月額制の高額なサブスクリプションなしで、業界をリードするAIモデルを使用して、プロフェッショナルな画像、商品モックアップ、マーケティングビジュアルを作成。FLUX、Gemini、Grok、Seedreamなど50以上のモデルに、単一のコマンドラインインターフェースからアクセス可能。

GPUやインフラを管理することなく、250以上のAIアプリケーションにアクセスできます。inference.sh CLIは、画像生成、動画作成、言語モデル、ウェブ検索、ソーシャルメディアオートメーションを、サーバーレスクラウド実行を通じて統合的に操作できるインターフェースを提供します。

不明なスキルのインストールは、マルウェア、データ窃盗、システム侵害のリスクを伴います。SkillScanは、インストール前に悪意のあるコードを自動的に検出し、危険なスキルが環境に侵入することをブロックします。

RouterOSにはtcpdumpのような標準的なパケットキャプチャツールがありません。このスキルは、内蔵のRouterOSスニファとTZSPストリーミングを使用して、Wiresharkまたはホストマシンのtsharkに完全なパケットキャプチャワークフローを提供します。

MikroTik RouterOS CHRはテストおよび開発用のフル機能仮想ルーターを提供しますが、セットアップにはQEMUオプション、VirtIOドライバー、ファイムウェア構成のナビゲーションが必要です。このスキルは、アクセラレーション、適切なVirtIO設定、REST API統合を備えたCHRの実行に関する完全なガイダンスを提供します。

MikroTik RouterOSデバイスのフラッシュには、BOOTP、TFTP、パッケージ管理、スクリプトについての理解が必要です。このスキルは、シングルデバイスおよびマルチデバイスインストール向けの自動化パターンを含む完全なnetinstall-cliリファレンスドキュメントを提供します。

MikroTikデバイスの検出を実装するには、MNDPワイヤー形式とRouterOSネイバーAPIを理解する必要があります。このスキルは、プロトコル仕様、TLVパース例、REST APIパターンを提供し、信頼性の高いネイバー検出をClaudeまたはClaude Codeワークフローに組み込むことができます。

MikroTikルータの手動設定は、繰り返しのタスクに何時間も費やしてしまいます。このスキルは、AIエージェントにRouterOS v7の知識を与え、正しいCLIコマンド、REST API呼び出し、自動化スクリプトを初めてから正確に作成できるようにします。

MikroTik RouterOSでコンテナを実行するには、標準的なDockerとは大きく異なる独自のOCI実装を理解する必要があります。このスキルは、RouterOSデバイスでのコンテナセットアップ、ネットワーク、イメージ管理、ライフサイクル操作に関するステップバイステップのガイダンスを提供します。

RouterOSと対話するツールを構築するには、コマンド階層を理解する必要があります。このスキルは、/console/inspect API経由でRouterOSコマンドツリーをプログラム的に探索し、RAMLまたはOpenAPIスキーマを生成する知識を提供します。

MikroTik RouterOSコンテナアプリケーション用のYAML構成を作成および検証します。このスキルにより、docker-composeの知識がなくても、RouterOS /appサブシステムのサービス、ポート、ボリューム、ネットワークを定義できます。

ドキュメントやプレゼンテーションで一貫した視覚スタイルが必要です。このスキルは10のキュレートされたテーマを提供し、要件に基づいてカスタムテーマを生成できます。スライド、ドキュメント、レポートに一致する色とフォントを適用します。

研究ノートの整理やサマリーの手動生成には多くの時間がかかります。このスキルは Google NotebookLM API に接続して、ソースの作成、音声概要の生成、ノートブックのプログラム管理を可能にします。

ClaudeとClaude Code用のカスタムAIスキルを構築します。このテンプレートは、AI機能を拡張するカスタムスキルを作成するための基盤を提供します。

このスキルは、失敗するテストを通過させるために、TDDグリーンフェーズの原則に従い、可能な限り最简单的コード実装をClaudeが支援します。テスト要件を過不足なく満たすコードを書くようガイドし、過剰な設計を避けます。

インターネット上で正確で最新の情報を探すのは時間がかかります。このスキルは、関連性スコア、コンテンツスニペット、ドメインフィルタリングを備えた、LLM消費向けに最適化されたAI対応検索結果を提供します。

このスキルは、Tavilyの抽出APIを使用して、特定のURLからクリーンなマークダウンまたはテキストコンテンツを抽出します。カスタムスクレイピングコードを書くことなく、リサーチ、ドキュメント取得、コンテンツ集約に最適です。

テキストを手動で音声化するには、複雑なセットアップとAPIキーが必要です。このスキルは、ローカルの音声クローンやクラウドサービスを含む複数のTTSエンジンに統一インターフェースを提供します。

検索結果を絶対的な真理として扱うことを防ぎます。外部エビデンス収集、ソース階層化、検証スプレッドの防止のための構造化プロトコルを確立します。

AIモデルは複雑なユーザー入力に対して、間違った層で回答することが多く、ドリフト、オーバーリーチ、または偽の確実性につながります。構造判断は、応答する前に入力を分析して主要な構造的問題を特定し、正しい処理層にルーティングします。