Code (code.claude.com) のデプロイ・CI/CD リファレンス。 Amazon Bedrock / Google Cloud Agent Platform (Vertex AI) / Microsoft Foundry / Claude Platform on AWS 経由、Claude apps gateway、LLM gateway (protocol / rollout)、 GitHub Actions (claude-code-action) / GitLab CI/CD / GitHub Enterprise Server (GHES)、 code review 自動化・ultrareview、Slack (Claude Tag)、headless mode、cloud environments、 devcontainer、self-hosted environments（runner 構成・identity 検証・本番デプロイ）。
Claude API (platform.claude.com) の Messages API リファレンス。 streaming (SSE), thinking (adaptive) / effort, prompt caching, context editing, compaction, structured outputs, Message Batches, token counting, vision / PDF, Files API, citations, embeddings (Voyage AI)。 errors, rate limits, beta headers, Amazon Bedrock / Vertex AI / Foundry 経由アクセスを含む。
バックエンド実装時に使用。DRY原則遵守。コーディング規約準拠。
Build container-based Foundry Agents with Azure AI Projects SDK (ImageBasedHostedAgentDefinition). Use when creating hosted agents with custom container images in Azure AI Foundry.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
cc-sdd実装用統合ブランチのコミット群（ベースブランチとの差分）をreview slice単位のstacked PRに再構成する際に使用。「review sliceに分割」「stacked PRを作成」「PRをスタックして」「レビュー用にPRを分けて」「review slice stack」という依頼でトリガーする。dry-run（既定）でslice計画を提示し、apply指示で実際にブランチ・PRを作成する。
Build container-based Foundry Agents with Azure AI Projects SDK (ImageBasedHostedAgentDefinition). Use when creating hosted agents with custom container images in Azure AI Foundry.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Build container-based Foundry Agents with Azure AI Projects SDK (ImageBasedHostedAgentDefinition). Use when creating hosted agents with custom container images in Azure AI Foundry.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Author and run unattended autonomous workflows — "workflow", "unattended", "run on a schedule", "automate this overnight", "set up an autonomous", "dry-run". Mandatory budget guards, a separate verification gate, idempotency, and dry-run on by default.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Periodic dependency update run. Reads what the package manager says is outdated, upgrades what is safe, applies the code changes the new versions need, verifies, and opens one reviewable PR. Supports a read-only dry run that reports what it would do. Use when the user says "dependency update", "/dependency-update", "update deps", "dry run the dep update", or when a scheduled cloud routine fires.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Design Azure infrastructure using natural language, or analyze existing Azure resources to auto-generate architecture diagrams, refine them through conversation, and deploy with Bicep. When to use this skill: - "Create X on Azure", "Set up a RAG architecture" (new design) - "Analyze my current Azure infrastructure", "Draw a diagram for rg-xxx" (existing analysis) - "Foundry is slow", "I want to reduce costs", "Strengthen security" (natural language modification) - Azure resource deployment, Bicep template generation, IaC code generation - Microsoft Foundry, AI Search, OpenAI, Fabric, ADLS Gen2, Databricks, and all Azure services
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Ethereum smart contract development environment: Foundry + Ganache + LevelDB in one tool.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
相談内容と選んだファイルを別のAIモデルに渡し、コードレビューや不具合調査、設計の助言を得るスキル。送信内容とトークン量を実行前に確認できます。
macOSのThings 3で、今日の予定や受信箱を確認し、タスクの追加・検索・更新を行うスキル。メモ、期限、タグ、チェックリストも扱えます。
ローカルにある複数のAI開発エージェントのログを集計し、トークン数やAPI換算費用をSVGカードにします。READMEや資料に載せる利用状況をまとめられます。
対話型CLIやSSH、開発用プロセスを新しいターミナルで開くために、実行内容と引数を保った起動計画を作り、対応環境の検出や復旧手順も扱うスキル。