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 97,222 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
（NS）製品バグ報告（画面、期待値と実際の結果、チケット、スクリーンショットの説明）について、利用側のスタックの全レイヤーを通して報告されたフローを追跡し、診断します。チャットのみで8セクションのレポートを作成し、その後、ユーザーがオプトアウト（診断のみ／修正しない）していない限り、ns-execution-gitlab-issue（ISSUE_URL）または ns-coder に自動で振り分けます。このスキルはパッチを作成しません。ユーザーが relato、issue、チケット、スクリーンショットの説明を貼り付けた場合、「何が起きているのか」「これを診断して」と尋ねた場合、画面上の期待値と実際の結果を示した場合、または /ns-bug-report-diagnosis を入力した場合は、スキル名を指定していなくても必ず使用します。画面の状況説明なしに今すぐ実装／修正を依頼された場合（ns-coder）、GitLab ISSUE_URL の実行を最初のスキルとして依頼された場合（ns-execution-gitlab-issue）、画面の状況説明がないスタック／CI／ログの問題（ns-investigator）、または利用側に DB 用スキルがある状態で DB のみを調査する場合は使用しないでください。
タスクがプロダクトのフロントエンドの可視インターフェース、インタラクション動作、フロントエンドの状態とデータフロー、コンポーネントやスタイルの構成の実装、変更、リファクタリング、レビューを必要とするときに、ユーザーの指名なしで積極的に使用する。これらのフロントエンド動作のテストと検証戦略にも用いる。ページ、フォーム、リスト、モーダル、レスポンシブ、スタイルとモーションの実装、フロントエンドコードの帰属調整に適用。ビジュアルスタイル、配色、タイポグラフィ、デザインの方向性といった設計判断には使用せず、純粋なバックエンド、ビルドとデプロイ、依存関係のアップグレード、インポートパスを直すだけの機械的な変更、既存サイトの操作のみ、デザイン画像の生成のみ、この skill に関する議論にも使用しない。ユーザーが明示的に使用しないよう求めた場合はトリガーしない。
Web アニメーションやレンダリング性能の作業を最適化・監査・出荷準備するときに使用する：フレームループ、スクロール／ビューポート表示、マウント／アンマウント遷移、canvas／WebGL のライフサイクル、モーションの低減、遅延レンダリング、画面外の遅延処理など。ジャンク、フレームごとのアロケーション、強制リフロー、レンダリングループ、画面外で一時停止しないアニメーション、content-visibility、requestIdleCallback、アニメーションやレンダリング問題のための Chrome DevTools パフォーマンストレース分析、ブラウザ駆動の CSS／WAAPI・最小限の JS・phase・Motion／GSAP の選択に使用する。ユーザーが phase の API や挙動について明示的に尋ねたときに使用する。探索的なアニメーションの構想、プロトタイピング、視覚的な反復、バリアントの試行には使用しない。コードがすでに phase を import していても同様であり、ユーザーが性能ガイダンス、監査、本番実装、出荷準備レビュー、または phase 自体について求めるまで待つ。
Conventional Commits形式のプルリクエストタイトルをCIで強制する設定を追加または検証します。リポジトリがPRタイトルをコミットの件名としてsquash mergeするかを検出し、既存のタイトルチェックを確認します。SHAを固定したamannn/action-semantic-pull-requestを使って`.github/workflows/pr-title.yml`を作成し、不正なタイトルが失敗し、適切なタイトルが通過することを検証します。ユーザーがConventional Commits形式のPRタイトルを強制、PRタイトルをlint、semantic pull request check、PRタイトルチェックを追加と言う場合や、/pr-title-lintを呼び出した場合に使用します。PRタイトルをコミットメッセージとするsquash mergeへの切り替え（マージのデフォルト設定とルールセットにはgh-bootstrapを使用）、リリースの作成（releaseを使用）、ローカルのコミットメッセージフック（prekを使用）には使用しません。
ユーザーが製品品質の向上、品質管理システムの導入、欠陥の削減、品質データの分析を望んでいるときに使用する。ユーザーが "SPC"、"statistical process control"、"Six Sigma"、"DMAIC"、"control charts"、"process capability"、"Cp"、"Cpk"、"quality control"、"defect reduction"、"inspection"、"acceptance sampling"、"quality assurance" に言及したときにも使用する。リーン改善については lean-manufacturing を参照。プロセス最適化については process-optimization を参照。
リポジトリを対象に、カタログ内の各スキルのチェックを読み取り専用で監査し、セットアップの不足項目を報告します。リポジトリのルートから同梱の Python スクリプトを実行し、カタログ内の各スキルについて、チェック、状態、証拠、修正を担当するスキルを1行にまとめて出力した後、それらのスキルを挙げた順序付きの計画を提案します。ファイルへの書き込みや、状態を変更する GitHub API エンドポイントの呼び出しは一切行いません。任意の --github フラグを指定した場合も、読み取り専用の GET チェックだけを追加します。「このリポジトリを監査」「このリポジトリに不足しているもの」「リポジトリの健全性チェック」「どのセットアップスキルが適用されるか」と言われた場合、または /repo-audit が呼び出された場合に使用します。修正を直接適用せず、各指摘をカタログ内の該当スキルに振り分けてください。アプリケーションロジックのコードレビューにも使用しないでください。
結果が利用可能なコード、データ、設定、ドキュメントから実際に再現できるかを監査する。ベンチマークの主張を信頼したり、自分の成果を公開したりする前に使用する。再現、コード公開チェック、論文アーティファクトの健全性チェック、ラボの引き継ぎ、結果が引用される前に欠落したシード／設定／データを発見すること、あるいは「自分のマシンでは動く」がリスクとなるあらゆる場面に使用する。公開アーティファクトパッケージに何を含めるかを計画したい場合は、代わりに artifact-release-packager を使用する。このスキルの役割は、再現が可能かどうか、どこで破綻するかを検証することである。
Roblox エクスペリエンスが遅い、ラグがある、カクつく、クラッシュする、メモリ不足になる場合や、公開・更新前に使用します。モバイルでゲームが重い、FPS 低下、フレームの急増、サーバーラグや低いハートビート、物理演算のラグ、ネットワークラグや高い KB/s、メモリリークやメモリの増加、スマートフォンでのクラッシュ、参加・読み込み時間の長さ、パーツ・インスタンス・ドローコール・三角形の過多、MicroProfiler、Script Profiler、Luau ヒープ、Developer Console のメモリ、Scene Analysis、StreamingEnabled の調整、パフォーマンス予算、公開、アップデートのリリース、サーバーの再起動、バージョンのロールバック。
Studio の外部で Roblox のチームプロジェクトを設定・修復する場合に使用します。Rojo または Script Sync、Wally パッケージ、Rokit のバージョン固定、luau-lsp の型チェック、Selene、StyLua、Lune またはエンジンでの単体テスト、プルリクエストでの GitHub Actions CI、Open Cloud によるプレース公開、Luau Execution や API キーのスコープ、ビルダーの Team Create マップとファイル内のコードの統合、Studio プラグイン、パイプラインの動作確認などを扱います。「Rojo を設定して」「Roblox ゲームの CI」「CI でテストを実行」「GitHub から公開」「Script Sync の同期が止まった」「Rojo がパーツを削除した」「wally パッケージが見つからない」「luau-lsp が ReplicatedStorage を見つけられない」「selene が型エラーを出す」「リリースでマップが消えた」「LocalScript が動かない」といった場合にも使用します。
シニアバックエンド開発者の専門家として、システムアーキテクチャの設計、本番品質の API（REST、GraphQL、gRPC）の構築、最適化されたデータベーススキーマとクエリの作成、厳格なコードレビューの実施、エンジニアリングのベストプラクティスの徹底を行う。Node.js/TypeScript、Python、Java/Spring Boot、Go、Rust をサポート。本番対応のコード、Mermaid 図付きのアーキテクチャドキュメント、マイグレーションファイル、実行可能なコードレビューのフィードバックを生成する。ユーザーがバックエンドエンジニアリングの指針、コード生成、リファクタリング、アーキテクチャの意思決定を必要とする場合に使用。
このスキルは `LazyColumn`、`LazyRow`、`LazyVerticalGrid` を正しくテストするために使います — コンテナを `Modifier.testTag(...)` でタグ付けし、各アイテムをその key でタグ付けし、セマンティックアクション（`hasScrollAction()`、`performScrollToIndex`、`performScrollToKey`）または `Modifier.testTag` と `performTouchInput { swipeUp() }` でスクロールし、表示状態を `assertIsDisplayed` で検証します（`assertExists` は使わないこと。一部の構成では画面外の遅延アイテムもセマンティックノードとして存在するため）。最もシグナルの強いプローブである `LazyListState.layoutInfo.visibleItemsInfo`、アイテム配置アニメーション用の `mainClock.autoAdvance = false`、パラメータ化された垂直/水平の基底クラスパターンを扱います。開発者が「テストで LazyColumn をスクロールするには」「assertExists と assertIsDisplayed の違い」「key へのスクロール」「アイテム配置アニメーションのテスト」と尋ねた場合や、アイテムが画面外なのにテストが通る場合に使用します。
このスキルは、Google の small / medium / big というスコープの語彙と定性的なピラミッドを使って Android テストスイートの規模を決めるために使用します。ほとんどのアプリは「多数の small テストと比較的少数の big テスト」を保つべき理由、スコープ（small/medium/big）が実行場所（ローカルかインストルメントか）と直交する関係にあること、古い 70/20/10 の数値比率が実際にどこから来たのかを説明します。ユーザーが「ユニットテストと UI テストをどれくらい書くべきか」「テストピラミッドとは何か」「自分のテストはすべてインストルメントテストで CI が遅い」「テストピラミッド 70 20 10」「Android small medium large テスト」「Robolectric はどの層か」と尋ねる場合、または strategies ページの Unit / Component / Feature / Application / Release Candidate という枠組みに言及する場合に使用します。
コンテンツ駆動型サイトにおけるファイル間のデータ・アセットの一貫性を検証する必要があるときにこのスキルを使用する——「レンダリングされるか？」（それは `web-visual-verification`）ではなく、「データ、ファイル、参照がすべて一致しているか？」である。「盤點內容」「稽核資產」「對照 course-data 跟 markdown」「找缺圖」「task ID 有沒有重複」「quiz 編號 vs 硬編碼總數」「audit」「content audit」「content drift」「asset coverage」「three-way sync check」「cross-file consistency」「find missing illustrations」「資料一致性檢查」「找出該補插圖的地方」といったフレーズ、またはユーザーがソースファイルとデプロイ済みデータの乖離を感じたあらゆる場面でトリガーされる。出力は人間が読める markdown レポートであり、合否判定ではない。リリース前の完全なカバレッジには `web-visual-verification` と組み合わせる。
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。