Skills

E

eval-audit

hamelsmu / evals-skills

LLM 評価パイプラインを監査し、エラー分析の不足、未検証の評価器、見せかけの指標などの問題を明らかにします。評価システムを引き継ぐ場合、評価の信頼性に確信が持てない場合、または評価基盤がない場合の出発点として使用します。新しい評価器をゼロから構築する場合は使用しないでください（代わりに error-analysis、write-judge-prompt、または validate-evaluator を使用）。

D

design-review

jezweb / claude-skills

Web アプリやページのビジュアルデザイン品質をレビューします。レイアウト、タイポグラフィ、余白、色、階層、一貫性、インタラクションパターン、レスポンシブ対応を確認します。UX 監査（ユーザビリティの確認）ではなく、見た目がプロフェッショナルで洗練されているかを確認します。スクリーンショット付きのデザイン所見レポートを作成します。トリガー：「デザインレビュー」「見た目は良いか」「デザインをレビュー」「レイアウトを確認」「洗練されているか」「ビジュアルレビュー」「デザイン監査」「もっと良く見せる」「何か違和感がある」。

2

21st-ui-review

21st-dev / skill

プロジェクトのデザインコンテキスト、アクセシビリティ要件、レスポンシブ動作、操作性、本番向けの確実性の高いルールに照らして既存の UI をレビューします。UI 監査、デザイン QA、フロントエンドレビュー、アクセシビリティレビュー、一貫性チェック、または視覚上の不具合を見つけて安全に修正する依頼に使用します。「この UI をレビュー」「このページを監査」「デザイン上の問題を探す」「レスポンシブ対応を確認」「明らかな UX の問題を修正」などの依頼で起動します。主な依頼が新しい UI の作成である場合は 21st-ui-build を使用します

N

no-ai-design-slop

mengto / skills

ウェブサイト、アプリ、スクリーンショット、モックアップ、デザインコードの作成・修正・レビュー時に、ありがちな AI 生成デザインの既定パターン、一貫性のないビジュアル選択、既知の UI 不具合を防止・除去します。UI 作業中の受動的な品質ゲート、または明示的なスロップ除去に使用します。中立的なデザインに無理に作り替えず、選択されたアートディレクションを維持します。

B

bug-reproduction

petrkindlmann / qa-skills

曖昧なバグ報告を検証済みの最小再現に変換し、さらに失敗する回帰テストを作成します。エージェント主導で最初から最後まで対応します。簡潔な報告から暗黙の再現条件（環境、ビルド、手順、データ）を抽出すること、再現・縮小・分離・記録のループ、git bisectによる原因コミットの特定、決定論的な最小再現（固定シード、時刻の固定、ネットワークのスタブ化）の構築、修正前に失敗する回帰テスト（red）を書き、修正によってgreenになることを確認すること、再現の証拠をチケットに記録することを扱います。再現性のない不安定な問題と環境依存の問題を区別します。次の場合に使用：「このバグを再現して」「最小再現」「再現手順」「問題を引き起こしたコミットを見つけて」「git bisect」「再現を決定論的にして」「このバグの失敗テストを書いて」「不具合の回帰テスト」「このバグを再現できない」。対象外：再現せずに既存の失敗を分類、重複排除、重大度別に振り分けること——これはai-bug-triageの担当です。不具合ではなく仕様からテストを生成すること——これはai-test-generationの担当です。関連：ai-bug-triage、ai-test-generation、test-reliability、systematic-debugging、qa-project-context。

Q

qa

browser-use / browser-use

ウェブサイトやウェブアプリを QA テストし、根拠とともに 1～5 の品質スコア（5＝完璧、1＝動作しない）を返します。サイト、ページ、フロー、アプリのテスト、QA、評価、採点、「品質の確認」をユーザーが求めた場合に使用します。ローカル開発サーバーにも対応します（例：「qa test localhost:5173」「チェックアウトは動作する？」「このランディングページを評価して」）。実際の Browser Use クラウドブラウザーを操作し、localhost を自動的にトンネリングします。

論文、提案、リterenレビュー、方法セクション、証拠の質、引用の妥当性、研究ライティングのフィードバックに対する構造化された学術的評価。学術的または科学的な作業（論文、提案、方法セクション、証拠の質）を再現可能な評価基準に照らして評価するときに使用します。

S

sf-testing

jaganpro / sf-skills

Apex テストの実行、カバレッジ分析、120 点スコアリングによるテスト修正サイクルに対応。次の場合に起動：ユーザーが Apex テストを実行する、コードカバレッジを確認する、失敗したテストを修正する、または *Test.cls / *_Test.cls ファイルを扱う場合。次の場合は起動しない：Apex の本番コード作成（sf-apex を使用）、Agentforce エージェントのテスト（sf-ai-agentforce-testing を使用）、Jest/LWC テスト（sf-lwc を使用）

S

sf-data

jaganpro / sf-skills

130ポイント評価による Salesforce データ操作。ユーザーがテストデータを作成する場合、一括インポート／エクスポートを実行する場合、sf data CLI コマンドを使用する場合、または Apex テスト用のデータファクトリーパターンが必要な場合に使用します。SOQL クエリの作成のみ（sf-soql を使用）、Apex テストの実行（sf-testing を使用）、メタデータのデプロイ（sf-deploy を使用）には使用しません。

A

audit-verify-explain-grade-5

mengto / skills

作業を監査し、具体的な証拠で主張を検証して、結果を小学5年生にもわかる簡単な言葉で説明します。レビュー、監査、確認、検証、変更や修正の説明、テスト結果の要約、動作確認、技術的な調査結果の平易な説明を求められた場合に使用します。

P

performance-profiling

mengto / skills

Instruments、Xcode 診断機能、MetricKit を使った Apple プラットフォームアプリのパフォーマンスプロファイリングを解説します。アプリのハング、カクつき、高 CPU 使用率、メモリリーク、メモリ増加、OOM クラッシュ、起動の遅さ、バッテリー消耗、熱の問題、App Store のパフォーマンス要件への対応を調査するときや、os_signpost と計測フックを追加するときに使用します

A

ai-bug-triage

petrkindlmann / qa-skills

バグの分類、重複排除、チケット生成を行う、指紋照合と LLM のハイブリッドパイプライン。CI ログを正規化し、安定した指紋を作成して類似する重複をクラスタリングした後、LLM で重大度を分類し、チケットを作成する。バグ報告テンプレートと重大度・優先度マトリクスを含む。使用場面：「bug triage」「classify bugs」「failure analysis」「auto-classify」「CI failures」「bug report」「defect template」。対象外：不安定なロケーター1件の実行時自己修復には test-reliability を使用。対象外：本番テレメトリーからの新しいテスト設計には observability-driven-testing を使用。関連：qa-metrics、qa-dashboard、ci-cd-integration、qa-project-context。

D

dt-obs-genai

dynatrace / dynatrace-for-ai

GenAI/LLM アプリを分析・デバッグします。プロンプト、モデル、プロバイダー別のトークンコストとキャッシュ、レイテンシとエラー、エージェントやツールのループと障害、会話、ガードレール、評価、OpenTelemetry/dt-evals のセットアップを扱います

R

rstest-best-practices

rstackjs / agent-skills

環境、モック、スナップショット、カバレッジ、CI を含む Rstest のテストと設定をセットアップ、作成、またはレビューする

C

cs-refactor

codestable / codestable

振る舞いを変えないリファクタリング、分割、パフォーマンス最適化。外部から観測できる振る舞いを変更する要望には cs-feat または cs-issue を使用します。

P

play-policy-insights

android / skills

Google Play ポリシーの各領域に照らして Android アプリを検証する自動監査ツールです。静的コード分析と Play ストアでの申告を照合し、権限と API の適正利用、ユーザーアカウントと本人確認、データセーフティとプライバシーの各領域について、未申告のデータ収集、アーキテクチャ上のリスク、開示漏れを特定した決定論的なコンプライアンスレポートを生成します

T

test-driven-development

sickn33 / agentic-awesome-skills

失敗する振る舞いテストを指針として機能開発やバグ修正を行い、その後、関連する回帰チェックを実施しながら実装とリファクタリングを進めます。

A

agentic-browser-testing

petrkindlmann / qa-skills

目標主導型 E2E テスト。ブラウザーエージェント（Playwright MCP / computer-use）が自然言語の目標を読み取り、アクセシビリティツリーを通じてアプリを探索し、事前作成したスクリプトなしで結果を検証します。意図駆動型がスクリプト型より適する場面、エージェント実行の再現性と範囲の制御（モデル固定、temperature 0、シードデータ、ステップ数の制限、明示的な成功判定、ピクセルではなくスナップショット）、コスト／遅延制御、アクセシビリティツリー優先の操作モデル、CI ゲーティング、安定した実行をスクリプト化 Playwright テストに移行する方法を扱います。使用する場面：「エージェント型ブラウザーテスト」「目標主導型ブラウザーテスト」「エージェントにアプリを探索させる」「自然言語 E2E」「ブラウザーエージェントのスモークテスト」「Playwright MCP テスト」。対象外：決定論的なスクリプト型 Playwright テストの作成・保守には playwright-automation を使用。製品独自の LLM 機能のテストには ai-system-testing を使用。関連：playwright-automation、ai-system-testing、exploratory-testing、test-reliability、qa-project-context。

A

api-testing

petrkindlmann / qa-skills

Playwright APIRequestContext、Supertest、またはスタンドアロン HTTP クライアントを使って REST および GraphQL API をテストします。Zod 4/AJV によるスキーマ検証、認証フローテスト、CRUD ライフサイクルテスト、エラーとヘッダーの検証、ページネーション、パフォーマンスアサーションを扱います。「API test」「endpoint test」「REST test」「GraphQL test」「schema validation」「Postman replacement」に使用します。コンシューマー駆動のコントラクト検証（Pact、broker）には使用せず、contract-testing を使用してください。ブラウザー UI フローには playwright-automation を使用してください。関連：contract-testing、test-data-management、ci-cd-integration、playwright-automation。

E

eval

alirezarezvani / claude-skills

AgentHub セッションのエージェント結果を、指標または LLM による判定で評価・順位付けします。ユーザーが /hub:eval を実行するか、完了した AgentHub エージェントの採点、比較、勝者選出を求めた場合に使用します。

S

security

boshu2 / agentops

コードのセキュリティ問題をレビューし、脆弱性、シークレット、依存関係、プロンプトのリスクをスキャンします。小さなハンドラーを含め、コードを安全にリリースできるか尋ねられた場合に使用します。

RTK フィルター開発向けの TDD ワークフロー。Rust の慣例に沿った Red-Green-Refactor。実際の fixture、トークン削減のアサーション、insta によるスナップショットテストを使用します。新しいフィルターの実装時に自動で起動します。

A

audit-reference-originality

mengto / skills

提供された参照資料と照合し、ウェブサイトやデジタル体験の独自性と盗用リスクを監査します。Codex が現在または過去のサイト出力を参照ページ、キャプチャ一式、スクリーンショット、コピー、ブランド、数値、画像、アセット、動画、レイアウト、動き、コードと比較し、根拠に基づく懸念点を挙げ、一般的なビジュアル表現と特徴的な模倣を区別し、根拠のない法的主張を避けながら具体的な修正案を提案する場合に使用します。

G

github-triage

trailofbits / skills

gh CLI を使って、リポジトリの未解決 GitHub issue とプルリクエストをトリアージします。必要に応じて、準備が整った PR をレビューしてマージします。チェックに合格した自動化・bot の PR やメンテナー承認済みの PR を段階的にマージし、未レビューの PR にはレビュー用サブエージェントを起動します。その後、解決済みの issue を、解決に使われた PR またはコミットをコメントに明記してクローズし、issue と対応する修正待ち PR を相互リンクし、未対応の項目すべてにローカルのみの優先度と変更規模の見積もりを割り当てます。リポジトリの未解決 issue や PR のトリアージ、整理、レビューに使用します。

T

test-data-management

petrkindlmann / qa-skills

ファクトリーパターン、フィクスチャ戦略、データの匿名化、合成データの生成を用いてテストデータを作成・管理します。Fishery（TypeScript）、FactoryBot（Ruby）、Factory Boy（Python）、データベースのシード投入、クリーンアップ戦略、GDPR に準拠したデータ処理を扱います。「テストデータ」「fixtures」「factories」「seed data」「synthetic data」「test database」「data anonymization」に関する場合に使用します。対象外：DB 自体の移行／整合性テストには database-testing、環境のプロビジョニングやデータベースのブランチ戦略には test-environments を使用します。関連：test-environments、database-testing、api-testing、unit-testing。

C

cs-issue

codestable / codestable

バグ、エラー、パフォーマンスの退行、既存の動作の異常を診断または修正します。新機能（cs-feat）や動作を変えないリファクタリング（cs-refactor）には使用しません。

S

senior-fullstack

alirezarezvani / claude-skills

Next.js、FastAPI、MERN、Djangoの技術スタック向けプロジェクトのスキャフォールディング、セキュリティと複雑度のスコアリングを含むコード品質分析、技術スタック選定のガイダンスを備えたフルスタック開発ツールキットです。「新しいプロジェクトをスキャフォールディング」「Next.jsアプリを作成」「FastAPIとReactをセットアップ」「コード品質を分析」「コードベースを監査」「どの技術スタックを使うべきか」「プロジェクトのボイラープレートを生成」などの依頼や、フルスタック開発、プロジェクトのセットアップ、技術スタックの比較に関する話題で使用します。

C

code-review-checklist

sickn33 / agentic-awesome-skills

機能、セキュリティ、パフォーマンス、保守性を網羅した、徹底的なコードレビューのための包括的なチェックリスト

C

code-review

alinaqi / maggy

コミットおよびデプロイ前に、/code-review によるコードレビューが必須です

A

architecture-optimization

wondelai / skills

動作するものの遅く複雑になったコードベースを、速度を定量的に改善し、境界が明確で読みやすい状態へ導きます。working-with-legacy-code、clean-architecture、software-design-philosophy、refactoring-patterns、system-design、ddia-systems、release-it、pragmatic-programmer の8つのスキルを段階的に編成します。各段階には手法が組み込まれており、単独で実行できます。判断のたびにユーザーへ質問し、結果をプロジェクトの docs/ フォルダー（PERFORMANCE.md、ARCHITECTURE.md、ARCHITECTURE-OPTIMIZATION-PLAN.md）に記録するため、セッションをまたいで続行できます。アプリの高速化、ずれた境界の整理、遅いエンドポイントやクエリの修正、または「動くけれど遅く、悪化している」とユーザーが述べた場合に使用します。未テストのプロトタイプには improve-code-quality、触るのが怖い古いコードベースには remove-technical-debt、新規開発の構造設計には design-code-architecture、マーケティングサイトのページ速度には improve-website を使用してください。単一のフレームワークのみを対象とする場合は、該当するスキルを直接呼び出してください。

M

multi-agent-brainstorming

sickn33 / agentic-awesome-skills

複数の専門エージェントを使って構造化されたピアレビューをシミュレートし、実装前に設計を検証し、隠れた前提を明らかにして、故障モードを特定します。

R

react-testing-library

itechmeat / llm-code

React Testing Library：クエリ、user-event のシミュレーション、非同期ユーティリティ、アクセシビリティを優先した API による、ユーザー中心のコンポーネントテスト。React コンポーネントのテスト作成、ロール／ラベル／テキストによる要素選択、ユーザーイベントのシミュレーション、非同期 UI の動作テストに使用します。キーワード：React Testing Library、@testing-library/react、user-event、queries、render。

P

playwright-visual-testing

manutej / luxor-claude-marketplace

Playwright MCP サーバーを使用したブラウザー自動化、ビジュアルテスト、スクリーンショット検証により、ウェブ開発を加速します。ビジュアルリグレッションテスト、自動 UI テスト、クロスブラウザー検証を習得できます。

S

secure-code-review

securityskills / skills

セキュリティ重視のコードレビューを行う。信頼境界を整理し、入力パスと認証フローを監査し、行ごとの走り読みではなく脆弱性クラス別のチェックリストを使う。セキュリティに影響がある任意の PR やコードベースで使���。

B

benchmark-checklist

cursor / plugins

性能測定を報告したり判断に使ったりする前に、その測定を検証します（制約要因、チューニング、限界、誤差、再現性、関連性、処理が実際に行われたかどうか）。ベンチマークを実行する場合や、測定した高速化・性能低下を報告する場合に使用します

P

principle-explain-the-number

cursor / plugins

測定した数値（高速化、性能低下、スループット、レイテンシ、評価結果）を信頼、報告、または判断に使う前に適用します。制約要因を特定し、想定した処理とは別のものを測定していないか確認します

PR のトリアージ：オープン中の PR を監査し、選択したものを詳細にレビューして、レビューコメントを作成・投稿します。引数：「all」はすべてをレビュー、PR 番号は対象の指定（例：「42 57」）、「en」/「fr」は言語指定、引数なしの場合はフランス語で監査のみを行います。

G

go-testing

cxuu / golang-skills

Go のテストコードの作成、レビュー、改善に使用します。テーブル駆動テスト、サブテスト、並列テスト、テストヘルパー、テストダブル、cmp.Diff によるアサーションが対象です。テーブル駆動テストやサブテストなどの具体的なパターンに言及していなくても、Go 関数のテスト作成を求められた場合に使用します。ベンチマークによる性能テストは対象外です（go-performance を参照）。

R

reflect

neolabhq / context-engineering-kit

Self-refinementフレームワークに基づき、複雑度の振り分けと検証を行いながら、前の回答と出力を振り返って段階的に改善します

A

ansible-validator

akin-ozer / cc-devops-skills

Ansible のプレイブック、ロール、インベントリー、FQCN、タスクの検証、lint、監査、デバッグ。

S

skill-optimizer

mcollina / skills

AI スキルの起動性、明確さ、モデル間の信頼性を最適化します。スキルパックの作成や編集、スキルの利用率低下の診断、リグレッションの削減、指示の強調度の調整、例の改善、コンテキストコストの削減、スキルのベンチマーク／リリース基準の設定に使用します。トリガー語：スキル最適化、起動ギャップ、スキルのベンチマーク、スキルあり／なしの差分、リグレッション、コンテキスト予算、プロンプトの強調度。

S

superpowers-lab

sickn33 / agentic-awesome-skills

再現可能なタスク、観察結果、明確な採用基準を用いて、隔離されたラボで実験的な Claude ワークフローのスキルを評価します。

T

test-playable-web-games

mengto / skills

決定論的なフィクスチャと実ブラウザーでの証拠を使って、プレイ可能なブラウザーゲームをエンドツーエンドでテストします。ゲームプレイのQA、回帰テスト、操作性、アクセシビリティ、レスポンシブ／モバイルテスト、セーブフロー、コンソール確認、パフォーマンスのスモークテスト、リリース検証に使用します。

T

trailmark-review-gate

trailofbits / skills

ブランチ、プルリクエスト、修正コミット、リリース差分、または git ref の範囲に対して Trailmark の構造レビューゲートを実行し、新しいエントリーポイントや汚染経路、削除された検証・認可呼び出し、権限境界のずれ、影響範囲と複雑さの増大、新たに到達可能になった機密シンクを検出します。マージ前にグラフレベルのセキュリティ回帰を確認する PR、ブランチ、修正コミット、リリース差分のレビューに使用します

Q

qa-report-humanizer

petrkindlmann / qa-skills

QA レポート、バグレポート、テスト概要、ステータス更新、品質関連の連絡から AI 生成らしい表現を取り除きます。機械的なテスト結果の文言、テンプレート調のステータス更新、深刻度を誇張した記述、一般的すぎる関係者向けレポートを検出して書き直します。事実は捏造せず、QA 文書を実際のエンジニアが書いたような表現にします。使用例：「レポートを自然な表現に」「QA 概要を書き直して」「テストレポートを修正して」「人間らしい表現にして」「ステータス更新を整えて」。対象外：一般的な文章、ブログ、マーケティングコピーの調整には、グローバル humanizer スキルを使用してください。CI 障害の分類や振り分けには、ai-bug-triage を使用してください。関連：ai-bug-triage、qa-metrics、qa-dashboard、quality-postmortem。

C

correct

cursor / plugins

このリポジトリでエージェントが繰り返すミスを見つけ、再発できないようにします。まずアーキテクチャ、次に型、その後、エラーに修正方法を示すlint、テストの順に対応し、ドキュメントは最後に書きます。各チェックが過去の実際のミスで失敗することを証明してください。オペレーターから修正を受けるたびにこの手順を繰り返します。/correctで使用します。

S

shower

lilmgenius / paperthin

新しくコンテキストのないサブセッションで、注目している成果物を先入観なしに読み、それ単独で内容が伝わるか確認します。長時間のセッションで新鮮な視点を失い、事前知識のない人にも成果物が明確か判断できなくなった場合、引き継ぎ・公開・マージの前、またはクリーンルームで理解度のスモークテストを行いたい場合に使用します。独立したコンテキストなしのレビュアーを起動します。問題を診断しますが、修正はしません。

T

traceknot

jin-doh / traceknot

OMP、Codex、GajaeCode、Claude Code、OpenCodeにおけるリポジトリ変更に、ISTQB準拠の証拠に基づくTraceknotのQAプロセスを適用します。セッション単位でのQA Board公開も含みます。実装検証、バグ修正、リリースチェック、リポジトリ監査、欠陥確認、残存リスクの判断に使用し、エージェント自身の完了宣言を証拠として扱いません。

U

ux-researcher-designer

davila7 / claude-code-templates

シニア UX デザイナー／リサーチャー向けの UX リサーチ・デザインツールキットです。データに基づくペルソナ作成、ジャーニーマップ、ユーザビリティテストのフレームワーク、リサーチの統合分析を含みます。ユーザーリサーチ、ペルソナ作成、ジャーニーマップ、デザイン検証に使用します。

G

goals

boshu2 / agentops

互換エイリアス — fitness に名称変更されました。宣言されたプロジェクト適合性の目標を測定するには fitness を使用します。トリガー：「goals」（非推奨）。

M

mandela

lilmgenius / paperthin

あらゆる評価、指標、実験、ベンチマークについて、リークを監査します。外部の正解データが独立して取り込まれているのか、それともモデル、スコアラー、設計者が外部の正解データに基づかない結果を確認し合っているだけなのかを調べます。A/B テスト、ホールドアウト、スコア、検証など「成功の判断方法」を信頼する前や、結果が整いすぎている、または自己確認的に感じられるときに使用します。8 パターンのリーク分類を確認し、該当するパターンとそれぞれの独立性を確保する修正策のみを返します。読み取り専用です。

T

test-environments

petrkindlmann / qa-skills

開発、CI、プレビュー、ステージング、本番環境にまたがるテスト環境戦略を設計します。Docker Compose のテスト基盤、マルチステージ Dockerfile、シードデータのライフサイクル、PR ごとのプレビュー環境、本番環境との同等性、HTTP 境界での外部依存のスタブ化を扱います。次の場合に使用します：「set up test environment」「docker-compose for tests」「per-PR preview environment」「staging parity」「spin up test infra」「environment tiers」。次の場合は対象外です：依存ごとの mock/stub/fake の選択には service-virtualization、ファクトリーやフィクスチャデータのパターンには test-data-management、パイプライン/Actions の設定には ci-cd-integration を使用します。関連：test-data-management、ci-cd-integration、contract-testing、service-virtualization。

O

om-qa-buddy

open-mercato / skills

PR、issue、ブランチの手動 QA セッションを実施します。計画ができた時点でテスターが並行して進められるインタラクティブなランブックを公開し、最後に AI の判定とバグを反映します。トラッカー自体には一切触れません。`om-auto-qa-pr` の自動承認とは異なり、人間が関与するプロセスで、ローカルの QA ナレッジベースを蓄積します。「これをテストして」「この PR を QA して」「この変更のバグを見つけて」「この issue のバグを確認して」と依頼された場合に使います。

R

rewardkit

harbor-framework / harbor

Reward Kit を使って Harbor タスクの検証器を作成します。作成または編集する場合に使用します

S

standards

boshu2 / agentops

呼び出し元が指定した変更に関連する標準のみを読み込み、具体的な指摘事項を報告します。トリガー：「check standards」、「which standards apply」。

A

axiom-testing

charleswiltgen / axiom

テストの作成、不安定なテストのデバッグ、テストの高速化、Swift Testing と XCTest の選択時に使用します。ユニットテスト、UI テスト、非同期テスト、テストアーキテクチャに対応します。

S

sip

lilmgenius / paperthin

成果物やスキルを作成・変更したら、その場の判断を鵜呑みにせず、自分たちのスキルでテストします。再帰的な自己改善を自動化します。作成や編集の直後、完了扱いにする、コミットする、または引き渡す前に使用してください。

C

capacitor-testing

cap-go / capgo-skills

Capacitor アプリとプラグインのテストガイドです。Vitest と Capacitor プラグインのモック（`vi.mock('@capacitor/core')`、`registerPlugin`）を使った Web レイヤーのユニットテストとコンポーネントテスト、Web ビルドの Playwright テスト、NATIVE_APP / WEBVIEW コンテキストを切り替える Appium E2E、Swift Testing と XCTest によるネイティブプラグインのユニットテスト（移行可能な内容、`CAPPluginCall` のパターン、シミュレーターでの `xcodebuild test`）、Android JUnit を扱います。また、`xcrun simctl`、`xcrun devicectl`、`adb`、Xcode MCP デバイスツールを使った、シミュレーターや実機でのエージェント主導の検証サイクル（ビルド、インストール、起動、スクリーンショット、UI 階層、タップ、ログ）と、`npx cap run --url`（Capacitor 9）または `-l --host --port`（Capacitor 8）によるライブリロードも扱います。テストの追加、プラグインのモック、「実機で動作するか」の確認、シミュレーターでの UI 変更の検証、XCTest から Swift Testing への移行、テスト CI の設定時に使用します。クラッシュログの取得（ios-android-logs）、WebView のデバッグセッション（debugging-capacitor）、ビルドパイプライン（capacitor-ci-cd）には使用しないでください。

D

debugging

tursodatabase / turso

バイトコード比較、ログ記録、ThreadSanitizer、決定論的シミュレーション、破損分析ツールを使って tursodb をデバッグする方法

U

ue-testing-debugging

quodsoler / unreal-engine-skills

Unreal Engineのテストの作成や実行、ログの追加、ビルドのプロファイリングに使用します。ユーザーが 'UE_LOG'、'log category'、'DEFINE_LOG_CATEGORY'、'UE_LOGFMT'、'verbosity'、'check'、'ensure'、'ensureMsgf'、'verify'、'IMPLEMENT_SIMPLE_AUTOMATION_TEST'、'automation test'、'TEST_CLASS'、'CQTest'、'AFunctionalTest'、'latent command'、'Unreal Insights'、'TRACE_CPUPROFILER_EVENT_SCOPE'、'TRACE_BOOKMARK'、'stat unit'、'SCOPE_CYCLE_COUNTER'、'memreport'、'DrawDebugLine'、'UE_VLOG'、'gameplay debugger'、'ShowDebug'、'console command'、'CVar'、または 'why is my frame time bad' に言及した場合にも使用します。モジュールとターゲットの設定については ue-module-build-system、エディターツールについては ue-editor-tools を参照してください。