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 96,770 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
GitHub Actions のワークフロー YAML を安全に作成・レビューし、構文的には正しい YAML なのに GitHub Actions が実行を拒否するワークフローがリリースされることを防ぎます。対象: .github/workflows/ 配下のファイルの編集・追加・レビュー、${{ }} 式を含む run-name/name/if/env/run 値の記述、「This run likely failed because of a workflow file issue」で失敗しジョブが一切開始しない問題の診断、ワークフローのスカラー値がいつ引用符を必要とするかの判断、actionlint によるワークフローの検証。対象外: GitHub Actions、Azure Pipelines、GitLab CI と無関係なアプリケーション YAML の作成、およびワークフロー以外の YAML。範囲: 本 skill はワークフロー YAML の構文・構造の正確性（クォート、解析、actionlint）を扱う。ワークフローの意味論的・機能的な設計（ワークフローが何をするべきか、agentic-workflow の挙動）については .github/agents/agentic-workflows.agent.md を参照すること — 二つは補完関係にある。呼び出すもの: actionlint（固定バージョンのバイナリをダウンロード）および検査用の git/grep。
squirrelscanはsquirrel CLIを使用して、ウェブサイトのSEO、パフォーマンス、セキュリティ、アクセシビリティ、コンテンツ、構造化データの問題を300以上のルールで監査し、サイトの健全性をスコア化します。ユーザーがウェブサイトのSEO、ランキング、速度、健全性の確認、監査、改善を希望する場合や、squirrelscan自体、CLIのインストールや更新、ログインとAPIキー、監査の実行、レポートの公開と共有、クラウドクレジット、MCPサーバーのセットアップ、設定、トラブルシューティングに関する場合に使用します。エンティティマップ（サイトがJSON-LDで宣言するエンティティのサイト全体のグラフ）や、各ページで組織を個別に宣言するなどの構造化データの識別問題の修正も扱います
デプロイ前に Salesforce メタデータを検証します。ユーザーがデプロイの検証、ドライラン、デプロイ前の確認を求める場合、または Production 組織を対象とするデプロイ操作で起動します。Production の対象には `sf project deploy validate`（10 日間有効なクイックデプロイジョブ ID を返す）、sandbox／scratch の対象には `sf project deploy start --dry-run` を使用します。実際のデプロイ（platform-metadata-deploy を使用）や破壊的変更（platform-destructive-deploy を使用）では起動しません。
xcrun simctl を使って iOS Simulator のデバイスとアプリテストを管理します。ライフサイクル、インストール／起動、プッシュと位置情報のシミュレーション、プライバシー権限、ディープリンク、ステータスバーの上書き、スクリーンショット／動画、ログストリーミング、アプリコンテナ、targetEnvironment(simulator) を扱います。Simulator のワークフローをスクリプト化するとき、CoreSimulator の起動失敗をデバッグするとき、またはハードウェア、パフォーマンス、ネットワーク、メモリプレッシャー、安全性に関するどの挙動を実機で確認すべきか判断するときに使用します
PICKLES メソドロジーと 165 点スコアリングによる Lightning Web Components。ユーザーが LWC コンポーネントを作成・編集する、wire service パターンを構築する、または LWC の Jest テストを書く場合に使用します。次の場合にトリガー：ユーザーが LWC コンポーネントを作成・編集する、lwc/**/*.js、.html、.css、.js-meta.xml ファイルを編集する、wire service、SLDS、LWC の Jest テストについて質問する。次の場合はトリガーしないでください：Apex クラス（generating-apex を使用）、Aura コンポーネント、Visualforce。
Arize 上でアノテーション設定（カテゴリ、連続値、自由形式のラベルスキーマ）とアノテーションキュー（人間によるレビューワークフロー）を作成・管理します。Python SDK を介してプロジェクトの span に人手でアノテーションを付与します。ユーザーがアノテーション設定、アノテーションキュー、ラベルスキーマ、人間のフィードバック、span の一括アノテーション、update_annotations、ラベリングキュー、レコードへのアノテーション、人間によるレビューについて言及した場合に使用します。
VSTest または MTP を維持したまま、.NET のテストを xUnit.net v2/v3 から MSTest v4 に変換します。xunit パッケージの置き換え、Fact/Theory/InlineData/MemberData、アサーション、IClassFixture/ICollectionFixture、ITestOutputHelper、TestContext のキャンセル、traits/Owner、スキップ、タイムアウト、xUnit の並列化に対応します。「xUnit を MSTest に変換して」という依頼がすでに移行済みの場合にも使用します。その場合は調査して変更不要であることを報告します。xUnit v2 から v3 への更新、MSTest のアップグレード、NUnit/TUnit への変換、ランタイムだけの VSTest から MTP への移行には使用しないでください。
Grafana Cloud k6（GCk6）との対話 — `gcx` CLI（または gcx が使えない場合は直接 curl）を用いて、負荷テスト、テスト実行、スクリプト、プロジェクト、スケジュール、環境変数の管理、メトリクスやログの取得、ローカルでのスクリプト実行を行います。ユーザーが k6 のクラウドテストや実行に触れたとき、k6 負荷テストの一覧表示・編集・作成・開始・中止を求めるとき、テスト実行のログやメトリクスを取得したいとき、k6 プロジェクトの制限やスケジュールを管理したいとき、ローカルまたは k6 cloud run で k6 スクリプトを実行したいとき、Grafana Cloud スタックに対して `/cloud/v6/`、`/cloud/v5/`、または k6-app Loki のエンドポイントを呼ぶ必要があるときは常にこのスキルを使用します。「gcx」や「API」が明示されていなくても発動します — 「私の k6 テストが失敗したのはなぜ」「実行 X のログを見せて」「プロジェクト Y の VUh 上限を引き上げて」「k6 スクリプトを更新して」などはすべて該当します。
.NET アプリケーションを 6 つのレイヤーで深いセキュリティスキャンします。脆弱なパッケージ、シークレット検出、OWASP コードパターン、認証設定、CORS ポリシー、データ保護です。深刻度付きの指摘と具体的な修正手順を出力します。「security scan」「security audit」「check for vulnerabilities」「find secrets」「OWASP」「auth review」「CORS check」「security review」「penetration test prep」「CVE check」「vulnerability scan」「hardcoded password」「data protection」「security posture」などで読み込みます。
.NET 10 アプリケーションのテスト戦略。xUnit v3、統合テスト用の WebApplicationFactory、実際のデータベースを検証するための Testcontainers、スナップショットテストの Verify、および AAA パターンを扱う。テストの作成、テストインフラの構築、テストカバレッジの確認を行うとき、またはユーザーが「test」「xUnit」「WebApplicationFactory」「Testcontainers」「integration test」「unit test」「bUnit」「snapshot test」「Verify」「test coverage」「AAA pattern」「WireMock」「FakeTimeProvider」に言及したときに、このスキルを読み込むこと。
.NET アプリケーション向けの CI/CD パイプライン。ビルド、テスト、パブリッシュ、デプロイの各ステージを含む GitHub Actions と Azure DevOps の YAML パイプラインを扱います。継続的インテグレーション、自動テスト、デプロイのワークフローを設定するとき、またはユーザーが "CI/CD"、"pipeline"、"GitHub Actions"、"Azure DevOps"、"workflow"、"deploy"、"build pipeline"、"publish"、"NuGet push"、"release"、"continuous integration" などに言及したときに読み込みます。
120 点満点のスコアリングによる Apex テストの実行、カバレッジ分析、テスト修正の反復を行います。Apex テストの実行、コードカバレッジの確認、失敗したテストの修正、*Test.cls / *_Test.cls ファイルの作業に使用します。次の場合に起動します：Apex テストの実行、コードカバレッジの確認、失敗したテストの修正、または *Test.cls / *_Test.cls ファイルの編集。次の場合は起動しないでください：Apex の本番コード作成（generating-apex を使用）、Agentforce エージェントのテスト（testing-agentforce を使用）、Jest/LWC テスト（generating-lwc-components を使用）。
.NET プロジェクト向けの体系的なコードクリーンアップパイプライン。7 つのステップを順番に実行します：フォーマット、未使用の using、アナライザーの警告、死んだコードの削除、TODO の解決、sealed クラスの監査、CancellationToken の伝播。各ステップはフェーズ間でテストにより個別に検証されます。次の場合、このスキルを読み込みます：「clean up」「de-sloppify」「tidy up」「remove dead code」「code cleanup」「housekeeping」「tech debt」「fix warnings」「seal classes」「add CancellationToken」「unused usings」「format code」。
Roslyn MCP ツールを使い、レーティング（A-F）付きで .NET プロジェクトを多次元的な健全性評価する。8 つの次元を評価する: ビルド健全性、コード品質、アーキテクチャ、テストカバレッジ、死コード、API サーフェス、セキュリティ体制、ドキュメント。実行可能な推奨事項を含む構造化されたレポートカードを生成する。「health check」「how healthy is this」「project health」「code quality report」「grade this project」「assess codebase」「quality audit」「technical assessment」「codebase review」「report card」に言及したときに、このスキルを読み込む。
開発者が「アーキテクチャをレビューして」「Well-Architected チェックを実行して」「このプロジェクトを監査して」「このプロジェクトのアーキテクチャは適切か」と依頼した場合、またはコードとメタデータの総合的な健全性レポートとしてセキュリティ／Governor 制限／リスクを評価したい場合に使用します。ファイルと行番号の証拠に基づき、共有／FLS、バルク化、SOQL の選択性、パッケージ化の可否など、確認可能な基準を評価します。確認できない項目についてはガバナンスチェックリストを出力します。読み取り専用で、編集は行いません。単一ツールによる Apex スキャン（dx-code-analyzer-run）では起動しないでください。
MCP を活用した .NET プロジェクトickets の多角的コードレビュー。Roslyn の分析ツールでアンチパターン、診断、参照、依存グラフを調べ、構造化された人手レビューを組み合わせます。影響範囲スコアリングで優先順位を決め、データアクセス、セキュリティ、並行性、統合pptronstyleより先にスタイルを扱うinit。深刻度ごとに分類した指摘と実用的な修正案を生成します。使用場面：「review」「code review」「PR review」「review this」「review my code」「check code quality」「review changes」「what should I review」「review priorities」「blast radius」「critical path」。
.NET プロジェクトに対して、ビルド、アナライザー、アンチパターン検出、テスト、セキュリティ、フォーマット、差分レビューからなる 7 フェーズの包括的な検証パイプラインを実行します。各フェーズは実行可能な出力とともに PASS/FAIL を返し、重大な失敗があればパイプラインは短絡停止します。検証戦略の権威でもあります。特定の変更に対して実行すべきフェーズ、品質ゲート、修正と再試行のループを扱います。「verify」「check everything」「is this ready」「pre-PR check」「run all checks」「quality gate」「verification strategy」「which checks should run」と_force_:a 曰われたとき、または機能実装やリファクタリングが完了したときに使用します。
.NET 向けの自律的なイテレーションループ：イテレーション回数の上限、進捗検出、無限リトライとトークン浪費を防ぐフェイルセーフ機能により、壊れたビルドや失敗したテストスイートを正常な状態まで導きます。build-fix ループ（dotnet build、解析、分類、修正、リビルド）がメインの流れであり、test-fix ループはその変種としてENTE…（first-class）に応じた位置づけです。ビルドが壊れているとき、大規模なリファクタリングや依存関係更新の後、またはユーザーが「ビルドを直して」「ビルドが壊れてる」「コンパイルさせて」「テストを通わせて」「失敗したテストを直して」「動くまで続けて」「自律的に」「ループして」「自動修正して」「修正を続けて」といったときに呼び出します。
アーキテクチャ適合性チェック: トークンコストの低い Roslyn MCP 分析を用いて、既存のコードベースが宣言したアーキテクチャ (VSA、Clean Architecture、DDD、Modular Monolith) に適合しているかを検証します。依存方向、レイヤー違反、モジュール境界の漏洩、循環依存を対象にします。起動キーワード: 「check architecture」「architecture violations」「layer violations」「dependency direction」「module boundaries」「arch check」「is my architecture clean」「enforce architecture」「conformance check」。アーキテクチャの選択には、代わりに architecture-advisor を使用してください。
130 点スコアリングによる Salesforce データ操作を行います。sf CLI と匿名 Apex を使用して、組織レコードの作成、更新、削除、一括インポート／エクスポート、テストデータの生成、クリーンアップを行います。ユーザーがテストデータを作成する場合、一括インポート／エクスポートを行う場合、sf data CLI コマンドを使用する場合、Apex テスト用のデータファクトリーパターンが必要な場合、または Salesforce 組織のレコードを投入／整理する場合にトリガーします。SOQL クエリの作成のみ（querying-soql を使用）、Apex テストの実行（running-apex-tests を使用）、メタデータのデプロイ（deploying-metadata を使用）の場合はトリガーしないでください。
Chakra UI v3 を使って UI コードをレビュー、変換、改善します。Chakra UI コードの問題点の確認、プレーンな HTML/CSS、Tailwind、CSS Modules、styled-components から Chakra UI への変換、整理されていない Chakra コンポーネントの整理、レイアウト構造やトークンの使用方法の修正、「これで合っている？」「何が問題？」「コンポーネントをレビューして」「リファクタリングして」「整理して」「変換して」「Chakra 化して」などの依頼に使用します。「レビュー」や「リファクタリング」という語がなくても対象です。表現がくだけていても、Chakra UI コードの確認、改善、変換を求める依頼があれば適用します。
実際のユーザーとして稼働中の Web アプリを歩調どおり操作し、静的レビューでは見落としたユーザビリティや挙動のバグを洗い出します。どの結論を出す之前にも、操作の証拠（入力、クリック、送信、観察）が必要で、操作しなかった検証は結論「不完全」で終了します。スレッドの巡回、すべての要素の操作、マルチペイン負荷マトリクス、ビジュアルポリッシュの点検、コンポーネント完成度チェックリスト、自動化 a11y（axe-core）、実用的なパフォーマンス予算（LCP/CLS/INP）、シナリオ一式の試験（11 シナリオ）、および実データを含む負荷レシピを実行します。ハードゲート: コンソールエラー/警告 = 0、ネットワーク 5xx = 0、レイアウト崩れ = 0、axe Critical/Serious = 0、パフォーマンス予算内。監査の監査メタチェックでは急ぎすぎた報告を却下します。各指摘には再現手順、証拠パス、疑わしいコード位置が含まれます。キーワード: 'ux audit'、'walkthrough'、'qa sweep'、'audit the app'、'dogfood this'、'check all pages'、'find what's broken'、'stress the UI'。
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。