Skills

A

api-security-testing

davila7 / claude-code-templates

認証、認可、レート制限、入力検証、セキュリティのベストプラクティスを扱う、REST および GraphQL API のセキュリティテストワークフローです。

A

assess-patch-risk

openai / codex-security

変更不能なパッチ成果物のプログラムへの影響、回帰リスク、自動マージ適格性を評価します。生成されたパッチファイル、プロバイダーのプルリクエスト差分、コミット範囲について、影響を受ける実行時パス、契約、テスト、復旧可能性の根拠が必要なレビュー担当者向けです。このスキルは読み取り専用で、パッチの生成、編集、適用、プッシュ、マージは行いません

A

auth-audit

fusengine / agents

JWT、セッション、OAuth2/PKCE、パスワード、MFA の実装におけるセキュリティ脆弱性とベストプラクティスからの逸脱を監査する場合に使用する。

A

awesome-slop-audit

khasky / awesome-agent-skills

リポジトリ内のコード、コメント、テスト、ドキュメント、CIにあるAI-slopの兆候を読み取り専用で監査し、コードと照合して検証したうえで順位付けします。AI slopや機械生成コードの調査を依頼された場合に使用します。

B

bug-analysis

fishzjp / qa-skills

確定したバグの根本原因の特定、影響分析、回帰テストの提案に使用します。再現 → コードを読んで根本原因を特定 → 5つの観点から影響を分析 → 回帰テストを提案します。根本原因、影響、Severity の根拠、修正提案、回帰提案の5つの拡張フィールドを含む Bug エントリーとして記録します。Bug の証拠収集のみ（automated-e2e-testing / api-testing）、未確定の不具合疑い（test-case-writing の Cx 記録）には使用しません。

B

bug-triage

jmerta / codex-skills

ユーザーがバグ、リグレッション、ランタイムエラー、ビルド失敗、テスト失敗を報告し、再現、診断、根本原因分析、または承認された修正を求める場合に使用する。共通の原因を切り分け、最小の関連変更を検証する。

C

canonical-format-checker

panaversity / agentfactory

コンテンツが、他所に正規のソースが存在するパターン（スキル、サブエージェント、ADR、PHR、仕様）を教える場合にこのスキルを使用する。コンテンツが正規のソースの権威あるフォーマットを参照・準拠することを保証し、フォーマットのずれを防ぐ。プラットフォームのパターンを教えるレッスンを実装する前、またはコンテンツのフォーマットの一貫性をレビューする際に使用。

C

cc-canary

delta-hq / cc-canary

Claude がこのユーザーの作業で退化したかどうかについて、共有可能な長文の markdown 記事を作成します。同梱の Python スクリプトが `~/.claude/projects/` をスキャンし、すべての指標を計算して、表がすでに入力された markdown の骨組みを約 2.5 秒で描画します。Claude は十数個の短い叙述のプレースホルダーを埋めて保存します。`./cc-canary-<YYYY-MM-DD>.md` を書き出し、GitHub issue や gist に貼り付けるのに適しています。

C

citation-anchoring

willoscar / research-units-pipeline-skills

引用のアンカリング（引用が同一サブセクション内に留まること）を回帰チェックし、主張→証拠の対応を壊す「推敲ドリフト」を防ぐ。

C

cloudflare-workers-cd-rollback

mizchi / skills

cf を介した Cloudflare Workers 向け GitHub Actions CD。スモーク失敗時の自動トラフィックロールバックを備え、JSON デプロイスナップショット、D1 マイグレーション、事前ビルド済みアーティファクトを含みます。

C

code-documentation-analyzer

jeremylongshore / tons-of-skills-marketplace

コードドキュメントアナライザーの操作を分析。自動有効化されるスキル

C

code-investigator

nextstage-brasil / skills

(NS) エラー、ログ、スタックトレース、失敗したテスト、CI の失敗、予期しない動作に基づくシニアレベルの技術調査、デバッグ、根本原因分析。テストが失敗したとき、パイプラインが壊れたとき、例外が発生したとき、またはユーザーがバグを疑っているとき——エラーメッセージを貼り付けただけの場合でも——積極的に使用する。マージ前のコードレビュー（code-reviewer を使用）やスコープの明確化（pm-clarify-requirements を使用）には使用しないこと。

C

code-migration

wojons / skills

段階的な戦略、破壊的変更の分析、互換性テスト、自動移行ツールを用いて、フレームワークとライブラリの移行を導く

C

code-review

buyoung / skills

Git の変更をレビューし、具体的な欠陥と証拠に基づく保守性の懸念を洗い出します。コミット、範囲、ステージ済みの変更、未コミットの変更、または選択したファイルのコードレビューに使用します。対象が指定されていない場合は、ステージ済み・未ステージ・未追跡のすべての変更をレビューし、変更が存在しない場合は対象を確認します。選択したバージョンで動作を追跡し、疑わしい欠陥を検証し、スタイルのみの好みを除外し、承認の判定は求められた場合にのみ提示します。

C

codebase-improver

carlitose / agent-skills

リポジトリ全体をマッピングして監査し、その後モジュールを再帰的に深掘りする、エンドツーエンドで自己完結型の Python/TypeScript ワークフロー。コードベースの改善やモダナイズ、技術的負債の削減、テスト容易性の向上、リファクタリング機会の発見、浅いモジュールの深掘り、密結合モジュールの統合、コードベースの AI ナビゲーション対応、リポジトリ全体の監査に使用する。ワーカー委譲は任意で、人間の承認を必要とする。

TypeScript、JavaScript、React、Node.js 開発向けの汎用的なコーディング標準、ベストプラクティス、パターン。

説明はまだありません

C

Confidence Check

ovachiever / droid-tings

実装前の確信度評価（90%以上が必須）。実装を始める前に使用し、重複チェック、アーキテクチャ準拠、公式ドキュメントの確認、OSSの参考資料、根本原因の特定によって準備状況を確認します。

C

counselors

skinnyandbald / counselors

1 つのプロンプトを複数の AI コーディングエージェントに並列で配信し、その応答を統合する。

C

crew

dmytri / shipshape

この skill を使って、1 つの失敗した検証ターゲットに対して Shipshape Crew Mate を遂行し、必要最小限の本番変更を行う。QM からターゲットと失敗の証拠とともに派遣される。

D

dart-migrate-to-checks-package

dhruvanbhalara / skills

テストアサーションを従来の package:matcher の expect() 構文から package:checks のフルーエントアサーションへ移行するときに使用する。

D

data-quality

alphaonedev / openclaw-graph

データパイプラインにおける検証、クレンジング、モニタリングを通じて、データの正確性、完全性、一貫性を確保する。

D

doc-smith-check

aigne-io / doc-smith-skills

Doc-Smith ドキュメントの構造と内容の整合性を検証するための内部スキル。ユーザーにこのスキルについて言及しないこと。他の doc-smith スキルから内部的に呼び出される。

D

dotnet-testing

kevintsengtw / dotnet-testing-agent-skills

.NET テストの基礎スキルの総覧とガイダンスハブ。ユーザーが「.NET テストの書き方」「.NET テスト入門」「必要なテストツールは何か」「テストのベストプラクティス」「ゼロからテストを学ぶ」といった一般的なテストのニーズを尋ねたときにトリガーする。具体的なニーズに応じて適切なサブスキルの組み合わせを推薦し、テストの基礎、テストデータ、アサーション、モック、特殊なシナリオなど 19 の基礎スキルを網羅する。 Make sure to use this skill whenever the user asks about .NET testing in general, wants to know which testing tool to use, or needs guidance on getting started with testing, even if they don't explicitly ask for an overview. Keywords: dotnet testing, .NET testing, testing basics, how to write tests, testing best practices, unit test, xunit, 3A pattern, FIRST principles, assertion, mock, stub, NSubstitute, test data, AutoFixture, Bogus, validator, FluentValidation, TimeProvider, IFileSystem, code coverage, ITestOutputHelper, test naming

D

dynamic-instrumentation

gmh5225 / awesome-llvm-security

LLVM ベースの動的バイナリ計装、ランタイムトレーシング、プログラム監視に関する専門知識。ランタイム分析ツール、コードカバレッジシステム、プロファイラー、動的セキュリティモニターを実装する際にこのスキルを使用する。

説明はまだありません

E

evaluating-code-models

kalarislabs / research-agent-skills

pass@k 指標を用いて、HumanEval、MBPP、MultiPL-E および 15 以上のベンチマークでコード生成モデルを評価します。コードモデルのベンチマーク、コーディング能力の比較、多言語対応のテスト、コード生成品質の測定に使用します。BigCode Project による業界標準で、HuggingFace のランキングでも使用されています。

E

evaluating-llms-harness

kalarislabs / research-agent-skills

60 以上の学術ベンチマーク（MMLU、HumanEval、GSM8K、TruthfulQA、HellaSwag）で LLM を評価します。モデル品質のベンチマーク、モデル比較、学術的な結果の報告、トレーニングの進捗追跡に使用します。EleutherAI、HuggingFace、大手研究機関で採用されている業界標準です。HuggingFace、vLLM、API に対応します。

E

exploratory-testing

fishzjp / qa-skills

要件が曖昧、またはドキュメントが不足している場合に、チャーター主導の探索的テストセッションを実施します。システムの理解、リスク、テスト案をまとめます。自動化の準備や既存ケースの実行には使用しません。需求不完整、文档不足或系统陌生时发起独立探索式测试会话——charter 驱动，产出系统理解/风险清单/测试想法。不用于：为写自动化踩点（automated-e2e-testing 前置）、按既有用例执行。

F

fieldtest

howells / skills

実際のブラウザで稼働中の Web アプリを操作し、エビデンスに基づく QA の所見を返す。ドッグフーディング、localhost のレビュー、レスポンシブやモバイルの不具合、コンソールとアクセシビリティのチェック、ペルソナウォークスルーに使用。修正は依頼された場合のみ行う。コードのみのレビューや、UI の設計・構築（`chiaroscuro`）には向かない。

F

figma-pixel-verify

fudesign2008 / open-skills

実行中の UI のレイアウト済みフレームを、Figma の living artifact（インベントリ + 仕様 + Verify セクション）と照合して測定します。実装後のピクセル単位の整合性確認 / Figma との照合に使用します。ライト/ダークやホバー/バリアント状態も対象です（テーマと状態を切り替え、各行を測定）。ドキュメント以外の UI には layout-probe を使用します。ソース定数の比較は合格になりません。人に確認せず、同じ実行内で全体が PASS になるまで修正と再測定を行います。重要な行が未測定の場合、全体は失敗です。チェッカーは終了コード 0 で終了する必要があります。layout probe は出荷対象の親コンポーネントをマウントします。開けるチャネルでは、保存済みの空でないスクリーンショットファイルを示す必要があります。layout-probe は not-openable としても構いません。トリガー — 「检查像素对齐」「对照 Figma 验收」「设计保真检查」「是否对齐稿面」「figma 保真检查」「暗黑模式验收」「多主题保真检查」 / verify Figma fidelity、pixel check、dark mode fidelity check、multi-theme verify。主要な実装ワークフローとしては使用しないでください（figma-pixel-implement を使用）。コード→Figma にも使用しないでください。

F

fix-flaky-tests

tuist / tuist

Tuist のテストインサイトから失敗パターンを分析し、根本原因を特定して的を絞った修正を適用することで、フレーキーなテストを修正する。特定のテストケース URL（例: `https://tuist.dev/{account}/{project}/tests/test-cases/{id}`）を指定して呼び出すことも、引数なしで呼び出してプロジェクト内のすべてのフレーキーなテストを検出・修正することもできる。

F

flutter-performance

thienqo / flutter-skills

profile モードの証拠、DevTools、フレーム分析、リビルドの検査、メモリ、アプリサイズのツールを使って Flutter の実行時パフォーマンスを計測・改善する。ジャンク、起動の遅さ、過剰な処理、リーク、サイズの退行に使用し、本番ログ、エラー、トレースは flutter-observability に委ねる。

F

flutter-testing

junsuk5 / survival-flutter-skills

Flutter プロジェクトのテスト作成パターン — `flutter_test` ベースの単体テストとウィジェットテスト、`ChangeNotifier` ViewModel の検証、Fake Repository、`pumpWidget` + `ListenableBuilder`、ストリームの検証。"테스트 작성"、"ViewModel 테스트"、"widget test"、"pumpWidget"、"Fake Repository"、"Mock"、"단위 테스트" といった表現でトリガーされる。

F

fp-check

waybarrios / opencode-power-pack

疑わしいセキュリティバグを体系的に検証し、誤検知を排除する。各バグについて、文書化された証拠を伴う TRUE POSITIVE または FALSE POSITIVE の判定を出す。

F

frontend-review-security

mizchi / skills

フロントエンドのセキュリティレビューを行うときに使用します — 静的解析（危険な HTML パターン、環境変数の露出）、認証・認可の監査（トークン保存、ルートガード、ログアウト）、AI による自己ペネトレーションテスト。`scripts/audit-security.sh` を実行します。CVE のトリアージと非推奨ライブラリの検出には `frontend-review-deps` を使用してください。

F

frontend-review-state

mizchi / skills

状態管理アーキテクチャをレビューするときに使用します — 状態の種類（サーバー/URL/フォーム/UI）の分類、過度なグローバル化のチェック、Jotai/Zustand/Redux のパターン、派生状態、ログアウト・キャッシュ無効化。チェックリスト 23-state-management.md を扱います。

F

frontend-review-testing

mizchi / skills

テスト基盤を監査するときに使用します — vitest のカバレッジ、playwright の設定、VRT のセットアップ、カバレッジのマージ。第 2 週のテストフェーズに向けた推奨事項を作成します。`scripts/audit-coverage.sh` を実行します。

F

frontend-review-weekly

mizchi / skills

週次の AI レビューに使用します。すべての frontend-review-* スキルを順番にオーケストレーションし、5 つの観点のサブスキルを並列でディスパッチし、先週の KPI と差分を比較して、ラチェットに供給する週次レポートを作成します。

G

gds-check-implementation-readiness

bmad-code-org / bmad-module-game-dev-studio

制作開始前に、GDD、UX、Architecture、Epics の整合性を検証します。ユーザーが「check readiness」または「implementation readiness」と言ったときに使用します

G

gds-code-review

bmad-code-org / bmad-module-game-dev-studio

並列するレビュー層（Blind Hunter、Edge Case Hunter、Acceptance Auditor）を用いてコード変更を厳しくレビューし、対応可能なカテゴリに構造化して振り分けます。ユーザーが「run code review」または「review this code」と言ったときに使用します

G

gds-e2e-scaffold

bmad-code-org / bmad-module-game-dev-studio

エンドツーエンドテストの基盤を構築します。ユーザーが「e2e scaffold」または「set up e2e testing」と言ったときに使用します

G

gds-performance-test

bmad-code-org / bmad-module-game-dev-studio

ゲームのパフォーマンステスト戦略を設計します。ユーザーが「performance test」または「benchmark」と言ったときに使用します

G

gds-test-automate

bmad-code-org / bmad-module-game-dev-studio

ゲームプレイシステム向けの自動ゲームテストを生成します。ユーザーが「テストを自動化」または「テストを生成」と言った場合に使用します

G

gds-test-design

bmad-code-org / bmad-module-game-dev-studio

包括的なゲームテストシナリオを作成します。ユーザーが「テスト設計」または「テストを設計」と言った場合に使用します

G

gds-test-framework

bmad-code-org / bmad-module-game-dev-studio

Unity、Unreal、Godot向けのゲームテストフレームワークを初期化します。ユーザーが「test framework」または「set up testing」と言ったときに使用します

G

gds-test-review

bmad-code-org / bmad-module-game-dev-studio

テストの品質とカバレッジをレビューします。ユーザーが「テストレビュー」または「テストをレビュー」と言った場合に使用します

G

github-actions-templates

ckorhonen / claude-skills

アプリのテスト、ビルド、デプロイを自動化する、本番環境向けの GitHub Actions ワークフローを作成します。GitHub Actions による CI/CD の設定、開発ワークフローの自動化、再利用可能なワークフローテンプレートの作成に使用します。

G

github-skill

idanbeck / claude-skills

GitHub の PR、issue、通知を読み取り管理する。ユーザーが PR の確認、コードレビューの閲覧、レビュー依頼の検索、CI ステータスの確認を求めたときに使用する。デイリースタンドアップやコードレビューのワークフローに役立つ。

G

gitlab-ci-generator

nextstage-brasil / skills

(NS) バックエンドとフロントエンドを持つ SaaS 製品向けに .gitlab-ci.yml を生成、調整します。テスト、ビルド、E2E ゲート、ブランチごとのデプロイに対応します。GitLab CI、pipeline の設定、モノレポ製品の CI/CD の立ち上げを求められた場合に使用します。references/templates/gitlab-ci.template.yml をベースラインとして使用します。バックエンドとフロントエンドの構成を持たない agent-runtime 専用リポジトリは対象外です。

G

gitlab-flow

nguyenvanchiens / my-skills-gitlab-flow

Jira タスクからマージ済みの GitLab MR まで、機能/バグ修正を届ける標準のエンドツーエンドワークフロー。ユーザーが Jira タスク ID（WRA-XX など）を参照したとき、「タスクを開始」「タスクからブランチを作成」「最新の変更をレビュー」/「変更をレビュー」（任意で「simplify」キーワード、例：「review change simplify」を付けてレビュー前に自動クリーンアップ）、「ブランチ全体をレビュー」「コミットしてプッシュ」「マージリクエストを作成」「MR !N をレビュー」「レビュー結果を MR に投稿」「すべての問題を修正」「リクエストをマージ」を求めたときに使用する。ブランチ命名、コミット形式、MR 作成、マイクロ + マクロのコードレビュー（3 エージェント並列）、修正ループ、マージを扱う。

G

golang-base-practices

cexll / golang-base-practices-skills

Go 言語のベストプラクティスガイド。フレームワーク（Gin/Go-Kratos）、ORM（GORM）、データベースマイグレーション（Goose）、DDD プロジェクト構成、エラーハンドリング、並行処理パターン、テスト（カバレッジ 99% 目標）、Lint ツールを扱う。Go コードの作成・レビュー・リファクタリング時にベストプラクティスを遵守するために使用する。トリガー：Go プロジェクトの開発、コードレビュー、パフォーマンス最適化、アーキテクチャ設計。

G

gtm-audit

cognyai / claude-code-marketing-skills

Google Tag Manager コンテナ監査 — タグの健全性、孤立したタグと一時停止中のタグ、重複した GA4 設定、トリガーのカバレッジ、Consent Mode、命名、ワークスペースの衛生状態

H

hardhat

alphaonedev / openclaw-graph

Hardhat は、Solidity スマートコントラクトのコンパイル、テスト、デプロイのための Ethereum 開発環境。

I

improving-frontend-coverage

streamlit / streamlit

カバレッジ付きでフロントエンドのユニットテストを実行し、カバレッジレポートを分析し、価値の高いテストを実装してカバレッジを約 0.2% 向上させる。高価値なテストケースでフロントエンドのテストカバレッジを体系的に改善したいときに使用。

I

improving-python-coverage

streamlit / streamlit

カバレッジ付きで Python のユニットテストを実行し、カバレッジレポートを分析し、価値の高いテストを実装してカバレッジを約 0.2% 向上させる。高価値なテストケースで Python のテストカバレッジを体系的に改善したいときに使用。

I

infrahub-reporting-skill-gaps

opsmill / infrahub-skills

Infrahub スキルのセッションで発生した摩擦を、Infrahub スキルのガイダンスに関するレビュー済み GitHub issue にまとめます。Infrahub スキルは静かに失敗します。ルールが欠けていたり不明確だったりしてもクラッシュせず、追加のやり取りやユーザーからの繰り返しの指摘が発生します。このスキルは摩擦の証拠を集め、トラッカーに既存の報告がないか確認し、原因がスキルか基盤製品かを判断して、ルール変更案を作成します。自身で提出することはありません。伏せ字処理したドラフトを infrahub-reporting-issues に渡し、同ツールがユーザーに提示して、提出前に明示的な承認を得ます。起動条件：摩擦の報告を提案された際に受け入れる、ユーザーが「report skill friction」と言う、Infrahub スキルが失敗し続ける理由や何度も再試行が必要だった理由を尋ねる、または Infrahub スキルのガイダンスの不足を報告したい場合。起動しない条件：Infrahub 自体または他の opsmill/infrahub-* 製品のバグ報告（代わりに infrahub-reporting-issues を使用）、あるいは問題のない通常の Infrahub 作業。

I

interrogate

ericlitman / open-pstack

「interrogate」「adversarial review」「multi-model review」「challenge this」「stress test this code」「find blind spots」「tear this apart」に使用します。複数の LLM レビュアーが、それぞれ異なる観点から変更に異議を唱えます。

説明はまだありません

J

judge-pentest

wgpsec / aboutsecurity

意思決定エージェント向けのペネトレーションテスト評価チェックリスト。ペネトレーションテストがすべての攻撃面を十分にカバーしているかを評価し、タスクの完了を判定し、未カバーの領域について具体的なフィードバックを提供する。