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
アーキテクチャ、デバッグ、セキュリティ監査について第二意見を得るために Google Gemini CLI に相談する。Gemini の 100 万トークン以上のコンテキストウィンドウで包括的なコード分析を行う。Flash（高速）、Pro（徹底的）、3-Pro-Preview（最先端）を比較。使用する場面: アーキテクチャ上の判断に第二意見が必要、2 回以上試してもデバッグが行き詰まっている、セキュリティに敏感なコードを書く、リファクタリング（5 ファイル以上）を計画する、コンテキスト容量が 70% 以上に迫っている、技術スタックに不慣れ、ピアレビューが必要、Flash と Pro と 3-Pro-Preview を比較したい。キーワード: gemini-cli、google gemini、gemini command line、second opinion、model comparison、gemini-2.5-flash、gemini-2.5-pro、gemini-3-pro-preview、architectural decisions、debugging assistant、code review gemini、security audit gemini、1M context window、AI pair programming、gemini consultation、flash vs pro、AI-to-AI prompting、peer review、codebase analysis、gemini CLI tool、shell gemini、command line AI assistant、gemini architecture advice、gemini debug help、gemini security scan、gemini code compare
ローカルブランチ、PR、コミット、ファイル、アーキテクチャドキュメント、リポジトリ skill に対する自動化された Cherry Studio レビュー。プロジェクト固有の命名、main/renderer/shared の配置と依存ルール、IpcApi と DataApi の境界、ライフサイクル/サービスの所有権、renderer hooks、React/UI 規約、およびテストを必要とするコードまたはドキュメントのレビューに使用する。レビューの深さは diff のサイズと実行時のサブエージェント能力（単一エージェントまたはマルチエージェントのレビュアー・検証者）に応じて適応する。既定では報告のみ。コード修正と GitHub への投稿には、それぞれ呼び出し時の明示的な許可（`fix` / `submit`）が必要。通常のレビュープロンプトと安全な中断の挙動は、以下のインタラクション契約に従う。レビューセッション後に skill の不足を診断するには、`/gh-pr-review diag` を実行する。
iOS のアニメーションコードを正確性、パフォーマンス、アクセシビリティ、Apple API のベストプラクティスの観点でレビューする。アニメーションコードを含む .swift ファイルをレビューするときに使う — withAnimation、.animation()、PhaseAnimator、KeyframeAnimator、matchedGeometryEffect、navigationTransition、CABasicAnimation、CASpringAnimation、UIViewPropertyAnimator、UIDynamicAnimator、symbolEffect、scrollTransition、contentTransition、またはカスタム Transition 準拠。
memory-benchmark crate と dhat ヒーププロファイラーを使用して Turso のメモリ使用量をベンチマークおよび分析する方法。ユーザーがメモリ使用量、メモリプロファイリング、割り当ての追跡、ヒープ分析、メモリ回帰、メモリベンチマーク、dhat に言及した場合、または SQL ワークロード中にどこでメモリが割り当てられるかを理解したい場合にこのスキルを使用する。WAL モードまたは MVCC モードでのメモリ増加を調査する場合にも使用する。重要 - perf/memory crate を変更した場合（プロファイルの追加、CLI フラグの変更、出力形式の変更など）は、将来のエージェントのために正確さを保つよう、このスキルドキュメントを更新して変更を反映すること。
保護されたブランチへのマージ前のハードゲート：Parts A→B→C→R→D を順に実行する（OpenSpec archive の関連付け、rebase/コンフリクト事前チェック、カバレッジの優先、pr-review-gate による内容一致の深さでの pr-code-review（未設定 ≡ auto）、コミット品質からの squash 判断 + tip-pin merge）。関連する OpenSpec change がまだアクティブな間は merge しないこと；直接の \"merge MR\" コマンドでもスキップしないこと；2 つの実行可能な戦略がある場合に squash を自動選択しないこと — コミット品質の推奨を添えて確認すること；単一コミットまたは単一の許可戦略の MR は確認なしで結論とする；マージ後、ローカルワークスペースを解決されたターゲットブランチに同期する。トリガー — 「合并 tip」「merge tip」「合并纪律」「push 后合并」「archive 合入」「合并前门控」「rebase 检查」「冲突预检」「合并前 rebase」「先 archive 再 merge」「合并前 code-review」 / merge discipline、archive-before-merge、rebase pre-check、coverage gate、pr code review before merge。
Apple プラットフォームで Swift の可観測性コードを記述・レビューする —— 統合ログ（Logger、OSLog、プライバシー秘匿化、ログレベルと永続化）、signpost と Instruments、アクティビティトレーシング、MetricKit のメトリクスと診断（起動、ハング、クラッシュ、OOM、ディスク書き込み）、クラッシュレポートとシンボル化、OSLogStore によるログエクスポート、Xcode Organizer、および自前のバックエンドやサードパーティ SDK へのテレメトリ送信。ログの追加、パフォーマンスの計測、MetricKit の組み込み、本番環境のクラッシュやハングの診断、サポート用のログエクスポート、print・Logger・signpost・分析 SDK の使い分けを行うときに使用。
アニメーション処理、メモリリークのリスク、長時間セッションでの速度低下、CSS アニメーション、canvas/WebGL の requestAnimationFrame ループ、マーキー、スケルトン、GSAP/Three/Matter のエフェクト、タイマー、リスナー、オブザーバーを重点に、フロントエンドページのパフォーマンスを計測、監査、最適化します。アニメーションのパフォーマンス向上、画面外のアニメーションの一時停止、メモリリークの調査、時間の経過とともにコンピューターを遅くするページの計測、スクロールのカクつきの修正、CPU/GPU 使用量の削減、または Codex Browser を使って React/Vite/Next/フロントエンドページで「表示中のみ再生」最適化を繰り返すよう求められた場合に使用します。
速度の最適化、バンドルサイズの削減、応答性の改善を伴うタスクでは積極的に読み込みます。ユーザーが「もっと速くして」「バンドルサイズを削減して」「遅いクエリを修正して」「レンダリングを最適化して」「Core Web Vitals を確認して」と言った場合に使用します。バンドル分析とツリーシェイキング、データベースクエリの最適化（N+1、インデックス）、React のレンダリング性能（再レンダリング、メモ化）、ネットワークウォーターフォールの最適化、メモリリークの検出、サーバーサイド性能、Core Web Vitals（LCP、FID、CLS）の改善を扱います。
ステージ済みの git diff を読み、コミットすべきでないものを指摘する — シークレットや API キー、残ったデバッグコード（dd()、console.log など）、大きなコメントアウトの塊、誤って追加された大きなファイルやバイナリファイル。各問題についてファイルと行、なぜ問題なのかを示し、最後に明確な PASS または BLOCK で締める。コミット前に使用するほか、ユーザーが「ステージされた内容を確認して」「ステージ済みの変更をレビューして」「コミットすべきでないものはある？」「コミット前に diff をスキャンして」と依頼したとき、またはコミット前の安全チェックを求めたときに使用。
スキル実行のトレースを分析して問題を特定し、スキルを自動的に進化・改善する。ユーザーがスキル実行のトレースファイル（JSON）を提供し、実際の実行データに基づいてスキルの性能を改善したい場合に使用する。"analyze traces"、"evolve skill based on traces"、"improve skill from execution history"、"find issues in skill traces" といったリクエスト、またはスキルのトレース・ログファイルを扱う場合に発動する。
コード、アーキテクチャ、API、デザインが *good* かどうか（単に動くかではなく）について定性的な判断をユーザーが求める場合に本スキルを使用します。必ず使用する場面："taste" または "品味" という語、"well-designed"、"feels off"、"feels mediocre"、"amateur hour"、"something is off"、"design quality" といった表現、どのアプローチがより優れた職人技を示すかを尋ねる場合、コードやシステムの全体的な品質の評価を依頼する場合。ユーザーの核心的な問いが "make this work" ではなく "is this good?" である場合にも使用します。使用しない場面：具体的なバグ修正、パフォーマンスのデバッグ、セキュリティ監査、テストの作成、明確な指示のあるリファクタリング、"fix spacing on mobile" のような具体的な目標を持つ UI 変更。
Java における Docker ベースの統合テスト向け Testcontainers。データベースコンテナ、メッセージングシステム、Spring Boot @ServiceConnection を扱う。USE WHEN: ユーザーが "testcontainers"、"docker test"、"integration test" に言及し、"@ServiceConnection"、"PostgreSQLContainer"、"MongoDBContainer"、"test database"、"docker compose test" について尋ねるとき。DO NOT USE FOR: 単体テスト - `junit` を使用；REST API テスト - `rest-assured` を使用；Docker を使わないテスト - H2 または組み込みデータベースを使用；非 Java プロジェクト - 言語固有のツールを確認。
WordPress の PHPStan レビューとセットアップのガイダンス。`phpstan.neon`、WordPress の静的解析セットアップ、ベースライン、PHPStan レベル、CI ジョブ、WordPress stubs、`szepeviktor/phpstan-wordpress` をレビューするとき、またはユーザーが "PHPStan"、"static analysis"、"phpstan.neon"、"baseline"、"WordPress stubs"、"CI type checks" に言及したときに使用。プラグイン、テーマ、より大規模な WordPress コードベース向けの WordPress 固有の PHPStan 設定、ベースライン戦略、拡張の接続、実用的な展開パターンのレビューに役立つ。
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。