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
Luban — Skill のブラッシュアップ工房。「使える Skill」を、理解・インストール・共有・検証ができ、継続的に進化する公共の Skill 資産へと磨き上げます。職人仕事に基づく方法論は5つの手順で構成されます。材料を見極める（まず Skill の前提が成り立つかを問い、磨く価値がなければ率直に伝える）、周辺を調べる（オンラインで類似 Skill を探し、エコシステム内での位置付けを把握する）、基準に照らす（構造、実地テスト、実稼働の3つで評価する。実稼働とは実際の成果物を照合することで、CI の成功表示が真実とは限らない）、慎重に削る（オリジナルをベースラインとして固定し、変更は検証を通過した場合だけ残し、それ以外は元に戻す。検証方法はできる限りリポジトリ内のツールや規約として蓄積する）、練り直す（公開はゴールではない。比較・観察リストを残し、次のサイクルに実際のフィードバックを反映する）。ユーザーが自作 Skill のアップグレード、最適化、ブラッシュアップ、製品化、公開を望む場合に使用します。最終成果物は、構成化された「Skill ブラッシュアップレポート」、そのまま置き換えられる書き換え部分、スクリーンショットで共有できる「修了証」結果カードです。トリガーの例：この skill を Luban に見てもらう、skill をブラッシュアップする、自分の skill をアップグレードする、この skill を最適化する、skill の診断、skill の監査、自分の skill を製品化する、この skill の公開方法を知りたい、類似 skill と比較する、なぜ自分の skill はインストールされないのか、自分の skill を GitHub/ClawHub に公開する、SKILL.md を改善する、など。ユーザーが Skill ディレクトリ、GitHub リポジトリのリンク、または SKILL.md を共有して「どう直せばいい？」と尋ねただけでも、Skill をより使いやすく共有しやすくすることが目的なら起動します。新しい Skill をゼロから作成する場合（skill-creator を使用）、通常のコードレビュー（code-review を使用）、Skill 資産と無関係な一般的なプロンプトの書き換えには使用しないでください。
LeanCode 推奨アーキテクチャ（Modules、System、ApiClients）に基づき、機能ごとの keys.dart ファイルを使う Patrol テストスイート向けの patrol-write-test の拡張です。プロジェクトの Patrol テストがすでにこのアーキテクチャ（例：`patrol_test/modules/` ディレクトリと `testApp` ラッパー）に従っている場合や、導入またはテストコードのモジュール整理を依頼された場合に、patrol-write-test と併用します。
Recomposition Profilerの出力から、KuiklyUI Compose DSLの再コンポジションに関するパフォーマンス問題を分析します。ユーザーが重组分析、重组优化、卡顿分析、recomp 报告、recomposition analysisに言及した場合、またはKuiklyUI Recomposition Profilerが生成したprofiler_report.json / profiler_frames.jsonlログファイルの分析を求めた場合に使用します。
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。
API リクエストや URL 内のオブジェクト識別子（数値 ID、UUID、slug）を操作して、安全でない直接オブジェクト参照（IDOR）脆弱性を特定・悪用します。Burp Suite のプロキシ履歴、Intruder、Authorize 拡張機能を使用し、セッション間のオブジェクトレベル認可をテストします。認可された侵入テストやバグバウンティで、CRUD エンドポイントやマルチテナントアプリケーションがオブジェクト単位のアクセス制御を適用しているか検証する際に使用します。
ベストプラクティスに基づく記述ガイダンスと、移行スキルが生成した AWS Terraform 用の読み取り専用ポリシーゲートです。terraform/ ディレクトリに書き込むすべてのフェーズで読み込みます。まず「出力すべき内容」の規則とセキュリティベースライン仕様として使用し、書き込み後に決定論的なポリシー判定として使用します。読み取り専用で、生成された Terraform の合否を報告します。.tf ファイルの編集、.phase-status.json の操作、フェーズ完了の判定は行いません。terraform fmt/init/validate を補完しますが、置き換えるものではありません
スクリーンショット回帰テストで PR のマージを制御する PostHog Visual Review（VR）の実行を調査します。「visual review」「VR」「snapshot diff」「screenshot test」「storybook regression」「playwright snapshot」「quarantine」への言及、PR がブロックされる理由や視覚的な変更点の質問、VR のバックログのトリアージ、スナップショット差分が実際の変化か不安定なテストによるものかの判断、不安定なストーリーの隔離または解除、実行ごとのストーリーの変化の確認に使用します。PR の `visual-review` ステータスチェックが失敗した場合、PR のコメントに「Visual review」がある場合、fork からの PR が `Visual regression tests pass` に失敗した場合、または現在のブランチに未完了の VR 実行がある場合も起動します。
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。