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
Datex Studio コードベース（またはスコープのサブセット）に対してプロジェクト全体の lint を実行するときに使用する — ファイル単位の検証では見逃す 5 種類の横断コンポーネント問題をチェックする：(1) すべてのコンポーネントファイルの説明規則の適合性、(2) 宣言された `inParams`/`outParams` とそれらを消費する埋め込み TypeScript の間のスキーマとコードの整合、(3) 横断コンポーネントの `objectType` 参照の解決、(4) 接続スキーマに対する OData クエリのプリフライト、(5) データソースのクエリオプションと宣言された `outParams` の間の結果形状の同期。トリガー：「プロジェクトを検証する」「横断コンポーネントの検証チェックを実行する」「コードベースを lint する」「壊れた型参照を見つける」「OData プリフライトの失敗を見つける」「マージ前にプロジェクトを確認する」。単一ファイルの監査には代わりに `component-validator` を使用する。
QA、品質、テスト、自動化プロセス向けの戦略アドバイザー。シニア QA リードとして振る舞う。まずユーザーにインタビューし、プロジェクトをスキャンして豊富なコンテキストを構築し、その後、影響の最も大きいギャップを特定して優先順位付きのステップバイステップのロードマップを提示し、実行を専門スキルにルーティングする。ユーザーが QA をゼロから立ち上げたい、既存プロセスを改善したい、テスト自動化を構築したい、テストのどこから始めるかを決めたい、QA 成熟度レビューを実施したい場合にこのスキルをトリガーする。例：「このプロジェクトの QA を立ち上げて」「QA/テスト/自動化プロセスを改善して」「テストはどこから始めるべきか」「テストがまったくない、助けて」「品質プロセスをレビューして」。ユーザーが「品質が低い/悪い」「バグが欠落/多い」「テストがない」といった問題を述べた場合にもこのスキルをトリガーする。
1 つの機能に関する完成した技術設計ドキュメント（TDD / エンジニアリング設計ドキュメント / 設計 RFC）をレビュー/判定するときに使う。エンジニアが設計を再導出せずに実装できるかを判断する。作成ではなく受け入れゲートである。単一ソースの 11 条件からなる実装可能性の基準を判定する：すべての決定が双方向に要件へたどれる；1 つの機能にスコープが限定されている；アプローチと分解が実装可能で、図が記述と同期している；api-spec や data-model が担うインターフェースは参照され、重複していない；判断基準を伴う実際の代替案が 1 つある；失敗モードに対処法がある；可観測性のシグナルが明示されている；テストが失敗と契約適合をカバーしている；ロールアウトとロールバックに測定可能なトリガーがある；捏造された内容がない；amend は差分スコープでレビューされる。`VERDICT: approve|revise` と所見のみを出力し、薄いが完全な TDD を誤って revise としない。作成、上流の PRD や feature-spec、api-spec や data-model、一般的な設計ドキュメントや RFC には適用しない。
Salesforce スキルの品質を評価およびベンチマークする。スキルコンテキストあり／なしで AI が生成したコードを比較し、Salesforce 固有のルーブリック（セキュリティ、ガバナ制限、一括処理、パターン、完全性）で採点し、比較レポートを作成する。ベンチマークの実行、スキルの価値の検証、Apex コード品質のチェックに使用。"evaluate skills"、"benchmark"、"skill quality"、"run eval"、"compare with/without skills" に言及されたときに起動する。
Skill 作成の事前チェック、信頼性検収、フォーマットレビューのツール。ユーザーが Skill を作成、大幅に改修、またはレビューする際に、旧版 Skill の指示追従の不安定さ、出力のドリフト、検証モダリティの不一致、制約の見落としを特定する必要がある場合、または Harness 契約、候補バインディングのエビデンス、障害注入、ディレクトリ構造、業務フロー、セキュリティリスクを確認する場合にこのスキルを使用します。次には使用しないでください：ドメイン検証器の代替、コードレビュー、アプリの機能テスト、一般的なプログラミングタスク。
微分可能な Warp プログラムにおける誤った勾配を診断・修正するために使用。Warp カーネルを通じて学習、最適化、キャリブレーション、フィッティングされるものはすべて wp.Tape の勾配に依存するため、そのようなワークフローのあらゆる不具合は、そうでないと証明されるまで勾配の問題として扱う — 学習が発散するか NaN になる、まったく学習しない、期待損失より上で停滞・プラトーになる、誤った、または偏った解に収束する、参照実装より悪い、小規模では機能するが本番規模で失敗する、QA/検証の再確認に失敗する場合に使用。また、明示的な症状 — 勾配の爆発、NaN/inf、ゼロ、または微妙に誤った勾配、wp.Tape/backward の問題が疑われる、gradcheck の失敗 — にも使用するが、ユーザーは通常、勾配に言及せず表面的な症状（「シミュレーションが爆発する」「フィッティングが外れ値に引っ張られる」）だけを述べる：その推測を行うこと。Warp のフォワードのみの作業、ビルド/インストールの問題、または Warp を使用しない他フレームワークの自動微分の問題には使用しない。
包括的なウェブサイトのコンテンツと UX の監査。誰かがウェブサイト、ランディングページ、Web 製品のレビュー、監査、チェック、改善を求めたときはいつでもこのスキルを使用する。トリガーには “audit my website”、“review my site”、“check my content”、“is my website ready to launch”、“what's wrong with my site”、“content review”、“UX review”、“website feedback”、“check for broken links”、“check for lorem ipsum”、“review my copy”、または既存ウェブサイトのコンテンツ品質、UX 構造、コピー、ローンチ準備度の評価を含むあらゆるリクエストが含まれる。誰かが URL を共有し、フィードバック、改善、または分解を求めたときにもトリガーする。このスキルはコンテンツ編集、UX 戦略、クリエイティブディレクション、技術的 QA を単一の構造化された監査に統合する。
adb と qemu コンソールを使って、起動中の Android エミュレーター上で Flutter アプリを実行、デバッグ、スクリーンショット、操作する — AVD の起動/シャットダウン、バックグラウンドでの `flutter run` の起動、幅 360px のコンパクトな JPEG スクリーンショットの取得、Android アクセシビリティツリーのダンプによる指定可能な widget の検索、ラベルまたは座標によるタップ、長押し、スワイプ、ピンチズーム（マルチタッチ）。ユーザーが Android 上で Flutter アプリを起動、テスト、QA、スクリーンショット撮影、バグの再現、レイアウトの確認、その他の操作を行いたい場合にこのスキルを使用 — 「エミュレーター」「adb」「スクリーンショット」と明示していない場合でも（例：「ホーム画面がどう見えるか確認する」「新しいボタンを試す」「Pixel でのレイアウトを確認する」）。プロジェクトの applicationId、AVD、`fvm flutter` と `flutter` の違いを自動検出し、ANDROID_EMU_* 環境変数にフォールバックする。
シグナルパイプラインをローカルでエンドツーエンドにデバッグします。フィクスチャからのテストシグナル送信、REST API 経由での Temporal ワークフロー監視、オブジェクトストレージからのサンドボックス Agent ログ読み込み、Docker サンドボックスコンテナの検査、一般的な障害（古い ClickHouse 埋め込み、agentsh のネットワーク拒否、非アクティブタイムアウト）の診断を扱います。シグナルがインボックスに届かない場合、signal-report-summary ワークフローが失敗する場合、またはサンドボックスタスクがタイムアウトする場合に使用します。
Docyrus API の変更後に実行し、バグ、パフォーマンス問題、コード品質の問題を検出する。Docyrus collection hooks（.list、.get、.create、.update、.delete）を使用するコード、RestApiClient の直接呼び出し、filters/calculations/formulas/childQueries/pivots を含むクエリ payload、Docyrus データソースとの TanStack Query 連携を実装・変更する際に使用する。Docyrus API のロジック、データ取得、ミューテーション、クエリ payload の構築を伴うタスクでトリガーする。
行動観察を伴う構造化されたプレイテストセッションの計画、実施、分析をユーザーが望むときに起動する。プロトコル設計、観察者ガイド、データ統合を扱う。トリガー: "playtest"、"player feedback"、"usability test"、"observation session"、"playtest analysis"。QA のバグテスト（game-qa-lead を使用）やバランス調整（game-balance-check を使用）には起動しない。AlterLab GameForge コレクションの一部。
(NS) 規範的な視覚外観ガイド（カード／フォーム／シェル／オーバーレイ）。descrição normativa、guia visual、aparência、ビジュアル QA チェックリスト、「how this looks」、*-visual.md / *-painel-visual.md / *-appearance.md、shell vs content / card vs form / carcaça vs formulário の場合には必ず使用。ビジネスルール、ERD、レイアウト計算、API/auth、e2e、ns-proto-creator には使用しない。
HM Desktop の PRD ドキュメントを分析し、要件情報の抽出、完全性の検証、章の順序（要件の出所→要件の背景→要件価値の分析→競合分析→要件の記述）のチェック、KEP 定義のチェック、要件の競合の検出を行い、構造化された分析レポートを生成する。ユーザーからの次のリクエストに適用：(1) PRD ドキュメントの分析またはレビュー、(2) 要件からの KEP リストの抽出、(3) PRD の完全性または一貫性のチェック、(4) 要件のモジュールアーキテクチャへのマッピング、(5) PRD 形式の準拠性の検証、(6) 競合分析の章の完全性の検証。キーワード：PRD 分析, requirement extraction, KEP 検証, completeness check, chapter order validation, 競合分析チェック, analyze PRD, 要件抽出, 完全性チェック, 章順序検証
スライスごとに 8 段階のパイプライン（分解、スライス準備度レビュー、TDD ペアによる実装、3 段階コードレビュー、フィードバック対応、ミューテーションテスト、push/CI、merge/flag）を実行する自律型ビルドフェーズオーケストレーター。スライスキューを管理し（ウォーキングスケルトンを最初に、依存関係順）、ケイパビリティ検出付きで TDD ペアを派遣し、5 つのバイナリ品質ゲートを 3 サイクルの手戻り予算と人的エスカレーション付きで強制し、監査証跡を維持し、厳格なコントローラー境界を守る（コードは決して書かず、創造的な作業はすべて委譲する）。3 つの自律レベル（保守的／標準／完全）をサポート。ファクトリーモードの実行、ビルドフェーズのオーケストレーション、スライスキューの管理、レビューゲート付き TDD ペアの調整に使用します。トリガー: "run the pipeline"、"factory mode"、"build phase"、"slice queue"、"quality gates"、"autonomous build"。非対象: 個別の TDD（tdd を使用）、単独のコードレビュー（code-review を使用）、CI のみのワークフロー（ci-integration を使用）。
統計的な厳密さをもって A/B テストや統制されたプロダクト実験を設計または批評する —— 事前登録された反証可能な仮説、事前のサンプルサイズ/検出力、完全なビジネスサイクル、主要指標 1 つとガードレール指標、セグメント + 長期的な読み、あらかじめ設定したイテレート/ピボット/パーセビアの判断。Claude が見落としがちなデフォルトを捉える：のぞき見/早期停止、小さすぎるサンプル、ガードレールなし、バニティ指標、学習ループのない「勝った」。A/B テストの設定やレビュー、実験の設計、実験指標の選択、サンプルサイズ/有意性/期間の決定、テスト結果の解釈やそれに基づく行動を求められたときにトリガーする。
提出とバッジ付与のために再現性アーティファクト（コード/データ）を準備する。研究者が「アーティファクト評価」「アーティファクト付録」「再現性」「バッジ」「Artifacts Available/Evaluated/Functional/Reusable」「Results Reproduced/Replicated」「ACM badging」「USENIX/OSDI/SOSP AE」「SIGMOD ARI」「NeurIPS code/checklist」「ACL repro checklist」「Zenodo DOI」「Software Heritage」「コード/リポジトリを匿名化して」「コードをパッケージして」と言うときに使用する。アーティファクト README + 付録、依存関係と実行手順、二重盲検用の匿名化リポジトリ、アーカイブ DOI（Zenodo version と concept）/ Software Heritage SWHID のガイダンスを作成する；ACM バッジ分類と Reproduced/Replicated の時代の入れ替わりを整理する；同梱の標準ライブラリのみのスクリプトで ML Code Completeness チェックリストに対してアーティファクトディレクトリを lint する。アーティファクト準備完了チェックリスト + パッケージング計画を出力する。会場の現在のアーティファクト規則をライブで再確認する。助言のみ；提出は決して行わない。
プルリクエストのコンテキスト（タイトル、説明、コメント、リンクされた issue、添付の schema/画像）を分析し、本来の意図を理解し、リンクされたチケットに対してスコープを検証し、曖昧さとエッジケースを明らかにし、テスト可能な受け入れ基準を備えた構造化された要件サマリーを作成します。ユーザーが PR が何を行うべきかを理解したい（コードの変更内容だけでなく）、PR がリンクされたチケット/タスクと一致するか確認したい、またはコードからではなく PR/チケットのコンテキストから受け入れ基準を生成したい場合に、このスキルを使用してください。
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。