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
Inngest CLI と Dev Server をインストールまたは実行し、ローカル開発、ローカルテスト、serve エンドポイントのデバッグ、Docker や Docker Compose のセットアップ、MCP の設定、セルフホストの `inngest start`、デプロイワークフローの確認を行うときに使用します。`inngest dev`、`inngest start`、自動検出、設定ファイル、環境変数、`@inngest/test`、ローカルイベント送信、プラットフォームごとの注意点、プロダクション/セルフホストのサーバーフラグを扱います。
PHP/Laravel と TypeScript/React のソースコードで AI 生成されたコードパターン("slop")を検出します。コメントによる説明、汎用的な命名、过早なインターフェース、過度な防御、全部を mock にするテスト、そして人間らしい「傷跡」の欠如などが対象です。AI 支援の PR のレビュー、コードの品味や品質(メトリクスではなくThose は技術的債務)の監査、コードレビュー 체크リストの強化に使います。"review for AI slop"、"find AI patterns"、"check code feels human"、"audit code-quality taste" などの要望で発動します。
Docker Agent をサーバー(MCP、HTTP API、A2A、ACP、または OpenAI 互換チャット)として公開する場合、OCI レジストリ経由で `docker agent share` を使ってエージェントを配布する場合、`docker agent eval` でエージェントの品質を測定する場合に使用します。ユーザーが「エージェントを MCP サーバーにしたい」「Claude Desktop からエージェントを使いたい」「エージェントを Docker Hub に公開したい」「イメージのようにエージェントをプッシュしたい」「CI でエージェントをテストしたい」とだけ言及しても本 Skill は適用されます。`serve mcp/api/a2a/acp/chat` の待ち受けアドレスと認証フラグ、`share push/pull`、eval セッションの JSON 形式、スコアリング指標、`--baseline` 回帰ゲートを扱います。
ランタイム、ロジック、データ、並行性、セキュリティの欠陥を対象に、精度優先の対抗的バグハンティング。決定論的なリスクの優先順位付け、証拠の範囲に限定した検索、Hunter/Skeptic/Referee レビュー、任意のハイブリッド検証、明示的に不変とする Fixer スコープを用います。デフォルトはスキャンのみで単一パス。全カバレッジのループ、編集、自律的な修正、コミットにはそれぞれ明示的な意図が必要です。スキルに対応したコーディングエージェントにおけるコードレビュー、セキュリティ監査、回帰バグ探索、PR レビュー、証拠に基づく是正計画の策定に使用します。
pytest で CrewAI の crews と flows を決定論的にオフラインテストします。references/stub_llm.py に含まれる stub BaseLLM を使い、API キーなしでテキスト、構造化出力、ツール呼び出しを実行し、crewai が構築したプロンプトを検証し、guardrails と flow のルーティングをテストします。`crewai test` の実際の動作、イベントリスナーによるデバッグ、tracing/telemetry 環境変数の正確な値も扱います。crewai プロジェクトのテスト作成、LLM のモックまたはスタブ化、独自の BaseLLM の作成、`TypeError: ... call() got an unexpected keyword argument 'from_task'`、CI での `ValueError: OPENAI_API_KEY is required`、pytest での `TraceGrantError`、`crewai test` の実行、BaseEventListener の追加、CREWAI_TRACING_ENABLED / CREWAI_DISABLE_TELEMETRY / OTEL_SDK_DISABLED の設定に使用します。
PostgreSQL 向けの Django マイグレーションを、ゼロダウンタイムを保証しながら作成、レビュー、書き直します。ユーザーがマイグレーション、Django のスキーマ変更、デプロイの安全性に触れたときは、明確に「ゼロダウンタイム」と言わなくても必ずこのスキルを使用してください。トリガー:「このマイグレーションをレビューして」「このマイグレーションは安全ですか?」「〜のマイグレーションを書いて」「このマイグレーションを書き直して」「ダウンタイムなしで NOT NULL 列の追加/列の削除/インデックスの追加/列名の変更/外部キーの追加をするにはどうすればいいですか」「このマイグレーションはロックを発生させますか」「このマイグレーションが本番をブロックしています」。対応内容:SeparateDatabaseAndState による 2 ファイル分割、AddIndexConcurrently、外部キーへの NOT VALID + VALIDATE、NOT NULL 列の db_default、lock_timeout、RunPython の安全ルール。
コードを書く前に、仕様に対して対抗的なシニアレビューを実施します。コードベース、§R リサーチ、最新のベストプラクティスを根拠に権威を持つ懐疑的なレビュアを構築し、仕様を追認するのではなく覆そうと試みます。各指摘には証拠(file:line または出典)を引用し、検証できないものはフラグを立てます。生き残った指摘は §V を強化し、実行は明示的な go / no-go ゲートで終わります。影響範囲の大きいものを構築する場合、ユーザーが「review the spec」「red-team this」「is this plan sound」「senior review」と言ったとき、または /ck:review を呼び出したときに発動します。
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。
