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
Codacy Cloud CLI を使って Codacy Cloud 上のリポジトリ、Issue、セキュリティ検出結果、プルリクエスト、ツール、パターンを照会します。ユーザーが Codacy に言及した場合、コード品質指標について尋ねた場合、リポジトリ内の Issue や検出結果を確認したい場合、プルリクエストの分析を調べたい場合、セキュリティ脆弱性を閲覧したい場合、ツールを有効化・無効化したい場合、パターンを検索したい場合、再分析を実行したい場合、またはリモートの Codacy データとやり取りする場合に使用します。ユーザーが「Codacy CLI」と明示していなくても同様です。
ユーザーがゲームデザインドキュメントへのフィードバック、GDD レビュー、デザイン評価、既存デザインの整合性チェックを求める場合に呼び出す。トリガー：「review my GDD」「design feedback」「evaluate design」「design document review」「GDD critique」。新しいアイデアのブレインストーミング（game-brainstorm を使用）やバランス調整（game-balance-check を使用）には呼び出さない。AlterLab GameForge コレクションの一部。
Go モジュールの依存関係を監査します：古いパッケージの検出、既知の脆弱性の確認、go.mod の衛生状態のレビュー、未使用または冗長な依存関係の特定、依存関係の品質評価を行います。依存関係の監査、CVE の確認、go.mod の整理、モジュールのアップグレード、サードパーティパッケージの評価を行うときに使用します。トリガー例：「check dependencies」「audit deps」「go.mod review」「update modules」「vulnerability scan」「govulncheck」。コードレベルのセキュリティ問題（go-security-audit を使用）やアーキテクチャレビュー（go-architecture-review を使用）には使用しないでください。
jp-executor が Juspay 決済連携を構築した後に、それをテスト・検証する。リポジトリの既存テストスタックを検出して踏襲し（Playwright、Cypress、Jest、Vitest、pytest、supertest など）、存在しない場合はインラインの curl/bash にフォールバックする。注文・セッションの作成、サーバー間のステータス整合、webhook の署名 + 冪等性、決済手段ごとのプロセス payload、制約の境界、エラーコード経路をリスク優先でカバーする — 実際に構築された面に応じてバックエンドとフロントエンド/SDK を対象とする。最後にトレーサビリティマトリクス、PASS/CONCERNS/FAIL の品質ゲート、書面のテストレポートを提示する。jp-executor の後に、または構築済みの連携に対して単独で使用する。
プラグインマーケットプレイスへの提出前に、Omarchy Quattro プラグイン（bash、python、node のヘルパーを伴う Quickshell/QML バーウィジェット）のセキュリティレビューを行う。Omarchy プラグインを書く、監査する、堅牢化するとき、マーケットプレイスの issue が needs-fixes や security-needs-fixes になったとき、[Plugin] や [Verify] の提出を準備するとき、プラグインを公開しても安全かユーザーが尋ねるときに使用。マーケットプレイスリポジトリ内のすべてのメンテナーレビューコメントに基づく。
Dart のユニットテスト、Flutter のウィジェットテスト、golden ファイルテストのベストプラクティス。group と test の命名、setUp のライフサイクルと分離、package:mocktail によるモック、共有の pumpApp ヘルパーを扱う。package:test、package:flutter_test、package:mocktail、package:bloc_test を使用するテスト（golden を含む）を書く、変更する、レビューするときに使用し、package が指定されていない場合にも使用する：golden テストの追加、matchesGoldenFile、golden へのタグ付けや更新、ユニットテストやウィジェットテストの作成、テストヘルパーやモックの追加。1 行の golden またはウィジェットテストの依頼も対象で、「Dart コードのみ」の場合も含む；UI package 内のウィジェットは ui-package の担当。これらの標準が禁じるものを依頼が求める場合にも使用する：package:mockito、TestTag の代わりに生の文字列テストタグ、インラインの pumpWidget(MaterialApp(...))、ウィジェットテストでの padding、color、フォントサイズのアサート、テスト間で共有される状態。
WooYun のビジネスロジック脆弱性の方法論 — 6 領域（認証バイパス、認可バイパス、決済改ざん、情報漏洩、ロジック欠陥、設定ミス）にわたる 22,132 件の実例と 33 種類の脆弱性クラス。Web アプリ、API、業務システムに対するあらゆるセキュリティテスト、監査、コードレビューに使用する — 明示的な「セキュリティ」キーワードがなくてもよい。トリガー: penetration testing、security audit、vulnerability、bug bounty、payment security、IDOR、password reset、weak credentials、unauthorized access、race condition、parameter tampering、code review、渗透测试、安全审计、漏洞挖掘、支付安全、越权、逻辑漏洞、业务安全、SRC、代码审计。暗黙の意図でもトリガーする:「test this endpoint」、「find bugs」、「can I bypass this」、「帮我测测这个接口」、「这个参数能不能改」、「帮我找bug」。
OpenSpec アーカイブ全体を定期的に lint し、変更をまたぐ意思決定のドリフト、インデックス/スペックの整合、構造的な過結合を確認します。これは QRSPI/OpenSpec スタックの他の何もカバーしていない空白です。他のすべてのドリフトチェック(accelint-onboard-openspec、accelint-architecture-doc、accelint-qrspi-apply フェーズ 4)は、単一の変更自身の成果物から前方にしか見ないためです。ユーザーが "run archive synthesis"、"lint the openspec archive"、"check for decision drift"、"audit the spec archive for contradictions"、"find stale specs"、"reconcile the specs index"、"check capability coupling" を望むとき、または accelint-qrspi-archive が前回の synthesis 実行以降に 15 件以上の変更がアーカイブされたという自らの提案を出したときに、このスキルを使用します。また、以前の設計判断がその後決まったすべてを踏まえてもなお有効か、specs/INDEX.md がディスク上の実際の spec.md ファイルとまだ一致しているか、ある能力が過結合のリファクタリング候補になっていないかをユーザーが尋ねたときにも使用します。このスキルは自動的には実行されず、他のスキルをブロックすることもありません。常に、人間が呼び出しての監査か、人間が明示的に受け入れる提案のいずれかです。
AI Evaluation Playbook（eval.playbook.org.ai；The Agency Fund と CGD、IDinsight、2026）を用いて、GenAI / AI ツールと製品の評価に関する質問に回答します —— 4 レベルのフレームワーク（Model / Product / User / Impact）、Minimum Viable Evaluations、ゴールデンデータセット、LLM-as-judge、エンゲージメントファネル、ガードレール指標、レベル間の連携。Ane が AI ツール、チャットボット、GenAI 製品の評価方法を尋ねる場合、「how do I know this AI is working」「what should we measure for this AI tool」「where do I start with AI evals」といった質問の場合、または MA/パートナーの AI ツール提案に評価鑑定が必要な場合に使用。プログラム評価や MEL 評価設計には使用しません（/ann、/grill-mel、indicator-designer、evidence-synthesis が担当）。評価者が作業ツールとして使う AI にも使用しません（wiki ページ ai-mel-framework が担当）。
Datex Studio ブランチ上でコンポーネント間の参照契約を監査する場合に使用する。hub、グリッド、フォーム、エディター、セレクター、およびそれらが参照するピアが正しく接続されているかを検証する。3 つのサイレント障害の罠を整理する。誤った Module/moduleId、不一致の configParameters（宣言された inParam の欠落、サポートされない余分なエントリ、未宣言の var への値バインディング）、そしてフローコードで使用されているがトップレベルの vars 配列で宣言されていないコンポーネント変数。トリガー：「wire xxx into yyy」「audit the reference contracts」「fix the Module / moduleId」「fix the configParameters mismatch」「declare a hub/form/editor/grid var」、サイレント障害のドロップダウン / フィルター / ダイアログ。
テストで決定論的な Fusion Framework モジュール状態をシードする方法を指南する — mockFramework、mockAppModules、および各モジュール固有の enableXMock ヘルパー（msal、service-discovery、context、bookmark、feature-flag、analytics、telemetry、http、app）— 各モジュールの実際の configurator、provider、validation、lifecycle は維持する。用途：モックユーザーでのサインイン、context/bookmarks/feature-flags のシード、HTTP/OpenAPI レスポンスの偽装、モック境界の選択、カスタムモジュール用のモック追加。非用途：vitest.config.ts の設定、React コンポーネント/hooks のレンダリング、Vitest Browser Mode のセットアップ（fusion-framework-testing を使用）。dev-server.config.ts での dev-server 時の API モック/プロキシ（fusion-developer-app を使用）、バックエンド/サービスリポジトリのモック。
プロジェクト構成、エラーハンドリング、並行処理、テスト、パフォーマンス最適化、コード品質を網羅する包括的な Go/Golang 開発のベストプラクティス。Go コードを書くとき、Go プロジェクトをリファクタリングするとき、新しい Go アプリケーションを立ち上げるとき、Go のパターンを実装するとき、Go のパフォーマンスを最適化するとき、Go コードベースをレビューするときにこのスキルを使用する。トリガーには Go のファイル拡張子（.go）、goroutines/channels への言及、Go modules、Go 固有のガイダンスの依頼が含まれる。
初めてのユーザーに、Kitaru リポジトリの PydanticAI returns agent の例を使った短く価値重視の Kitaru ツアーを提供します。自分のエージェントやトレースがない、Kitaru のオンボーディングから来た、デモ、チュートリアル、クイックスタート、ガイド付きの例を求めている、クイックスタートの例のクローンや準備が必要、コーディングエージェントにセッションを判断する前にトレース注釈を準備してほしい、完全な調査手法を学ぶ前に Kitaru の価値を体験したいといった場合に使用します。3 セッションのフロントエンドレビューを準備し、人間が判定を出し、承認された 1 件の発見を決定的な評価器に変え、承認された 1 件の有界リプレイ実験で締めくくります。実際のエージェント、自由な探索、本番の証拠は kitaru-investigation に回してください。
タスクディレクトリを構成して revmux CLI を実行し、監督下でマルチエージェントのコードレビューを行い、結果を報告または対応します。revmux は claude と codex のサブプロセスを並列に起動・監視し、停滞検知、再試行、エージェントごとの進捗、実行全体のアーカイブに対応します。このスキルはレビューコンテキストを記述して実行を開始し、返された JSON を読み取り、修正後に再実行します。差分ではなく、提出済みの issue、提案、議論を4つの観点（根拠、賛成理由、反対理由、コスト）で検討し、保守担当者への6つの回答とその論拠を提示するトリアージも行います。過去のラウンドの結果を読み、レビュー自体について、どの段階で絞り込まれるか、どの観点が最も厳しく評価するか、ラウンドが収束するかを記録に基づいて説明するセルフモードもあります。その後、根拠となる数値とともに、ローカルのプロンプト文への変更を一度に1つ提案します。プルリクエストを一時的な worktree に取得してレビューし、後片付けも行います。プロファイル、観点、タスクディレクトリ、フラグ、JSON の形式、終了コード、実行アーカイブなど、revmux 自体についての質問にも回答します。「revmux」「run revmux」「multi-agent review」「supervised review」「review with revmux」「revmux this branch」「revmux the last commit」「revmux pr 123」「revmux this PR」「review PR 123 with revmux」「run a revmux round」「re-review after fixes」「revmux it and show me」「revmux this, I want to watch」「run it visible」「show me the review」「triage this」「triage issue 123」「is this worth doing」「should we accept this」「should I close this」「revmux self」「self-improve revmux」「tune revmux」「revmux profiles」「revmux lenses」「what does revmux return」「revmux exit codes」「revmux task directory」で起動します。
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。