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
PR 番号または URL から GitCode のプルリクエストをレビューする。`oh-gc` が PR メタデータ、diff、コメントを取得する必要があり、文脈のためにローカルリポジトリのコードを確認する必要があり、出力が具体的な指摘または GitCode への投稿ドラフトであるべき場合に使用する。`oh-gc` に依存する GitCode PR レビューやコメント投稿のリクエストに用いる。一般的なローカルレビュー、GitHub/GitLab のフロー、ユーザーの明示的な確認なしの自動投稿には使用しない。
カスタム PostHog Review スキルの作成方法:PostHog Review の自動 PR レビューを駆動するレビュー観点、盲点チェック、検証基準、解決基準。ユーザーが新しいレビュー観点(自身の PR に対する専門的な視点)、カスタムの盲点スイープ、どの指摘を公開するかの独自の検証基準、どのレビューコメントを実装するかの独自の基準を求めたときに使用。トリガーは "create a PostHog Review perspective"、"custom review perspective"、"my own blind-spot check"、"custom validation criteria"、"custom resolution criteria"、"tune what PostHog Review publishes"、"tune what PostHog Review implements"。
ローカルの `supabase/supabase` チェックアウトで Supabase ドキュメントの変更をレビューする — オープンな PR(トリアージ、分類、検証)でも、PR を開く前の自分のブランチ(ローカルセルフレビュー)でもよい。markdown パイプライン、MDX コンテンツ、チュートリアル、サンプル、Studio リンク、ドキュメントツールを対象とする。ドキュメント PR のレビュー、ドラフトブランチのセルフレビュー、誰が承認したかの確認、ビルド出力の検証、supabase/supabase のドキュメント変更の評価を依頼された場合に使用する。
1 つの LLM モデルに対して、Humanize が統治する自律的な SGLang SOTA パフォーマンスループを実行する。まず指定された比較フレームワーク群に対して固定の公平な SGLang ベンチマークを実施し、次に 1 つの RLCR ループを開始して、ギャップの判断、現在のボトルネックのプロファイリング、レイヤー/カーネルのパイプライン分析、SGLang コードのパッチ適用、必要に応じた ncu-report-skill によるカーネル証拠の取得、再検証を繰り返し、同一ワークロードと SLA のもとで SGLang が観測された最良の指定フレームワークに並ぶか上回るまで続ける。
コード、アーキテクチャ、PR、意思決定に対する Devil's Advocate のストレステスト。メタ認知的な深さを備えた構造化された敵対的分析を通じて隠れた欠陥を浮かび上がらせる。高リスクのレビュー、選択肢のストレステスト、またはユーザーが問題を意図的に見つけ出したいときに使用する。日常的なコードレビューには使用しない。"스트레스 테스트"、"stress test"、"devil's advocate"、"반론"、"이거 괜찮아"、"문제 없을까"、"깊은 리뷰"、"critical review"、"adversarial" でトリガーされる。
失敗するテストを先に書くワークフローを用いて、機能、バグ修正、リグレッション、安全なリファクタリングのためのテスト駆動開発を行う。Codex が証拠を伴って挙動を追加または変更する必要がある場合、テストでバグを再現する場合、リグレッションテストや特性テストを書く場合、リファクタリングをより安全にする場合、または "use TDD"、"red-green-refactor"、"write the test first"、"add a regression test"、"reproduce this in a test"、"prove the fix"、"cover this change with tests"、"make this safe to refactor" といったプロンプトに応答する場合に使用する。推論だけではなく実行可能な証拠から確信を得るべき場合は、このスキルを優先する。
スクリーンリーダーを最優先する視点で Web アクセシビリティを監査、実装、修正する。UI コンポーネント、フォーム、ダイアログ、ナビゲーション、動的コンテンツ、その他のインタラクティブ要素を構築またはレビューするときに使用。WCAG 2.2 AA 準拠、ARIA パターン、キーボードナビゲーション、フォーカス管理、支援技術との互換性(NVDA、JAWS、VoiceOver)を扱う。次の場合にトリガー:"accessible"、"a11y"、"screen reader"、"WCAG"、"ARIA"、またはインタラクティブな UI を追加するとき。
インストール済みの autoreview Go コマンドラインを通じて、Codex、Claude、Cursor、Grok を使い、完了したローカルの変更、プルリクエスト、ブランチ差分、コミットに対して 1 回の独立したレビューを実行する。権威ある受け入れ基準を収集し、1 つのプロバイダーを選択または尊重し、指摘を検証し、範囲を限定した修正を適用し、受け入れられた修正を検証して再実行し、再現可能なコマンドラインの欠陥を安全に報告する。ユーザーが autoreview、自分のコード、プルリクエスト、変更のレビュー、自動化された PR または第二モデルによるコードレビュー、最終的なツールに裏付けられたレビュー、ビルダー検証後のレビュー締めくくりを求めたときに使用する。ビルダー検証や複数レビュアーのパネルとしては使用しない。
A01:2025 Broken Access Control 向けのセキュリティテスト skill — 2 期連続で OWASP リスク第 1 位。ユーザーが以下について尋ねたときは常にこの skill を使用する:アクセス制御の脆弱性、IDOR(安全でない直接オブジェクト参照)、認可のバグ、SSRF テスト、CORS の設定ミス、権限昇格、JWT/session の操作、CSRF 対策、FastAPI/Flask エンドポイントの認証ガード欠如の監査。またユーザーが「test my API for access control」「check authorization」「find IDOR bugs」「review permissions」「audit my routes」と言ったとき、または CWE-284、CWE-285、CWE-352、CWE-639、CWE-862、CWE-918 に言及したときにもトリガーする。
ローカルの Mac で CAW(Cobo Agentic Wallet)エージェントの評価を編成し、headless claude / openclaw エージェントをリモートサーバーに dispatch して実行させ、最終的にスコアデータと分析レポートを出力する。Use when: ユーザーが CAW 評価の実行、評価の実施、Skill のテスト、エージェント品質の評価、評価レポートの生成を望む場合、または "跑评测"、"测评 CAW"、"eval"、"评分"、"recipe 评测"、"弱模型评测"、"openclaw 评测"、"模型兼容性测试" と言う場合。
音声 AI リポジトリ向けに、ソース管理された Cekura JSON CI/CD テストスイートを作成、更新、レビューするようユーザーが求めたときに使用する。Tests-as-Code 仕様の作成、音声エージェントのコード変更を回帰カバレッジに変換、決定論的な Cekura 音声テストの CI への追加、STT、LLM、TTS、VAD、割り込み、アイドルタイマー、DTMF、通話ライフサイクルのパイプラインのテスト、または音声パイプラインのリグレッション時にマージをブロックする CI ゲートの設定にも対応する。コンパクトな JSON スイートを作成する前にリポジトリを調査し、Cekura に対して安全に検証し、それを実行するワークフローを接続する。
フロントエンドプロジェクト(Web およびモバイル Web)のアクセシビリティ(a11y)をチェックして修正する。Next.js、React、Vue、Angular を含む。ユーザーがアクセシビリティ、a11y、WCAG、スクリーンリーダー、音声コントロール、Voice View、キーボードナビゲーション、フォーカス管理、ARIA、セマンティック HTML、色のコントラスト、または HTML、React、Next.js、Vue などのフロントエンドコードのアクセシビリティ問題の修正について尋ねたときに使用する。ネイティブモバイルアプリ(React Native、iOS、Android)については reference を参照;パターンが異なる。
ローカルエージェントと Codex CLI の間で行う反復的なコードレビューと計画の議論。両方のエージェントが発見事項、アーキテクチャ上の決定、実装計画について合意に達するまで議論する自動の往復ディベートを編成します。Codex CLI は読み取り専用で実行され、ファイルを変更しません。モデルと推論の強度はユーザーのローカル Codex 設定から取得します。計画モードをサポート:ローカルエージェントに計画が用意されている場合、Codex は実装前にそれを評価・反復し、更新された合意計画を生成します。ユーザーが codex でのレビュー、codex での分析、codex とのコード議論、codex での反復、codex への相談、codex への質問、codex での計画レビュー、codex での計画検証を求める場合、またはコードレビュー、アーキテクチャレビュー、計画レビュー、実装戦略に関する Codex CLI のリクエストに使用します。食事、フィットネス、執筆、人生の決断、一般的な戦略などの非コードの話題ではトリガーしません。それらには codex-discuss を使用してください。
2026 年向けのエンタープライズ Android/Kotlin スキル——Kotlin 2.x K2 コンパイラ、AGP 9、Navigation 3、エッジツーエッジ Compose、アトミックな _state.update による厳格な MVI、禁止された AI アンチパターン。Jetpack Compose、Hilt、Room、KMP、CameraX/ML Kit、パフォーマンス、テスト。Android 用の Kotlin を書くとき、Compose UI の構築、MVVM/MVI アーキテクチャ、リコンポジションのデバッグ、Room DAO、Navigation 3、コルーチン、または「structure Android app」「ViewModel UiState」「collectAsStateWithLifecycle」「edge to edge」「AGP 9」「K2 compiler」「Play Store release」について尋ねるときに使用。
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。
