Skills

E

exp-probe

brilliantrough / agent-skills

一度きりの研究スポット実験を最小限の手順で実行する。明示的に要求された場合、または欠けているデータ点、失敗後（OOM、クラッシュ）の再実行、1 つの構成の健全性チェック、最小限のバグ再現、キャンペーンが判断前に必要とする安価な測定に使用する。焦点を絞った問いは最大 1 つ。実行し、記録し、1 行で報告する。スポットチェックが分岐に発展したら exp-batch、決定木が見えたら exp-campaign へエスカレーションする。問い自体がまだ曖昧なら exp-discuss に戻す。

F

flow-deliver

nyldn / claude-octopus

利用可能な外部プロバイダーによるマルチ AI の検証、スコアリング、レビュー（Double Diamond の Deliver フェーズ）

F

fpga-development

magnus919 / agent-skills

明確なRTL契約、クロック／リセットモデル、CDC解析、タイミング制約、再現可能な実装証拠を用いてFPGAロジックを設計、レビュー、シミュレーション、検証します。合成可能なHDL、固定小数点演算、ハンドシェイク、テストベンチ、リソースのトレードオフ、タイミング収束、FPGAのリリースや立ち上げ計画に使用します。通常のMCUファームウェア、一般的な回路設計、ベンダーツールマニュアルの代用、根拠のないハードウェアまたはタイミングの承認表明には使用しないでください。

F

full-code-review

shipshitdev / skills

code-review が正確性を通過した後、並行エージェントで PR の構造、セキュリティの深さ、devex/flag の衛生状態をレビューする。完全または包括的な PR レビューに使用。

G

game-responsibility-review

lvtd-llc / skills

プレイヤーへの影響、倫理、変容、インクルージョン、マネタイズの圧力、コミュニティリスク、ダークパターン、隠れた設計意図の観点からゲームをレビューする。操作的なループ、ソーシャルシステム、広告、マネタイズ、リテンション機構、UGC、プレイヤー生成コミュニティを出荷する前に使用する。

H

harbor-cli

harbor-framework / skills

Harbor CLI のコマンドリファレンスと使用パターン。harbor run、harbor jobs、harbor trials、harbor datasets、harbor adapters、harbor tasks、harbor view、harbor sweeps、harbor traces、harbor cache、harbor admin コマンドを扱う。Harbor の評価を実行する、データセットを管理する、結果を表示する、タスクをデバッグする、trace をエクスポートする、その他いずれかの harbor CLI コマンドを扱うときは常にこのスキルを使用する。harbor のコマンドラインを組み立てる、flag 名を調べる、CLI エラーのトラブルシューティングを行うときにも使用する。

H

heyeddi-ci-config

heyeddi-com / heyeddi-skills

HeyEddi CI と Spot ランナー用の eddi-ci.yaml を作成または更新する。既存のワークフローでは GHA + HEYEDDI_RUNS_ON を優先し、sealed pipeline はオプトイン時のみ使用する。cihook.heyeddi.com からライブのポリシー契約を読み込み、設定項目を最新に保つ。

I

implement

paololeonardi / mattpocock-skills

仕様またはチケットセットに基づいて、作業を実装します。

I

interrogate

hachej / boring-stack

「interrogate」「adversarial review」「multi-model review」「challenge this」「stress test this code」「find blind spots」「tear this apart」に使用します。複数の LLM レビュアーが、それぞれ異なる観点から変更に異議を唱えます。

J

java-quality

claude-dev-suite / claude-dev-suite

Checkstyle、SpotBugs、PMD、SonarJava による Java コード品質。静的解析、コードスタイル、ベストプラクティスを扱う。使用場面：ユーザーが "Java"、"Spring Boot"、"Maven"、"Gradle" を扱う場合、"Checkstyle"、"SpotBugs"、"PMD"、"Java コードスメル"、"Java ベストプラクティス" について質問する場合。使用しない場面：SonarQube 汎用 — `sonarqube` スキルを使用、テスト — Spring Boot テストスキルを使用、セキュリティ — `java-security` スキルを使用。

L

locust-test-creator

jeremylongshore / tons-of-skills-marketplace

locust test creator の操作を作成。Performance 向けの自動有効化スキル

L

logic-locate

hyhmrright / logic-lens

後ろ向き→前向きの半形式的トレースによって、確認済みの障害の根本原因を特定する。ユーザーがスタックトレース、失敗したアサーション、エラーメッセージ、または具体的な誤った値の観察を提示したときにトリガー — 「find the bug」「this test is failing」「track down this crash」「why is this test failing」「KeyError at line 89」「expected 70, got 100」「NoneType has no attribute X」「cart empties when second tab opens」。スコープの厳格なルール：具体的な障害（例外、失敗したテスト、または特定の誤った出力）が必要。証拠のない曖昧な疑いは logic-review、動作の説明は logic-explain、リファクタリングの比較は logic-diff、コードベースの監査は logic-health を使用。以下ではトリガーしない：具体的な症状のない曖昧な「何が問題か」、スタイルの質問、パフォーマンスの問題。

M

maintain-verification-skill

hachej / boring-stack

プロジェクトの検証スキルと機能マップが実態に即していることを定期的に確認します。機能ごとにソースを並行して読み、1 回のライブセッションですべての機能を操作し、実証済みの修正は最大 1 件の PR にまとめます。/maintain-verification-skill または「verify skill を監査して」の場合に使用します。

Module Federation のローカル開発パフォーマンス設定を確認します：遅い HMR と遅いビルド速度を緩和するために推奨されるパフォーマンス最適化オプションが有効になっているかを検出します。

N

never-twice

vivswan / skills

エージェントを修正した直後、同じ種類の障害を 2 回修正した場合、または変更によってルール、ガード、チェックが削除される場合に使用します。

N

no-comments

hachej / boring-stack

Comment Sicko を起動し、承認された指摘を修正し、主張された制約のエンコーディングを提案します。

N

no-skip

proffesor-for-testing / agentic-qe

.skip()、.only()、xit()、xdescribe() がテストファイルにコミットされるのを防ぎたいときに使用。/no-skip でセッション単位のテストスキップ防止を有効化。

N

nodejs-performance

microlinkhq / skills

Node.js のレイテンシ、p50/p95/p99、スループット、CPU、メモリ、イベントループの遅延、FD プレッシャー、リトライ、ベンチマークを 1 つの PR ずつ最適化します。

P

perf

boshu2 / agentops

ホットスポットをプロファイリングして最適化する。トリガー："perf"、"profile and optimize hotspots."、"perf skill"。

P

performing-packet-injection-attack

mukul975 / anthropic-cybersecurity-skills

Scapy、hping3、Nemesis を使用してカスタムネットワークパケットを生成して注入する

P

performing-purple-team-exercise

mukul975 / anthropic-cybersecurity-skills

レッドチームの敵対者エミュレーションを調整してパープルチーム演習を実施する

P

principle-prove-it-works

hachej / boring-stack

タスク完了後、完了を宣言する前に適用します。代理指標や自己申告、「コンパイルできた」だけに頼らず、実際の成果物（機能の実行、実値の読み取り、差分の確認）で検証します。

P

principle-sequence-verifiable-units

hachej / boring-stack

複数のステップからなる作業（大規模な一括処理、マイグレーション、類似編集の連続）や、コミットと PR の積み重ね方に適用します。各作業を検証可能な状態で終わる小さな単位に分割し、次に進む前にそれぞれを確認します。レビュー担当者が一連の手順から妥当性を確認できる順序で進めます。

P

principle-test-behavior-not-implementation

hachej / boring-stack

テストを書く、変更する、または残すときに適用します。ユーザーが使うのと同じ方法でコードを呼び出し、観測される結果をリテラルの期待値に対して表明します。インポートしたすべての関数が undefined を返してもテストが通るなら、表明を書き直すかテストを削除してください。

P

proofread-presentation

ken-guru / skills

校正ツール。生成されたプレゼンテーションにコンテンツ、アクセシビリティ、レンダリング、エクスポート整合性のレビューが必要なとき、またはユーザーが校正を依頼したときに読み込む。

Q

quality-gates

duyet / codex-claude-plugins

エンジニアリングの規律と体系的な品質検証。コードレビューとデリバリーのための核となる原則、アンチパターン、意思決定ルール、ゲート手順。

R

react-skills

llama-farm / llamafarm

LlamaFarm Designer 向けの React 18 パターン。コンポーネント、hooks、TanStack Query、テストを扱う。

R

requesting-code-review

mavcui / agent-skills-hunter

Agent Skills の究極のコレクションを一か所で。「コンテキストの隅々まで最大限に活用」 Claude AI 向けの高品質な Agent Skills を400種類以上集めた究極のコレクション。クリエイティブ、技術、エンタープライズのワークフロー向け

R

requesting-code-review

mavscui / agent-skills-hunter

Agent Skills の究極のコレクションを一か所で。「コンテキストの隅々まで最大限に活用」 Claude AI 向けの高品質な Agent Skills を400種類以上集めた究極のコレクション。クリエイティブ、技術、エンタープライズのワークフロー向け

R

requesting-code-review

zhanlincui / agent-skills-hunter

タスク完了時、主要機能実装時、またはマージ前に使用して、作業が要件を満たしていることを確認します。

R

respond-pr-feedback

existential-birds / beagle

評価と修正の後で PR のレビューコメントに返信する

R

respond-to-code-review

edukeyteam / agent-toolbox

プルリクエストまたはマージリクエストに対し、人やGitHub、GitLab、Bitbucketの自動レビュアーから届いたレビューコメントを確認、対応、返信する場合に使用します。受け取ったフィードバックを扱うスキルであり、新たなコードレビューは行いません。

R

review-chain

forsvn-labs / meta-skills

コーディングエージェントを完全なプロダクトチームに。リサーチ、マーケティング、プロダクト、プロセスにまたがる組み合わせ可能なスキルを提供。1回のインストールであらゆるエディターに対応（Claude Code、Cursor、Codex、Windsurf、Gemini CLI、VS Code）。

R

review-go

nesnilnehc / ai-cortex

Go コードを言語とランタイムの規約に沿ってレビューします：並行処理、context の使用、エラー処理、リソース管理、API の安定性、型のセマンティクス、テスト容易性。言語のみを対象とするアトミックスキルで、出力は指摘事項のリストです。

R

review-response

noobygains / godmode

変更を加える前にコードレビューのフィードバックを処理するときに使用する。特に提案が曖昧、技術的に疑わしい、または相互依存する複数の項目にまたがる場合に用いる。コンプライアンスのためのパフォーマンスではなく、検証と技術的な厳密さを求める。

R

review-ui

xgent-ai / skills

画面実装後の UI/UX 受け入れ確認や修正後の再レビューに使用。コード差分のレビュー、直接の修正、ゼロからの設計には使用しない。実行中の画面の実際のスクリーンショットと測定結果のみを根拠とし、コードから効果を推測しない。独立したレビュー担当者が採点して差分を列挙し、合否を判定する。

R

rust-unsafe-boundaries

lvtd-llc / skills

unsafe な Rust を、明示的な不変条件を伴う小さく文書化されたテスト可能な境界の背後に隔離し、レビューする。unsafe コード、生ポインタ、unsafe 関数、unsafe trait、MaybeUninit、ポインタのエイリアシング、パニック安全性、Miri チェック、unsafe な内部実装に対する安全な抽象を書く、リファクタリングする、レビューするときに使用する。

S

scope

boshu2 / agentops

bead または呼び出し元の意図の書き込みスコープを、完全性と曖昧さの観点からレビューする。トリガー："review write scope"、"check scope boundaries"、"scope this change"。

S

semantic-review

mikker / semantic-review

git diff に対するセマンティックで物語形式のブラウザレビューを開き、人間のレビュアーのコメントを返す。

説明はまだありません

S

shiftleft

membranedev / application-skills

ShiftLeft 統合。データ、レコードを管理し、ワークフローを自動化します。ユーザーが ShiftLeft のデータを操作したいときに使用します。

evo 実行で勝ち残った実験を、クリーンでマージ可能な変更として着地させる -- リポジトリにリモートがあれば PR を作成し、なければ作業ブランチにマージする。最高スコアの実験を、その挙動を再現する最小の diff にまで蒸留し、メンテナがマージ時に重視する品質（スコープの規律、テストの完全性、スタイルの遵守）に合わせて整え、そのうえで参考情報としてのマージ可否レポートを添付する。ユーザーが /evo:ship を呼び出す、最良の結果の着地/マージ/出荷を求める、または完了した最適化を pull request にしたいときに使用。

S

simplify

valorvie / ai-dev-skills

ユーザーがレビュー前に変更済みコードのクリーンアップを行いたいときに使用する：再利用性、コード品質、効率性について並列レビューを実行し、挙動を変えずに価値のある修正を適用する。

S

skill-autobench

garrytan / gbrain

既存スキルの仕様ではなく、実際の使用履歴に基づいて評価を作成します。brain の会話アーカイブ（conversations/）と各ハーネスのセッショントランスクリプトから呼び出しを抽出します。呼び出し後のユーザーによる修正が最も重要なシグナルです。次に eval_contract と、正直さを示すラベル（SPEC-DERIVED／HISTORY-IMPLIED）付きの再実行可能なケースを 4～8 件作成し、skills/<name>/eval/autobench-<date>.md に PENDING-HUMAN-APPROVAL として配置します。SKILL.md は決して書き換えません。2 つのガード機能も備えています。パネルの整合性（マルチモデル判定では各プロバイダーが実際に応答したことを証明）と、失敗改善の分類（記録された LLM フォールバック事例を時間をかけて決定論的なコードに置き換える）です。

S

skill-finish-branch

nyldn / claude-octopus

ブランチを片付ける — テスト実行、PR 作成、マージまたは破棄 — 実装が完了したときに使用

S

skill-verify

nyldn / claude-octopus

些細ではない変更をコミットまたはリリースする前にエンドツーエンドの検証が必要なときに使用

スキルをインストールまたは使用する前に、SkillTester.ai でその独立したベンチマークレポートを確認する。ユーザーがサードパーティスキルのインストールコマンドやインストール計画を示したときにこのスキルを自動的にトリガーする。特に `npx skills add <repo-or-url> --skill <skill-name>`、`skills add ...`、リポジトリ URL と `--skill` の組み合わせ、`SKILL.md` への直接 URL、または `Check this skill <skill_url>` の場合。インストールコマンドを解析し、対象の SKILL.md を解決し、スキル名で SkillTester.ai に問い合わせ、説明が完全一致または高い重複度の近似一致（より新しいスキルの改訂版である可能性が高い）の場合にベンチマーク結果を返す。

S

spike

taecontrol / skills

実現可能性、統合、パフォーマンス、ツールの挙動を確定するために観察が必要なとき、範囲を限定した技術実験を行う。読むだけでは次の技術的な判断を下せないときに使用し、プロダクションコードの納品には使わない。

S

sql-schema-audit

mizchi / skills

sqlc カタログを用いた SQLite/D1 スキーマ向けのインデックスカバレッジと N+1 レビューの支援。未使用のインデックス（FK CASCADE を考慮し、カスケードを支えるインデックスは指摘しない）、インデックスの助けなしにテーブルをスキャンするクエリ、生成された SQL 関数を呼び出す `for` ループを可視化します。

S

subagent-driven-development

zhanlincui / agent-skills-hunter

現在のセッション内で独立したタスクを含む実装計画を実行する場合に使用

S

swiftpm-macos

openai / plugins

SwiftPM の macOS パッケージと実行ファイルをビルド、実行、テストする。リポジトリがパッケージ優先、または Xcode プロジェクトがない場合に使用。

T

tdd

hachej / boring-stack

ユーザーが TDD、失敗するテスト、リグレッションテストを明示的に求めたとき、またはバグに明らかで安価なローカルのテスト対象があるときにのみ使用。テストの経路が不明、高価、統合中心、または要求されていない場合はスキップ。

テスト駆動開発のワークフロー原則。RED-GREEN-REFACTOR サイクル。

ユーザーが "analyze test coverage"、"find untested code"、"check coverage gaps"、"improve test coverage"、"identify missing tests"、"measure code coverage"、"test quality analysis" を求めたり、テスト戦略やカバレッジ指標に言及したときにこのスキルを使用する。

T

test-driven-development

mavcui / agent-skills-hunter

Agent Skills の究極のコレクションを一か所で。「コンテキストの隅々まで最大限に活用」 Claude AI 向けの高品質な Agent Skills を400種類以上集めた究極のコレクション。クリエイティブ、技術、エンタープライズのワークフロー向け

T

test-driven-development

mavscui / agent-skills-hunter

Agent Skills の究極のコレクションを一か所で。「コンテキストの隅々まで最大限に活用」 Claude AI 向けの高品質な Agent Skills を400種類以上集めた究極のコレクション。クリエイティブ、技術、エンタープライズのワークフロー向け

T

test-driven-development

midudev / autoskills

任意の機能またはバグ修正を実装する際に使用 — 実装コードを記述する前に

T

test-driven-development

zhanlincui / agent-skills-hunter

任意の機能またはバグ修正を実装する際に使用 — 実装コードを記述する前に

T

thermo-nuclear-review

poteto / plugins

ブランチの変更に対する包括的なセキュリティと正確性の監査。thermo nuclear、thermonuclear、deep review の要求や、バグ、破壊的変更、セキュリティ問題、devex の退行、機能ゲートの漏えいに焦点を当てたブランチ/PR の差分監査に使用します。

U

unit-testing

tencentblueking / bk-ci

BK-CI のコードに単体テストを書くときに使用します。JUnit5、MockK、テスト構成、依存関係の Mock、例外検証、TDD のシナリオなどが該当します。ユーザーがテストを追加したり、テスト駆動で実装したりする場合に優先的に使用します。