Skills
エージェント向けにパッケージ化された専門スキルと手順を 97,501 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
テスト・品質
Go プログラムの実行時問題を診断する:panic とスタックトレース、デッドロック、goroutine リーク、メモリリーク、OOM キル、レースレポート、delve と pprof によるデバッグ。適用場面:「debug this panic」「read this stack trace」「deadlock」「memory leak」「goroutine count growing」「OOM」「program hangs」「race detector output」「use delve」。対象外:動作するコードの最適化(go-performance-review)、新しい並行コードの作成(go-concurrency-review)、失敗するテストの設計(go-test-quality)。
公開済みで利用者向けの API リファレンス(統合開発者が API を呼び出す際に参照するもの)をレビュー/判定するときに使用——それだけで統合できるかを判断する。作成ではなくゲート。単一ソースの 11 条件からなるユーザビリティ + 契約整合性の基準で判定する:入門 + 認証で最初の呼び出しに到達できる;api-spec のすべての操作(イベント/webhook を含む)が目的 + 型付きパラメータ + 動作する例 + エラーとともに記載されている;エラーが第一級である;該当する場合はレート制限 + ページネーションが記載されている;バージョニング + 非推奨/廃止が明記されている;リファレンスが引き渡された api-spec と一致している(ドリフトなし、捏造されたエンドポイントなし——最重要のチェック);サンプルが実行可能;修正が変更された契約に再同期される。`VERDICT: approve|revise` と実行可能な指摘のみを出力する;適切な規模のリファレンスは承認し、明示されたギャップがある場合に修正を求める。作成するものではなく、エンドユーザー向けユーザーガイドでも、開発者採用ガイドでも、エンジニアリングの api-spec(reviewing-api-spec)でもない。
テストプラン/QA 検証プランのレビュー・判定に使用する——テスト担当者が実行可能か、すべての振る舞いが網羅されているかを判断する。作成ではなくゲート。単一ソースの 10 条件基準で判定する: 引き渡された上流の振る舞い(feature-spec/api-spec の操作 + エラー、なければ PRD)がそれぞれ >=1 の追跡可能なケースを持つ; 機能レベルが適合している; エントリー/イグジットがテスト可能(カバレッジ下限 + 未解決欠陥しきい値); 環境 + テストデータが指定されている; 各ケースに前提条件 + ステップ + 観察可能な結果(ML ではデータセット上の指標しきい値)+ 追跡先がある; カタログがリスク加重されている(カバレッジギャップ、水増し/薄さ、または組み合わせ爆発 = 所見); 必要な各非機能タイプ(性能/セキュリティ/WCAG 2.2 AA/互換性/i18n)が目標を持つ; 修正はデルタ範囲でレビューされる; 何も捏造しない。出力は正確に `VERDICT: approve|revise` + 実行可能な所見のみ; 規模相応のプランを承認し、明示されたギャップがある場合のみ修正する。その作成、リリース runbook、デザインレビュー、テストスクリプト向けではない。
永続的な JavaScript ブラウザー/ページ/ロケーター API を通じて Chromium を操作する。管理された参照と差分を伴うスコープ付きアクセシビリティスナップショットを読み取り、信頼された入力でガードされた検証済みのインタラクションを実行する。生の型付き CDP は、決定論的な操作や未対応の仕組みのために引き続き利用できる。単一または複数のブラウザータブの自動化、検査、スクリプト化に使用する。PATH 上の browser-harness-js と、拡張リレーまたはリモートデバッグによる Chromium 接続が必要。
普遍的な UX/UI 原則(ヒューリスティック、UX の法則、ゲシュタルト、認知心理学、アクセシビリティ)に照らしてインターフェース、コンポーネント、画面、フローを評価し、具体的で優先順位付けされた改善案を提示する。ユーザーが UI コード、スクリーンショット、コンポーネント、モックアップを共有してフィードバックを求めたときはいつでも使用する——「critique」や「review」という言葉を使っていなくても。ユーザーが「what's wrong with this UI」「how can I improve this」「review my component」「does this look right」「give me feedback on this design」と尋ねたとき、または何らかのインターフェースを共有して意見を求めたときにも起動する。部分的な切片(単一のボタン、フォーム、カード)でも起動する——完全な画面だけではない。
Runta ランタイムを使い、FrontierHarness Eval に対してサードパーティのコーディングエージェントハーネスをベンチマークする。評価対象の GitHub リポジトリに紐づくクリーンなランタイムを用意し、Terminal-Bench と DeepSWE のタスクに必要な Harbor と Pier のスタックをインストールし、ゴールデンチェックポイントを凍結し、完全に同一の新規リストアからタスクを実行してトラジェクトリを証拠として保存し、比較図を生成して共有可能なレポートを作成する。コーディングエージェントハーネスの評価、ベンチマーク、スコアリング、比較を行う場合、または FrontierHarness、DeepSWE、Terminal-Bench、Harbor、Pier、ゴールデンチェックポイント、ハーネスのトラジェクトリに言及した場合に使用する。
ゲームバランスの検証、経済システムの調整、成長曲線の分析、難易度スケーリングの評価、報酬ペーシングの確認が必要な場合に呼び出す。モンテカルロシミュレーションと統計的検証を含む。トリガー:「balance」「economy tuning」「progression curve」「difficulty scaling」「reward pacing」「Monte Carlo」「fairness check」。経済 / マネタイズ設計(game-economy-designer を使用)やコードレビュー(game-code-review を使用)には呼び出さない。AlterLab GameForge コレクションの一部。
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。
