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
貧血ドメインモデルを検出し、検証してリッチドメインモデルへリファクタリングし、戦術的 DDD パターン（エンティティ、値オブジェクト、集約、ドメインサービス、ドメインイベント）を適用します。ユーザーがドメインモデルや DDD コードの検証・レビュー・確認、貧血モデルの検出、ドメインオブジェクトのリファクタリング、カプセル化の改善を求める場合、または「anemic model」「rich domain」「aggregate」「value object」「domain event」「ubiquitous language」「is this good DDD」「does this follow DDD」「check my domain」などに言及する場合に使用します。モジュールやサービスの境界設計、アーキテクチャ分解、戦略的 DDD のコンテキストマッピング、ドメイン層外のコード（DTO、コントローラー、インフラストラクチャアダプター）には使用しないでください。
テストを書くとき、テストの差分をレビューするとき、モックとフェイクを選ぶとき、壊れやすいテストや変更検知型テストを診断するとき、DAMP 対 DRY のテスト構造、SMURF/ピラミッドの層の選択、時刻/sleep/共有フィクスチャによるフレーキーテストに対処するときに Google Testing on the Toilet（TotT）のルールを適用する。良いテストが何をアサートし、何を拒否すべきかを示す。Vitest/ランナーのクックブックではなく、E2E 作成ワークフローでもない。
WCAG 2.2 AA や RGAA などの国の標準に照らしてリポジトリ、サイト、ページを監査する; 日付入りの適合レポート、基準グリッド、PRD バックログ、チケットを作成する; アクセシブルなマークアップを作成する; アクセシビリティを修正する; リポジトリゲートとレンダリング DOM キャプチャのパイプラインを構築する、といった用途に使用。同梱のインストール不要エンジンが成功基準に紐づく 93 件の静的チェックを実行し、エージェントが判断基準を裁定してレンダリング基準をブラウザスキャンにルーティングする; check/verify はでっち上げられた非適合を拒否する。diff、ブランチ、PR に限定したレビューには代わりに `review-a11y` を使用。
ユーザーペルソナになりきり、Web アプリの 1 つの利用フローを UI を通して歩く（フローの入口から開始し、内部 URL は決して入力しない）。そのジャーニーが使用可能かを判断し、実行可能な発見事項を記録する。フローを引数として受け取る。"test as a user"、"check if it's usable"、"walk flow X as a persona"、"validate the usability of a screen/journey" を行いたいとき、または Webwright スタイルの再生可能なスクリーンショット/ログ証拠でフローを実行したいときに使用する。
SaaS および従量課金制の Web アプリを、偶発的・日和見的・意図的な敵対的利用パターンの観点で監査する。ユーザーが「adversarial audit」「abuse case audit」「idiot-proof this app」「find usage exploits」「business logic audit」「how could users break this」と言ったときに使用する。コードベースを調査して経済的な表面領域（価格階層、利用上限、無料トライアル、高コストなリソース）を把握し、ユーザー行動が意図の有無にかかわらず前提を覆し、上限を回避し、コストを増幅し、状態を破壊しうる濫用ケースを生成する。優先順位付けされた Markdown レポート（指摘事項、コード位置、修正提案）を作成し、その後オプションでブラウザ上で指摘事項をインタラクティブに検証する。
AgentMark のプロンプト、データセット、実験、評価のセットアップ、統合、構築、デバッグ、出荷を行う。TRIGGER: 任意のアプリやエージェントへの AgentMark のセットアップ/統合。SDK が指定されている場合も含む（生の Anthropic/OpenAI、Vercel AI SDK、Bedrock、各種フレームワーク）——指定された SDK は統合の TARGET であり、スキップする理由にはならない；任意の `.prompt.mdx`、`agentmark.json`、`agentmark.client.ts`、`agentmark_client.py`、`agentmark/` または `.agentmark/` ディレクトリ、`@agentmark-ai/*` のインポート；`npx create-agentmark` または任意の `agentmark` コマンド（`init`、`dev`、`doctor`、`run-prompt`、`run-experiment`、`generate-types`、`link`、`pull-models`）；AgentMark Cloud の操作（`agentmark-mcp`、ヘッドレスプロビジョニング、git デプロイ）；AgentMark、プロンプトのバージョン管理、実験、評価、デプロイ、トレース可観測性への言及。AgentMark の意図やマーカーがまったくない場合のみスキップ：プロバイダー中立のプロンプトコード；一般的なプロンプトエンジニアリングや可観測性の質問；競合プラットフォーム（Langfuse、LangSmith、Phoenix、Braintrust、Traceloop）。
Astro サイト向けの GitHub Actions CI/CD ワークフローを設定する — `astro check`（TypeScript + コンテンツスキーマ）、ESLint、Prettier、ビルド検証、Vitest テスト、Lighthouse CI、リンクチェック、npm audit、および GitHub Pages、Cloudflare Pages、Netlify、Vercel への自動デプロイ。ユーザーが Astro サイト向けに GitHub Actions、CI/CD、自動チェック、またはデプロイワークフローを作成、追加、設定、構成したい場合は常にこのスキルを使用する — たとえ「GitHub Actions」という正確な表現を使わなくても。これには次のようなあらゆるリクエストが含まれる：Astro リポジトリに自動型チェックまたは lint を追加する；CI で `astro check` を設定する；PR に Lighthouse またはアクセシビリティチェックを追加する；Astro プロジェクト向けに CI で Vitest を構成する；GitHub から Astro サイトを GitHub Pages、Cloudflare Pages、Netlify、Vercel に自動デプロイする；リンクチェックまたはリンク切れ検出を追加する；Astro パイプラインにセキュリティスキャンを追加する；あるいは一般的に「add CI」「add automated checks」「set up workflows」、または Astro サイトの GitHub リポジトリに関連するあらゆることを「automate」する。また、PR に品質ゲートを設けたい、ビルドがまだ通ることを検証したい、または新しい Astro リポジトリを設定して自動化のベストプラクティスを求めている場合にもトリガーする。ユーザーが Astro プロジェクトリポジトリ内にいて、自動テスト、コード品質、デプロイ、または GitHub ワークフローについて何か言及した場合は、このスキルを使用する。
ユーザーが「audit this codebase」「audit this code」「security audit」「code audit」「find vulnerabilities」「check for bugs」「review code quality」「find dead code」「check for anti-patterns」「performance audit」「check for code smells」「technical debt」「code health check」を求めた場合に、このスキルを使用する。
ユーザーが特定の AWS サービス（例：RDS、EKS、MSK、ElastiCache、DynamoDB、S3、Lambda、OpenSearch など）について、カオスエンジニアリング、故障注入、レジリエンステスト、高可用性の検証を尋ねたときに使用する。"chaos testing on [service]"、"fault injection for [service]"、"how to test HA of [service]"、"FIS scenarios/actions for [service]"、"[service] failover testing"、"[service] resilience testing"、"[service] 混沌测试"、"[service] 故障注入"、"[service] 高可用验证"、"对 [service] 做混沌实验"、"test my [service]"、"verify my [service] is resilient" でトリガーされる。ユーザーが "test my RDS" や "how resilient is my MSK cluster" のようにカジュアルに表現した場合でも、この skill を使用すること。
Playwright を使ってブラウザ操作を自動化し、Web テスト、デバッグ、自動化を行う。ユーザーが Web サイトのナビゲート、スクリーンショットの取得、フォームの入力、要素のクリック、ページコンテンツの抽出（HTML/テキスト）、アクセシビリティの監査（ARIA/AX ツリー）、Web Vitals パフォーマンスの測定、コンソールログと HTTP リクエストの監視、API レスポンスのモック、ブラウザ内での JavaScript 実行、React コンポーネントの検査、UI と Figma デザインの比較、または tracepoint、logpoint、例外監視による非ブロッキングデバッグを行う必要があるときに使用する。
コードスメルの検出、保守性の評価、複雑度分析、デザインパターンの評価、命名規則、コードの重複、技術的負債の特定、ベストプラクティスの検証を含む包括的なコード品質レビューを実施する。具体的な問題、深刻度の評価、メトリクス分析、実行可能な改善提案を含む詳細なレビューレポートを作成する。コード品質のレビュー、コードの保守性の分析、コードスメルの検出、コーディング規約の確認、コード複雑度の測定、技術的負債の特定を行うとき、またはユーザーが "code quality review"、"code quality check"、"maintainability analysis"、"code smells"、"clean code"、"refactoring candidates"、"technical debt assessment" に言及したときに使用する。
あらゆる言語とインフラにおけるセキュアコーディングとセキュリティ重視のコードレビューを支援——OWASP 指向の脆弱性パターン（インジェクション、XSS、認証、暗号、デシリアライズ、SSRF、XXE）、シークレットの取り扱い、IaC セキュリティ（Terraform、Kubernetes、Docker、GitHub Actions）。ユーザー入力、認証、ファイル、データベース、ネットワークリクエスト、暗号、インフラ設定を扱うコードを書く／レビューする場合、またはユーザーが SQL インジェクション、XSS、SSRF、ハードコードされたシークレット、OWASP の問題、Terraform セキュリティ、GitHub Actions セキュリティの確認を求めた場合に使用。認可されたペネトレーションテスト案件（ai-redteam、cybersecurity）、コンプライアンスプログラムのマッピング（compliance-engineer）、YARA／マルウェアルール（yara-rule-authoring）、CI パイプライン構築のみ（devsecops）には使用しない。
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。