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Webアプリの本番公開に向けて、Docker構成やテスト・公開の自動化を整え、更新方式の選定から稼働確認、障害時の復旧手順まで支援するスキル。

• テストと公開を自動化したいとき
• アプリをDocker化したいとき
• 本番の更新方式を選びたいとき

Kubernetesの設定ファイル作成・レビューと障害調査を支援します。稼働確認、権限、リソース制限、自動スケールの設定例と調査コマンドを参照できます。

• Kubernetesの配置設定を作りたいとき
• 稼働確認とリソース制限のレビュー
• 再起動を繰り返す原因を調べたいとき

Floxで開発ツールやデータベースの構成・バージョンを設定ファイルにまとめ、macOSとLinuxで再現できる開発環境を作り、チームで共有するスキル。

• チームで開発環境を揃えたいとき
• 言語ツールとシステム依存関係の管理
• PostgreSQLやRedisのローカル起動

Webアプリの本番公開に向け、CI/CDによるテストと配布の自動化、Docker化、稼働確認、切り戻し手順、公開前の確認項目を整理するスキル。

• テストと配布を自動化したいとき
• アプリをDocker化したいとき
• 本番公開の方式を選びたいとき

ファイル削除やデータベース消去、Gitの履歴書き換えなどを実行前に検知し、警告します。本番環境や共同作業で危険なコマンドを確認してから進めるためのスキルです。

• 本番環境の危険な操作確認
• 共有環境での削除操作確認
• 変更を失うGit操作の検知

Claude Codeの利用履歴から頻出する読み取り専用の操作を集計し、優先順位を付けた許可ルールをプロジェクト設定へ追加して、権限確認の表示を減らします。

• 頻出する読み取り操作の確認を減らしたいとき
• 利用実績から許可ルールを選びたいとき
• 既存設定を保ってプロジェクト設定を追加

応募候補の求人と現在のスキル・経験を比較し、不足分を優先度付きで整理します。教材、学習時間の目安、取り組む順序をまとめた学習計画を作成します。

• 応募候補に共通する不足スキルの把握
• 特定の求人に向けた学習計画
• 教材と学習順序を決めたいとき

AIエージェントの記憶システムHindsightについて、仕組みやAPI、設定、導入方法を付属資料で調べ、連携開発や問題の調査に使うスキルです。

• 記憶の保存と検索の仕組みを学びたいとき
• APIの接続先や引数を確認したいとき
• サーバー導入とSDK連携の検討

AzureでKubernetesクラスタを構築・運用する手順を案内します。用途別のノード構成や自動拡張、ネットワーク、監視、認証連携、更新まで扱います。

• AzureにAKSクラスタを構築したいとき
• GPU・スポット用ノード追加と自動拡張の設定
• 監視・Key Vault・ACRの連携設定

Gitに保存した設定とKubernetesの状態をArgoCDで同期する運用を支援します。複数環境への展開、自動同期、適用順序や権限の設定を案内します。

• Gitの変更からKubernetesへ展開したいとき
• 検証環境と本番環境の設定管理
• 同期の順序や事前処理を設定したいとき

システム全体の構成や大きな設計変更をレビューし、拡張性、障害への強さ、保守性への影響を整理します。設計上のリスクと改善案、判断理由、次の検証手順をまとめます。

• マイクロサービスの境界を見直したいとき
• イベント駆動への変更を評価したいとき
• serverlessとコンテナを比較したいとき

本番システムの異常通知を重要度別に設計し、通知先の振り分け、当番の交代、未対応時の連絡手順まで整えることで、障害対応の運用づくりを支援するスキル。

• アラートのしきい値と重要度を設計したいとき
• SlackとPagerDutyに通知を振り分けたいとき
• 当番の交代や休日対応を計画したいとき

LLMの停止、回答品質の低下、費用の急増、安全性の問題に備える障害対応手順を整えます。監視アラート、重大度の判定、復旧手順、事後分析までを扱います。

• モデル提供元の停止に備えたいとき
• 更新後の回答品質低下の調査
• トークン費用急増への応急対応

AIコーディングエージェントの権限、秘密情報へのアクセス、実行環境、レビュー条件を整理し、チームで共通の安全対策を設計するためのスキル。

• AIエージェント導入時のチーム規約作り
• 認証情報やインフラ設定へのアクセス制限
• エージェント用の隔離環境の設計

AI推論サービス間の通信保護と振り分けを設計するスキル。Istioの設定例をもとに、相互認証、モデルの段階公開、再試行制限、障害の波及防止や監視を整理します。

• 推論サービス間の通信を保護したいとき
• 新モデルを段階的に公開したいとき
• GPU処理の再試行と障害対策の見直し

文書の取り込み、AIの一括処理、モデル学習を定期実行する流れを設計します。Prefect、Airflow、Dagsterの選定や処理間の依存関係、再試行、監視を扱います。

• 文書取り込みとRAG索引更新の定期化
• LLMへの一括リクエスト処理の設計
• モデル学習と品質評価をつなぎたいとき

LLMアプリやAIエージェントを対象に、プロンプトインジェクション、個人情報漏えい、モデル改ざんなどへの対策を整理し、本番環境の防御設計を支援するスキル。

• AIへの不正な指示への対策見直し
• LLMの応答から個人情報を除きたいとき
• LLM APIの認証と利用制限の設計

AIエージェントの回答やツール選択を、基準データと採点ルールで繰り返し評価し、プロンプト変更後の品質低下の検出や、公開前の合否判定を支援するスキル。

• プロンプト変更前後の品質を比較したいとき
• ツール選択と複数手順の実行を検証したいとき
• プロンプトインジェクション耐性の評価

AIエージェントの応答時間、トークン使用量、推定費用、エラーを記録・可視化するスキル。モデルやツールの呼び出しを追跡し、不具合の調査を支援します。

• エージェントの応答遅延を調べたいとき
• トークン使用量と推定費用を把握したいとき
• モデルやツールの呼び出し失敗を追いたいとき

Linux Kernelの差分に潜むメモリ安全性の問題、Terraformのコスト変化、Kubernetesの権限設定を、外部ツールとAIモデルで点検する手順を案内します。

• カーネルパッチのメモリ安全性確認
• Terraformのコスト増加を点検したいとき
• セキュリティ要件からKubernetes設定を作成

Apache Airflowのproviderリリースに向けてPRの変更を分類し、破壊的変更を差分で確認しながら、バージョン更新と変更履歴の準備を進めるスキル。

• 定期リリースの文書準備
• 対象providerを絞った変更分類
• 破壊的変更と更新幅の確認

特定の求人票と履歴書を照合し、要件を裏付ける経験や不足情報を整理します。事実は変えず、見出し・要約・実績の掲載順を調整し、必要に応じてカバーレターも作成します。

• 特定の求人向けに履歴書を調整したいとき
• 求人の条件と経験を照合したいとき
• 採用システム向けの表現や形式の確認

CTFの隔離環境で、KubernetesのAPI権限や制御処理を調べ、設定ファイルと実際の稼働状態の差、シークレットが露出する経路を整理するスキル。

• サービスアカウントのAPI権限確認
• ワークロード変更による秘密情報の露出調査
• YAMLと稼働中の状態を比較したいとき

CTFの隔離環境で、稼働中のコンテナと設定ファイルの違いを調べ、マウントされた秘密情報や補助プロセスが実際の通信・動作にどう結び付くかを整理するスキル。

• コンテナの設定と稼働状態の比較
• 秘密情報を使うプロセスの特定
• 補助・初期化コンテナの影響調査