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
異なる推論手法を持つ 5 人の AI アドバイザーによる Diverse Multi-Agent Debate (DMAD) 評議会で、あらゆる質問、計画、PR、コードを検討します。アドバイザーが協力して匿名で相互レビューし、議長が結論をまとめます。実証的に敵対的ディベートを上回ります(M3MADBench 2026、DMAD ICLR 2025)。「council this」「run the council」「council review」「pressure-test this」「stress-test this」「war room this」と言われたとき、または重大な利害やトレードオフを伴う実際の意思決定に直面したときに使用します
AIエージェント向けのブラウザー自動化コマンドラインツールです。ページの移動、フォーム入力、ボタンのクリック、スクリーンショットの撮影、データ抽出、Webアプリのテストなど、ウェブサイトとのやり取りが必要な場合に使用します。「ウェブサイトを開く」「フォームに入力する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを撮る」「ページからデータを取得する」「このWebアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザー操作を自動化する」などの依頼や、プログラムによるウェブ操作が必要なタスクで起動します。
RSpec と Minitest による Inertia Rails レスポンスのテスト:コンポーネントのアサーション、prop の照合、flash の検証、遅延 props、部分リロード用ヘルパー。Inertia ページのコントローラースペック、リクエストスペック、統合テストを書くときに使用します。必ずマッチャー(render_component、have_props、have_flash)を使い、直接アクセス(inertia.component、inertia.props)は使わないでください。重要:リダイレクトを伴う POST/PATCH/DELETE の後は、flash または props をアサートする前に必ず follow_redirect! を呼び出してください。呼び出さないと Inertia ページではなく 302 に対するアサーションになります。セットアップ:require 'inertia_rails/rspec'.
Claude Code をエージェントとして、実際の Datadog LLM-Obs データに対してローカルでコード改善を反復するヒルクライムを実行します。ベースライン評価を確立し、焦点を絞った変更を 1 つ行い、同じハーネスで再評価します。目標の方向にスコアが改善すれば変更を保持し(ノイズ範囲内の改善は暫定としてラベル付け)、これを繰り返します。ユーザーが「run an auto experiment」「hill-climb this code」「iteratively improve X and measure the delta」「optimize this prompt/file against my traces」「auto-optimize against LLM-Obs」と言う場合、または auto_experiments worker のローカル版を求める場合に使用します。ml_app、dataset_id、annotation_queue_id(人間がラベル付けしたインタラクションのキュー)、trace_ids のリスト、または(例外的に)ローカルデータセットファイルを利用できます。コーパスとその検証・テスト分割は Datadog LLM-Obs Datasets に保存され、実行ごとに一度作成され、名前にタイムスタンプが含まれます
UI/UX デザインの品質、デザインシステムの検証、アクセシビリティ準拠、レスポンシブデザインパターン、コンポーネントライブラリアーキテクチャ、ビジュアルデザインの一貫性を含む、包括的なフロントエンドデザインレビューを実施します。デザイン仕様、Figma/Sketch ファイル、デザイントークン、インタラクションパターン、ユーザー体験フローを評価します。ユーザビリティの問題、アクセシビリティ違反、デザインシステムからの逸脱を特定し、実行可能な改善案を提示します。重大度別の指摘、ビジュアル例、実装ガイドラインを含む詳細なデザインレビュー報告書を作成します。フロントエンドデザインのレビュー、デザインシステムの検証、アクセシビリティ準拠の確認、コンポーネントライブラリの評価、レスポンシブデザインの評価、またはデザインレビュー、UI/UX レビュー、Figma レビュー、デザインシステム検証、アクセシビリティ監査、フロントエンドデザイン品質について言及された場合に使用します。
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。
