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
ONE store H5 Game SDK（Web SDK）を HTML5 ウェブゲームに統合し、統合状況を確認してリリース前にコードをレビューします。会話で ONE store、OneStore、원스토어、ウェブゲーム、웹게임、HTML5 ゲーム、H5、WebView ゲーム、アプリ内課金、인앱결제、広告、광고、リワード広告またはインタースティシャル広告、createSDK、ONEstoreH5、initializeAsync、startGameAsync、purchase、getProductDetailsAsync、showRewardedAsync、iframe に埋め込まれたゲームに言及された場合、または doctor、integrate、iap、ads、embed、fix、check などの指示語がこのスキルに送られた場合に使用します。SDK の読み込み、起動フロー（初期化、読み込み、開始）、ライフサイクル処理、広告と購入のコード、iframe 埋め込み要件、エラー（reason）の診断、アプリの画面が真っ白になる問題、リリース前チェックを扱います。ONE store ウェブゲームの広告、購入、ライフサイクルのコード作成を求められた場合は、公式サンプルに基づく参照コードを含むこのスキルを使用し、一から作成しないでください。
PostHog の実験1件について、設定、露出、結果、実行中の変更を診断し、健全性を確認します。露出数0、サンプル比の不一致、露出の欠落や偏り、複数のバリアントに割り当てられたユーザー、ID の不具合、実験で集計されるユーザー、統計的有意性の落とし穴（途中経過の確認、A/A、「目標到達」、ベイズ対頻度論、逐次検定、CUPED）、実行中の編集、一時停止と凍結、事後アンケートを扱います。 次の場合に使用：ユーザーが「実験は健全か／正しく設定されているか／偏りがあるか」「露出数が0なのはなぜか」と尋ねる場合、インサイトと異なるユーザーが集計される理由、バイアスや不一致の警告、分割の偏り、有意性の反転、SQL と一致しない数値、編集後に変わった結果について尋ねる場合、または実験に関するユーザーフィードバックを求める場合。 次の場合は使用しない：実験の作成（creating-experiments を使用）；ロールアウト（configuring-experiment-rollout）または指標（configuring-experiment-analytics）の設定だけを行う場合；ライフサイクルについてのみ尋ねる場合（managing-experiment-lifecycle を使用）。
コードベース全体を詳細に監査します。リポジトリを25ファイル単位のコンポーネントに分割し、Serenaによるナビゲーションを用いたopencode runを通じて、3つのモデル（OpenAI、Gemini、Claude）が9つの視点から各コンポーネントを調査します。見落としを洗い出し、OCRスキャンのカバレッジ確認も1回実行します。その後、指摘を集約・重複排除し、分離されたclaude -pの判定器を使って、レビュー対象コミットのクリーンなエクスポートに対しCriticalとHighの問題をすべて検証します。実行ディレクトリはreview-ticketsスキルに渡されます。
review-deep、review-full、review-diff の実行で検証済みの問題を Jira チケットファイルに変換します。レビュー担当者自身の記述をもとに問題を再分割し、問題ごとに1ファイルのチケットを作成します。分離した claude -p プロセスを使い、クリーンなチェックアウトで各指摘を評価・編集し、同じ修正で対応できるチケットを統合します。git からコードをコピーして Jira wiki チケットを作成し、検査します。最後に、任意の Jira クライアントでの投稿手順と、延期された低優先度作業の一括チケットを提示します。
現在のリポジトリ向けに、firegoat 評価（firegoat.yaml）を 2～3 件作成します。コーディングエージェントが `npx -y firegoat@latest eval` でローカル実行するテストで、それぞれ prompt、end_goal、スクリプトチェックを含みます。ユーザーが「write firegoat evals」「draft evals」「set up firegoat」「firegoat init」と言った場合や、SDK、CLI、API、ドキュメントのローカルなエージェント体験（AX）評価を求めた場合に使用します。
モック UI 仕様（specs-ui スキルのプロジェクト）を、HTML + Tailwind + Alpine.js による UI のみのクリック可能なプロトタイプに変換します。ナビゲーション、フォーム、状態、ブラウザー内に保存されるシミュレーションデータ、リセットなどの主要フローを接続し、ユーザーテストやデモ用のガイド付きテストシナリオを用意して、複数ページのアーティファクトとして公開します。既存の仕様やモックを基に、プロトタイプ、クリック可能なモック、インタラクティブなデモ、ユーザーテスト可能なフロー、ユーザーテスト、または「クリックして操作できる」バージョンを求められた場合、「プロトタイプ」と言っていなくても使用します。
品質を損なわずに、エージェントパイプライン内のフロンティアモデルをより安価なモデルに置き換えられる箇所を特定します。インストール済みの rightmodeler TypeScript CLI を再開可能なパイプラインで操作し、機械プロトコルを解釈して、モデルファミリーごとの判定を提示します。証拠が裏付ける場合は、レビュー済みのモデル置換プルリクエストを作成します。モデル費用を削減したい場合、タスクごとに適切なモデルを選びたい場合、安価なモデルへの置換をベンチマークしたい場合、またはエージェントパイプラインを分析してコストを最適化したい場合に使用します。
作成者とは独立した判定者を派遣します。新しい評価サブエージェントが、構築前に作成された合格基準に照らして完成物を確認する評価モード、または正本データに照らして一括監査する監査モードに対応します。すべての判定に証拠を示し、修正は一切行いません。所有者が評価者、レビュアー、監査担当者、判定者を求める場合や、「判定者を送って」「評価して」「新しいエージェントで確認して」「別のエージェントにレビューさせて」「このフォルダーを監査して」「レジストリを監査して」「正本データと照合して」「LLM-as-judge」といった依頼に使用します。依頼された場合のみ実行し、タスク終了時に自動実行されることはありません。テスト、スキーマ検証、検索結果がゼロであるべき検索など、機械で実行できる確認、数百件の同一ユニットの確認、修正には使用しません。
EventCatalogのアーキテクチャ適合性関数を作成、実行、デバッグします。`*.fitness.ts`ファイル内のTypeScriptルールで、文書化されたアーキテクチャ（所有者、命名、ドメイン境界、依存関係、データアクセス、スキーマ）をチェックし、逸脱があればCIを失敗させます。自然言語で記述されたアーキテクチャルールを実用的な適合性関数に変換し、グローバルまたは対象のドメイン、システム、サービス、メッセージ、データストアの隣に配置します。`eventcatalog fitness check`を実行して結果を確認し、CIに組み込みます。「適合性関数を書いて」「アーキテクチャルールを追加して」「すべてのイベントに所有者を設定して」「ドメイン境界を確認して」「サービス間のデータベース共有を防いで」「循環依存を検出して」「アーキテクチャがルールに違反したらビルドを失敗させて」「CIで適合性チェックを実行して」「適合性関数が失敗する理由は？」といった依頼に使用します。
Cコード内のMCUレジスター書き込みがチップのSVDと一致するか検証します。周辺機器、レジスター、ビットフィールドの存在、値がビット幅を超えていないか、列挙値が有効か、読み取り専用ビットへの書き込み、アクセス前のクロック未有効化、アドレスのハードコードを確認します。「報告／未判定／合格」に分類して出力し、再確認用チェックリストも作成できます。組み込みCの初期化コード、レジスター書き込み、またはAI生成ファームウェアのレジスターをレビューするときに使用し、チップSVDと照合します。キーワード：レジスター検証、レジスターチェック、AI生成コード、ドライバーレビュー、初期化コードチェック、照合、register check、verify register writes。対象外：HAL/LL構造体の設定セマンティクス（未判定扱い）、外付けデバイスのコマンド（Flash、センサー）、タイミングの正しさ、一般的なコードスタイル、レジスターに関する事実照会（embedded-register-lookupを使用）。
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。