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
Lynx のデュアルスレッドのベストプラクティスに沿って、ReactLynx のコードやコンポーネントライブラリをレビュー、作成、リファクタリングします。ReactLynx コンポーネントの作成、または background-only、useLayoutEffect、bindtap/catchtap、main-thread:*、runOnMainThread/runOnBackground、lazy/Suspense、globalPropsMode/__globalProps、コンポーネントライブラリの公開（JSX の保持と React.createElement の選択）、render/diff/commit のパフォーマンストレースを扱う場合に適用します。ReactLynx JSX を使わない vanilla Lynx Element PAPI（vanilla-lynx を使用）、DevTool/CDP による実行中アプリのデバッグ（lynx-devtool を使用）、Rspeedy/tsconfig の設定（lynx-typescript を使用）は対象外です。
Java のユニットテストをレビュー、改善、作成する際に使用します。JUnit 4 から JUnit 5 への移行、流暢なアサーションのための AssertJ の導入、Given-When-Then によるテスト構成、テストの独立性確保、パラメーター化テストの適用、Mockito による依存関係のモック化、境界条件の検証（RIGHT-BICEP、CORRECT、A-TRIP）、JSpecify の null 安全性アノテーションの活用、リフレクションベースのテストや共有可変状態などのテストのアンチパターンの排除を含みます。Java コードのユニットテストのレビュー、ベストプラクティスの適用、高速な JUnit ユニットテストの作成、Mockito ベースの Java ユニットテストの改善、協力オブジェクトを分離するための Java テストのリファクタリングなどの依頼で使用します。Plinth Toolkit の一部です。
メモリリーク、GPU／Visual Profiler、ヘッドレス CI QA、孤立ノード、スレッドセーフなログ、カスタム Debugger モニターの専門的なデバッグとプロファイリングを行います。print／breakpoint のチュートリアルは対象外です。OBJECT_ORPHAN_NODE_COUNT、ObjectDB の増加、Visual Profiler の GPU スパイク、不安定なヘッドレス終了、リモートデバイスコンソールで起動します。キーワード：孤立ノード、Performance.get_monitor、Visual Profiler、Time.get_ticks_usec、EditorDebuggerPlugin、ヘッドレス QA、push_error、backtrace。
Playwright のブラウザー自動化 API、ウェブスクレイピング、ツールを扱います。ロケーター戦略、アサーション、API テスト、ステルスモード、ボット対策の回避、認証済みセッション、スクリーンショット/PDF、Docker デプロイ、設定、デバッグ、AI エージェントとの MCP 連携を網羅します。CI のタイムアウトによるハング、拡張機能のテスト失敗、ナビゲーションの問題など、既知のエラーを防ぎます。ブラウザーの自動化、保護されたサイトのスクレイピング、ボット検出の回避、スクリーンショット/PDF の生成、Playwright Test の設定、Playwright エラーのトラブルシューティング、Playwright API パターンの学習に使用します。E2E テストのアーキテクチャ、Page Object Model、CI のシャーディング戦略、テスト構成パターンには、代わりに e2e-testing スキルを使用してください。
ローカル diff、ブランチ diff、または PR をレビューし、確定度と妥当性の段階に分けて file:line 形式で指摘します。diff が追加・変更するテストにゲートを設け、適用モードでは修正を反映し、diff 範囲内で簡素化します。「review my changes」、「code review」、「tidy this」、「simplify my diff」、「deslop this」、「structural review」、「security audit」、「audit these tests in my PR」と依頼された場合に使用します。PR 自体には pr-creator、CI とレビューのスレッドには pr-babysitter、UI の不具合には ui-design、リポジトリのアーキテクチャには codebase-architecture、テストスイート全体を目標規模まで削減する場合は test-audit を使用します。
開発者がSlack CLIで構築したSlackアプリ（または通常のBoltアプリ）の動作をテスト、試用、スモークテスト、検証、確認する際に使用します。開発者用サンドボックスまたはFree Teamで実行し、実際のユーザーがいるワークスペースでは決して実行せず、`slack run`でスラッシュコマンド、ショートカット、イベント、アクション、モーダル、App Home、アシスタント画面を操作します。実地テスト前の`slack doctor`と`slack manifest validate`によるヘルスチェックも扱います。
opencode自体をケースごとにQAします。CLI/ターミナル（opencode run、db、serve、export）を検証し、SSEイベントストリームで特定のプラグインhook/action/eventの発火を確認し、tmux上でTUIのスモークテストを行い、id、タイトル/名前、メッセージ本文からopencodeのSQLite DB内のセッションを調査します。テスト済みのヘルパースクリプト（各スクリプトに --self-test を用意）とドメイン別リファレンスを提供します。opencodeのCLI、HTTPサーバー、プラグインhook/イベント、TUIのQA、スモークテスト、検証、デバッグや、データベース内のopencodeセッションの検索・調査に使用します。トリガー：opencode qa、qa opencode、test opencode、verify opencode hook、opencode session db、find opencode session by id/name/text、opencode tui test、opencode server health、opencode event stream
プロジェクトにパフォーマンスベンチマークと CodSpeed ハーネスをセットアップします。ベンチマークの作成、パフォーマンステストの追加、CodSpeed のセットアップ、codspeed.yml の設定、ベンチマークフレームワーク（criterion、divan、pytest-benchmark、vitest bench、go test -bench、google benchmark）の統合を希望する場合や、「ベンチマークを追加」「パフォーマンステストを設定」「ベンチマークを作成」「これをベンチマークして」と依頼された場合、またはコードのパフォーマンスを初めて測定する場合に使用します。optimize スキルで未作成のベンチマークが必要な場合も対象です。
Oxc コンパイラースタック上に構築された高性能 JavaScript/TypeScript リンター、oxlint を実行・設定します。oxlint がインストールされたプロジェクトで作業する際に使用します（package.json の devDependencies にある `oxlint`、または `.oxlintrc.json` / `oxlint.config.ts` 設定ファイルを確認）。変更後のコード検査、Lint エラーの修正、oxlint のルールやプラグインの設定、`.oxlintrc.json` の作成・変更、ESLint からの移行が対象です。
Issue triage GitHub Actions ワークフロー（.github/workflows/triage.yml）内で、microsoft/playwright の問題を1件トリアージして修正するか、メンテナーのタスクを無人で実行します。このワークフローは needs-triage、needs-triage-mac、needs-triage-win ラベルで起動するほか、メンテナーが問題、タスク、またはその両方を指定して手動で起動できます。ランナー上で問題を再現し、ワークフローがドラフト PR として作成するための検証済み修正案、または問題に投稿するための調査メモを残します。このワークフロー専用です。
コード変更、差分、ブランチのセキュリティ監査を行い、確度の高い悪用可能な脆弱性を検出します。「セキュリティ監査」「脆弱性レビュー」「セキュリティスキャン」「セキュリティ問題の確認」「このPRの監査」「変更のセキュリティレビュー」「差分内の脆弱性の発見」を依頼された場合に使用します。安全なコーディングパターンやチェックリストを提供するsecurity-reviewとは異なり、構造化された手法と誤検知の除外により、コード変更を能動的に監査します。GitHub Action CI連携とPR評価用のPythonスクリプトを含みます。
Godot Profiler、オブジェクトプーリング、可視性カリング、ボトルネック特定を用いたパフォーマンスのプロファイリングと最適化（フレーム落ち、メモリーリーク、ドローコール）に関する専門ガイドです。ラグの診断、目標 FPS に向けた最適化、メモリー使用量の削減に使用します。キーワード：プロファイリング、Godot Profiler、ボトルネック、オブジェクトプーリング、VisibleOnScreenNotifier、ドローコール、MultiMesh。
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。