AIエンジニアリング、クラウドインフラ、DevOps領域をカバー、代表作は google-agents-cli-adk-code、google-agents-cli-observability、google-agents-cli-deploy。
@google のすべての Skill
google-agents-cli-adk-code
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ADK コード開発チートシート。APIリファレンス、コードパターン、ベストプラクティスを提供し、AI Agent 開発を加速します。
google-agents-cli-deploy
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ADK Agent の Cloud Run または GKE へのデプロイを自動化し、Terraform および Docker 設定をカプセル化して、本番環境へのリリースプロセスを簡素化します。
google-agents-cli-publish
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Gemini Agent をエンタープライズマーケットプレイスに登録および公開し、Agent カードの自動生成、アクセス権限の設定、バージョン管理を行います。
google-agents-cli-workflow
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ADK 開発ワークフローガイド。開発フェーズ、コードレビュー、テストプロセスを標準化し、チームコラボレーションの一貫性を確保します。
google-agents-cli-eval
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ADK Agent 評価フレームワーク。テストケースを自動実行し、評価レポートとパフォーマンス指標を生成して、Agent の品質が基準を満たしているか検証します。
google-agents-cli-scaffold
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ADK Agent プロジェクト構造を自動作成し、設定ファイル、Dockerfile、CI/CDテンプレートを生成します。新規プロジェクトおよび既存プロジェクトの強化をサポートします。
google-agents-cli-observability
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ADK Agent の可観測性を構成し、Cloud Trace、ロギング、BigQuery 分析を統合して、本番環境のパフォーマンスを監視します。
bigquery-basics
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このスキルは、Google Cloud BigQuery の基本的な知識と操作ガイドを提供します。API の有効化、データセットとテーブルの作成、SQL クエリの実行、コマンドラインツールの使用、クライアントライブラリの統合、Infrastructure as Code (Terraform) 管理を網羅しています。ユーザーが BigQuery で大規模なデータ分析と管理を効率的に行い、そのサーバーレスアーキテクチャと主要な概念を理解し、クラウドデータプラットフォームを迅速に導入できるよう支援します。
cloud-run-basics
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Google Cloud Run でコンテナ化されたアプリケーションを実行し、自動スケーリングとサーバー管理不要を実現します。
gemini-api
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Gemini API を介して Google のエンタープライズグレードAIモデルにアクセスし、マルチモーダルな理解と生成をサポートします。
google-cloud-recipe-auth
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Google Cloud 認証を処理し、様々な認証方法と認証情報管理をサポートします。
google-cloud-recipe-onboarding
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このスキルは、開発者がGoogle Cloudを始めるための合理化されたガイドを提供します。アカウント作成、請求設定、プロジェクト管理、そして最初のクラウドデプロイメントまで、必要な手順を網羅しています。複雑な初期設定プロセスを簡素化し、ユーザーが迅速にクラウドプロジェクトを開始し、開発効率を加速するのに役立ちます。
cloud-sql-basics
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このスキルは、Google Cloud SQL リレーショナルデータベースサービスの基本的な管理機能を提供し、インスタンスの作成、構成、接続、セキュリティ設定をカバーします。MySQL、PostgreSQL、SQL Server データベースのデプロイとメンテナンスを自動化し、開発効率を大幅に向上させ、アプリケーションデータの高性能と高可用性を保証します。
google-cloud-waf-security
by @google
このスキルは、Google Cloud Well-Architected Framework (WAF) のセキュリティ柱に基づき、Google Cloudワークロード向けのセキュリティガイダンスを生成します。ワークロードの評価、セキュリティ要件の特定、IAM、ネットワークセキュリティ、データ保護、運用セキュリティに関する実用的な推奨事項を提供し、堅牢なクラウドセキュリティ体制の構築を支援します。
google-cloud-waf-cost-optimization
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このスキルは、Google Cloud Well-Architected Frameworkに基づき、Google Cloudワークロードのコスト最適化ガイダンスを生成します。ワークロードを評価し、コスト要件と制約を特定し、Google Cloud上でワークロードを効率的に構築、デプロイ、管理するための実用的な推奨事項を提供します。これにより、継続的なコスト削減とビジネス価値の最大化を実現します。
google-cloud-waf-reliability
by @google
このスキルは、Google Cloud Well-Architected Framework の信頼性に関する柱に基づき、Google Cloud ワークロード向けの信頼性ガイダンスを生成します。ワークロードの評価、信頼性要件の特定、およびGoogle Cloud上でシステムを確実に構築、デプロイ、管理するための実用的な推奨事項を提供し、ダウンタイムを最小限に抑え、ユーザーエクスペリエンスとデータ整合性を向上させます。
gke-basics
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このスキルは、ユーザーが本番環境対応のGoogle Kubernetes Engine (GKE) クラスターを計画、作成、構成するのに役立ち、特にゴールデンパスのAutopilot構成に重点を置いています。Day-0チェックリスト、AutopilotとStandardの比較から、ネットワーキング、セキュリティ、可観測性、スケーリング、コスト最適化、AI/ML推論まで、重要な側面をカバーしています。GKE環境のデプロイと管理を簡素化し、効率的で安全なクラスター運用を保証することを目的としています。
alloydb-basics
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AlloyDB Basics スキルは、Google Cloud 上の AlloyDB for PostgreSQL データベースの基本的な管理機能を提供し、クラスターとインスタンスの作成および設定を含みます。開発者が AlloyDB の高性能、高可用性機能を活用し、ベクトル検索や AI 関数などの AI 機能を統合することで、エンタープライズグレードの AI アプリケーション開発を加速し、データストレージと処理効率を最適化するのに役立ちます。
google-cloud-networking-observability
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このスキルは、Google Cloud ネットワークの可観測性エキスパートとして、VPC フローログ、ファイアウォールログ、脅威ログ、ネットワークメトリクスを迅速に分析し、ネットワーク問題を特定して直接的な回答を提供します。効率的なクエリとトラブルシューティングガイドを活用し、ネットワーク障害の迅速な特定、パフォーマンス傾向の監視、構成検証を可能にし、運用効率と問題解決速度を大幅に向上させます。
gcloud
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このSkillはAIエージェントがgcloud CLIを安全かつ効率的に使用してGoogle Cloudリソースを管理できるようにします。構文検証、パラメータ確認、ドライラン実行を強制し、幻覚や破壊的操作を防止します。クラウドリソースの作成、設定、照会などのシナリオに適しており、精度と速度を向上させます。
agent-platform-skill-registry
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この Skill は、Gemini Enterprise Agent Platform の Skill Registry と連携し、スキル発見、ライフサイクル管理、操作監視、および新規スキル生成を効率化します。開発者は、AI エージェントのスキルを容易に検索、アップロード、更新、削除でき、スキルエコシステムの整理と保守性を向上させます。
google-cloud-waf-operational-excellence
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この Skill は、Google Cloud Well-Architected Framework の運用上の卓越性に基づき、Google Cloud 上でワークロードを効率的に運用するための推奨事項を提供します。運用準備、インシデント管理、リソース最適化、自動化、継続的改善といった主要原則を網羅し、ユーザーが高性能で安全かつ信頼性の高いクラウドソリューションを設計、実装、管理できるよう支援します。
gemini-agents-api
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この Skill は、Gemini Enterprise Agent Platform のマネージドエージェント API を提供し、開発者がステートフルなサーバー管理エージェントリソースをプログラムで作成、構成、一覧表示、更新、削除できるようにします。ファイル、スキル、ツールをマウントする機能を含め、エージェントのライフサイクル管理を簡素化し、AI エージェントの開発とデプロイを加速します。
google-cloud-waf-performance-optimization
by @google
この Skill は、Google Cloud Well-Architected Framework のパフォーマンス最適化の柱に基づき、高性能なクラウドワークロードを設計、構築、運用するための原則と推奨事項を提供します。効率的なリソース割り当て、弾力性の活用、モジュラー設計の推進、継続的な監視と改善に焦点を当て、ユーザーが Google Cloud 上で優れたパフォーマンスとコスト効率を実現し、システムの安定した効率的な運用を保証します。
google-cloud-waf-sustainability
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この Skill は、Google Cloud Well-Architected Framework のサステナビリティ柱に基づき、クラウドワークロードの環境負荷を低減するための原則と推奨事項を提供します。低炭素地域の選択、リソース使用の最適化、省エネソフトウェアの開発、継続的な測定と改善を通じて、ユーザーが炭素排出量を大幅に削減し、エネルギー効率を向上させるのを支援します。
agent-platform-deploy
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この Skill は、Agent Platform Model Garden からエンドポイントへのオープンモデルのデプロイと管理に関する包括的なガイダンスを提供します。モデルのコピー、デプロイ、リソースのクリーンアップ、および重要な安全操作プロトコルを網羅し、AI モデルの安全かつ効率的なオンライン展開と運用を保証します。
agent-platform-rag-engine-management
by @google
この Skill は、Agent Platform RAG エンジンとの対話方法に関する包括的なガイドを提供します。開発者が Python SDK を使用して RAG エンジンを効率的に管理できるよう支援し、コーパスのリスト表示、検査、コンテキストの検索、および検索結果に基づいた質問応答などの操作を可能にします。これにより、AI エージェントの強力な知識貯蔵および検索能力を構築・維持し、エージェントの意思決定と応答品質を大幅に向上させます。
agent-platform-tuning
by @google
この Skill は、Agent Platform を使用して大規模言語モデル（Open Models および Gemini Models の両方）をファインチューニングするための手順知識を提供します。環境設定、データ準備からジョブ設定、監視、デプロイまでのライフサイクル全体をカバーし、ユーザーが特定のアプリケーション要件に合わせてモデル性能を最適化できるよう支援します。
agent-platform-prompt-management
by @google
この Skill は、Google Agent Platform SDK を提供し、AI プロンプトを効率的に管理します。プロンプトの作成、一覧表示、取得、削除をサポートし、バージョン管理とベストプラクティスを提供することで、開発者が大規模言語モデルのプロンプトを標準化および最適化し、AI アプリケーションのパフォーマンスと一貫性を向上させるのに役立ちます。
agent-platform-tuning-management
by @google
この Skill は、Agent Platform Python SDK を使用して GenAI チューニングジョブを管理する方法を提供します。ユーザーはチューニング実行のステータス確認、アクティブなジョブの検索、または長時間実行中のジョブのキャンセルが可能になり、AI モデル開発プロセスの最適化とクラウド資源の効率的な管理を実現します。
agent-platform-eval-flywheel
by @google
このSkillは、Agent Platform GenAI評価SDKを使用してGenAIモデルとエージェントを評価し、反復的に改善することを支援します。セッショントレース、DataFrame、または合成生成から評価データセットを作成し、カスタム評価指標を選択・構成し、ルーブリック判定や損失パターンを分析し、評価結果に基づいて具体的なコード・プロンプト改善を提案します。継続的な改善のための品質フライホイールを実現します。
agent-platform-model-registry
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このスキルは、Agent Platform Model Registryにおける機械学習モデルの管理（一覧表示、詳細表示、アップロード、更新、削除）を提供します。開発者はモデルのライフサイクルを効率的に管理し、バージョン管理やメタデータ更新を安全に行えます。
agent-platform-endpoint-management
by @google
この Skill は、Agent Platform エンドポイントを管理するための手続き的知識を提供します。ユーザーは、この Skill を通じて AI モデルのオンライン予測エンドポイントを効率的に作成、更新、削除、照会できます。これにより、クラウドベースの AI インフラストラクチャのデプロイと管理プロセスが簡素化され、AI サービスの安定稼働と厳格な運用安全プロトコルの遵守が保証されます。
agent-platform-inference
by @google
この Skill は、開発者（かいはつしゃ）が Google Cloud Agent Platform に認証（にんしょう）・接続（せつぞく）し、ファーストパーティ（Gemini）およびサードパーティ（OpenMaaS）の生成（せいせい）AI モデルを推論（すいろん）に利用（りよう）するための詳細（しょうさい）な手順（てじゅん）を提供（ていきょう）します。認証、API 有効化（ゆうこうか）、依存関係（いぞんかんけい）のインストールなど、重要（じゅうよう）な環境設定（かんきょうせってい）ステップを網羅（もうら）しており、開発者が高度（こうど）な AI 機能（きのう）を効率的（こうりつてき）に統合（とうごう）・活用（かつよう）できるようにします。また、予期（よき）せぬコストを防（ふせ）ぐため、推論実行時（すいろんじっこうじ）の安全確認（あんぜんかくにん）ティアも強調（きょうちょう）しています。
agent-platform-migrate-from-ai-studio
by @google
この Skill は、Google AI Studio ベースのアプリケーションをエンタープライズグレードの Google Cloud Agent Platform へとシームレスに移行するのに役立ちます。この移行により、ユーザーはGCPクレジットをGemini APIの費用に充当し、推論パイプライン、IAM権限、テレメトリー、および請求を既存のGoogle Cloudインフラストラクチャと統合できます。また、エンタープライズレベルのデータプライバシー、セキュリティコンプライアンス、MLOpsエコシステムサポートが提供され、AIアプリケーションの安定性、セキュリティ、スケーラビリティが向上します。
google-analytics-data-api-basics
by @google
このスキルは Google Analytics Data API を使ってレポートデータをプログラムで取得し、レポートの自動生成、カスタムダッシュボード、エンタープライズ統合を可能にします。アナリストや開発者はデータ抽出を効率化し、インサイトに集中できます。
google-analytics-admin-api-basics
by @google
このSkillはGoogle Analytics Admin APIの入門ガイドを提供し、開発者がGAアカウントとプロパティの管理を自動化できるようにします。APIを使ってデータストリーム、カスタムディメンション、統合をプログラム的に設定でき、手動操作の手間を大幅に削減します。
workload-manager-basics
by @google
このSkillはGoogle Cloud Workload Managerを活用し、エンタープライズワークロードがGCPのベストプラクティスと推奨ルールに準拠しているかを自動検証します。リソース範囲を定義し、ビルトインまたはカスタムルールを選択、評価を実行して結果を確認することで、コンプライアンス問題を発見しリスクを低減、必要に応じてBigQueryにエクスポートして詳細分析を行います。
bigquery-ai-ml
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この Skill は BigQuery の組み込み関数（AI.FORECAST、AI.GENERATE など）を介して Vertex AI モデルを直接呼び出し、時系列予測、異常検知、主要ドライバー分析、テキスト生成を SQL 内で実現します。データを移動したり複雑なコードを書く必要がなく、SQL ワークフローに機械学習と生成 AI を迅速に統合し、データ分析の効率を大幅に向上します。
agent-platform-alert-configuration
by @google
このスキルは、Google Cloud Vertex AI 上の AI エージェントに対して動的しきい値アラート構成を提供し、1 週間のベースラインに基づいて PromQL ルールを自動調整します。静的しきい値による誤報を削減し、信頼性（レイテンシ、エラー率）と品質（応答品質、幻覚）の監視をカバーし、エージェントの安定動作を確保します。
bigtable-basics
by @google
このスキルは、Google Bigtableのインスタンス構成、データクエリ、スキーマ設計、パフォーマンス最適化などの主要操作を効率的に管理し、フルテーブルスキャンなどの一般的な落とし穴を回避して、運用と開発の効率を大幅に向上させます。
gke-inference
by @google
このSkillはGKE上でAI/ML推論ワークロードを迅速にデプロイし、最適化されたKubernetesマニフェストを自動生成し、最適なGPU/TPUアクセラレータを選択することで、Llama、Gemma、MistralなどのLLMモデルのデプロイとスケーリング設定を大幅に簡素化します。
gke-upgrades
by @google
この Skill は GKE クラスタ環境に合わせたアップグレード計画、runbook、チェックリストを作成します。クラスタモード、バージョン、リリースチャネル、ワークロードタイプを自動的に収集し、安全で効率的なアップグレード戦略を提供し、チームが中断を回避し、本番の安定性を維持できるようにします。
gke-observability
by @google
このSkillは、GKEクラスターの包括的な可観測性をワンコマンドで構成し、モニタリング、ロギング、マネージドPrometheus、Dataplane V2メトリクスを含め、コントロールプレーンとワークロードの問題を迅速に特定します。
gke-networking
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この Skill は GKE クラスタのネットワーク設定に関するベストプラクティスガイドを提供します。プライベートクラスタ、VPC-native モード、IP プランニングなどの主要設定を網羅し、安全で効率的な Kubernetes ネットワーク環境を迅速に構築し、設定ミスやトラブルシューティングの時間を削減します。
gke-golden-path
by @google
この Skill は GKE プロダクションクラスタに推奨設定（Golden Path）を自動適用し、クラスタ作成と設定を簡素化し、ベストプラクティスを確保します。カスタマイズとトレードオフの記録もサポートします。
gke-cluster-creation
by @google
この Skill は Google Kubernetes Engine クラスタを作成するためのベストプラクティステンプレートとモード選択（Autopilot vs Standard）を提供し、セキュリティ、コスト最適化、高可用性設定をカバーします。ユーザーは断片的なドキュメントを参照することなく、準拠したクラスタ構成を迅速に生成でき、手動操作によるエラーリスクを低減します。
gke-storage
by @google
このSkillはGKEユーザーがKubernetesストレージリソース（PersistentVolumeClaims、StorageClasses、ボリューム拡張、ベストプラクティスを含む）を迅速に構成・管理し、ストレージデプロイ効率を向上させ、構成ミスを減らすことを支援します。
gke-reliability
by @google
このSkillはGKEクラスタの高可用性を構成・検証し、リージョナルクラスタ、Pod Disruption Budget、ヘルスプローブ、トポロジー制約を含み、チームが弾力性のあるワークロードを構築し、障害の影響を減らすのに役立ちます。
gke-app-onboarding
by @google
アプリケーションをコンテナ化して初めてGKEにデプロイするための完全なワークフローを提供します。アプリ評価、Dockerイメージ構築、イメージ管理、Kubernetesマニフェスト生成、デプロイ検証をカバーし、開発チームが迅速かつ標準的にアプリをGKEに移行し、手動操作のエラーを減らし、デプロイ効率を向上させます。
gke-compute-classes
by @google
このスキルは、GKE ComputeClasses の設定、最適化、トラブルシューティングを指導します。コスト最適化（例：スポットVMとオンデマンドフォールバック）、GPU/TPU ワークロード（特定アクセラレータのターゲット）、パフォーマンスチューニング（特定マシンファミリーの選択）、ゾーンターゲティング（ゾーンリソースとのワークロード配置）を支援します。ベストプラクティスに基づく YAML テンプレートを迅速に生成し、よくある落とし穴を回避します。
gke-backup-dr
by @google
GKEのステートフルワークロードをBackup for GKEで自動保護します。Kubernetesリソースメタデータと永続ボリュームデータを取得し、保持期間指定のバックアップ計画作成、手動トリガー、コンフリクトポリシー設定可能な復元を実行。本番環境でのデータ整合性確保と迅速な災害復旧を実現し、CMEK暗号化やCSIスナップショットなどのベストプラクティスも提供します。
google-agents-cli-onboarding
by @google
このスキルはGoogle Agents CLIツールチェーンを初期化し、AIエージェントの構築、評価、デプロイ、公開の全ライフサイクルをガイドします。自動化コマンドと構造化ワークフローにより、学習曲線を低減し、マルチフェーズのコラボレーション効率を向上させます。
gke-multitenancy
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このSkillはGKE上でのマルチテナントパターンの自動設定・管理を提供します。名前空間分離、RBAC権限計画、リソースクォータ、ネットワークセグメンテーションをカバーし、共有クラスタ上で安全な分離、コスト配分、最小権限アクセスを実現し、運用の複雑さを軽減します。
gke-batch-hpc
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このスキルは、Google Kubernetes Engine 上でバッチ処理やハイパフォーマンスコンピューティングワークロードを効率的に実行するのに役立ちます。Job 設定から MPI ジョブ、コスト最適化（Spot インスタンス、ゼロスケーリング）までの完全なガイダンスを提供し、デプロイと運用を大幅に簡素化します。
bigquery-bigframes
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この Skill は BigFrames（BigQuery DataFrame）API を活用し、データをローカルに移動することなくクラウド上で大規模データのクリーニング、変換、分析、機械学習を効率的に行います。使い慣れた Pandas 構文で BigQuery のスケーラビリティを実現し、メモリ不足エラーを回避して処理を高速化します。
detection-engineering-coverage-evaluation
by @google
このスキルは、脅威インテリジェンスの抽出、脅威検出機会（TDO）の生成、合成イベントの作成、ルールカバレッジの評価、ルールステータスの監査、ギャップを埋めるための新しいルールの生成まで、エンドツーエンドの検出エンジニアリングライフサイクルを自動化し、セキュリティチームが検出カバレッジと対応効率を体系的に向上させるのに役立ちます。
google-cloud-recipe-foundation-builder
by @google
このSkillは、Google Cloudのエンタープライズ向け基盤を自動的に構築し、セキュリティガードレール、リソース階層、集中ログ・監視を設定します。手動設定に比べて時間とミスを削減し、コンプライアンスを確保します。
datalineage-bigquery-asset-impact-analysis
by @google
このスキルは、BigQuery のテーブルまたはビューに対する下流影響分析（ブラスト半径評価）を実行し、依存する ETL パイプライン、ビュー、クエリを自動的に発見します。変更やメンテナンス前にリスク範囲を評価し、意図しない中断を防ぐのに役立ちます。
adk-dev-guide
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ADK開発ガイド：ADKエージェント開発セッション開始時に読みます。AIエージェントスキル、作業効率と自動化能力を向上させます。
adk-cheatsheet
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ADKエージェントコードの記述または変更前に必ず読むべきチートシートを提供します。ADK APIの主要情報とベストプラクティスを網羅し、開発者が効率的かつ正確にタスクを完了できるようにします。
adk-deploy-guide
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ADKエージェントをデプロイする前に必ず読むべきデプロイガイド。ADKエージェントのデプロイプロセス、設定要件、ベストプラクティスを詳述し、スムーズで効率的なデプロイを保証します。
adk-scaffold
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ADKエージェントプロジェクトを作成または強化する前に必ず読むべきスキャフォールディングガイド。プロジェクト構造、初期化、開発ワークフローのベストプラクティスを提供し、プロジェクトの標準化と効率化を保証します。
adk-observability-guide
by @google
ADKエージェントの可観測性を設定する前に必ず読むべきガイド。ログ、メトリクス、トレースの設定と実践を網羅し、システムの状態を透明化し、監視とトラブルシューティングを容易にします。
adk-eval-guide
by @google
ADK評価を実行する前に必ず読むべき評価ガイド。ADK評価のプロセス、基準、ツールを詳述し、正確で信頼性の高い評価結果を保証し、意思決定の根拠を提供します。
mantis-threat-model
by @google
この Skill は、ナレッジベースに定義されたアーキテクチャとエンティティ情報だけを根拠に、信頼境界・攻撃表面・攻撃者プロファイルを統合し、構造化された THREAT_MODEL.md を作成します。スナップショットの来歴ヘッダーとパスごとのアーカイブにより、再現性の高い脅威モデリングを実現し、設計レビューや定期的なセキュリティ再評価の場面で威力を発揮します。
mantis-reflect
by @google
この Skill はマルチエージェント実行の軌跡（思考・ツール呼び出し・観察結果）を解析し、再利用できる知見を構造化して共有の learnings ファイルへ追記します。意味内容で重複を排除し、スナップショット由来の情報を付与するため、後続のエージェントは同じ失敗を繰り返しません。ログが欠落した場合も「知見ゼロ」ではなく明示的な記録として残すので、実行環境が違っても改善ループを信頼して回せます。
mantis-pipeline-adapter
by @google
この Skill は、AI エージェント向けの決定論的なオーケストレータ（ハーネス）を設計するための対話型コンサルタントです。対象言語・フレームワーク・実行環境・規模をヒアリングし、状態ストアを唯一の正とする設計、UUID 参照によるトークン効率化、ステージ間 schema 契約、並行実行のロック、スナップショットや検索・SAST 連携の任意拡張などを提案します。アドホックなプロンプト運用ではなく、再現性と拡張性を備えたパイプラインを構築したい場面に適しています。
mantis-meta-agent
by @google
この Skill は常駐スーパーバイザーとして、長時間にわたる自動コードレビューのループを起動・監視し、パスの状態・指摘一覧・スナップショットを管理しながら、サブエージェント間の引き継ぎ前に各指摘の状態を検証します。中断後も続きから再開でき、各ラウンドの履歴を追跡できるため、複数エージェントが関わるレビューの信頼性が高まります。
mantis-review
by @google
mantis-review は、重複排除された指摘を実ソースコードと突き合わせて独立に検証するスキルです。すべての指摘を誤検知とみなす対抗的な姿勢で、行番号単位まで確認しながらノイズと幻覚を排除し、判定結果（ステータス・理由・再現ヒント）をディスクへ書き戻します。自動スキャン後のトリアージ工程に向き、大量の疑わしいアラートを信頼できる少数の課題へ絞り込めます。
mantis-summarize
by @google
この Skill はリポジトリ内の各ディレクトリにセキュリティ重視の決定論的な要約（mantis-summary.md）を自動生成し、子ディレクトリの要約を親へロールアップします。後続の計画・調査フェーズは生のソースではなく要約を読むため、コンテキスト量とトークン消費を大幅に削減でき、大規模リポジトリのセキュリティ監査でも再現性のある分析基盤を保てます。
mantis-architecture
by @google
この Skill は、学習キューに溜まった断片的な洞察とコードベースの構造分析を統合し、正規化された相互リンク付きの Markdown ナレッジベースを構築します。システムアーキテクチャの定義、具体的なエンティティ（コンポーネント）のマッピング、過去の脆弱性パターンの分類を行い、workspace/kb 配下へスナップショットマーカー付きで永続化します。後続のエージェントは同一のアーキテクチャ記憶を再利用でき、知識の鮮度と追跡可能性が保たれます。
mantis-structural-index
by @google
この Skill はソースコードから内容アドレス方式の意味単位インデックスを構築し、呼び出し元の検索、関数境界の取得、呼び出し箇所の把握を提供します。成果物はマニフェストとクエリ最適化ストアとして永続化され、スナップショット間でのユニット再利用による増分再構築、SCIP/Kythe/LSIF の既存インデックス接続、テキスト検索への安全なフォールバックに対応します。コードを読む前に呼び出し関係と依存を素早く把握でき、開発者と AI エージェントの調査品質と速度を高めます。
mantis-critic
by @google
この Skill は検証済みのセキュリティ指摘に対し、リリースビルド構成でも実際に再現できるかを固定スナップショットのソースを読み直して判定し、デバッグ専用機能やアサーショントラップ、到達不能な経路を除外します。深刻度評価や修正バックログへの登録の直前工程に適しており、誤検知と無駄な工数を削減できます。
mantis-plan
by @google
この Skill はコード構造・ディレクトリ情報・履歴を分析し、脅威モデルに基づいた防御的セキュリティレビュー計画を自動で立案します。初回スキャンと差分レビューを自動判別し、未解決の脆弱性の再調査を効率的にスケジュールします。場当たり的なチェックリストではなく、再現可能で根拠のある監査ロードマップが必要な場面で威力を発揮します。
mantis-researcher
by @google
この Skill は本番ソースコードを迅速にトリアージし、詳細レビューを通じて境界チェックの欠落、前提条件の不備、未サニタイズ入力、インターフェース違反を特定します。監査計画に沿って検出結果を個別ファイルへ構造化して記録するため、大規模コードベースでも人手の目視確認を減らしつつ監査網羅性を高められます。
mantis-report
by @google
この Skill は、複雑で技術的な脆弱性検出ログを、開発者や関係者向けの読みやすいセキュリティレビューパケットに統合します。今回と過去のパスで確認された脆弱性やエクスプロイトチェーン、スナップショットの来歴をまとめ、パス別タグ付き Markdown レポートと常に最新のコピーを生成して、修正対応や関係者への共有を支援します。
mantis-dedupe
by @google
この Skill は生のセキュリティスキャン結果をクラスタリングして重複を排除し、完全一致や高度に重なる指摘を説明と履歴を持つ一件のレコードに統合します。重複は DUPLICATE として退避し、疑わしいものには possible_duplicate_of を付与、過去パスで処理済みの指摘は除外し、スナップショットをまたぐ一致は回帰の可能性として通知します。スキャンを繰り返すたびにレポートを短く信頼できる状態に保ちたい場面で有用です。
mantis-reproduce
by @google
この Skill は脆弱性再現エンジニアとして、発見済みのセキュリティ欠陥に対してクラッシュ再現コード（PoC）や攻撃入力を自動生成し、隔離されたサンドボックス内で実行して実際のクラッシュ出力を収集し、バグの成立を実証的に確認します。コードスナップショットとパッチ適用後の再攻撃検証に対応し、再現手順・実行コマンド・生の出力を記録するため、結論を再実行可能かつ追跡可能に保てます。
mantis-calibrate
by @google
この Skill はリスク校正エキスパートです。確定した検出事項・脅威モデル・パイプライン状態を読み込み、再現性と本番環境での成立度を加味した厳格な 1〜10 のリスクマトリクスで impact と likelihood、可用性ティア、優先度を算出します。算出結果・校正チェックリスト・要約を検出ファイルへ書き戻すため、セキュリティチームと開発チームが同じ基準で修正順序を決められます。
mantis-history
by @google
このSkillはリポジトリのバージョン管理履歴を解析し、過去の脆弱性・セキュリティ修正・関連パッチを自動抽出して、構造化された履歴学習データベースを生成します。コミット履歴を手作業で追う手間を省き、セキュリティ監査や脆弱性の振り返りに再利用可能な文脈を提供します。
mantis-patch
by @google
この Skill は、再現済みのセキュリティ脆弱性に対して最小限で正確なコード修正を生成し、シャドウディレクトリやファイルバックアップの中でトランザクション的に適用したうえで、隔離されたサンドボックス内で再攻撃による検証を行い、失敗時には自動的にロールバックします。修正作業が再現可能かつ監査可能になり、既存の業務ロジックを壊すリスクを抑えつつ、得られた知見を長期メモリに蓄積して同種の脆弱性に再利用できます。
mantis-chain
by @google
この Skill は、個別に検証済みのセキュリティ所見とナレッジベースの脆弱性プリミティブを突き合わせ、複数ステップのエクスプロイトチェーンを構築する脆弱性チェイナーです。署名とコードパスの組み合わせで重複を排除するため、散在する低リスク指摘の中に隠れた実際に悪用可能な高危険度の攻撃経路を、セキュリティチームが効率的に発見できます。