amd/skills

Official AMD catalog of AI agent skills. Empower your AI agents with AMD's optimized SW stack.

AMD Skillsとは？

AMD Skillsは、AMDのハードウェアおよびソフトウェアスタックを、AIコーディングアシスタント（Cursor、Claude Code、OpenAI Codex、Gemini CLIなど）が流暢に操作できるようにするための、「スキル」（指示、スクリプト、プロンプト、メタデータを含む小さな自己完結型のバンドル）のカタログです。各スキルは、エージェントにいつ使用すべきか（例：「Instinct GPUでLLMをデプロイする」）を伝え、その後、AMDエンジニアが従うであろう正確なコマンド、環境変数、ベストプラクティスの手順を提供します。

このリポジトリには、AIモデル自体は含まれていません。ROCm、Ryzen AI、AMD Instinct、AMD-Quark量子化ツールなど、AMD中心のAIワークロードをインストール、構成、診断、最適化するために必要な知識のみが含まれています。

カタログの入手方法

# 汎用「skills」CLI経由でインストール（Node.jsが必要）
npx skills add amd/skills

CLIは、1つ以上の個別スキルとターゲットエージェント（例：--agent claude-code）を選択するように求めます。 また、--listで全てを一覧表示したり、単一のスキルを直接インストールすることもできます：

npx skills add amd/skills --skill rocm-doctor --agent cursor

手動で行う場合は、リポジトリをクローンし、必要なskills/<name>/フォルダをエージェントの個人用またはプロジェクトレベルのスキルディレクトリ（パスはREADMEに記載）にコピーします。

スキルの使用

インストール後は、コーディングエージェントと自然言語で話すだけです。例：

「AMD Skillsを使って、クラウドAPIを呼び出す代わりにローカルで画像を生成してください。」
「AMD Skillsカタログを使って、このLLMをAMD Instinct GPUにデプロイしてください。」

エージェントは、SKILL.mdの説明に基づいて、リクエストを適切なスキルに自動的にマッチングします。マッチングが失敗した場合は、Use AMD Skills: rocm-doctorのように明示的に呼び出すことで強制できます。

カタログの概要

エリア	スキル例	機能
クライアントネイティブ	`local-ai-use`	画像生成、TTS、STTをローカルのAMD搭載AIサーバー経由でルーティングし、クラウドのトークンコストを削減します。
	`local-ai-app-integration`	クラウドベースのLLMアプリにオフラインAI機能を追加し、プライバシーとコスト削減を実現します。
クロススタック	`rocm-doctor`	AMD GPUにおける一般的なROCm/HIP/PyTorch/llama.cppの設定ミスを診断し、修正します。
	`lemonade-router-builder`	機密性や必要な機能に基づいてリクエストをルーティングする、コンテンツ認識型モデルルーター（Lemonade）を構築します。
	`quark-install`	AMD Quarkアクセラレーション対応のPyTorchビルドをPyPI、wheel、ソースからインストールまたは検証し、ランタイムを検証します。
	`quark-torch-llm-ptq`	AMD Quarkを使用して、Hugging Face / PyTorch LLMの学習後量子化（FP8、INT4など）を実行し、検証済みモデルを生成します。
	`hrr-replay-analysis` (予定)	Instinct、Radeon、Ryzenハードウェア全体でGPUワークロードトレースを記録、再生、分析します。
サーバーネイティブ	`serving-llms-on-instinct`	ハードウェア検出、vLLMレシピ選択、ベンチマーク付きエンドポイント起動を含む、AMD Instinct GPUでのLLM推論のエンドツーエンドデプロイメント。
	`serving-llms-on-epyc`	Docker/PodmanまたはConda内のvLLM/zentorchを使用してAMD EPYC CPUでLLMを提供し、CPU検出、RAMチェック、ヘルスモニタリングを処理します。
	`hyperloom-workload-optimizer`	HyperloomをセットアップしてInstinct GPUのLLMスループットを自動最適化し、その向上を報告します。
	`magpie-kernel-evaluator`	GPUカーネルをベンチマークおよび検証し、実装を比較してvLLM/SGLang実行をプロファイリングします。
	`tracelens-analysis-orchestrator`	TraceLensベースのPyTorchプロファイリングをオーケストレーションし、パフォーマンスレポートとステークホルダー向けサマリーを生成します。

スキルの構成

各スキルはskills/<skill‑name>/に配置され、最低限以下が含まれます：

SKILL.md          # エージェントが使用するYAMLフロントマター + 説明
skill-card.md    # 人間が読めるガバナンス情報（所有者、ライセンスなど）
scripts/          # オプションのヘルパースクリプト
references/      # オプションのドキュメント、リンク、データセット

SKILL.mdは、エージェントにスキルがいつ適用されるかを伝え、エージェントが実行するステップバイステップのガイダンスを提供します。

ガバナンスと貢献

フェデレーテッドカタログ – スキルは、所有製品リポジトリ（ROCm、Quark、Lemonadeなど）から取得されます。毎晩のfederate-skillsワークフローが変更されたスキルフォルダのみをコピーし、マニフェストを更新し、各バンプに対してPRを開き、すべての変更がレビューされることを保証します。
貢献フロー – AMDエンジニアまたは承認されたパートナーは、フォークしてスキルフォルダを編集し、PRを開くことで新しいスキルを追加できます。CIは、amd/skillscopeグレーダーに対してスキルを検証し、docs/のドキュメントへの準拠をチェックします。
ライセンス – MIT、AMDの著作権表示付き（2026）。

誰がこれを使うべきか？

AI開発者 – 低レベルのコマンドを覚えなくても、コーディングアシスタントがAMD固有のセットアップ（ROCmドライバの問題、GPU量子化、LLMサービングなど）を自動的に処理できるようにしたい方。
データサイエンスチーム – AMD InstinctまたはEPYCサーバーにモデルをデプロイし、再現性のある推奨デプロイメントスクリプトを必要とする方。
ツールメーカー – AMDハードウェアの共有バージョン管理されたナレッジベースを活用できるカスタムエージェントを構築する方。

結論

AMD Skillsは、AMDハードウェアの専門知識を、AIエージェントがオンデマンドで呼び出せる機械可読なパッケージに変換し、AMD GPU、CPU、Ryzen AIアクセラレータ上でAIワークロードを開発、デバッグ、スケーリングする際の摩擦を劇的に軽減します。