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
Google Play から Android アプリの健全性指標を監視するときに使用します。ユーザーが gpc vitals、gpc watch、gpc status、クラッシュ率、ANR 率、起動時間、Android vitals、クラッシュ監視、しきい値アラート、vitals ゲーティング、段階的ロールアウトの監視、自動停止、違反通知、webhook アラート、フレームレート、バッテリー使用量、メモリの問題、エラー追跡、アプリ品質、ユーザー レビュー、レビュー返信、Play Store のレビュー、星評価、ネガティブ レビュー、レビュー エクスポート、財務レポート、統計レポート、gpc reports、reports list、reports download、一括レポート、収益レポート、売上レポート、play balance、インストール レポート、サブスクリプション レポート、reports bucket、GPC_REPORTS_BUCKET、pubsite_prod、REPORT_ACCESS_DENIED、download bulk reports permission に言及した場合、またはアプリの健全性確認、段階的ロールアウトの監視、レビューへの返信、Play Console レポートのダウンロードを行いたい場合は、必ずこの skill を使用してください。クラッシュ データに基づくデプロイのゲーティング、リリース後のアプリ パフォーマンス監視、ロールアウトのリグレッション監視、レビュー感情の追跡について尋ねられた場合にもトリガーします——GPC に言及していなくても同様です。リリースについては gpc-release-flow を参照してください。CI ゲーティングについては gpc-ci-integration を参照してください。
graph-it コマンドラインを使用して、コードの依存関係、コールグラフ、アーキテクチャを分析する。ユーザーがコードのつながりを理解したいと考えたときは常にこのスキルを使用する — "dependency graph" と明示していなくてもよい。トリガー: "what calls this function"、"who uses this class"、"is it safe to delete X"、"what breaks if I change Y"、"show me the architecture"、"trace the execution from main"、"find circular imports"、"give me an overview of this module"、"what imports this file"、"impact analysis"、"refactoring safety"、"review this PR"、"review this diff"、"is this change risky"、破壊的変更、未使用のエクスポート、デッドコード検出、codemap、file logic、module resolution、graph-it、dependency graph、reverse dependencies。
GraphQL schema の設計とレビュー。使用場面：新しい GraphQL schema の変更（型、ミューテーション、クエリ、コネクション、enum、エラー）を設計するとき、schema の差分をレビューするとき、schema の進化を計画するとき、または null 許容性と命名を監査するとき。トリガー：'graphql schema design'、'design a mutation'、'design a query'、'design a type'、'new type'、'new mutation'、'review schema'、'review schema diff'、'schema review'、'schema evolution'、'audit the schema'、'/graphql-schema-design'。
PR のレビュー、過剰に設計されたコードの簡素化、アーキテクチャの判断、不明瞭な概念のリネームの際に使用する — 偽のヘルパーをインライン化し、中身のない儀式を削除し、実態と合わない名前をリネームし、過度に分割されたファイルを統合し、早すぎる抽象化を拒否し、憶測に基づく config／モード／レイヤーを断り、最後に最小で安全な次の変更で締めくくる。コードが過度に凝っていたり、抽象的すぎたり、賢すぎたり、ファイル／ヘルパー／レイヤーが多すぎたり、うまく分割されすぎているのに変更が苦痛なときに発動する。Grug の脳を体現する：複雑さは非常に悪、小さな言葉、コンサル的な話し方はしない、反対の教義への急な転換もしない。
MATLAB Coder、Embedded Coder、GPU Coder、または MATLAB Test を使用して、MATLAB から C/C++ または CUDA コードを生成、検証、改良、高速化します。コード生成に対応した MATLAB コードの作成（言語上の制約、coder.* ディレクティブ、最適化パターン）も扱います。トリガー：codegen、MEX、MATLAB の C/C++ としてのデプロイ、GPU Coder、coder.screener、coder.config、coder.gpuConfig、coder.typeof、coder.runTest、matlabtest.coder.TestCase、SIL、組み込み設定、動的メモリなし、EnableMexProfiling、coder.timeit、coder.perfCompare、%#codegen、コード生成対応 MATLAB の作成、コード生成対応性、coder.varsize、coder.unroll、coder.noImplicitExpansionInFunction、coder.ceval、coder.inline、coder.extrinsic、coder.const、coder.classSignature、クラスのコード生成制限、時間型のコード生成、DMA-off、スタックのみ、ホスト・ターゲット InstructionSetExtensions、SIMDAcceleration、OptimizeReductions、ホスト SIMD チューニング、ホスト OpenMP、コード生成パフォーマンス
ArkCompiler Runtime Core、特に static_core/plugins/ets 配下の ArkTS-Sta ETS 標準ライブラリとプラグインコードにおけるスレッド安全性の問題を監査、レビュー、修正する際にこの skill を使用します。静的で可変な状態、シングルトンの初期化、共有 map/キャッシュ/カウンター/タイマー、taskpool/EAWorker の並行性、TSAN のフォローアップ、並行テストの設計を扱います。
C/C++ プロジェクト向けに LLVM libFuzzer の FUZZ テストケースを生成し、26 項目のセキュリティ規範レビューを実行し、意味的なシードデータを生成します。OpenHarmony / Linux / Android のビルドシステムに対応。トリガーキーワード：fuzz テスト、fuzzer の生成、fuzz ケースの作成、fuzz 規範チェック、fuzz_test、LLVMFuzzerTestOneInput、シードデータ/corpus
E2E、API、コンポーネント、ビジュアル、アクセシビリティ、セキュリティテスト向けの実証済みPlaywrightパターンです。ロケーター、フィクスチャ、POM、ネットワークモック、認証フロー、デバッグ、CI/CD（GitHub Actions、GitLab、CircleCI、Azure、Jenkins）、フレームワーク別の手法（React、Next.js、Vue、Angular）、Cypress/Seleniumからの移行ガイドを扱います。TypeScriptおよびJavaScriptに対応します。
「Advanced React」（Makarevich）の観点から React コードについて助言・レビューする——不要な再レンダリング、memo 化より先の合成、memo/useMemo/useCallback の罠、Context のパフォーマンス、refs と古いクロージャ、debounce/throttle、useLayoutEffect のちらつき、portal とスタッキングコンテキスト、データ取得のウォーターフォールと競合状態、エラーバウンダリ。React のコンポーネント/hook/context/provider を書くときやレビューするとき、「なぜ再レンダリングされるのか」「これを memo 化すべきか」を追うとき、コールバック内の古い state、UI のちらつき、モーダルのクリッピング、fetch の競合状態、エラー処理を扱うときに使用する。バージョン固有のルールを適用する前に、対象リポジトリの React バージョンと状態/UI ライブラリを検出する。architecture-lens（アーキテクチャ）および design-patterns（GoF）とは異なる。
Testing Library と Vitest による React コンポーネントテスト。単体テスト、統合テスト、非同期テスト、モック、ユーザーイベント、アクセシビリティテスト、テストパターンを扱う。使用場面：ユーザーが "React testing"、"Testing Library"、"Vitest"、"component tests"、"userEvent"、"screen queries"、"MSW" に言及したとき、"testing React components"、"mocking in tests"、"accessibility testing"、"React test patterns" について質問したとき。使用しない場面：E2E テスト - 代わりに Playwright skill を使用、バックエンドテスト - フレームワーク固有のテスト skill を使用、一般的なテスト概念 - テストフレームワークの skill を使用
完成したビジュアル先行事例の成果物を受け入れる前に評価する場合に使用します。対象は UI パターンの語彙マップ、角度別の検索結果、抽出記録、慣例レジスターとレポートです。これは受け入れゲートであり、作成は行いません。単一ソース基準で評価します。記録されたゼロを、アクセス不能なソースや条件により拒否されたソースと区別すること、クエリを実行時のまま再現できること、引用した各コーパスに主張された慣例が実際に含まれること、権威性と規範性を記録して混同しないこと、レジスターの各行が記録内容を正しく示すこと、放棄した角度を否定的結果として報告しないこと、トークンをそのまま保持すること、観察したキャプチャを慣例としてランク付けせず、robots と利用規約の範囲内で取得することを確認します。狭い範囲の UI について、簡潔でも誠実な結果は承認し、具体的な未記録の欠落が示された場合にのみ修正を求めます。出力は VERDICT: approve|revise と実行可能な所見のみです。キーワード：デザインシステムレビュー、UI 慣例レビュー、アクセシビリティ基準レビュー。
CopilotKit showcase デモのビルド、デバッグ、リグレッションテストを行う。showcase/ 配下での作業、新しい showcase デモ/items/cells/pills の作成、showcase 機能の実装、showcase デモのバグ調査、D5/e2e-deep の失敗、aimock フィクスチャの不足、直接 LLM と aimock の挙動の比較、フィクスチャの記録、各デモ pill/cell のテスト、繰り返しおよび交互の suggestion-pill フィクスチャの安定性の検証、langgraph-python の 1:1 パリティの強制、デモの v2 CopilotKit showcase フローへの移行を行う場合に使用する。
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。