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
テストファイルの生成、モック戦略の作成、コードカバレッジの分析、テストアーキテクチャの設計、および機能・性能・セキュリティの各テスト領域におけるテスト計画と不具合報告を作成する。単体テスト、結合テスト、E2E テストの作成、テスト戦略や自動化フレームワークの構築、カバレッジのギャップ分析、k6 や Artillery を用いた性能テスト、OWASP の手法を用いたセキュリティテスト、不安定なテストのデバッグ、または QA、リグレッションテスト、テスト自動化、品質ゲート、Shift Left テスト、テスト保守の業務で使用する。
メンテナーによってサニタイズされた Gherkin シナリオの事実から、フレームワークに依存しない Java（Spring Boot、Quarkus、Micronaut は対象外）の受け入れテストを実装する際に使用します。コーディング前の @acceptance シナリオ確認、RestAssured による正常系テスト、DB/Kafka テストフィクスチャ、外部 REST のみに対する WireMock、Failsafe で実行する *AT クラスを扱います。Java の受け入れテストコードのレビュー、ベストプラクティスの適用、Gherkin シナリオからの実装、機能ファイルと Java ステップ定義の対応付け、Java サービスの Cucumber 受け入れテストのレビューなどの依頼で呼び出します。Plinth Toolkit の一部です
OpenRouterのBenchmarks APIを照会して、モデルのベンチマークランキングとスコアを取得します。ベンチマークに基づくモデル選定、コーディング／知能／エージェント能力別のランキング、Artificial AnalysisまたはDesign ArenaのELO／勝率の結果、ベンチマークの引用、GET /api/v1/benchmarksの呼び出しを求められたときに使用します。アプリ、製品、ワークフロー、ユースケースに適したモデルを尋ねられ、ベンチマークの証拠が推奨の判断や除外に役立つ場合は、openrouter-modelsと併用します。創作、編集、コーディング、デザイン、エージェント機能、知能を多く要するアプリも対象です。OpenRouterの利用分析、請求／支出分析、生成メタデータ、プロバイダーの稼働率／レイテンシ、選定やベンチマークとの関連判断を伴わない一般的なモデルの価格／機能照会、ローカルアプリ用評価スイートの作成には使用しないでください。
生成されたシリアライズを通じて漏えいする可能性のあるシークレット、トークン、パスワード、API キーを検出します。対象は Python の dataclass repr と asdict、attrs、pydantic model_dump、NamedTuple、JavaScript の JSON.stringify と util.inspect、構造化ログ、トレーススパン、エラーレポートです。「シークレットのシリアライズを確認」「repr 内の認証情報」「repr=False の監査」「スパン内のシークレット」「ログ内のトークン」を求められた場合や、dataclass、モデル、設定オブジェクトに認証情報フィールドを追加する変更、オブジェクト全体またはすべての kwarg を文字列化してテレメトリーに記録するコードを追加する変更で使用します。
概要、強化された脅威モデル（プロトコル種別のプロファイリング、git に基づく重み付けを行った攻撃面、時間的リスク分析、コンポーザビリティの依存関係マッピング）、不変条件、統合、ドキュメント品質、テスト分析、開発者／git の履歴を網羅した、x-ray.md 事前監査レポートを生成します。「x-ray」「audit readiness」「readiness report」「pre-audit report」「prep this protocol」「protocol prep」「summarize this protocol」で使用します。
/mem0-integrateで作成されたMem0連携を検証します。同じワークスペース、同じブランチで（疎結合で）実行し、依存関係をインストールし、リポジトリ固有のテストスイートを実行した後、ユーザーのAPIキーを使って実際のエンドツーエンドのスモークフローを試します。スコアカードを生成します。実行条件：ユーザーが /mem0-integrate を実行した直後に「検証」「連携をテスト」「/mem0-test-integrationを実行」と依頼した場合、または現在のブランチに .mem0-integration/ ディレクトリがあり、まだテストが実行されていない場合。実行しない条件：ユーザーが一般的なプロジェクトテストを実行したい場合（リポジトリ固有のテストコマンドを使用）、または現在のブランチで /mem0-integrate が実行されていない場合（先に実行するよう依頼）。このスキルは設計上、コンパイルエラーと実行時エラーのみを検出します。誤ったデータの保存、誤った時間の取得、誤ったユーザースコープなど、連携の論理的な誤りは人間のレビュアーが確認します。
型安全、防御的プログラミング、コードの正確性に重点を置いた、包括的な TypeScript/JavaScript コーディング規約です。(1) TS/JS コードの作成やレビュー、(2) 型エラーの修正や any/enum/null の回避、(3) 制御フロー、状態管理、エラー処理の実装、(4) ゼロ値パターンや不変性の適用、(5) TypeScript のアンチパターンのコードレビューに使用します。命名規則、関数設計、戻り値、有界反復、入力検証を扱います。パフォーマンス最適化には accelint-ts-performance スキルを、ドキュメントには accelint-ts-documentation スキルを使用してください。
メンテナーが作成またはサニタイズした Gherkin シナリオの事実に基づいて Spring Boot アプリケーションの受け入れテストを実装する場合に使用します。@acceptance タグ付きシナリオの選択、TestRestTemplate と @SpringBootTest による正常系テストの実装、DB/Kafka 用の @ServiceConnection を使った Testcontainers、外部 REST のスタブに使う WireMock などが対象です。生の .feature ファイルは絶対に読み込まないでください。次のような依頼で起動します：Spring Boot 受け入れテストの Java コードをレビューする、Java コードに Spring Boot 受け入れテストのベストプラクティスを適用する、サニタイズ済みの Gherkin の事実から Spring Boot 受け入れテストを実装する、Spring Boot 用の Failsafe 受け入れテストを設定する、Spring の受け入れテストで外部 HTTP サービスをスタブ化する。Plinth Toolkit の一部です。
Figma ファイルとコード（HTML/CSS/React/Vue/Tailwind）を 19 項目のルールで監査します。フレームワークとデザインシステム（MUI、Chakra、shadcn/ui、Ant Design、Radix、Bootstrap）を自動検出します。aria、フォーカス、コントラスト、トークン、レスポンシブ、モーション、フォーム、ナビゲーション、余白、状態、マイクロコピー、エレベーション、アイコン/SVG など全 19 カテゴリでコード superpowers を実行します。色覚障害のリスクを警告し、ダークパターン、倫理的デザイン、Nielsen のヒューリスティクスを監査します。変更前後の差分、開発者向け引き継ぎレポート、ワイヤーフレームから仕様への変換を出力します。英語と韓国語に対応。デザイン確認、UI レビュー、レイアウト監査、アクセシビリティ確認、デザインレビュー、色のコントラスト、WCAG、a11y、ピクセルパーフェクト、Figma 監査、CSS チェック、ダークパターン、GDPR 準拠、操作的かどうか、フォームのアクセシビリティ、ダークモードの確認、ワイヤーフレームから仕様への変換、ヒューリスティックレビュー、Nielsen 監査、ユーザビリティヒューリスティクス、および韓国語での同様の依頼で起動します。
SDK コードに触れる前に、LangSmith 関連の作業を 1 つのワークフローパケットに振り分けます。LLM アプリやエージェントのワークフローで、LangSmith のトレース、オフライン評価、アノテーション／レビューキュー、プロンプトレジストリの判断、監査／ギャップレビュー、サービス間のトレース伝播が必要な場合に使用します。trace-debug、eval、review、prompt-registry、propagation、audit のいずれかを選びます。トリガー：LangSmith、LangChain tracing、`@traceable` / `traceable`、`wrap_openai` / `wrapOpenAI`、データセット、実験、アノテーションキュー、フィードバック基準、Prompt Hub、実行ツリー、トレース ID、AI 機能の本番運用への信頼性。一般的な SLO／アラート設計、LangSmith 以外のデプロイオーケストレーション、LangSmith 外部のランタイムガードレールには使用しません。
指定した Git ブランチ上で、NestJS の機能を文書化されたロードマップと照合して監査し、根拠に基づく実装状況、ギャップ、レガシー、バグ、ブロッカーのレポートを返します。機能の監査や完全性の検証、コードとロードマップまたは受け入れ計画との比較、機能ギャップ分析、移行状況の確認、機能名と任意のブランチを指定した /audit_feature の実行に使用します。明確なロードマップがない場合は停止し、修正は実装しません。他のスキルも該当する場合は、変更前に担当範囲を調整します。
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。