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
すでに計画された作業（tlc-plan の plan.md または小規模なチケット）を、証明付きのチェック項目として確定し、構築したうえで、完了を宣言する前にスクリプトと独立した Verifier ですべてのチェックを検証します。ユーザーが「この計画を実装」「このチケットを構築」「この仕様を実装」「チェック項目を書く」「作業を検証」または「tlc-implement」と言った場合に使用します。構築する内容が未決定の場合や、機能の計画が必要な場合は使用しないでください（その場合は tlc-plan を使用）。
Viceroy で Fastly Compute WASM アプリケーションをローカルで実行します。特に Rust および Component Model プロジェクト向けです。使用場面：Viceroy でローカルの Fastly Compute 開発サーバーを起動する、ローカルバックエンドのオーバーライドとストア定義のために fastly.toml を設定する、Compute ランタイムに対して cargo-nextest で Rust ユニットテストを実行する、Compute アプリをローカルでデバッグする、コア WASM モジュールを Component Model に適応させる、ローカルの Compute テスト問題（connection refused、バックエンドの欠落、ストア設定）をトラブルシューティングする。Rust 以外の Compute 作業や Compute API の理解には、代わりに fastlike スキルを優先してください — そのソースコードは Fastly Compute API のリファレンスとして理解しやすいです。
XL1 関連の作業をテスト・検証する方法 — 適切な検証アプローチの選択と実行。ヘッドレス検証手法をまとめる：Sequence テストネット検証（プロセス内シードフレーズ署名器）、ローカル開発チェーン検証（公開 xl1 コマンドライン、または公開 @xyo-network/dapp-kit-vitest-config の local-xl1 / api-local を通じて vitest が管理するチェーン、あるいは制限された XYO 内部 @xyo-network/xl1-vitest-config apiLocal）、ローカルチェーン + Aries データストアを組み合わせた検証、完全なローカル dApp バックエンド検証（aries-dapp-core のクラシックパスまたは dapp-kit のローカルパス）、@xyo-network/wallet-xl1-cli による無人 Sequence テスト、ヘッドレスブラウザモードテスト（vitest + Playwright）。共有のテストネット専用安全ルールを含む。エージェントが XL1 dApp やプロトコル変更のテスト・検証・スモークテストを行うとき、ローカルチェーンや Sequence に対してオンチェーンテストを実行するとき、ヘッドレスブラウザテストを実行するとき、無人 / CI テストをセットアップするときに有効化される。dApp の Definition of Done ゲートを担い、XL1 dApp 作業の完了を報告する前に必須。
本スキルを使い、合格/不合格の敵対的レビューで iOS SwiftUI のデザインと UX をゲートする — 単一のブラインドレビュアーサブエージェントが、HIG 由来の判定可能な 56 のルールに照らして画面、diff、機能を評価し、必須のレンダリング証拠であるシミュレータのスクリーンショット（ライト、ダーク、アクセシビリティ文字サイズ）とフィルムストリップに並べたインタラクション録画から逆算して判断する。ナビゲーション/情報アーキテクチャ（タブバー、最大 5 タブ、システムの戻る）、モダリティとフローの文法（sheet、alert、未保存内容の保護）、レイアウト（44pt のターゲット、セーフエリア、Dynamic Type）、色とコントラスト、タイポグラフィの下限、Liquid Glass、フィードバック状態（空、読み込み、エラー、起動）、モーション — スプリングカーブと Reduce Motion のチェックを除きフィルムストリップを主とし、コードだけで未見のアニメーションを規定することはなく、無用な装飾は不合格となる — さらにハプティクスと作り込みを扱う。修正は最小限の変更でなければならず、追加より削除を優先する。ユーザー向けの SwiftUI 作業をマージする前にトリガーする。判定のみで、修正は決して示さない。SwiftUI の UI 表面を持たない対象は中止する。
[Hyper] ベースライン優先の実験、二値評価、Guard チェック、1 回に 1 変異の反復を通じて既存の Codex スキルを最適化するときにこのスキルを使用する。スキルの自動研究、測定可能なトリガー/ワークフローの改善、スキルの自己最適化、スキル変更のベンチマーク、またはスキル実験成果物の再開に使用。ターゲットを指定せずに呼び出された場合は、成果物の作成やファイルの変更の前に、対象スキルと評価の意図を確認すること。単発のスキル作成/リファクタリング、一般的なドキュメントの推敲、アプリ QA、コミットのみ、プッシュのみの依頼には使用しない。
CloudFormation スタックがすでにデプロイ済みの、準備された AWS FIS 実験をユーザーが実行したい場合に使用。「execute FIS experiment」「run FIS experiment」「start chaos experiment」「执行 FIS 实验」「运行混沌实验」「执行故障注入实验」「run the experiment in [directory]」でトリガーされ、またはユーザーが FIS 実験テンプレート ID（例：EXT1a2b3c4d5e6f7）を提示した場合にも使用。インフラはデプロイしない — すでにデプロイされていることの確認のみを行う。
製品インターフェースのアクセシビリティエンジニアリング。フォーカス状態やキーボード対応から ARIA、フォーム、スクリーンリーダーまでを扱う。UI コンポーネント、モーダル、メニュー、フォーム、カスタムウィジェットを構築・レビューする際、またはユーザーが「これをアクセシブルにして」と言ったり、キーボードやスクリーンリーダーの問題を報告した場合に使用する。トリガー：accessibility、a11y、WCAG、aria、focus ring、focus-visible、focus trap、keyboard navigation、tab order、tabindex、screen reader、sr-only、aria-live、alt text、hit area、touch target、pointer-events、hover on touch、prefers-reduced-motion、autoplay、toast duration、skip link、semantic HTML、aria-label、form errors、disabled buttons、「not keyboard accessible」。
Copilot があなたの PR に 14 件のレビューコメントを残した——その半分は些末な指摘。修正 → 返信 → 解決 → 再リクエストに何時間もかかり、各ラウンドでさらに多くのコメントが付く。本スキルはループエンジニアリングを実行します。GraphQL 経由で Copilot Code Review を自動トリガーし（@copilot のメンション不要）、すべての未解決スレッド（Copilot、人間、advanced-security）を修正 / 拒否 / エスカレーションのルーブリックでトリアージし、リポジトリのビルド/テスト/lint の規約に従う並列修正サブエージェントを派遣し、イテレーションごとにコミットし、プッシュ済みの SHA を引用して返信・解決し、その後 HEAD がレビューされ、エージェントの返信を待つスレッドがゼロになるまで再トリガーします（残った未解決スレッドは人間への明示的な引き継ぎ——エスカレーションされた拒否、設計上のトレードオフ）。あなたはクリーンな PR をマージし、ボットがそれを実行します。トリガーフレーズ:「copilot のコメントに対応する」「copilot レビューループを実行する」「この PR を修正する」「copilot のフィードバックでイテレーションする」。リポジトリ非依存、gh コマンドライン + PowerShell。完全な自動運転にはリポジトリの Triage/Write 権限が必要で、外部の PR 作成者は単一イテレーションモードと手動再トリガー（UI 🔄 または実質的なコミットのプッシュ）を利用できます。
機能、PR、ブランチ、リリース、API、設定変更、ワークフロー、コマンドライン、パッケージ、リポジトリ領域について、読み取り専用のドキュメントドリフト監査を実行する。ユーザーがドキュメントが古い、欠けている、コードと矛盾している、またはコード変更後に更新が必要かどうかを尋ねたときに使用する。README ファイル、セットアップガイド、API ドキュメント、env ドキュメント、変更履歴、サンプル、コメント、生成ドキュメント、ユーザー向けの手順を確認する。これは一般的なコードレビューではなく、ドキュメントの記述とコードの実際の動作を比較するものである。
factory モードのビルドにおける人間によるレビュー体験を構造化する。ダッシュボード形式の監査証跡サマリー（スライス数、手戻り率、ゲート失敗の分布）、PR ダイジェスト（マージされた PR ごとのゲート結果）、レトロスペクティブの統合（繰り返す手戻り原因、ペアの有効性、ドメインのホットスポット）、品質トレンドの追跡（セッション間の比較）、エスカレーションレビュー（resolve/override/send-back オプション付きの手戻り履歴）、自律性チューニングのインターフェースを提供する。factory モードのビルドの Phase 3 人間レビュー時、または自律ビルドの品質を評価する際に使用する。トリガー："review the build"、"factory review"、"audit trail"、"quality trends"、"escalation review"、"PR digest"、"autonomy tuning"、"rework rate"。対象外：パイプラインの実行（pipeline を使用）、個別のコードレビュー（code-review を使用）。
設計、プロセス、システムにおける潜在的故障の体系的な識別とリスク評価のための故障モード影響解析（FMEA）を実施する。DFMEA（設計）、PFMEA（プロセス）、FMEA-MSR（監視とシステム応答）をサポートする。従来の RPN に代わるアクション優先度（AP）リスク評価を伴う AIAG-VDA の 7 ステップ手法を用いる。製品設計の潜在的故障の分析、製造プロセスリスクの評価、予防的なリスク評価の実施、APQP/PPAP 提出の準備、市場故障の調査、またはユーザーが "FMEA"、"failure mode"、"DFMEA"、"PFMEA"、"severity occurrence detection"、"RPN"、"Action Priority"、"design risk analysis" に言及した場合、もしくは潜在的故障モードとその原因・影響を識別して優先順位付けする必要がある場合に使用する。
ユーザーがメカニクスを迅速にプロトタイピングしたい、概念実証をテストしたい、仮説駆動型の開発を行いたい、または本格生産の前にゲームのアイデアを検証したいときに呼び出す。トリガー：「プロトタイプ」「概念実証」「このメカニクスをテスト」「アイデアを検証」「ラピッドプロトタイプ」「bake-off」。完全なプロジェクトの開始（game-start を使用）やコンセプトのブレインストーミング（game-brainstorm を使用）には呼び出さない。AlterLab GameForge コレクションの一部。
Mergify merge queue を使用して PR をキューに入れ/キューから外し、キューを監視・確認し、キューから外れた PR を診断します——キューに入っているか、なぜ外れたか、CI 失敗がどこにあるか、次に何をすべきか。次の場合に必ずこのスキルを使用してください：PR のキュー投入やキューからの削除、キューステータスの確認、PR のマージ状態の調査、PR がキューを離れた理由の特定、キューの一時停止/再開、マージ失敗のデバッグ。トリガー：queue a PR、requeue、dequeue、dequeued、why was my PR dequeued、dequeue reason、merge queue、queue status、queue pause、queue show、pause、unpause、frozen、bisecting、batch、CI checks、CHECKS_FAILED、PULL_REQUEST_UPDATED。
このスキルは、MockK（Kotlin ファーストのモッキングフレームワーク）を JVM 単体テストスイートに組み込むために使用する。特にコルーチン、シングルトン/`object` のモック、コンストラクタのモックが中心となる場合に適する。`io.mockk:mockk-jvm:1.14.x`（および instrumented 用の `mockk-android` + `mockk-agent`）、`every { } returns`、`coEvery` / `coVerify`（ネイティブの suspend サポート — Mockito に対する最大の利点）、`mockk(relaxed = true)` / `relaxUnitFun = true`、`slot<T>()` キャプチャ、`verifySequence` / `verifyOrder` / `confirmVerified`、`mockkStatic` / `mockkObject` / `mockkConstructor` と `unmockkAll()` によるクリーンアップ、`@MockK` / `@RelaxedMockK` / `@SpyK` / `@InjectMockKs` アノテーション、および Mockito と MockK の選択基準を網羅する。ユーザーが `coEvery`、`mockkObject`、`mockkStatic`、`slot`、`MockKException`、`every returns vs coEvery`、`relaxed = true` に言及した場合、または Kotlin の `object`/シングルトンをモックする方法を尋ねた場合に使用する。
多数のテストにまたがる Playwright TypeScript リグレッションスイートを統制する。リスク/変更分析、タグ、CI/CD、シャーディング、フレーキーテスト管理、スイート健全性指標を伴うスイートの計画、選択、階層化、実行、最適化を求められた場合に使用する。単一の UI スペックの作成には使用しない。キーワード：regression strategy、smoke tests、test selection、CI pipeline、flaky tests、test sharding、impact analysis、git diff。
ユーザーが AI アシスタントまたはコーディングエージェントに、プロジェクト/エンティティまたはそのコンポーネント/領域の品質管理について、セットアップのガイダンス、評価、レビュー、改善、推奨事項のフォローアップ、または対応するスキル/コマンドラインの更新支援を求めたときに使用する。品質要因、特性、属性、基準、領域、要因、要件に関するリクエスト、セキュリティ/信頼性/使いやすさなどの品質要因の改善、QUALITY.md モデルや評価結果のレビュー、品質基準に対するルート領域の評価、推奨事項の適用または引き継ぎ、/quality スタックの更新、QUALITY.md ファイルの作成/改善でトリガーする。
Martin Fowler のカタログに沿った体系的なコードリファクタリング。方法論：キャラクタリゼーションテスト、Red-Green-Refactor、段階的な変換。機能：SOLID 準拠、DRY のクリーンアップ、コードスメルの検出、複雑度の削減、レガシーのモダナイズ、デザインパターン、関数型プログラミングのパターン。アクション：コードのリファクタリング、抽出、インライン化、名前変更、移動、簡素化。キーワード：リファクタリング、SOLID、DRY、コードスメル、複雑度、メソッドの抽出、インライン化、名前変更、移動、クリーンコード、技術的負債、レガシーコード、デザインパターン、キャラクタリゼーションテスト、Red-Green-Refactor、関数型プログラミング、高階関数、不変性、純粋関数、合成、カリー化、副作用。使用場面：コード品質の向上、技術的負債の削減、SOLID 原則の適用、DRY 違反の修正、コードスメルの除去、レガシーコードのモダナイズ、デザインパターンの適用。
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。