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github/debian-linux-triage

apt、systemd、AppArmorに対応したガイダンスで、Debian Linuxの問題をトリアージし解決します。

debian-linux-triage とは?

このスキルは、Debian Linux上で発生する一般的なシステム問題を迅速にトリアージし、解決するための支援を行います。aptパッケージ管理、systemdサービス管理、AppArmorセキュリティプロファイルなど、Debianに特有のツールに対応したガイダンスを提供します。具体的には、パッケージのインストールや依存関係の解決、サービスの起動・停止・状態確認、AppArmorのポリシー設定やログ解析などを含む問題に対処できます。このスキルは、Claude CodeやCline、CursorなどのAIエージェントプラットフォームで利用可能で、開発者やシステム管理者がデバッグやトラブルシューティングを効率的に行うのに役立ちます。SKILL.mdに基づき、実際のコマンド例や設定ファイルの雛形を提示しながら、ユーザーの環境に合わせたアドバイスを提供します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot/tree/main/skills/debian-linux-triage

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ドキュメント

debian-linux-triage は何をしますか?

apt、systemd、AppArmorに対応したガイダンスで、Debian Linuxの問題をトリアージし解決します。

概要

このスキルは、Debian Linuxシステムにおける一般的な問題の診断と修正を支援します。特に、以下の3つの主要領域に焦点を当てています:

  • apt - パッケージ管理の問題(依存関係の競合、破損したパッケージ、リポジトリの設定ミスなど)
  • systemd - サービスの管理とトラブルシューティング(サービスの起動失敗、ユニットの依存関係、ジャーナルログの解析など)
  • AppArmor - セキュリティプロファイルの問題(プロファイルの設定ミス、拒否されたアクセス、ログの解釈など)

使用方法

このスキルは、AIエージェント(Claude Code、Cline、Cursorなど)と組み合わせて使用します。問題の症状を記述するか、関連するログやエラーメッセージを提供すると、スキルが適切な診断手順と修正コマンドを提案します。

例

# aptの問題を報告する
「apt update を実行すると 'Release file is not valid yet' エラーが表示されます」

# systemdの問題を報告する
「nginxサービスが起動しません。journalctl -u nginx の出力は次の通りです:[ログ出力]」

# AppArmorの問題を報告する
「アプリケーションがファイルにアクセスできません。audit.log に次のエントリがあります:[ログエントリ]」

診断コマンド

一般的な問題の診断に役立つコマンドの例です:

apt

# パッケージキャッシュの更新と問題の確認
sudo apt update

# 保留中のアップグレードの確認
sudo apt list --upgradable

# 破損した依存関係の修復を試行
sudo apt --fix-broken install

# 特定のパッケージのバージョン情報の確認
apt policy <package-name>

systemd

# サービスステータスの確認
systemctl status <service-name>

# サービスのジャーナルログの確認
journalctl -u <service-name> -n 50 --no-pager

# システム全体の起動エラーの確認
systemctl --failed

# ユニットファイルの内容の確認
systemctl cat <service-name>

AppArmor

# 有効なプロファイルの一覧表示
sudo aa-status

# 拒否されたアクセスの監視
sudo journalctl -f | grep -i "apparmor.*DENIED"

# 特定のプロファイルの詳細確認
aa-status --enabled

トラブルシューティングのヒント

  • 常に問題を再現し、正確なエラーメッセージを収集してください。
  • 修正を行う前に、システムのバックアップを取るか、スナップショットを作成してください。
  • パッケージの変更やaptの操作にはsudoが必要な場合があります。
  • AppArmorの問題は、/var/log/syslogまたは/var/log/audit/audit.logでログを確認できます。
  • systemdサービスは、systemctl daemon-reloadで設定を再読み込みした後、systemctl restart <service-name>で再起動できます。

サポートされるプラットフォーム

このスキルは、以下のAIエージェントプラットフォームと互換性があります:

  • Claude Code
  • Cline
  • Cursor
  • その他、標準的なMarkdown形式のスキル定義をサポートするエージェント

注意事項

このスキルは支援を提供しますが、システムへの変更はユーザーの責任で行ってください。重要なシステムのトラブルシューティングを行う前に、現在の構成のバックアップを必ず取ってください。

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

github/acquire-codebase-knowledge

Use this skill when the user explicitly asks to map, document, or onboard into an existing codebase. Trigger for prompts like "map this codebase", "document this architecture", "onboard me to this repo", or "create codebase docs". Do not trigger for routine feature implementation, bug fixes, or narrow code edits unless the user asks for repository-level discovery.

github/add-educational-comments

Add educational comments to the file specified, or prompt asking for file to comment if one is not provided.

github/agent-governance

Patterns and techniques for adding governance, safety, and trust controls to AI agent systems. Use this skill when: - Building AI agents that call external tools (APIs, databases, file systems) - Implementing policy-based access controls for agent tool usage - Adding semantic intent classification to detect dangerous prompts - Creating trust scoring systems for multi-agent workflows - Building audit trails for agent actions and decisions - Enforcing rate limits, content filters, or tool restrictions on agents - Working with any agent framework (PydanticAI, CrewAI, OpenAI Agents, LangChain, AutoGen)

github/agentic-eval

Patterns and techniques for evaluating and improving AI agent outputs. Use this skill when: - Implementing self-critique and reflection loops - Building evaluator-optimizer pipelines for quality-critical generation - Creating test-driven code refinement workflows - Designing rubric-based or LLM-as-judge evaluation systems - Adding iterative improvement to agent outputs (code, reports, analysis) - Measuring and improving agent response quality

github/agent-owasp-compliance

Check any AI agent codebase against the OWASP Agentic Security Initiative (ASI) Top 10 risks. Use this skill when: - Evaluating an agent system's security posture before production deployment - Running a compliance check against OWASP ASI 2026 standards - Mapping existing security controls to the 10 agentic risks - Generating a compliance report for security review or audit - Comparing agent framework security features against the standard - Any request like "is my agent OWASP compliant?", "check ASI compliance", or "agentic security audit"

github/ai-prompt-engineering-safety-review

Comprehensive AI prompt engineering safety review and improvement prompt. Analyzes prompts for safety, bias, security vulnerabilities, and effectiveness while providing detailed improvement recommendations with extensive frameworks, testing methodologies, and educational content.

github/appinsights-instrumentation

Instrument a webapp to send useful telemetry data to Azure App Insights

github/apple-appstore-reviewer

Serves as a reviewer of the codebase with instructions on looking for Apple App Store optimizations or rejection reasons.

github/architecture-blueprint-generator

Comprehensive project architecture blueprint generator that analyzes codebases to create detailed architectural documentation. Automatically detects technology stacks and architectural patterns, generates visual diagrams, documents implementation patterns, and provides extensible blueprints for maintaining architectural consistency and guiding new development.

github/arch-linux-triage

Triage and resolve Arch Linux issues with pacman, systemd, and rolling-release best practices.

github/arize-ai-provider-integration

Creates, reads, updates, and deletes Arize AI integrations that store LLM provider credentials used by evaluators and other Arize features. Supports any LLM provider (e.g. OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Vertex AI, Gemini, NVIDIA NIM). Use when the user mentions AI integration, LLM provider credentials, create integration, list integrations, update credentials, delete integration, or connecting an LLM provider to Arize.

github/arize-annotation

Creates and manages annotation configs (categorical, continuous, freeform label schemas) and annotation queues (human review workflows) on Arize. Applies human annotations to project spans via the Python SDK. Use when the user mentions annotation config, annotation queue, label schema, human feedback, bulk annotate spans, update_annotations, labeling queue, annotate record, or human review.

github/arize-dataset

Creates, manages, and queries Arize datasets and examples. Covers dataset CRUD, appending examples, exporting data, and file-based dataset creation using the ax CLI. Use when the user needs test data, evaluation examples, or mentions create dataset, list datasets, export dataset, append examples, dataset version, golden dataset, or test set.

github/arize-evaluator

Handles LLM-as-judge evaluation workflows on Arize including creating/updating evaluators, running evaluations on spans or experiments, managing tasks, trigger-run operations, column mapping, and continuous monitoring. Use when the user mentions create evaluator, LLM judge, hallucination, faithfulness, correctness, relevance, run eval, score spans, score experiment, trigger-run, column mapping, continuous monitoring, or improve evaluator prompt.

github/arize-experiment

Creates, runs, and analyzes Arize experiments for evaluating and comparing model performance. Covers experiment CRUD, exporting runs, comparing results, and evaluation workflows using the ax CLI. Use when the user mentions create experiment, run experiment, compare models, model performance, evaluate AI, experiment results, benchmark, A/B test models, or measure accuracy.

github/arize-instrumentation

Adds Arize AX tracing to an LLM application for the first time. Follows a two-phase agent-assisted flow to analyze the codebase then implement instrumentation after user confirmation. Use when the user wants to instrument their app, add tracing from scratch, set up LLM observability, integrate OpenTelemetry or openinference, or get started with Arize tracing.

github/arize-link

Generates deep links to the Arize UI for traces, spans, sessions, datasets, labeling queues, evaluators, and annotation configs. Produces clickable URLs for sharing Arize resources with team members. Use when the user wants to link to or open a trace, span, session, dataset, evaluator, or annotation config in the Arize UI.

github/arize-prompt-optimization

Optimizes, improves, and debugs LLM prompts using production trace data, evaluations, and annotations. Extracts prompts from spans, gathers performance signal, and runs a data-driven optimization loop using the ax CLI. Use when the user mentions optimize prompt, improve prompt, make AI respond better, improve output quality, prompt engineering, prompt tuning, or system prompt improvement.

github/arize-trace

Downloads, exports, and inspects existing Arize traces and spans to understand what an LLM app is doing or debug runtime issues. Covers exporting traces by ID, spans by ID, sessions by ID, and root-cause investigation using the ax CLI. Use when the user wants to look at existing trace data, see what their LLM app is doing, export traces, download spans, investigate errors, or analyze behavior regressions.

github/aspire

Aspire skill covering the Aspire CLI, AppHost orchestration, service discovery, integrations, MCP server, VS Code extension, Dev Containers, GitHub Codespaces, templates, dashboard, and deployment. Use when the user asks to create, run, debug, configure, deploy, or troubleshoot an Aspire distributed application.

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