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 96,770 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
dev-browser CLI による名前付き永続ページを用いたブラウザ自動化。サイトの遷移、フォーム入力、スクリーンショット、Web データの抽出、Web アプリのテスト、サイトへのログイン、ブラウザワークフローの自動化を求める場合に使用する。トリガー：「go to [url]」「click on」「fill out the form」「take a screenshot」「scrape」「automate」「test the website」「log into」「open the browser」など、ブラウザ操作に関するリクエスト。
GitHub の pull request のレビュー解決を自動化し、すべてのレビューコメントを処理して失敗しているすべての CI チェックを修正する。使用タイミング：(1) PR に対応・解決すべきレビューコメントがある場合、(2) CI/CD チェックが失敗して修正が必要な場合、(3) すべての PR フィードバックを処理して会話を解決済みにしたい場合、(4) PR フィードバックを素早く反復したい場合。重要：本 skill はすべてのコメントを処理する — スキップは認めない。常に GitHub から最新データを取得する。許容される終了状態は未解決スレッドがゼロのみ。コミットのペース：各スレッドに独自のコミット（修正 → コミット → 解決 → 次へ）。最後にまとめてコミットしてはならない。
`--debug=cli` と `playwright-cli` を使って Playwright テストを対話的にデバッグする。`pause-at` でユーザーが選んだ行でテストを一時停止し（ソースの編集は不要）、その後 `snapshot`、`eval`、`generate-locator`、`console`、`requests` で一時停止中のライブページを操作し、静的な trace では示せない競合状態、タイミングのバグ、状態依存の失敗を診断する。ユーザーが「step through a test」「live debug」「attach to a paused test」「debug from line N」を求めた場合、または失敗がライブページの状態に依存するため `pw-debug-test`（trace ベース）では不十分だった場合に使用する。
CI 向けのオープンソース .NET コード品質ゲートを構築または改善する：フォーマット、`.editorconfig`、SDK アナライザー、サードパーティ製アナライザー、カバレッジ、ミューテーションテスト、アーキテクチャテスト、セキュリティスキャン。使用する場面：CI における .NET 品質ゲート、アナライザー・カバレッジ・ミューテーション・アーキテクチャテストの選択、`.editorconfig`、`dotnet format`、警告ポリシーの標準化。使用しない場面：.NET 以外のリポジトリ、.NET 品質スタックの判断を伴わない一般的な CI/CD ガイダンス。呼び出す処理：リポジトリのコンテキストを調査し、対象ファイルを編集し、変更時に該当するビルド、テスト、lint、検証コマンドを実行する。
【スイート内スキル · フルワークフローでは通常、ユーザーが直接呼び出す必要はありません。総括役の short-drama-director に要件を伝えると、このスキルに自動で振り分けられます】【漫剧老李 V7.4.26 スイート · サブスキル】完成映像の品質管理と連続性管理に特化したエンジン：ショット間／エピソード間の一貫性台帳、編集トランジション設計と Seedance 15秒分割ゲート、サウンドデザインのテンプレート、ポストプロダクションの音楽とサウンドデザイン（BGM Cue Sheet／音楽検索語／AI 音楽プロンプト／著作権チェック）、原稿の自動検査の使用。**一貫性ゲートは素材形式に応じて判定を変更**（M0/M1 はテキストプロフィールと比較し、M2 のみ画像レベルで検証。このパッケージは画像を保持せず、画像を要求したり、虚偽の検証を主張したりしてはいけません）。トリガー語：レビュー、品質管理、連続性チェック、映像確認、ショット分析、台詞診断後の再確認、編集トランジション、セグメント確認、サウンドデザイン、自動検査、BGM 追加、ポストプロダクション音楽、音楽検索、Suno プロンプト、音楽著作権、素材形式。本スキルはスイートの一員です。フルワークフローは総括役 short-drama-director から開始します。
OWASP Top 10 に対応付けた Ruby コードのセキュリティレビュー手順を標準化する：処理前にすべての入力パラメータを allowlist 化、SQL 補間（`#{}`）の禁止、シークレットがコミットまたはログ出力されていないことの確認、`bundle exec bundle-audit check --update` の実行、shell インジェクション（`system()`、バッククォート、`exec()`）のチェック、JSON ペイロード内の指示らしきキー（`prompt`、`instructions`）の破棄。入力検証、シークレット管理、依存関係の監査を扱う。トリガーワード：security review、check security、audit code、security vulnerability、secrets check、OWASP。
マスタースキル — 任意のリポジトリに対して完全なエージェントハーネスを構築し、エージェントが確実に作業できるようにする：可読（マニュアルではなく地図としてのドキュメント + カスタム lint）、実行可能（ワンコマンドの開発スタック）、検証可能（e2e ゲート + 出荷前検証ループ）、さらにコミットの衛生とエントロピー管理。新しい、または不慣れなコードベースをエージェント駆動開発に導入するときに使用 — 「ハーネスを構築して」「このリポジトリをエージェント対応にして」「このコードベースをハーネス化して」。
このスキルは、Claude Code スキル（.claude/commands/ 内の .md ファイル）の監査、レビュー、検証に使用する。ユーザーがスキルの品質、クロスプラットフォーム互換性、クロスエージェント互換性、前提条件の宣言、説明のトリガー精度を確認したいときに呼び出す。トリガー：审查 skill、review skill、检查 skill 质量、skill 兼容性检查、validate skill、audit skill。このスキルは構造検証を validate.sh に、コンテンツ品質を skill-creator に委ね、互換性の監査は自身で行う。一般的なコードレビュー、PR のレビュー、CLAUDE.md のレビューには使用しない。
TYPO3 エクステンションの品質評価、適合性チェック、標準準拠、v12/v13/v14 へのモダナイズ（v14.3 LTS がデフォルト/ゴールドスタンダード）、TER 対応、ベストプラクティスレビューの際に使用。次の場合にもトリガー：エクステンション監査、品質スコア、総合評価、指摘事項の一括修正、適合性監査、Fluid 5 の厳格な ViewHelpers、ext_tables.php の削除、Extbase 属性（Authorize/RateLimit）、HashService の削除、Bootstrap 5 移行、CSP 準拠、ViewHelper セキュリティ、XLIFF の整理、PHP 8.4/8.5 互換。
Chrome DevTools で VRender Scenegraph (Scenegraph.tableGroup) を検査して、ブラウザ上の VTable（canvas ベースのテーブル）の描画/操作の問題をデバッグする場合にこのスキルを使用する。空白/白い canvas、セルの欠落/ずれ、ヘッダー/ボディのフリーズ、ホバー/選択ボックスの問題、DOM オーバーレイ（react attribute）の問題、カスタムレイアウト / react-reconciler における React18/React19 の差異（例: Fiber 汚染、二重 React、旧バージョンの React element エラー）に用いる。
再現可能なベースライン、ホールドアウトスイート、回帰ベンチマークに照らして、エージェントのプロンプト、スキル、ルーティングポリシー、ハーネスの変更を評価します。エージェントのシステムプロンプトの最適化、スキルのトリガー精度の測定、ルーティング変更の評価、ベンチマーク回帰の実行に使用します。ユーザーが「fable-eval」と明示していない場合も対象です（例：「このプロンプトをベンチマークして」「エージェントの動作を評価して」「スキルの性能をテストして」「評価スイートを実行して」）。通常のアプリケーションのユニットテストには使わないでください（fable-verify を使用）。
SAP AI Core で GenAI 評価を実行します。システム定義およびカスタム（LLM-as-judge）メトリクスを使用して、テストデータセットに対する LLM とプロンプトのベンチマークを行い、集計結果を取得します。プロンプトレジストリ、オーケストレーションレジストリ、グラウンディング（RAG）オーケストレーションレジストリの 3 種類すべての評価に対応します。使用する場合：LLM／プロンプト／オーケストレーション設定の評価またはベンチマーク、GenAI 評価の実行、評価メトリクスの作成または一覧表示、カスタム LLM-as-a-judge メトリクスの定義、評価用プロンプトテンプレート（プロンプトレジストリ）またはグラウンディングの有無を指定したオーケストレーションレジストリ設定の作成、評価設定または実行の作成、実行の評価結果／スコアの取得。使用しない場合：オフライン aeval サービスによるエージェント評価には `aeval-offline-evaluation`、推論用の本番オーケストレーション／RAG パイプライン構築には `genai-hub-orchestration`、評価以外の一般的な実行・デプロイ・アーティファクトには `aicore-lifecycle-management`、認証情報・リソースグループ・オブジェクトストアには `aicore-admin-resources` を使用します。
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。