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 96,981 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
完了した作業を敵対的に検証します。「完了」を一連の主張として扱い、主張された検証を再実行し、実際の変更を比較して、弱体化したテストや虚偽の完了報告を検出し、証拠に基づく判定（VERIFIED / VERIFIED WITH CAVEATS / REFUTED）を提示します。エージェントやモデルが作業の完了を主張した後に使用します（「/fable-judge」「この作業を判定して」「実行内容を検証して」「本当に機能した？」）。また、「/fable-judge suite <target>」でスキルまたはモデルに対して fable-method のトラップスイートを実行します。
必須の品質ゲート、クリーンな Git 作業ツリー、検証済みの配布成果物に照らして、リポジトリのマージやリリースの準備状況を監査し、認定します。リリースタグの準備、リリースチェックリストの基準確認、npm/PyPI パッケージの公開、ブランチのマージ可否の認定に使用します。ユーザーが「fable-release」と明示していない場合（例：「リリースを準備して」「マージできる状態？」「本番に出して」「パッケージを公開して」）も対象です。検証が古い、失敗している、または未実施の場合は使用せず、先に fable-verify を使用してください。
要求された仕様、アーキテクチャ上の不変条件、コード標準に照らし、証拠に基づいて git の差分を独立してレビューします。プルリクエストのレビュー、マージ前のコード変更確認、差分の回帰監査、コミット前の健全性確認に使用します。ユーザーが「fable-review」と明示していない場合も対象です（例：「review this diff」「check this PR」「critique my changes」「code review this branch」）。修正の直接実装（fable-tdd/fable-execute を使用）やテスト実行（fable-verify を使用）には使わないでください。
準備完了プローブとクリーンな終了処理を用いて、CLI バイナリ、Web サーバー、TUI、Electron アプリ、バックグラウンドデーモンなどの実行中アプリケーションを起動、管理、検証します。開発サーバーの起動、稼働中のスモークテスト、対話型 CLI バイナリのテスト、実行時のスモーク検証に使用します。ユーザーが「fable-run」と明示していない場合も対象です（例：「開発サーバーを起動して」「アプリを起動して」「実行中の CLI をテストして」「Web アプリのスモークテストをして」）。実行中のプロセスがない状態での静的解析やユニットテストには使わないでください（fable-verify を使用）。
独立した数学オラクル、導出した仕様、ヘッドレスブラウザー環境、隔離されたサンドボックス状態を用いて、複雑なコード変更を検証します。独立した検証オラクルの導出、参照モデルを用いたアルゴリズムのテスト、ヘッドレスブラウザーによる UI の検証、サンドボックスでの状態遷移テストに使用します。ユーザーが「fable-simulator」と明示していない場合も対象です（例：「このワークフローをシミュレートして」「独立したオラクルで検証して」「ヘッドレスブラウザーで確認して」「テストオラクルを導出して」）。単純なユニットテストの実行には使わないでください（fable-verify を使用）。
観測可能な回帰テストを用いた規律ある red-green-refactor サイクルで、テスト可能な動作変更とバグ修正を進めます。単体/統合テストを伴う新機能の実装、再現可能なバグの修正、ビジネスロジックの変更、テストファーストの動作契約の作成に使用します。ユーザーが「fable-tdd」と明示していない場合（例：「テストファーストでこのバグを直して」「テストを書いて通して」「テスト付きでこの機能を追加して」「このロジックを TDD で進めて」）も対象です。明確なアサーションのない広範な探索的プロトタイピングには使用せず（fable-discover または fable-plan を使用）、実装後のレビューにも使用しないでください（fable-review を使用）。
テスト、ビルド、型チェック、実行時のスモークチェックを通じてソフトウェア実装を反証し、完了前に最新の機械検証済みの受け入れ証拠を集めます。テストスイートの実行、型の正確性確認、受け入れ基準の検証、変更後のコードの整合性確認に使用します。ユーザーが "fable-verify" と明示していない場合も対象です（例："verify my changes"、"run all tests and typecheck"、"check if everything passes"、"prove this works"）。計画（fable-plan を使用）やコード差分のレビュー（fable-review を使用）には使わないでください。
Lenses MCP サーバーを使用して Kafka Connect コネクタ設定のよくある誤設定をレビューします。エラー処理、DLQ 設定、コンバーター、変換、タスク数、タスクのヘルスを確認します。ユーザーが「review connectors」「check connector configs」「why is my connector failing」と言う場合や、Kafka Connect の設定について尋ねる場合に使用します。コネクタの作成、デプロイ、制御には使用しないでください。
Python パッケージに静的型チェックをセットアップします — mypy、pyright、basedpyright、ty の選択、厳格な構成、モジュール単位のオーバーライド、py.typed の同梱 — さらに型チェックエラーを修正します。ユーザーが 'add type checking'、'set up mypy'、'pyright errors'、'make this package typed' と言った場合に使用します。lint やフォーマットの失敗、テストの失敗、実行時バグ、チェッカーを実行する CI ワークフローには使用しません。
thoughtbot のベストプラクティスに基づき、Ruby on Rails アプリの包括的なコード監査を行う。ユーザーが Rails アプリのコード監査、コードレビュー、品質評価、分析を依頼したときにこのスキルを使う。このスキルはコードベース全体を分析し、テストプラクティス（RSpec）、セキュリティ脆弱性、コード設計（スキニーコントローラー、ドメインモデル、ActiveModel を使った PORO）、Rails の規約、データベース最適化、Ruby のベストプラクティスに焦点を当てる。カテゴリ（テスト、セキュリティ、モデル、コントローラー、コード設計、ビュー）ごとにグループ化した詳細な markdown 監査レポートを、各カテゴリ内に重大度レベル（重大、高、中、低）を付けて出力する。
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。