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
Vite + Cloudflareプロジェクト向けのReact 19パフォーマンスパターンとコンポジションアーキテクチャ。影響度順に並べた50以上のルールを収録し、ウォーターフォールの解消、バンドルの最適化、再レンダリングの防止、ブール型propsよりコンポジションを優先する設計、サーバー／クライアント境界、React 19 APIを扱います。Reactコンポーネントの作成、レビュー、リファクタリングに使用します。トリガー：'react patterns'、'react review'、'react performance'、'optimise components'、'react best practices'、'composition patterns'、'why is it slow'、'reduce re-renders'、'fix waterfall'。
デュアルトラックのワークフローと100点満点のスコアリングによるAgentforceエージェントのテスト。次の場合に使用：ユーザーがAgentforceエージェントをテストする、sf agent testコマンドを実行する、テスト仕様を作成する、トピックルーティングを検証する、またはエージェントのテストカバレッジを分析する場合。次の場合は使用しない：Apexのユニットテスト（sf-testingを使用）、エージェントの構築（sf-ai-agentforceを使用）、Agent Script DSL（sf-ai-agentscriptを使用）。
iOSの.memgraphをキャプチャまたは分析する際に使用します。特に、メモリリーク、ヒープの増加、継続的なメモリ増加、所有権の経路、Appleのコマンドラインツールによる同条件キャプチャの比較を扱うタスクに適しています。Simulatorの明確なキャプチャ、leaks/heap/vmmap/malloc_historyの証拠、未加工アーティファクトの保持、同一フローでの検証をカバーします。対話型のXcode Memory Graph、Instruments、一般的な保持サイクルの調査、LLDB作業にはdebugging-instrumentsを使用してください
ロード、コンパイル、サービング、トークン生成はできるものの、出力が参照実装と一致しない MAX モデルをデバッグします。スカラータップでパリティデバッグが行き詰まる場合、モデルが文字化けや誤った貪欲トークンを返す場合、logit のコサイン類似度は高いのに argmax が異なる場合、または生成が途中で一貫性を失う場合に使用します。アーキテクチャ移植、量子化の立ち上げ、マルチ GPU 変換、MAX アップグレード後に適用できます。「parity failure」「silent corruption」「logits match but tokens diverge」「top-1 mismatch」「greedy divergence」「model serves but generates garbage」で起動します。ロード時のクラッシュやサービング前の足場作りには使用せず、import-model を使用してください。最初に参照実装と MAX のテンソルダンプ比較ツールを使い、再コンパイル前に修正を数値検証することが必須です。ダンプが一致してテキストが異なる場合は、サービングとパイプラインの二分探索を行います。
仕様書、PRD、ユーザーストーリー、コード差分、バグレポート、または OpenAPI 仕様から、AI を使って新しいテストコードを作成します。段階的なパイプライン：要件抽出 → リスク分析 → カバレッジマトリックス → シナリオ生成 → オラクル設計 → テストコード → 人間によるレビュー。架空の API や弱いアサーションを防ぐガードレールを備えています。「仕様書からテストを生成」「PRD からテスト」「ユーザーストーリーからテスト」「テストケースを自動生成」「AI にテストを書かせる」といった場合に使用します。対象外：製品内の AI/LLM 機能のテストには ai-system-testing を使用してください。対象外：今生成したものではない既存テストスイートの監査には ai-qa-review を使用してください（ここでのステップ 7 は、このパイプラインが生成したテストのみをレビューします）。関連：playwright-automation、unit-testing、api-testing、qa-project-context
既存のテストコードの品質、テストスメル、テスト容易性の問題をレビューします。可読性、信頼性、診断価値、設計、AI 生成、カバレッジの 6 つの観点からテストスメルを検出し、アプリケーションコードのテスト容易性を分析して、定性的な指摘をミューテーションテストで裏付けます。「テストをレビューして」「テスト品質の監査」「テストスメル」「テスト容易性の分析」「このテストは適切か」といった場合に使用します。新しいテストの生成には使用せず、`ai-test-generation` を使用してください。製品の AI 機能のテストには使用せず、`ai-system-testing` を使用してください。関連：unit-testing、shift-left-testing、coverage-analysis、ai-test-generation
Agent Skill の使用状況を記録・レビューし、skill-up CLI で Skill 評価（evals）を作成、実行、診断、反復改善します。明示的に帰属された Skill の使用状況やフィードバックの記録、観察結果やユーザー提供のトレース／トランスクリプトのレビュー、承認済みの観察結果からの回帰ケース作成、Skill の評価、テスト、回帰確認、検証、修正、改善、反復、進化、評価ケースの追加や強化、eval.yaml/case.yaml の作成、skill-up run/validate/list-cases/report/import/init の実行、Anthropic evals.json からの移行を求められた場合に使用します。プラグインによる観察の記録／レビューには、Codex skill-up プラグイン、またはオブザーバー有効の DSH skill-up プラグインが必要です。ユーザー提供の外部証拠はプラグインなしでレビューできます。評価は引き続きマルチエンジンです。
Playwrightのスクリーンショット、Chromatic、Percy、Argos CIを使ったビジュアルリグレッションテストを実装します。ベースライン管理、差分しきい値の調整、動的コンテンツのマスキング、レスポンシブなビューポートテスト、レビュー／承認ワークフローを扱います。次の場合に使用：「ビジュアルテスト」「スクリーンショット」「ビジュアルリグレッション」「ピクセル差分」「スナップショット差分」「ベースラインの更新」「Chromatic」「percy snapshot」「argos screenshot」。次の場合は対象外：大規模なテスト失敗を招いた再設計後のベースライン一括再生成にはselector-drift-recoveryを使用；クロスブラウザーのレンダリングマトリクスにはcross-browser-testingを使用；一般的なPlaywrightテスト構成にはplaywright-automationを使用。関連：playwright-automation、ci-cd-integration、cross-browser-testing。
エージェント型テストランナー e2e を使って、Web アプリとモバイルアプリのエンドツーエンドテストを作成、実行、デバッグします。agent.act の目標と、Playwright ブラウザーまたは iOS／Android デバイス上の正確なロケーターアサーションを組み合わせます。e2e MCP サーバー経由で実行中のアプリをリアルタイムに操作し、画面の確認、UI 変更の検証、スクリーンショット撮影、動画録画、ロケーターの試行もできます。また、バグバッシュや、各バグを再現テストで立証する並列 e2e 探索も実行します。プロジェクトが e2e に依存している、または e2e.config.ts がある場合、エンドツーエンド／ブラウザー／モバイル／エージェント型 UI テストを依頼された場合、実行中のアプリで変更を確認する場合、アプリやブランチの QA またはバグバッシュを行う場合、e2e 実行が失敗した場合に使用します。
構造化された調査と予防策の提案により、DAG の障害を包括的に診断し、根本原因を分析します。障害の詳細な調査が必要な場合、DAG のインポート／解析に失敗する場合、'airflow dags list' がファイルでエラーになる場合、タスクや実行が失敗して診断・修正が必要な場合に使用します。「X が失敗した理由は？」「DAG が何度も失敗するので原因を特定して直して」などの依頼や、DAG を正常に読み込めるよう修正する場合にも使います。単純に「なぜ失敗したか／ログを表示して」といった依頼には airflow スキルが直接対応します。
Capacitor アプリで VoiceOver、TalkBack、Dynamic Type / Android のフォントスケール、スイッチコントロール、ハードウェアキーボード、「視差効果を減らす」「コントラストを上げる」を利用できるようにします。WKWebView が iOS の Dynamic Type に追従しない、Android WebView のテキストズームでレイアウトが崩れる、zoomEnabled/user-scalable、SPA のルート変更が通知されない、WebView 下のネイティブビュー（地図、カメラプレビュー）にアクセスできないといった Capacitor 固有の問題に対応します。@capacitor/screen-reader（isEnabled、speak、stateChange）と @capacitor/text-zoom（getPreferred、set）も扱います。Accessibility Inspector、simctl content_size、adb font_scale、TalkBack、axe-core を使った WCAG 2.2 対応のテストも含みます。Ionic コンポーネントのスタイリング（ionic-design を使用）、ノッチ/ホームインジケーターのレイアウト（safe-area-handling を使用）、キーボードの重なりの不具合（capacitor-keyboard を使用）、自動テストフレームワークのセットアップ（capacitor-testing を使用）、App Store メタデータ（capacitor-app-store を使用）には使用しないでください。
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。