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
話しながらクリックし、画面に赤い印を書き込んだ Scrawl の画面キャプチャを読み取り、詳しく調べます。メッセージに Scrawl のキャプチャ（`[scrawl 0:12 · App “Window” · /path/to/….scrawl]` のような行、`.scrawl` バンドルのパス、またはそこから作られた contact-sheet.png）が含まれる場合、ユーザーが「自分の scrawl を見て」と言ったり、直前に記録・描画した内容に言及したりする場合、あるいは `scrawl` CLI で特定箇所を拡大、フレーム抽出、キャプチャのセッションへの送信、動画への書き出しを行う必要がある場合に使用します。
計測に基づいてReactとNext.jsのパフォーマンスを監査し、ウォーターフォール、バンドルサイズ、RSC／サーバー・クライアント境界、ハイドレーションの不一致、再レンダリングの頻発、スクリプトの負荷、ページ操作の遅延を調べます。遅いReact UI、App Routerのルート、負荷の大きいクライアントコンポーネント、JavaScript過多またはクライアント／サーバー境界が不明瞭なNext.jsページの診断やリファクタリングに使用します。トリガー：React perf、Next.js perf、waterfall、bundle size、hydration、rerender、client component too heavy、slow route、React profiler、web vitals。
公開中のページをアクセシビリティの問題について監査し、各違反を正確に特定します。URL、設定ターゲット名（例：`accesslint:scan dev`）、または何も指定せず accesslint.config.json のデフォルトターゲットを使用できます。デバッグ可能な Chrome を確保し、CDP 経由で @accesslint/core エンジンを実行して、各違反の DOM セレクターとソースファイルの行番号に紐づく、ライブ DOM の WCAG 違反リストを返します。問題の特定のみを行い、編集はしません。出力をもとに Claude が修正します。「このページはアクセシブルか」の確認や、UI 変更の検証に使用します。未コミットの変更やブランチとの差分を確認するには、`diff` skill を使用してください。
並列ワークフローを通じて、このスキルマーケットプレイスのリポジトリを証拠に基づいて監査します。コードの安全性、ドキュメント/SSOT、セキュリティ/PII、PR/issue のトリアージ、マニフェストの整合性を確認し、優先度順に調査結果を検証します。「全面体检」「检查仓库状态」「审计一下仓库」、リリース前の一斉確認、「workflow」と言及されていなくても「このリポジトリは大丈夫か」と尋ねられた場合に使用します。marketplace.json の構築には使用せず（marketplace-dev を使用）、キャッシュのずれには使用しません（skill-governance を使用）。
omo Codex Light エディション（lazycodex / packages/omo-codex）自体を、厳密に隔離して QA します。テスト対象は当社のプラグインのみで、ユーザーの実際の ~/.codex は使用しません。正式な方法では、隔離された CODEX_HOME とローカルのモックモデル（実 API 呼び出しなし）を使って実際の `codex app-server` を動作させ、hook/started と hook/completed の通知をアサートしてプラグインフックの実行を確認します。隔離インストールの検証、コンポーネントごとのフックプローブ、tmux TUI のスモークテスト、実行時ログの監視（RUST_LOG / logs SQLite / /debug-config）も行います。各 --self-test を備えた、テスト済みのヘルパースクリプトが付属します。packages/omo-codex 配下に変更があった場合や、Codex プラグイン、そのフック/コンポーネント、インストーラー/config.toml、app-server のフロー、Codex TUI の QA、スモークテスト、検証、デバッグを行う場合に使用します。トリガー：codex qa、qa codex、codex-qa、test codex plugin、verify codex hook、codex app-server、lazycodex qa、isolated CODEX_HOME、prove codex hook fired、codex tui test。
コード品質やドメインモデリングを改善する Maven 依存関係（nullness アノテーション（JSpecify）、静的解析（Error Prone + NullAway）、関数型プログラミング（VAVR）、アーキテクチャテスト（ArchUnit）、通貨サポート（JavaMoney）など）を追加または評価する際に使用します。相談しながら質問を通じて、本当に必要なものだけを追加します。「Maven 依存関係を追加」「JSpecify nullness 依存関係を追加」「Error Prone NullAway 依存関係を追加」「VAVR 関数型依存関係を追加」「ArchUnit アーキテクチャテスト依存関係を追加」「JavaMoney 依存関係を追加」などの依頼で起動します。Plinth Toolkit の一部です
Spring Boot アプリケーションのユニットテスト作成時に使用します。@Service/@Component 向けの @ExtendWith(MockitoExtension.class) を使った純粋なユニットテスト、コントローラー向けの @WebMvcTest と @MockitoBean を使ったスライステスト、JSON シリアライズ向けの @JsonTest、@CsvSource/@MethodSource によるパラメータ化テスト、テストプロファイル、@TestConfiguration が対象です。フレームワークに依存しない Java のテストには @131-java-testing-unit-testing を使用してください。結合テストには @322-frameworks-spring-boot-testing-integration-tests を使用してください。次のような依頼で起動します。Spring Boot のユニットテストに関する Java コードのレビュー、Java コードへの Spring Boot ユニットテストのベストプラクティス適用、Spring Boot サービス向けの Mockito 優先ユニットテスト作成、Spring のユニットテストで不要な @SpringBootTest を避けること、Spring Boot のスライスを使わないユニットテスト設計のレビュー。Plinth Toolkit の一部です。
レイアウト階層、コンテンツの明確さ、CTA の強調、視覚的一貫性、インタラクション状態、レスポンシブ対応の基本、パフォーマンスの兆候、アクセシビリティの基本などの監査カテゴリを用いて、ページ、フロー、コンポーネント画面を幅広くレビューします。UI のレビュー、ページ監査、UX の仕上がり評価、リリース前のインターフェース品質確認、曖昧なデザインフィードバック依頼の構造化された監査レポートへの整理を求められた場合に使用します。アクセシビリティのみの修正、再利用可能なコンポーネント API 設計、システムレベルのトークン管理、React／ランタイムのパフォーマンスデバッグには使用しません。トリガー：UI 監査、デザインレビュー、UX レビュー、インターフェース批評、仕上がりレビュー、ランディングページレビュー、ダッシュボードレビュー、ユーザビリティレビュー、視覚的一貫性、CTA の明確さ。
WeChat Pay の委任型自動引き落とし導入ソリューションです。定期引き落とし／後払いのシナリオにおける、契約のみの締結、支払い中の契約締結、引き落とし申請、引き落とし前の通知、契約解除、照会、返金、照合までの全プロセスを網羅します。方式選定、サンプルコード、業務クイックリファレンス、品質評価、トラブルシューティングの 5 つの機能を提供します。ユーザーが「委托代扣」「周期扣款」「周期扣费」「自动续费」「先享后付」「免密支付」「纯签约」「支付中签约」「预扣费通知」「申请扣款」に言及した場合、または「接入委托代扣」「要委托代扣接口示例代码」「排查委托代扣问题」と依頼した場合に使用します。
LiveKitエージェントのシミュレーションで実行するシナリオを作成・管理し、エージェントがそれらを利用できるようにします。ユーザーが「何をテストすべきか」「シミュレーションシナリオを生成」「エージェント用のシナリオを書く」「Xのシナリオを追加」「シナリオファイルを整理」「シミュレーションが不安定」「シナリオが実データベースにアクセスする」「シナリオごとに状態を初期化」「合格したのに誤った予約をした」「最終状態を評価」と尋ねる場合や、リリース前にフローをストレステストしたい場合に使用します。LiveKitシナリオジェネレーターでベースラインを生成して改善する方法、生成で漏れたケースの記述、シミュレートされたユーザーの指示を確実に誘導できる表現にする方法、複数ファイルにまたがるシナリオセットへの分割、シナリオから決定論的な状態を設定し、最終状態が正しくなければ実行を失敗させるエージェント側コードを扱います。シナリオの実行にはrunning-livekit-simulationsを使用してください。
LiveKitエージェントのシミュレーションを実行し、結果に基づいて対応します。ユーザーが「シミュレーションを実行」「デプロイ前にエージェントを回帰テスト」「シナリオを実行」「lk agent simulateを使う」「エージェントは合格したか」「このシナリオが失敗した理由」「CIでシミュレーションを実行」「オーディオパイプラインをテスト」「ターンテイクと割り込みを確認」と言う場合や、リリース前に会話全体の挙動を確認したい場合に使用します。テキストモードとオーディオモード、および各モードで検出できる内容、ローカルまたはデプロイ済みエージェントでの実行、劣化オーディオフラグ、リリース前実行の自動化、list、view、exportを使った失敗のトリアージを扱います。シナリオの作成にはwriting-livekit-scenariosを使用してください。単に「エージェントをテストして」と依頼された場合の既定ではありません。その場合はdebugging-livekit-agentsを使用します。シミュレーション、シナリオ、実行、CI、リリースに言及された場合に使用してください。
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。