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
負荷テストとパフォーマンステスト。k6（Grafana）、Artillery、Apache JMeter、Locust（Python）。シナリオ設計、しきい値、ランプアップパターン、CI/CD 統合。使用する場面：ユーザーが "load test"、"performance test"、"stress test"、"k6"、"Artillery"、"JMeter"、"Locust"、"throughput"、"benchmarking" に言及したとき。使用しない場面：単体/統合テスト — testing 系の skill を使用。本番環境の監視 — `opentelemetry` を使用。
markdown の PR 説明またはコードレビュー（```diff のフェンス付きブロックと、重大度タグ付き GFM コールアウト [!BLOCKER]/[!MAJOR]/[!MINOR]/[!NIT] を含むもの）を、単一ファイルの 2 カラム HTML レビューに変換します。左側に unified diff、右側に重大度タグ付き注釈カードを配置し、上部のジャンプナビにすべての指摘を列挙し、フッターにはレビュー担当者名を必須で表示します。markdown-html-orchestrator が入力を REVIEW と分類した場合、または /cs-md-review から直接呼び出した場合に起動します。--reviewer が明示されていない場合（コードレビューには人間の名前が必要）、差分ブロックがない場合（md-document にルーティング）、重大度を色だけで示そうとした場合（WCAG 1.4.1 に従い、各バッジに色、アイコン、aria-label が必要）は処理を拒否します。オーケストレーターによるルーティング後に使用します。
現在のブランチからユーザーに確認したターゲットブランチへ Pull Request（PR）または Merge Request（MR）を作成する。作成前に必須のブロッキング品質ゲートを設ける：quality-check、code-review、trace-validate を実行し（3 つすべてが承認の判定を出す必要がある）、docs/policies/definition-of-done.md が存在する場合はその Definition of Done に照らしてコードを検証する。リモートを持つ任意の git リポジトリで動作する：リモートからプラットフォーム（GitHub、GitLab、Bitbucket、Gitea、Azure Repos など）を自動検出し、利用可能な CLI を使用する。コミットからタイトルと説明を自動生成し、PR を一度に作成する。ユーザーが PR、MR、pull request、merge request の作成、オープン、生成、起案、提出を求めたときは常に使用する。プラットフォームを名指しせず「PR を作成して」「develop に上げて」と言っただけの場合でも使用する。
ブランチがベースに対して変更したファイルを対象に、変更に応じて実行されるブランチスコープの lint プリフライト（ESLint / markdownlint / actionlint）を実行し、各違反を新規導入か既存かに分類し、終了コードの契約（0 合格、1 新規導入/ブロッキング、2 既存のみ）で修正／先送りのループを進める。preflight の実行を求められた場合、プッシュ前にブランチが lint を通過するか確認する場合、または ship/PR フロー内の lint ゲートとして使用。ブランチが触れたカテゴリのみを lint し（リポジトリ全体の lint は行わない）、lint 対象ワークスペースとベースブランチは自動検出されるため、通常のケースでは利用側リポジトリでの設定は不要。
LangSmith MCP サーバー（または langsmith SDK のフォールバック）経由で顧客の実際の LangSmith の run、trace、thread、フィードバック スコアを読み取り、共有の指摘カタログとパターンマッチングし、Ratel 特有の改善項目と技術スタックに依存しない容易な改善項目に分けた指摘レポートを作成する。LangSmith ダッシュボードのスキャン、run ツリーや失敗した run の調査、今週の run の確認、可観測性の監査、エージェントの誤りの把握、または `/ratel-langsmith-analyze` に使用する。<repo>/.ratel/ に書き込む（蓄積される）。到達可能なサーバーまたは API key がない場合は早期に失敗し、クリーンなデータは正直にスキップし、コードは決して編集しない。/ratel-langsmith-integrate の後続ステップ。
Python の Web アプリケーション（FastAPI または Flask）を OWASP A09:2025 — セキュリティログとアラートの失敗について監査、レビュー、テストするときはいつでもこのスキルを使用します。ユーザーが次のことに言及したときにこのスキルをトリガーします：ログのセキュリティ、監査証跡、ログインジェクション、ログ内の機密データ、アラートの欠落、不十分なログ、SIEM 連携、ログ監視、インシデント検知の準備状況、または Python バックエンドのログ／アラートの監査や修正のリクエスト。ユーザーが「適切なものをログに記録しているか？」「攻撃をどう検知すればよいか？」「何に対してアラートを出すべきか？」と尋ねたときにもトリガーします。リクエストが単純に聞こえるというだけでこのスキルをスキップしないでください — ログ関連のセキュリティ問題は一貫して過小評価されており、5 つの CWE すべてにわたる体系的な網羅が必要です。
Ship ワークフロー：ベースブランチのマージ、テストの実行、diff のレビュー、VERSION の更新、CHANGELOG の更新、コミット、プッシュ、PR の作成。"ship"、"deploy"、"push to main"、"create a PR"、"merge and push"、"get it deployed" と依頼されたときに使用する。ユーザーがコードの準備ができたと言ったとき、デプロイについて尋ねたとき、コードをプッシュしたいとき、PR の作成を求めたときは、この skill を積極的に呼び出す。
対象プロジェクトに既にあるツールに適応しながら、データ駆動の SillyTavern ロールカードのライブ開発、イテレーション、検証、JSON パッケージング、PNG ペイロード埋め込み、リリース監査、納品をオーケストレーションする。次の場合に使用する：Tavern Helper のリアルタイム編集のためにプロジェクトが提供する watch ビルドを発見または実行する場合。profile、manifest、操作計画、contract を作成または確認する場合。変更ファイルの影響から検証を選ぶ場合。カードタイプとランタイム依存関係の一覧を検出する場合。必須の埋め込み regex/schema/helper アセットと地域別ローダーポリシーを強制する場合。バージョンコンポーネントを組み立てる場合。カードをパッケージまたは再パッケージする場合。カードに紐づくワールドブックのバージョンを同期する場合。最終的な JSON または PNG 成果物を生成する場合。埋め込みペイロードの一致を検証する場合。または明示的なチェックポイントや一般公開リリースを準備する場合。探索的なカードの分解や共有コンポーネントライブラリの設計には使用しない。代わりに sillytavern-card-components を使用する。
利用可能なブラウザドライバーを使って、実際の SillyTavern ランタイム内でロールカードの挙動を再現し、診断し、実行証跡を収集し、受け入れを完了する。静的なプレビューでは証明できないライブ実行が主要タスクである場合に使用する。たとえば、import、必須の regex/helper スクリプト、ホスト拡張、Git/CDN または地域別ローダー、MVU/Zod の機能、ページの表示、ステータスバー、コントロールセンター、iframe、リアルタイムリロード、コンソール、レスポンシブ、インタラクションのチェックなど。埋め込み UI ソースの設計や実装の主要スキルとしては使用しない。それらの変更は sillytavern-embedded-ui に引き継ぎ、再ビルドした成果物でランタイム検証を再開する。
OWASP A08:2025 — Python Web アプリケーション（FastAPI と Flask）におけるソフトウェアまたはデータの完全性の失敗に関するセキュリティテスト技能。ユーザーが完全性の脆弱性を監査、検出、テスト、修正したい場合にこの技能を使用する。対象は、安全でないデシリアライゼーション（pickle、yaml、jsonpickle、dill）、マスアサインメントの欠陥、信頼できない CDN / モジュールの取り込み、署名のない更新、CI/CD パイプラインの完全性、サブリソース完全性（SRI）チェックなど。pickle / デシリアライゼーションのセキュリティ、CWE-502、CWE-915、CWE-829、CWE-345、CWE-494 を含むあらゆるタスクでこの技能を起動する。ユーザーが OWASP A08 に明示的に言及していなくてもよい。
Solidity スマートコントラクトの Foundry 開発ワークフロー。Foundry（forge、cast、anvil）でビルド、テスト、デプロイするときに使用する。プロジェクトのセットアップ、foundry.toml の設定、テストパターン、ファズテスト、不変条件テスト、フォークテスト、チートコード、デプロイスクリプト、デバッグを網羅する。forge build、forge test、forge script、cast、anvil、または Foundry ベースの Solidity 開発を伴うタスクで起動する。
Boot 4 は @MockBean を @MockitoBean に改名し、テストスライスアノテーションを新しいパッケージに移動し、コンテキストキャッシュの動作を変更しました。正しい AssertJ/BDDMockito のイディオムと Boot 4 への移行について読むためのものです。特定のスライスアノテーションがない場合のデフォルトのフォールバックです。トリガー：assertThat、BDDMockito、ArgumentCaptor、@MockitoBean、@MockitoSpyBean、@DirtiesContext、UnnecessaryStubbingException、テストピラミッド、コンテキストキャッシュ。
計画中の縦断的な実装作業を独立した pull request として出すか、順序付けられた小さな pull request のスタックとして出すかを判断し、そのスタックを安全に計画、構築、レビュー、更新、マージする。次の場合に使用する：1 つのスライスが効果的にレビューするには大きすぎる場合、以前の pull request がマージされる前に後続のスライスを同じ進化するベースライン上で進める場合、AI が生成したコード量に対して意図的なレビュー境界が必要な場合、計画がすでに依存する pull request の境界や非トランクのベースを定義している場合、またはユーザーが stacked PRs、PR stacks、dependent PRs、gh-stack、ボトムアップレビュー、実装を複数ブランチに分割することを挙げた場合。epic の分割や横断的なバックログストーリーの発明にはこのスキルを使用しない；まず story-splitting を使用する。
CI が失敗しているドラフト状態のプルリクエストをマージ可能な状態まで進める。PR がドラフトの間は、gh CLI と GitHub Actions のログを使って範囲内の CI 失敗（lint、manifest-lint、build、テスト）を調査・修正する——CI 設定を弱めて見かけ上通すことはせず、指示なく lint 設定を編集したり ignore ディレクティブを追加したりもしない（これらは開発者の承認を要するものとして扱われ、適用せず報告される）。PR がレビュー可能とマークされた後は、AI レビュアーを待ち、各指摘を検証してから `humanEnvelope` に従って処置を適用する：`true` の場合は人間の確認のために停止し、`false` の場合は計画を PR コメントとして投稿し Yes/No なしで行動する。`--auto-apply` は 1 回の実行で無人パスを強制する。PR のトリアージを求められた場合、PR の失敗した CI や赤いチェックの修正、PR レビューコメントへの対応や返信、Claude や CodeRabbit のレビューフィードバックの処理、PR をグリーンにする、ドラフト PR をマージ可能にする場合に使用。ベースブランチのドリフトと範囲内のマージコンフリクトを処理し、曖昧なものはエスカレーションする。
Typer/Rich の CLI アプリケーションを構築またはデバッグするときに使用する。Rich のテーブルレンダリング、非 TTY 環境でのコンソール出力、Rich 出力を使った CliRunner テスト、スナップショットテスト、Typer のコマンド配線、AppExit/AppExitRich パターンによる例外チェーン防止、80 列折り返しでのテーブル幅、非対話コンテキストでの Progress/Live、stderr/stdout の分離、force_terminal と width の設定で有効になる。AI が生成した CLI コードを検証済みの correctness パターンに基づかせ、既知の Typer/Rich 統合ミスを防ぐ。
UI の画面録画（ページ読み込み、ナビゲーション、リダイレクト/認証フロー、アプリ起動）を、インタラクティブなペイントタイムラインのページに変換する。全ウィンドウの動画、各ビジュアルペイントのタイムスタンプと所要時間のタイムライン、および動画上に重ねたフラッシュ表示（実際に描画された部分はピンク、移動のみの部分は青）が得られる。ユーザーが画面録画（.mp4/.mov）を共有し、ペイント、フレーム、視覚的変化のタイムライン、フィルムストリップ、読み込みパフォーマンスの内訳、「what painted when」、各画面が表示された時間を求めたときに使用する。
王建硕が VoiceDrop の挖矿 system prompt への変更が実際にライブ版より優れているかを評価したいときに使用 —— ローカルの eval harness（golden fixtures × champion-vs-candidate、同一入力）を実行し、ブラインドのペアワイズ judge subagent を起動し、勝率の判定を集計し、承認後に候補を agent/src/prompts/mine.js へ昇格させる。トリガー —— "评估 prompt"、"挖矿 prompt 改好了吗"、"eval prompt"、"比一比两版 prompt"、"/wjs-evaling-voicedrop-prompts"。
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。