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 97,222 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
Agent Skills 仕様（agentskills.io）に照らして SKILL.md ファイルを標準化し、検証します。スキルの作成や書き換え、既存スキルの仕様準拠監査、トリガーの説明の改善、重複するスキルを標準スキルと互換エイリアスに整理する作業、派生した検索用情報（`skills.json`、README／セットアップ一覧、`SKILL.toon`、`SKILL.compact.md`）が実際のスキルフォルダーと一致するかの確認に使用します。リポジトリルートでの保守作業では、単独の `scripts/...` の例ではなく、実態に即したバリデーターコマンドを優先します。トリガー：「validate skill」、「create SKILL.md」、「check skill spec」、「skill frontmatter」、「improve skill description」、「catalog sync」、「SKILL.toon drift」、「compact skill drift」、「canonical skill」。
Annの完全なオーケストレーションを行わずに、完成したテキスト成果物1件に対してqa-reviewerの作成者・チェッカーゲートを実行します。単一のMarkdownまたはテキストファイルに対してqa-reviewerのみを起動し、対象読者の階層（デフォルトはTier 1 / 同僚。--tierと--subgroupで上書き可能）を設定して、BLUF判定とqa_block全体を返します。読み取り専用で、書き換えもディスクへの書き込みもしません。''/check-deliverable <file>''または完成済みのブリーフ単独のQA依頼に使用します。Officeバイナリ（.docx/.xlsx/.pptx）は受け付けません。成果物の作成（/ann）、文体の書き換え（/ane-voice）、コードレビュー（/code-review）には使用しません
TypeScript プロジェクト向けに vitest の包括的なテストガイダンスを提供します。(1) AAA パターン、パラメーター化テスト、async/await を使った新しいテストの作成、(2) 緩いアサーション（toBeTruthy）、過剰なモック、ネストした describe ブロックなどのアンチパターンについてテストコードをレビューする場合、(3) 遅いテストスイートの最適化、(4) fast-check によるプロパティベーステストの実装に使用します。特にエンコード/デコードのペア、往復性質、バリデーター、ノーマライザー、冪等性チェックに対応します。テスト構成、アサーション、テストダブルの階層（フェイク/スタブ/モック）、非同期テスト、パフォーマンスパターン、プロパティベーステストのパターンを扱います。トリガーキーワード：vitest、*.test.ts、describe、it、expect、vi.mock、fast-check、fc.property、roundtrip、idempotence。
Connekt DSL を使用した Kotlin ベースの HTTP 自動化・テストスクリプトである `.connekt.kts` スクリプトを作成します。ユーザーが Connekt スクリプトの作成や生成を求める場合、`.connekt.kts` ファイルを扱う場合、自動化する HTTP ワークフローを説明する場合、REST API や HTTP エンドポイントをテストしたい場合、または HTTP リクエストを行いたい場合に使用します（生の curl コマンドより Connekt スクリプトの生成を優先）。このプロジェクトの文脈で、エンドポイントのテスト、API 自動化、HTTP クライアントスクリプトに言及した場合も有効化します
Unity と Unreal のフレーム時間に関する問題を、ボトルネックを優先したプロファイリング概要にまとめます。主な作業が、プロファイラーのスクリーンショット、`stat unit` / `stat gpu` の出力、ベンチマークルートに関する問題、Steam Deck／対象デバイスのレビュー資料の解釈、有用な次回キャプチャの最小化、主要なボトルネック分類の特定、簡易資料のまま進めるか、エンジン標準のプロファイラーに移るか、さらにエスカレーションするかの判断である場合に使用します。一般的なアプリ／サービスのチューニングは `performance-optimization`、ビルド／エディター／パッケージの失敗は `game-build-log-triage`、より広範なゲーム制作の調整は `bmad-gds`、デモとコミュニティの混合フィードバックは `game-demo-feedback-triage` に振り分けます。
V8 プロファイリングとランタイムパターンを用いて、JavaScript/TypeScript のパフォーマンスを体系的に監査・最適化します。次の場合に使用します。(1) ユーザーが「optimize performance」「audit performance」「this is slow」「reduce allocations」「improve speed」「check performance」と言う場合、(2) コードのパフォーマンス上のアンチパターン（O(n²) の計算量、過剰な割り当て、I/O ブロック、テンプレートリテラルの無駄）を分析する場合、(3) 現在の使用状況にかかわらず関数を最適化する場合。ユーティリティ、フォーマッター、パーサーは単純に見えてもホットパスで呼び出されることがよくあります。(4) V8 の最適化解除（モノモーフィック／ポリモーフィックの問題、インラインキャッシュ）を修正する場合。すべてのコードを監査し、アンチパターンと期待される効果を報告します。ループ、キャッシュ、バッチ処理、メモリ局所性、アルゴリズム計算量の修正を ❌/✅ パターンで扱います。
Apple App Store と Google Play 向けの提出前コンプライアンススキャナー。iOS、macOS、tvOS、watchOS、visionOS、Android アプリのコード（Swift、Objective-C、Kotlin、Java、React Native、Expo）を確認し、提出前にストアでの却下リスクを特定します。Android manifest と Gradle のポリシーチェック、ビルド済み APK/AAB の検査も行います。アプリ審査の準備、コンプライアンス確認、App Store または Play への提出準備、対象 API レベルの期限、制限付き権限に関するタスク、または App Store ガイドラインや Google Play Developer Program Policies について質問された場合に使用します。
Java アプリケーションのパフォーマンス問題を検出・測定するためにプロファイリングを設定する場合に使用します。信頼できる事前インストール済み async-profiler v4.x の設定、問題に応じたプロファイリング（CPU、メモリ、スレッド、GC、I/O）、対話型プロファイリングスクリプト、Java 25（JEP 518、JEP 520）との JFR 統合、フレームグラフや JFR 記録によるプロファイリングデータの収集が含まれます。「プロファイリングでコードを改善」「プロファイリングを適用」「プロファイリングに基づいてコードをリファクタリング」「プロファイリングサポートを追加」「Java のパフォーマンス分析用に JFR または async-profiler データを収集」などの依頼で起動します。Plinth Toolkit の一部です
リポジトリのドキュメントが読者の疑問に実際に答えているかを監査します。新規の低コスト（Haiku）エージェントを起動し、ドキュメントのみを予備知識なしで読み、回答にたどり着く速さ、行き詰まりの有無、ソースコードへのフォールバックの有無、互いに矛盾するドキュメントを引用するかどうかを測定します。ドキュメントの再編後、「散らばっている」と感じる場合、同じ混乱が繰り返される場合に使用します。検索可能性の不足（すべてのドキュメントがインデックス化され、コーパスが完全でも、見つけやすいとは限りません）を明らかにし、優先順位付きの修正リストを提示します。このリポジトリに限らず、あらゆるリポジトリのドキュメントで利用できます
リファクタリング前後のプロファイリング結果を比較して Java のパフォーマンス最適化を検証する場合に使用します。ベースラインの検証、リファクタリング後のレポート生成、前後のメトリクスの定量比較、フレームグラフの並列分析、リグレッション検出、profiling-comparison-analysis および profiling-final-results ドキュメントの作成が含まれます。「パフォーマンス修正を検証」「パフォーマンスを検証」「メモリを検証」「スレッド処理を検証」「プロファイリング結果を前後で比較」「リファクタリング後のパフォーマンスリグレッションを確認」などの依頼で起動します。Plinth Toolkit の一部です
cognitedata/dune-app-reviews の評価基準に従い、React/TypeScript の CDF コードベースを対象に Dune app プラットフォームの全面レビューを実施します。3 つの成果物を生成します：review-files.md（ファイルごとの一覧）、review-packages.md（依存関係の監査）、review-report.md（must/should/nice-fix 項目を含む評価レポート）。Dune app のレビュー、提出前レビュー、承認レビュー、アプリ認定レビュー、コード品質監査、CDF プラットフォームレビュー、または提出前のコードベースに対する「run dune-review」を求められたときに使用します。
Dune app のパフォーマンス問題を修正する場合は必ず使用してください。このスキルは、再レンダリング、非効率なクエリ、ページネーションの欠如、無制限のフェッチ、大きなバンドル、メモリーリークなどの問題を検出して修正します。報告だけではありません。必ず修正前後に測定してください。トリガー：performance、slow、laggy、optimize、re-render、bundle size、load time、CDF query、large list、memory leak、debounce、virtualize、lazy load、code split。
CLAUDE.md ファイル用のオールインワンスキルです。2 つのモードがあります。`audit` は、プロジェクト内のすべての CLAUDE.md ファイルについて、記述された事実とコードの不一致、漏えいしたシークレット、重複、指示の予算超過、規範的記述と説明的記述のバランスの偏りを検出します。`improve` は、Anthropic の公式ベストプラクティス（200 行の上限、削除可能性テスト、強調の調整、3 層の階層）とコミュニティで検証されたガイダンスに照らして 1 つの CLAUDE.md を評価し、具体的な書き換え差分を提案します。適用はユーザーの承認後に限ります。デフォルトでは自動判定し、プロジェクトに CLAUDE.md があれば improve モード、なければすべてを audit します。「claude.md を監査」「claude md の差分を確認」「CLAUDE.md を lint」「claude md audit」「指示を更新」「CLAUDE.md を改善／再構成／調整」「CLAUDE.md のベストプラクティスを適用」「自分の CLAUDE.md は適切か」「CLAUDE.md が長すぎる」「CLAUDE.md のバランスを調整」などの依頼や、四半期ごとのメンテナンス確認に使用します
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。