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# Deadline Cloud の AI エージェントスキル
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AI エージェントの使用の背景については、「」を参照してください[Deadline Cloud での AI エージェントの使用](ai-agents.md)。[スキル](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/skills)ディレクトリには、次の Deadline Cloud AI エージェントスキル (`SKILL.md` ファイル) が用意されており、エージェントにロードして既知の正常な手順に従うことができます。
+ [deadline-cloud-job](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/skills/deadline-cloud-job) — Deadline Cloud 用の Open Job Description ジョブバンドルを、オプションでカスタム依存関係の conda パッケージレシピとともに作成する手順をエージェントに説明します。パラメータとステップの設計、テンプレートの記述、 による検証`openjd check`、 によるローカルでの反復処理`openjd run --tasks`、ファームへの送信について説明します。
+ [conda-builder](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/skills/conda-builder) — DCC の [rattler-build](https://prefix-dev.github.io/rattler-build/) conda レシピを作成または更新し、サンプルリポジトリ内の既存のレシピの構造を模倣する手順を説明します。レシピは、サービスマネージドフリートワーカーの GLIBC バージョンと一致するように Amazon Linux 2023 (AL2023) Docker コンテナ内に構築され、エージェントは結果をテスト用のローカル conda チャネルにインデックス化します。スキルは現在 Blender を対象としています。DCC ごとのガイドは `dcc/`サブディレクトリにあります。
+ [host-config-from-installer](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/skills/host-config-from-installer) — Windows `.exe`ソフトウェアをローカルにインストールし、動作を検証し、インストーラを Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) にアップロードし、検証済みのインストールステップを Windows サービスマネージドフリートワーカーの PowerShell ホスト設定スクリプトに変換する方法について説明します。ソフトウェアがより具体的なスキル (3ds Max ホスト設定など) でカバーされていない場合に使用します。