Devops

github-opsは、`gh` CLIを使ってIssueのトリアージ、PR管理、CI失敗の確認、リリース準備、リポジトリ健全性の監視を行うためのGitHub運用スキルです。実在するリポジトリに対して、繰り返し使えるgithub-ops運用が必要で、`gh auth login`による認証と明確なリポジトリコンテキストがある場合に使います。

docker-patterns は、ローカル開発、ネットワーキング、ボリューム、ヘルスチェック、コンテナセキュリティまで含めて、Docker と Docker Compose の構成を設計・レビューするのに役立ちます。特に、Backend Development や、開発環境と本番環境の分離が重要なマルチサービス構成で使いやすい docker-patterns ガイドです。

deployment-patterns は、CI/CD ワークフロー、Docker 化したデリバリー、ヘルスチェック、ロールバックに強い本番リリースを支える実践的な deployment-patterns スキルです。この deployment-patterns ガイドを使えば、Web アプリに適した rolling、blue-green、canary の各デプロイ戦略を、迷いを減らして選べます。

digital-ocean-automation は、Composio Rube MCP を通じてエージェントが DigitalOcean ワークフローを実行できるようにするスキルです。実行前のセットアップ確認、アクティブなツールキット認証、RUBE_SEARCH_TOOLS によるツール探索を前提にしています。

buildkite-automation は、Composio Rube MCP を通じて agent が Buildkite の操作を自動化できるようにする skill です。RUBE_SEARCH_TOOLS で利用可能な最新ツールを確認し、Buildkite connection を検証したうえで、ライブ schemas に基づいて CI/CD ワークフローを実行できます。

appveyor-automation は、Composio Rube MCP を通じて AppVeyor CI/CD ワークフローをエージェントが実行しやすくする skill です。まず利用可能なツールを検出し、AppVeyor 接続を確認したうえで、最新のスキーマに基づいて実行します。

bash-defensive-patternsは、strict mode、traps、cleanup、quoting、入力検証を通じて、本番自動化、CI/CD、システムスクリプト向けにより安全なBashをエージェントが書けるよう支援します。

uv-package-managerスキルを使って、インストール計画の整理、pipやPoetryからの移行、さらにPythonプロジェクト立ち上げにおけるuvの実践的な運用方法を把握できます。lockfile、CI、Docker、workspaceまで幅広く判断材料を得られます。

k8s-manifest-generator は、リポジトリ内のテンプレートと仕様リファレンスをもとに、Deployment、Service、ConfigMap、Secret、PVC 向けの本番運用を意識した Kubernetes マニフェスト生成を支援します。

k8s-security-policiesは、リポジトリに基づくテンプレートと参照情報を使って、KubernetesのNetworkPolicy、Pod Security Standardsラベル、RBACパターンの設計を支援し、セキュリティ強化と監査を見据えた展開計画を進めやすくします。

gitops-workflowは、ArgoCDまたはFluxを使ったKubernetes GitOpsの設計を支援するスキルです。導入パターン、repo構成、sync policy、実運用を見据えた利用ガイダンスまで幅広くカバーしています。

helm-chart-scaffolding は、Kubernetes アプリ向けの Helm チャート作成と整理を支援するスキルです。テンプレート、チャート構成のガイド、Deployment・Service・ingress・values・`helm lint` ワークフローの検証手順を備え、Helm チャートを形にしやすくします。

terraform-module-libraryは、AWS、Azure、GCP、OCI向けに再利用しやすいTerraformモジュールを設計するためのスキルです。標準化された構成、サンプル、テストを備えており、保守しやすいクラウドアーキテクチャの実装を進めやすくします。

istio-traffic-management は、VirtualService、DestinationRule、Gateway、ServiceEntry などの Istio トラフィックポリシーを作成し、カナリア、リトライ、サーキットブレーカー、ミラーリングに対応するためのスキルです。導入意図を明確なルーティング／レジリエンス向けマニフェストに落とし込む際に、実用的なプロンプトとレビュー観点で支援します。

linkerd-patternsは、KubernetesワークロードでLinkerdの実践パターンを適用するためのガイドです。mTLS、サイドカー注入、トラフィックスプリット、リトライ、タイムアウト、サービスプロファイル、Deploymentベースのロールアウトに向けたマルチクラスター計画までカバーします。

mtls-configurationは、サービス間通信のセキュリティに向けて相互TLSを設計・運用するための実践ガイドです。証明書の信頼設計、ローテーション、ハンドシェイクのデバッグ、Access Control までを、ゼロトラスト環境やマルチクラスター環境を前提に整理できます。

deployment-pipeline-design は、承認ゲート、セキュリティチェック、ロールアウト戦略、環境昇格、ロールバック設計を含むマルチステージの CI/CD パイプライン設計を支援するスキルです。Kubernetes、ECS、VM、serverless など幅広いデプロイ先に対応した設計検討に役立ちます。

gitlab-ci-patternsは、ステージ設計、キャッシュ、artifacts、Dockerのbuild/pushジョブ、Kubernetes風のデプロイフローを含むGitLab CI/CDパイプラインのドラフト作成を支援し、初期構築やレビューを効率化します。

vercel-cli-with-tokens は、対話型ログインではなくアクセストークンで Vercel CLI を使いたいエージェント向けのスキルです。まずトークンを見つけて `VERCEL_TOKEN` を export し、その後に headless や CI 環境で deploy、link、env 管理を進める認証優先の手順を案内します。

runbook-generator は、Python CLI とテンプレートを使って、サービス向けの運用 runbook ドラフトを作成します。対象はデプロイ、ヘルスチェック、ロールバック、インシデント対応、メンテナンス、検証などです。オンコール手順を標準化したい SRE、DevOps、Technical Writing チームに役立ちます。

kubernetes-operator は、Kubernetes Operators、CRDs、reconcile loops の設計とレビューに使える skill です。CRD 設計リファレンス、controller-runtime の reconcile skeleton、本番向け CRD テンプレートに加え、CRD 検証、reconcile linting、OperatorHub 風の capability checks を行う Python 監査スクリプトが含まれています。

ci-cd-pipeline-builderは、AIエージェントがリポジトリのスタック手がかりを検出し、GitHub ActionsまたはGitLab CIのベースラインを生成するためのskillです。lint、test、build、キャッシュ、デプロイ前ゲートを含む構成に対応します。レビューしやすいCI/CDワークフローを作るために、stack_detector.pyとpipeline_generator.pyを使った利用方法も含まれています。

senior-devops は、GitHub Actions または CircleCI pipelines 向けの scripts、AWS/GCP/Azure 用 Terraform modules、Kubernetes deployment runbooks などの DevOps artifacts を素早く作るための skill です。Deployment automation のレビュー可能な出発点として使うのに向いており、本番投入できる infrastructure をそのまま生成するものではありません。

terraform-stacks は、HashiCorp Terraform Stacks を扱うための実用的なスキルです。.tfcomponent.hcl と .tfdeploy.hcl の作成・修正・検証、コンポーネントとデプロイの接続、マルチ環境／マルチリージョンのインフラ管理、Stack の構文・依存関係・レイアウトのトラブルシュートに使えます。バックエンド開発やプラットフォームエンジニアリングのワークフローに特に適しています。