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
Lightning Web Component（LWC）がアクセシブルで、WCAG アクセシビリティガイドラインを満たしているか判断する際に使用します。ユーザーが \"is my component accessible?\"、\"does my LWC meet accessibility guidelines?\"、\"is this component WCAG compliant?\"、\"find accessibility problems in this LWC\"、\"is this LWC keyboard accessible?\"、\"does this component work with a screen reader?\"、\"does this component have sufficient color contrast?\"、\"check ARIA usage in this LWC\"、\"WCAG 2.2 accessibility check\" と尋ねた場合に起動します。LWC の HTML、JS、CSS のアクセシビリティ（a11y、WCAG、ARIA）の修正や改善を希望する場合も起動します。対象にはセマンティックマークアップ、フォーカス、キーボード操作、コントラスト、スクリーンリーダー用ラベル、WCAG 2.2 SC が含まれます。WCAG の根拠を引用した指摘を含む `a11y-review.md` を生成します。一般的な LWC 生成（`experience-lwc-generate` を使用）や、アクセシビリティに焦点を当てない SLDS の視覚／デザインレビュー（`design-systems-slds-validate` を使用）では起動しないでください。
Allure Report、Grafana、ReportPortal を使用して QA ダッシュボードとレポートを構築・可視化します。テスト実行の可視化、関係者向け品質レポート、傾向／不安定性パネル、リリース準備ゲート、アラート、レポート自動生成のための CI 統合を扱います。次の場合に使用：「test dashboard」「Allure」「test report」「quality dashboard」「Grafana」「ReportPortal」「test results visualization」。次の場合は使用しない：測定する KPI やその解釈方法の定義 — qa-metrics を使用してください（このスキルはパネルを構築し、qa-metrics は表示内容を決定します）。関連：qa-metrics、ci-cd-integration、ai-bug-triage。
変更を伴うテスト作業では必ず使用してください。xUnit、MSTest、NUnit、pytest、Vitest/Jest、Go などのフレームワークで、既存コードのテストを作成、追加、生成、修復、強化します。回帰ケース、失敗または不安定なテスト、カバレッジに基づく追加、監査後の修正依頼が対象です。範囲が明確な作業は直接進め、広範または複数段階の作業では test-engineer を呼び出します。テストの実行のみ、分析のみの監査、フレームワーク／プラットフォームの移行、本番コード側の接続点不足で進められないテスト（testability-obstacle）、新しいケースを設計しない MSTest API／設定の修正（writing-mstest-tests）には使用しないでください。test-engineer の処理中は提供済みのガイダンスを再利用し、このスキルを再度呼び出さないでください。
現在のブランチの変更に対して、PR レビューがクリーンになるまで自動化されたレビュー＆修正のループを実行します。対象は機械的にそのブランチが変更したディレクトリに限定されます。レビューはインストール済みの PR レビュースキル（デフォルト: pr-review-toolkit の review-pr）が実施します。プルリクエストの作成や更新の前にブランチのレビュー指摘を修正する場合に使用します（'clean up this branch'、'fix this PR until review passes'、'run review-and-fix on my changes'）。一度きりのレビューには使用しないでください。PR レビュースキルを直接実行してください。
KiCad プロジェクトと PDF 回路図を分析します。回路図、PCB レイアウト、Gerber、フットプリント、シンボル、ネットリスト、設計ルールを扱います。設計の不具合を確認し、ネットを追跡し、回路図と PCB を相互参照し、BOM データを抽出して、DRC/ERC、DFM、電源ツリー、レギュレーター回路をチェックします。すべての指摘に信頼度ラベルと証拠ソースを付け、trust_summary に集約します。開発ボード、リファレンスデザイン、評価キット、データシートの PDF 回路図も分析します。KiCad 5–10 に対応。ユーザーが .kicad_sch、.kicad_pcb、.kicad_pro、PCB 設計レビュー、回路図分析、PDF 回路図、リファレンスデザイン、Gerber ファイル、DRC/ERC、ネットリストの問題、BOM 抽出、信号追跡、電力予算、DFM に言及した場合、またはハードウェア設計の理解、デバッグ、比較、レビューを希望する場合に使用します。「基板をチェックして」「製造前にレビューして」「回路図の問題点は？」「発注できる状態？」「電源をチェックして」「この回路を検証して」、OSHWA 認証の準備状況など、あらゆる電子回路／PCB 設計の質問にも対応します。
Arize 上でアノテーション設定（カテゴリ、連続値、自由形式のラベルスキーマ）とアノテーションキュー（人間によるレビューワークフロー）を作成・管理します。Python SDK を介してプロジェクトの span に人手でアノテーションを付与します。ユーザーがアノテーション設定、アノテーションキュー、ラベルスキーマ、人間のフィードバック、span の一括アノテーション、update_annotations、ラベリングキュー、レコードへのアノテーション、人間によるレビューについて言及した場合に使用します。
ESLint、Biome、厳格な TypeScript による TypeScript／JavaScript のコード品質向上を扱います。Lint、フォーマット、型安全性、ベストプラクティスをカバーします。使用する場合：「TypeScript」「JavaScript」「ESLint」「Biome」に取り組む場合、または「TS strict mode」「type safety」「linting rules」「code formatting」について質問された場合。使用しない場合：SonarQube には `sonarqube` スキル、テストには Vitest／Jest スキル、セキュリティにはセキュリティスキルを使用します。
新しい QA エンジニアの既存コードベースへのオンボーディング、または既存のテストアーキテクチャの監査を行います。コードベースの説明、フレームワークの概要、テストアーキテクチャ監査、メンタリングのペアリング、最初のテストに関するガイダンスを含む、30 日間の立ち上がり計画を作成します。「QA onboarding」「new tester」「ramp up」「test architecture audit」「first 30 days」「QA mentorship」「joining QA team」に関する場合に使用します。新規プロジェクトで QA をゼロから構築する用途には使用せず、`qa-start` を使用してください。関連：qa-start、qa-project-context、shift-left-testing、ai-qa-review。
証拠に基づいて回帰テストスイート全体を監査し、削減／再構成します。テストごとのカバレッジフィンガープリント分析、AST による類似重複のクラスタリング、CI 履歴から一度も失敗しないテストや不安定なテストを調査する機能、削減判断ルール（重複／旧式／価値が低い／維持）、リスクと欠陥検出履歴に基づくスモーク／コア／拡張の階層化、根拠を示せる「何を削除し、なぜか」の記録を備えます。削除は破壊的な操作のため、隔離と人間による承認が必須です。使用例：「テストスイートを監査」「冗長なテストを削減」「重複テストを探す」「削除できるテストはどれか」「スモーク／コア／拡張に再構成」「このテストは役に立っているか」「回帰テストスイートを縮小」。対象外：個々のテストの書き方の良し悪し（コードスメル、アサーション）の評価には ai-qa-review を使用してください。不安定なテストを実行時に修復する場合は test-reliability を使用してください。UI リファクタリング後のセレクター一括再生成には selector-drift-recovery を使用してください。関連：ai-qa-review、coverage-analysis、test-reliability、risk-based-testing、qa-project-context。
ロールアウト中の安全なリリース手法：フィーチャーフラグ、段階的ロールアウト、カナリア分析、ガードレール指標、本番環境のスモークテスト、合成ユーザー。QA と SRE の実践をつなぎます。使用例：「フィーチャーフラグのテスト」「カナリアデプロイ」「段階的ロールアウト」「ガードレール指標」「ダークローンチ」「安全なロールアウト」。対象外：リリース後も継続的に実行する定期プローブには `synthetic-monitoring` を使用してください。本番環境のテレメトリーからテストを設計する場合は対象外です。`observability-driven-testing` を使用してください。関連：release-readiness、synthetic-monitoring、observability-driven-testing、qa-metrics。
1 ページ、自動化 tier — 稼働中のページに対して Web アクセシビリティ（a11y）ルールエンジンを実行し、機械的に検出できるすべての違反を特定します。URL、設定ターゲット名（例：`accesslint:accessibility-scan dev`）を渡すか、何も指定せず `accesslint.config.json` のデフォルトターゲットを使用します。デバッグ可能な Chrome を用意し、CDP 経由で @accesslint/core エンジンを実行して、ライブ DOM の WCAG 2.2 違反の作業リストを返します。各項目は DOM セレクターとソースの `file:line` に紐づきます。検出のみで編集は行いません。'is this page accessible'、'check a11y on this URL'、'find contrast and alt-text issues' の確認や、UI 変更の検証に使用します。手動でのキーボード・スクリーンリーダー確認には `accessibility-inspect`、サイトや製品全体の確認には `accessibility-audit`、未コミットの変更やブランチとの差分確認には `accessibility-diff` を使用してください。
開発ライフサイクルの早い段階から品質に取り組みます。開発者と QA のペアリングパターン、Three Amigos セッション、TDD の進行（Red-Green-Refactor）、テスト容易性のための PR レビューチェックリスト、品質ゲートを含む Definition of Done を扱います。チーム評価用のシフトレフト成熟度モデルも含みます。「shift left」「TDD」「dev-QA pairing」「definition of done」「testability」「quality culture」「QA in sprint planning」に関する場合に使用します。単体テスト自体の作成には使用せず、unit-testing を使用してください。大規模な PR テスト品質の自動レビューには ai-qa-review、複数四半期にわたる QA の方向性やロードマップには test-strategy を使用してください。関連：unit-testing、ai-qa-review、test-strategy。
規制コンプライアンステスト：GDPR/CMP 同意検証、Google Consent Mode v2、Global Privacy Control (GPC)、CCPA／米国各州のオプトアウト、EU AI Act 第 50 条の透明性、Better Ads Standards、Cookie インベントリー監査を扱います。同意フローの自動テスト、同意前のポリシーベースのスクリプトブロック、Cookie のドリフト検出を含みます。使用する場面：「GDPR テスト」「コンプライアンス」「CMP テスト」「Cookie 同意」「同意モード」「CCPA」「GPC」「AI Act」「Better Ads」「プライバシーバナー」。対象外：WCAG/axe-core テストの作成には accessibility-testing を使用。OWASP／脆弱性スキャンには security-testing を使用。LLM 機能の品質や安全性の評価には ai-system-testing を使用。関連：accessibility-testing、security-testing、ai-system-testing、ci-cd-integration。
制御された障害注入によってシステムのレジリエンスを検証します。仮説主導のカオス実験、障害注入の種類（ネットワーク、サービス、インフラ、依存関係）、LitmusChaos/Chaos Mesh/AWS FIS/Gremlin/toxiproxyツール、自動中止ゲート、Game Dayの計画、段階的なカオス導入を扱います。「カオスエンジニアリング」「障害注入」「レジリエンステスト」「Game Day」「障害復旧」「システムの信頼性」「影響範囲」に関する場合に使用します。リリース中の安全なロールアウトフラグ／カナリア／ダークローンチには使用せず、testing-in-productionを使用してください。本番テレメトリーから新しいテストを設計する場合には使用せず、observability-driven-testingを使用してください。関連：testing-in-production、observability-driven-testing、performance-testing、release-readiness、test-environments。
カバレッジを損なわず、テストスイートを段階的に別のフレームワークへ移行します。Selenium→Playwright、Cypress→Playwright、Jest→Vitest、Mocha→Vitest、Protractor→Playwright に対応し、並列 CI 実行、ロケーター/アサーションの変換、カバレッジ維持のトラックを含みます。「migrate tests」「switch framework」「Selenium to Playwright」「Jest to Vitest」「framework migration」で使用します。同じフレームワークのまま UI リファクタリング後にセレクターを一括再生成する場合は対象外です（selector-drift-recovery を使用）。実行時に不安定なテストを 1 件修復する場合は対象外です（test-reliability を使用）。フレームワークを変更せずパターンを最新化する場合は対象外です（ai-qa-review を使用）。関連：playwright-automation、cypress-automation、unit-testing、ci-cd-integration、test-reliability。
ユーザーが「送信前に送達率を事前確認して」「SPF/DKIM/DMARC/BIMI を確認して」「迷惑メール／プロモーションに振り分けられる理由を調べて」または「送信者の評判とリストの衛生状態を評価して」と依頼したときに使用します。送信前の一度限りの SEND S1 認証事前チェックを実行し、DNS + DMARC-RUA 認証、ドメイン／IP の評判、受信トレイへの到達状況、コンテンツ／リンク／レンダリング、特定時点のバウンス／苦情の衛生状態を含む SEND S（Sender-integrity / Deliverability）の証拠評価を作成します。Pass/Partial/Fail/Unknown/N/A の状態を使用し、該当項目をすべて網羅した場合のみ採点します。定期的な衛生状態の傾向には使用せず、list-hygiene-monitor を使用してください。最終的な EQS や拒否判定には使用せず、email-quality-auditor を使用してください。セグメント／抑制リストには使用せず、list-segment-builder を使用してください。メール送達率の事前確認/SPF DKIM DMARC 認証/送信ドメインの評判
既存のLLMエージェントの出力品質を評価、改善、最適化する必要がある場合に使用します。ツール選択の精度や回答品質の向上、コスト削減、エージェントの誤答・不完全な回答の修正などが対象です。データセット、スコアラー、トレースを用いたMLflow evaluationで、エージェントを体系的に評価します。重要：作業を始める前に、必ずinstrumenting-with-mlflow-tracingスキルも読み込んでください。エンドツーエンドの評価ワークフロー、または個別の構成要素（トレース設定、データセット作成、スコアラー定義、評価実行）を扱います。
本番環境のテレメトリを入力として新しいテストを設計する。テストと OpenTelemetry の統合、トレースベースの検証、ログからテストを作成する方法、カバレッジの穴を特定するための本番エラー分析、テレメトリに基づくテストの優先順位付けを扱う。以下の場合に使用:「trace-based testing」「design tests from logs」「OpenTelemetry assertions」「production errors point to test gaps」「telemetry-driven testing」。リリース時の安全なロールアウト手法（フラグ、カナリア）ではない（testing-in-production を使用）。デプロイ後の定期プローブではない（synthetic-monitoring を使用）。CI 失敗の切り分けではない（ai-bug-triage を使用）。関連: testing-in-production、synthetic-monitoring、qa-metrics、ai-bug-triage
ユーザーが「公開前にコンバージョントラッキングを QA して」「UTM／ピクセル／イベント発火を確認して」「トラッキングの事前チェックを設定して」または「Meta と Google の二重計上を防ぐ重複排除ルールを設定して」と依頼した場合に使用します。コンバージョンイベントの発火、UTM の整備、プラットフォーム間の重複排除ルール、アトリビューション期間の調整、オフライン／iOS-ATT のモデル化ギャップフラグなど、計測の仕組みを構築・修正し、事前チェックリストと UTM／イベント仕様の作成ツールを提供します。R1/R2 の採点には使用しません（ad-account-auditor の採点付き拒否判定を使用）。アカウント構成には使用しません（campaign-architect を使用）。有料広告のコンバージョントラッキング QA／UTM 規範／プラットフォーム間の重複排除
責任追及なしのポストモーテムを通じて、ients として漏れた欠陥とテストスイートの健全性を分析する。不具合パターンの分析、テストスイートの健全性レビュー、5 Whys による根本原因分析、プロセス改善サイクル、アクション項目トラッキング付きのポストモーテム/レトロの会議テンプレートを扱う。以下の場合に使用:「QA retro」「escaped bugs」「postmortem」「quality incident」「defect analysis」「improvement cycle」。リリース可否の判断ではない（release-readiness を使用）。継続的なメトリクスダッシュボードではない（qa-metrics を使用）。既存テストコードの品質レビューではない（ai-qa-review を使用）。関連: qa-metrics、test-reliability、test-strategy
ユーザーが「メールの HTML を作って」「このメールをレスポンシブ対応にして」「ダークモードの表示を修正して」「各クライアントでメールを QA して」と依頼した場合に使用。レスポンシブなテーブルレイアウト、ダークモードとアクセシビリティのチェック、クライアント別レンダリングマトリクス、画像ブロック時のフォールバック、プレーンテキストとの整合性チェックを含む HTML を作成する。コピーの作成には email-creative-builder、メールの評価または EQS の算出には email-quality-auditor を使用。メール HTML／レスポンシブメール／ダークモード表示
テストスイート内のすべての外部依存関係を分離するための意思決定フレームワーク。プロセス内モック、HTTP スタブ（MSW、WireMock）、記録再生，故障注入（Toxiproxy）、一時的な実サービス（Testcontainers）の使い分けと、CI で実呼び出しが漏れないことを強制する方法を扱います。用途: "mock service"、"stub API"、"fake service"、"WireMock"、"MSW"、"Toxiproxy"、"test isolation"、"dependency management"、"CI で外部 API をスタブ化する"。対象外: コンシューマー駆動の契約検証（Pact、broker）—— contract-testing を使用; 完全な Docker Compose 環境やシードデータの構築—— test-environments を使用; 大規模なレジリエンス/ゲームデイ障害演習—— chaos-engineering を使用。関連: contract-testing、test-environments、api-testing、test-data-management、chaos-engineering
TypeScript で Cypress のテストスイートを構築します: E2E テスト、コンポーネントテスト、カスタムコマンド、cy.intercept によるネットワーク制御、cy.session によるログイン、Cypress Cloud、CI 統合。リトライ可否、コマンドキュー、cy.origin を使ったクロスオリジンフロー、fix チャーを用いたデータ駆動テストを扱います。用途: "Cypress で E2E テストを書く"、"Cypress の page object / カスタムコマンド"、"cy."、"cy.intercept"、"Cypress コンポーネントテスト"、"Cypress Cloud"、"cypress.config.ts"。対象外: Playwright のスイート—— playwright-automation を使用; 不安定テストの修復や隔離—— test-reliability を使用; UI リファクタ後のセレクタ一括再生成—— selector-drift-recovery を使用; Selenium から Cypress への移行—— test-migration を使用。関連: playwright-automation、ci-cd-integration、visual-testing、unit-testing、test-reliability
リリース後も継続的に実行されるスケジュール型プローブ。重要なユーザージャーニーのためのプローブ設計、アラート連携、SLA 検証、マルチリージョン監視、QA と SRE の境界を扱う。次の場合に使う：「synthetic monitoring」「uptime testing」「scheduled probes」「SLA validation」「availability monitoring」「post-deploy checks」。以下には使わない：ロールアウト中のセーフリリース技法 —— testing-in-production を使う。本番テレメトリからテストを設計する場合 —— observability-driven-testing を使う。特定のリリースに紐づく一回限りのリリース後スモークゲートの場合 —— release-readiness を使う。関連：testing-in-production、release-readiness、performance-testing、qa-metrics。
Jira で重複を検索することで、バグ報告やエラーメッセージをvek intelligently triage し、新規'issueの作成や既存 issue へのコメント追加を提案します。エージェントが (1) バグ報告やエラーメッセージをトリアージする、(2) issue が重複かどうかを確認する、(3) 類似の過去の issue を探す、(4) 適切なコンテキストを備えた新しいバグチケットを作成する、(5) 既存チケットに情報を追加する、必要がある場合に使用します。Jira をsimilar_issues検索し、重複を特定し、修正履歴を確認して、構造化されたバグ報告の作成を支援します。
機能仕様から Tzatziki ベースの Cucumber BDD テスト（.feature ファイル）を生成します。Cucumber テストの作成、BDD シナリオの追加、feature ファイルの作成、テストの生成、Gherkin によるアプリケーション動作のテストをユーザーが希望するときに使用します。特に、HTTP、JPA、Kafka、MongoDB、OpenSearch、ロギング、MCP 向けの Tzatziki ステップ定義を使う Java/Spring プロジェクトが対象です。Tzatziki/Cucumber の依存関係がすでにあるプロジェクトで、TestNG ベースの構成を含め、統合テスト、受け入れテスト、エンドツーエンドテストに言及した場合にも使用します
アナリティクスとマーケティング計測が正しく発火するかを検証します。対象は GA4/GTM の dataLayer イベント、Meta/TikTok/LinkedIn のピクセル、ad-tech タグです。計測計画を契約として設計すること、Playwright で collect エンドポイントのビーコンや dataLayer.push を捕捉すること、イベント名・パラメータ・値・タイミング・重複排除をアサートすること、Consent Mode v2 のゲーティング、CI でのリグレッション 게ーティング、ニュースメディアのイベント（記事表示、スクロール深度、ペイウォール）を扱います。用途：「計測のテスト」「GA4 イベントのテスト」「ピクセルが発火するか確認」「dataLayer テスト」「計測計画」「Meta Pixel の重複排除」「スクロール深度計測のテスト」「CI で計測をゲート」。同意法（GDPR/CMP）の下で発火してよいかどうかを判断するためのものではありません（それはコンプライアンステスト）。本スキルはデータが正しいかを検証します。SEO のメタタグ／構造化データは対象外です。関連：compliance-testing、playwright-automation、api-testing、qa-project-context。
UI のリファクタリングや再設計後に、壊れたテストセレクターを一括で再生成します。aria-snapshot の差分で新旧 DOM のずれを検出し、ロール優先と領域スコープを用いて古いロケーターを新しい同等要素に対応付け、新しいビルドで検証します。ファイルごとにまとめたセレクター更新と変更ごとの根拠を含む単一の PR を作成します。Playwright >= 1.50（trace viewer の DOM-snapshot パネル、getByRole のフィルタリング、ariaSnapshot）を前提とします。「UI リファクタリングでテストが壊れた」「再設計でテストが壊れた」「セレクターを一括更新」「リファクタリング後にセレクターを再生成」「セレクターのずれ」「再設計後に N 件の失敗テストを修正」といった場合に使用します。対象外：実行時に不安定なテストを 1 件修復する場合は test-reliability を使用。新しいテストスイートを一から作成する場合は playwright-automation を使用。フレームワークの切り替え（Selenium から Playwright）後にテストを再記録する場合は test-migration を使用。関連：test-reliability、playwright-automation、test-migration、ci-cd-integration、visual-testing。
既存の Arize トレースの計装状態を監査します。上限付きの span サンプルに対し、孤立／未分類／重複 span、平坦な構造、空のルート I/O、未設定のステータス、token 数や子要素の欠落などを決定論的にチェックし、順位付きレポートを返します。トレースが空／平坦／壊れて見える理由、計装が正常かどうかの確認、計装の問題の特定、または評価や token／コストのダッシュボードが n/a やゼロを示す理由をユーザーが尋ねた場合に使用します。アプリの動作やエラーをデバッグするには arize-trace を使用してください。
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。