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
[Beta] gh-aw(GitHub Agentic Workflows)を使用した CI 専用の eval 回帰ランナー。.evals/ 内のすべての eval ケースをスケジュールまたは PR ごとに実行し、合否結果を報告し、回帰時にマージをブロックできます。learning-aggregator-ci がフラグを立てた昇格パターンから新しい eval ケースも作成します。使用する場面:昇格したルールを CI/ヘッドレスパイプラインで自動回帰テストしたいとき。対話的な eval の作成と実行には eval-creator を使用してください。
JaCoCo Java コードカバレッジツール。使用する場合: ユーザーが「JaCoCo」「Java coverage」「code coverage」に言及し、「coverage threshold」「jacoco-maven-plugin」「coverage report」「LINE coverage」「BRANCH coverage」について尋ねるとき。使用しない場合: JavaScript/TypeScript のカバレッジ - Vitest スキルを使用、SonarQube 分析 - `sonarqube` スキルを使用、テスト実行 - テスト系スキルを使用。
Mockito 統合を伴う JUnit 5 テストフレームワーク。単体テスト、モック、Spring Boot テスト統合を扱います。使用する場合: ユーザーが「junit」「java test」「mockito」に言及し、「@Test」「@Mock」「@InjectMocks」「unit test java」「spring boot test」について尋ねるとき。使用しない場合: コンテナを使った統合テスト - `testcontainers` を使用、REST API テスト - `rest-assured` を使用、E2E テスト - Selenium を使用、JavaScript/TypeScript - `vitest` または `jest` を使用。
あらゆるプログラミング言語、フレームワーク、プラットフォームで作成または変更されるすべてのコードにおいて、低い認知複雑度(SonarSource)と低い循環的複雑度を強制する。このスキルは、コードが作成、生成、変更、リファクタリングされるたびに自動的に有効化されなければならない — 明示的なトリガーは不要。トリガーには、関数、メソッド、クラス、モジュール、スクリプト、ハンドラー、エンドポイント、テスト、コードブロックの作成が含まれる。「low complexity」「cognitive complexity」「cyclomatic complexity」「reduce complexity」「simplify code」「too complex」「refactor for readability」「clean code」「implement」「fix bug」「add feature」「generate test」「optimize」「rewrite」「scaffold」でもトリガーされる。
Selenium WebDriver または Selenide(Java)のテストスイートを CodeceptJS 4 に移植します。プロジェクトに `selenium-java` / `selenide` / `webdrivermanager` / `junit-jupiter` / `testng` を宣言する `pom.xml`、`org.seleniumhq.selenium` / `com.codeborne:selenide` を含む `build.gradle{,.kts}`、`*Test.java` / `*IT.java` / `*Steps.java` を含む `src/test/java/` ツリー、`org.openqa.selenium.*`(`WebDriver`、`By`、`WebDriverWait`、`ExpectedConditions`、`Actions`)または `com.codeborne.selenide.*`(`Selenide`、`SelenideElement`、`Condition`)からのインポート、JUnit/TestNG アノテーション(`@Test`、`@BeforeEach`、`@DataProvider`、`@FindBy`、`@ParameterizedTest`)、`PageFactory.initElements(...)`、`new ChromeDriver(...)` / `Selenide.open(...)`、または Cucumber-JVM のステップ定義(`@Given` / `@When` / `@Then`)が含まれるときにトリガーします。
ペルソナについてユーザーにヒアリングし、コードベースでマルチユーザーパターンを調査し、その後ペルソナごとの Playwright コマンドラインの名前付きセッションでライブアプリを確認しながら、交互に配置されたペルソナタグ付きワークフローを共同執筆して、マルチユーザーワークフローのドキュメントを生成する。ユーザーが「generate multi-user workflows」「create multi-user workflows」「generate concurrent user workflows」と言ったときに使用する。ペルソナタグ付きのワークフロー markdown を生成し、マルチユーザーコンバーターと Playwright ランナーに渡す。
JavaScript および TypeScript リポジトリのアーキテクチャ境界チェックのために OnionCry Rust コマンドラインを実行・解釈する。アーキテクチャ境界のチェック、.onioncryrc.jsonc の生成やレビュー、onioncry check や explain の実行、違反ベースラインの採用、llm-mode レポートの確認、境界グラフの描画、リポジトリ/パッケージスクリプトの追加、エージェントワークフローでの OnionCry の自動化をユーザーが求めたときに使用する。汎用的な Rust 実装作業には使用しない。
実際の利用者、動的なエントリポイント、互換性の義務、重複した表現、投機的なサーフェス、ライフサイクルの所有権を証明することで、コードベースの偶発的な複雑さを見つけ、順位付けし、安全に除去する。リポジトリの簡素化や整理、コードエントロピーの回収、過剰設計や冗長性の削減、削除候補の探索、重複した状態/API の統合、静的ツールの出力を超えたデッドコードや追加後に放棄されたコードの除去、任意の言語やスタックでの証拠に基づく簡素化の実施を求められたときに使用。コード化简、熵回收、删代码、清理冗余、收敛抽象、去除过度设计 でもトリガーする。簡素化が明示的な目的でない限り、パフォーマンス監査として使用しない。
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。
