開発者はGitHub Copilot SDKでAI搭載アプリの構築とホストに苦戦しています。このスキルは、プロジェクトの準備、Copilot SDKの既存コードベースへの統合、Azureモデルの構成、Azure Container Appsへのデプロイを行います。

GPUインフラストラクチャやモデル管理なしでエンタープライズAI機能にアクセスできます。画像生成、ビデオ作成、LLM推論、Web検索を統合されたコマンドラインインターフェースで実行できます。

ローカル Web アプリケーションのテストには、手動セットアップなしで信頼性の高いブラウザ自動化が必要です。このツールキットは、フロントエンドテストワークフローを効率化する Playwright スクリプトとサーバー管理ユーティリティを提供します。

認証や設定なしに任何のプロ젝트를 Vercelにデプロイします。スキルはコードをパッケージ化し、フレームワークを自動的に検出し、数秒でライブプレビューURLを返します。

Git worktree を使用すると、コンテキストスイッチングなしで複数のブランチで同時に作業できます。このスキルは、信頼性の高いワークスペース分離のための体系的なディレクトリ選択と安全性検証を提供します。

行き当たりばったりの修正は時間の無駄であり、新たなバグを生み出します。このスキルは、ソリューションの実装前に根本原因を特定する 4 段階のデバッグフレームワークを提供し、症状に基づく修正への無駄な労力を防ぎます。

AI アシスタントとうまく連携する MCP サーバーの作成には、慎重な設計判断が必要です。このガイドでは、信頼性の高い LLM 相互作用を保証するための、ツール設計、API 統合、評価の実証済みパターンを提供します。

複数の AI エージェント向けの同一設定ファイルを維持するのは面倒でエラーが発生しやすいものです。このツールは、リアルタイムファイルウォッチングまたは手動トリガーを使用して、プロジェクト全体で AGENTS.md、CLAUDE.md、GEMINI.md ファイルを自動的に同期します。

このスキルは、GitHubリポジトリの作成からVercelへのデプロイまで、デプロイプロセス全体を自動化し、手動でのデプロイ手順を排除してエラー軽減を実現します。

Nxモノレポでは、プロジェクトグラフ、影響範囲コマンド、キャッシュ戦略に関する専門知識が必要であり、ビルドパフォーマンスを最適化するために欠かせません。このスキルでは、専門的なNx CLIコマンド、コード生成パターン、Pythonとuvワークスペースとの連携によるAI支援開発に関する知識を提供します。

チームはHelmチャートのアーキテクチャを理解せずに例をコピーすることがよくあります。このスキルは、特定の制約と運用要件に一致するチャートを作成するための体系的なアーキテクチャ分析を通じてガイドします。

ネットワーク問題はダウンタイムとセキュリティの脆弱性を引き起こします。このスキルは、ネットワークアーキテクチャ、ロードバランシング、DNS構成、SSL/TLSデバッグのための包括的なリファレンスガイドを提供します。

DevOpsチームは、重要な手順を一貫した実行可能な形式で文書化することに苦労しています。このスキルは、インシデント対応、トラブルシューティング手順、ロールバック手順、エスカレーション手順を含む包括的な手順書を作成するための構造化テンプレートとガイダンスを提供します。

クラウドインフラの構築には、複数のプラットフォームにおける複雑なパターンの理解が必要です。このスキルは、アーキテクチャ設計、Infrastructure as Codeの実装、コスト最適化戦略、およびAWS、Azure、GCPにおける本番デプロイパターンに関する専門的なガイダンスを提供します。

リモートLinuxシステムのメンテナンスには、構造化されたチェックリストとドキュメントが必要です。このスキルは、UbuntuおよびDebianサーバー用の定量化されたクリーンアップステップを備えた3フェーズ診断を提供します。

モックベースのテストはコード品質について誤った信頼を生み出します。このスキルは、実際のシステム依存関係でエンドツーエンドのシナリオテストを実施し、機能が実際に動作することを検証します。

ネットワーク接続の失敗は開発作業を妨げます。このスキルはタイムアウト、DNS障害、またはアクセスブロックが発生した場合、Claudeがproxychains4を通じてネットワークトラフィックを自動的にルーティングすることを可能にします。1回設定すれば、Claudeがプロキシルーティングを自動的に処理します。

Lovableではエッジ関数とデータベースマイグレーションの手動プロンプトが必要です。このスキルはgitプッシュ後のブラウザナビゲーションとプロンプト送信を自動化し、手動フォールバックで安全性を維持しながら開発者の時間を節約します。

Pythonアプリケーションは多くの場合、明確なロギング、メトリクス、トレーシングが欠如しており、本番環境でのデバッグを困難にしています。このスキルは、structlog、Prometheusメトリクス、OpenTelemetry分散トレーシングの使用可能なパターンを提供します。

コンテナデプロイの作成には、Dockerのベストプラクティス、Kubernetesマニフェスト、Helmチャートの理解が必要です。このスキルは、本番環境対応のコンテナ化アプリケーションのパターンとテンプレートを提供します。