スキルを探す

アプリのビルドから公開・運用までを支えるCI/CD、Docker、クラウド構成の設定ファイルを作成し、デプロイの検証や復旧手順も整えるスキル。

• ビルドとデプロイの自動化
• Dockerでのアプリのコンテナ化
• Kubernetesとクラウド構成のコード管理

文章やコード、インフラ設定から編集可能な.drawio形式の構成図や業務フローを作るスキル。既存図の更新、構造の検証、画像や文書への書き出しも扱います。

• 説明文から編集可能な図を作りたいとき
• コードやインフラ設定からの構成図作成
• 手動配置を保った既存図の更新

合成データ生成に使うNVIDIAのAI基盤を、MicroK8sやAzure AKS上に構築し、推論環境の配置から検証、規模調整、障害復旧まで進めるスキルです。

• MicroK8sに合成データ生成環境を構築
• Azure AKSにOSMOと推論環境を配置
• 規模拡大前にGPU枠や容量を確認

Cloudflareでのアプリ開発に向け、実行環境や保存先、AI、通信、セキュリティのサービス選定から実装・設定まで、公式資料を参照して支援するスキル。

• Cloudflareのサービスを選びたいとき
• データベースやファイル保存の選定
• AIエージェントや意味検索の構築

AWSの構成設計やサービス選定、セキュリティ確認を公式ドキュメントに基づいて支援します。既存環境やチームの経験に合わせ、選択肢と実装例を示します。

• 新規アプリのAWSサービス選定
• 既存AWS構成のセキュリティ確認
• インフラをコードで管理するツール選び

アプリやインフラをCloudflareに公開・構築する作業を支援します。WorkersやPages、保存先などを用途から選び、認証確認からデプロイへ進めます。

• WebアプリをCloudflareに公開したいとき
• Workersでサーバーレス関数を配備したいとき
• アプリに合う保存サービスを選びたいとき

稼働中のAIエージェントの処理経路や遅延、入出力ログを調べるための監視設定を案内します。Cloud TraceやBigQuery、外部サービスの連携と不具合の切り分けを扱います。

• 応答の遅延や実行エラーを調べたいとき
• プロンプトと応答の記録を設定したいとき
• BigQueryで処理イベントを分析

AIエージェントをGoogle Cloudへデプロイする手順を案内します。配信先の比較から権限・シークレット設定、CI/CD、障害時の復旧まで、本番運用の準備を支援します。

• クラウドの配信先を比較したいとき
• CI/CDを設定したいとき
• シークレットや実行権限を設定したいとき

AIエージェント開発のひな形を作り、既存プロジェクトへのデプロイ設定やCI/CDの追加、ひな形の更新まで案内するスキル。試作から段階的に構成を整えられます。

• Python・Goでエージェントを試作
• 既存プロジェクトへのデプロイ設定追加
• ビルド・公開工程の自動化設定

AIエージェントの要件整理から実装、動作評価、デプロイ、公開後の監視まで、開発全体の進め方を案内するスキル。工程ごとに必要な関連スキルと確認手順を示します。

• エージェントの要件と構成を整理
• ローカルでの動作確認と不具合調査
• デプロイ前の回答品質とツール利用の評価

Kubernetesのアプリ配置から、Gitを基準にした継続デプロイ、コードによるクラウド資源管理までを扱い、環境別の設定や検証・更新手順を整えます。

• Helmと環境別設定を整えたいとき
• ArgoCDやFluxによる継続デプロイ
• TerraformやPulumiでクラウド資源管理

ビルドやデプロイの仕組みに潜む脆弱性を調べ、GitHub ActionsやJenkinsの設定不備、ログ・成果物の秘密情報漏えいを証拠とともに検証するスキル。

• GitHub Actionsの実行経路を調べたいとき
• Jenkinsの公開状態を検証したいとき
• ログ・成果物の秘密情報漏えい調査

Execute all tasks from the task breakdown to build the feature. Use after task generation to systematically implement the planned solution following TDD approach where applicable.

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。

Use when the user wants to set up, scale, validate, or harden NVIDIA physical AI infrastructure for synthetic data generation workflows across local MicroK8s or Azure AKS, including Kubernetes clusters, inference endpoint deployment, OSMO deployment, workload submission readiness, and infrastructure failure recovery. Trigger keywords: physical ai infrastructure, resilient scaling, SDG infrastructure, microk8s, azure aks, NVCF deployment, NIM Operator, OSMO deploy, workflow scaling. Don't trigger for: OSMO log summarization or workload-only operations unless infrastructure setup, scaling, validation, or recovery is requested.

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。

[omh] Infrastructure-as-code change -- Terraform, OpenTofu, Pulumi, a Kubernetes manifest, a Helm chart: read the drift, the blast radius and the cost delta from the saved plan, then stage the apply behind a health gate with a rollback per stage. Use when the user says: iac-change, iac change, infrastructure as code, infrastructure-as-code, terraform plan, terraform apply, terraform state, terraform drift.

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。

Architect and provision enterprise Azure infrastructure from workload descriptions. For cloud architects and platform engineers planning networking, identity, security, compliance, and multi-resource topologies with WAF alignment. Generates Bicep or Terraform directly (no azd). WHEN: 'plan Azure infrastructure', 'architect Azure landing zone', 'design hub-spoke network', 'plan multi-region DR topology', 'set up VNets firewalls and private endpoints', 'subscription-scope Bicep deployment', 'Azure Backup for VM workloads'. PREFER azure-prepare FOR app-centric workflows.

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。

Assess and improve the reliability posture of PaaS Applications (Azure Functions and Azure App Service). Scans deployed resources for zone redundancy, ZRS storage, health probes, and multi-region failover. Presents a feature-pivoted checklist, then drives staged remediation (CLI or IaC patches) end-to-end with user confirmation. WHEN: "assess reliability", "check reliability", "zone redundant", "multi-region failover", "high availability", "disaster recovery", "single points of failure", "reliability posture", "resiliency".

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。

Prepare azd-based Azure projects for deployment: generates azure.yaml, infrastructure (Bicep/Terraform), and Dockerfiles for the Azure Developer CLI (azd) workflow. USE ONLY when the user explicitly wants to use azd as the deployment tool, or the project already has an azure.yaml file. DO NOT USE FOR: non-azd deployments, Python App Service code-only deploys (use python-appservice-deploy), or cross-cloud migration (use azure-cloud-migrate). WHEN: prepare app for azd, create azure.yaml, set up azd infrastructure, modernize app for Azure with azd, deploy with azd, function app, timer trigger, service bus trigger, event-driven function, managed identity, generate Bicep, generate Terraform, create and deploy to Azure.

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。

Execute Azure deployments for ALREADY-PREPARED applications that have existing .azure/deployment-plan.md and infrastructure files. DO NOT use this skill when the user asks to CREATE a new application — use azure-prepare instead. This skill runs azd up, azd deploy, terraform apply, and az deployment commands with built-in error recovery. Requires .azure/deployment-plan.md from azure-prepare and validated status from azure-validate. WHEN: "run azd up", "run azd deploy", "execute deployment", "push to production", "push to cloud", "go live", "ship it", "bicep deploy", "terraform apply", "publish to Azure", "launch on Azure". DO NOT USE WHEN: "create and deploy", "build and deploy", "create a new app", "set up infrastructure", "create and deploy to Azure using Terraform" — use azure-prepare for these.

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。

Deploy Python (Flask/Django/FastAPI) code to Azure App Service Linux. WHEN: "Flask App Service", "Django App Service", "FastAPI App Service", "deploy Python to App Service". DO NOT USE FOR: Container Apps, Functions, non-Python, Terraform/Bicep/IaC, full infra — use azure-prepare.

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。

Pre-deployment validation for Azure readiness. Run deep checks on configuration, infrastructure (Bicep or Terraform), RBAC role assignments, managed identity permissions, and prerequisites before deploying. WHEN: validate my app, check deployment readiness, run preflight checks, verify configuration, check if ready to deploy, validate azure.yaml, validate Bicep, test before deploying, troubleshoot deployment errors, validate Azure Functions, validate function app, validate serverless deployment, verify RBAC roles, check role assignments, review managed identity permissions, what-if analysis, validate Container Apps deployment.

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。

Discover and choose Cloudflare products for apps, APIs, AI agents, storage, networking, and security. Use for architecture and product selection, including when the user describes a need without naming a Cloudflare product; then find the relevant skill or documentation.

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。

Creates and deploys Node.js HTTP web applications on AWS Lambda Web Functions. Guides users through building web apps and APIs with Express, Fastify, or Hono, packaging, deploying via the aws lambda-web CLI, and iterating. Triggers when user wants to deploy a website or web app to AWS as serverless, deploy a Node.js HTTP server to AWS, build a serverless website or API with Node.js, deploy Express/Hono/Fastify apps, set up multi-region HTTP endpoints, connect a Node.js web app to private VPC resources, or explicitly mentions Lambda Web Functions. Does NOT trigger for non-Node.js runtimes, event-driven patterns (SQS, Kinesis, S3 events), or container deployments.

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。

Migrate workloads from Heroku to AWS. Triggers on: migrate from Heroku, Heroku to AWS, move off Heroku, migrate Heroku Postgres to RDS, migrate Heroku Redis to ElastiCache, migrate Heroku Kafka to MSK, migrate dynos to Elastic Beanstalk, migrate dynos to Fargate, migrate Heroku Private Space, Heroku to ECS, leave Heroku, what-if workshop, compare migration scenarios, workshop mode. Runs a 6-phase process: discover Heroku resources live via the authenticated Heroku CLI (read-only, consent-gated) and/or from Terraform, Procfile/app.json, and billing exports, then clarify, design, estimate costs, generate artifacts, and collect feedback. Clarify must finish before Design, Estimate, or Generate. An optional post-Estimate what-if workshop reprices region/HA/compute/Graviton scenarios. Do not use for: GCP migrations (see gcp-to-aws), Azure migrations (see azure-to-aws), AWS-to-Heroku reverse migration, general AWS architecture advice without migration intent, or Heroku-to-Heroku refactoring.

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。