embedding

qmdは、BM25、ベクトル埋め込み、およびリランキングを組み合わせたハイブリッド検索を用いて、ローカルファイルのインデックス作成と検索を可能にするローカル検索・インデックス作成CLIツールです。コマンドラインでの使用と、Claudeとの統合のためのMCP（Model Context Protocol）モードの両方をサポートしています。このツールは埋め込みにOllamaを使用し、インデックスをローカルに保存するため、ターミナルから直接ドキュメントやコードベースを検索するのに最適です。

このスキルは、各独立したタスクに対して新規のサブエージェントを起動し、タスク間でコードレビューを実施しながら実装計画を実行します。レビュープロセスを通じて品質基準を維持しつつ、迅速な反復を可能にします。同一セッション内で主に独立したタスクに取り組む際に本スキルをご利用いただくことで、組み込まれた品質チェックを伴う継続的な進捗を確保できます。

mcporterスキルは、開発者がClaudeから直接Model Context Protocol（MCP）サーバーを管理および呼び出せるようにします。このスキルは、利用可能なサーバーの一覧表示、引数を指定したツールの呼び出し、認証およびデーモンのライフサイクル管理を行うコマンドを提供します。開発ワークフローにおいてMCPサーバーの機能を統合およびテストする際に、このスキルをご利用ください。

このスキルは、A2Aプロトコルを使用してVertex AI ADKエージェントをデプロイおよびオーケストレーションし、AgentCardの発見、タスク送信、およびコード実行サンドボックスやメモリバンクなどのサポートツールを管理します。Python、Java、またはGoで、順次、並列、またはループのオーケストレーションパターンを用いたマルチエージェントシステムの構築を可能にします。Google Cloud上でADKエージェントのデプロイやエージェントワークフローのオーケストレーションを求められた際にご利用ください。