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
失敗または差分を報告した codependix の実行に対処します。境界違反、--check reports で見つかった古いエクスポート、プロジェクトのエクスポート失敗、アンカーブロックの欠落、NestJS コンテナの起動失敗、コマンドラインの拒否、ファイルをまったく生成しない --write が対象です。codependix が 0 以外で終了した場合、codependix-gate ターゲットが失敗した場合、エッジや循環が宣言済みルールに違反した場合、コミット済みの Mermaid ブロックが新しい実行結果と異なる場合、他のプロジェクトにはあるグラフエクスポートが特定のプロジェクトだけにない場合、またはチェックを通すために図を手編集したりルールを緩和したりする前に使用します。
入力、制限、独自の規約カウンター、コメント予算、除外、出力先を宣言する codometer.config.ts を作成または編集します。リポジトリに codometer 設定がない場合、サイズや件数の制限を追加する場合、コメントブロックや JSDoc コメントの長さを制限する場合、コンパイル済みまたは生成済み出力の入力を宣言する場合、組み込みアナライザーが認識しない命名規約を数える場合、制限が適用されない場合や入力に一致するファイルがない場合、ワークスペース内のすべてのプロジェクトを単一の設定で記述できるか判断する場合に使用します
codometer の測定を実行し、レポートの保存先を決めるか、生成されたバッジブロックや JSON レポートを読み取ります。codometer または `npx @codometer/cli` の実行、`--output-json`/`--output-markdown` と `--check` フラグの選択、CI ステップへの codometer の組み込み、README へのバッジブロックの挿入、codometer JSON レポートのメトリクス、上限、失敗項目の確認に使用します。タスクランナーを前提とせず、コマンドラインホストを直接扱います。
『Balancing Coupling in Software Design』の3次元モデル（強度、距離、変動性）を使ってモジュール間の結合を分析します。「これらのモジュールは結合しすぎているか」「依存関係を表示して」「統合品質を分析して」「どのモジュールを分離すべきか」「結合レポート」といった質問や、アーキテクチャの健全性評価に使用します。ドメイン境界の分析には使用せず（domain-analysisを使用）、コンポーネントの規模決定にも使用しないでください（component-identification-sizingを使用）。
GitHub Actions、Jenkins、GitLab CI、Azure DevOps を使ったテスト自動化向けの CI/CD パイプライン設定を生成します。TestMu AI クラウド統合を含みます。ユーザーが「CI/CD」「pipeline」「GitHub Actions」「Jenkins」「GitLab CI」に言及した場合に使用します。起動キーワード：「CI/CD」「pipeline」「GitHub Actions」「Jenkins」「GitLab CI」「Azure DevOps」「automated testing pipeline」。
callidescopeの動作を設定します。コマンドラインフラグ（--check、--write、--addresses、--config、--format、および--directories、--excludeから--include-tests、--maximum-depth、--maximum-breadth、--json、--markdown、--mermaidまで、設定可能な各フィールドの上書きオプション）と、それらを補完するcallidescope.config.tsを扱います。深度・幅の2つの上限、エントリーポイント、除外項目と除外する呼び出し先、実行結果のJSON、Markdown、Mermaidレポートの出力先を網羅します。CIやコミットフックへの深度ゲートの組み込み、ワークスペース全体の実行が遅い場合、--checkと--writeの選択、リポジトリに設定がない場合、トレース対象のプロジェクトに独自のcallidescope.config.tsがない場合や項目が欠けている場合、プロジェクト独自の深度・幅上限が必要な場合、グラフ下層のパッケージで何も計測されない場合、トレースが対象外のコードを判定する場合、すべてが孤立したルートとして報告される場合、コミット済みレポートの配置先を決める場合に使用します。
callidescopeを実行し、その出力を読み取ります。ワークスペース全体のトレース、単一プロジェクトのゲート判定、または1つ以上の呼び出し可能項目に対する深度・幅コマンドを扱い、各項目はfile#qualified-nameで指定します。callidescopeまたはnpx callidescopeの実行時、コールスタックや幅の行、プロジェクト別ゲートやトレース対象の出力、プロジェクトREADMEのLimits表、"≥ n"と表示された深度の解釈、コミット済みのMarkdownレポート・Mermaid図・JSONレポートの確認時に使用します。また、--directoriesで対象を絞った実行が指定外のフレーム、スタック、プロジェクトを報告する場合、説明できる編集がないのに深度が変わった場合、「これを呼び出しているのは誰か」「これは何を呼び出すか」「この名前変更は何に影響するか」「リファクタリング前にこの呼び出し可能項目をどこで分割すべきか」を調べる場合にも使用します。
Spark + Faker を使用してリアルな合成データを生成します（強く推奨）。サーバーレス実行と複数の出力形式（Parquet/JSON/CSV/Delta）に対応し、数千行から数百万行までスケールします。小規模なデータセット（<10K 行）では、ローカルで生成してボリュームにアップロードすることもできます。ユーザーが「synthetic data」「test data」「generate data」「demo dataset」「Faker」「sample data」に言及した場合に使用します。
ddtrace.llmobs SDK を使用する自己完結型 Python 実験クライアントを生成します。標準的な DataDog 参照ノートブックのスタイルに合わせた、実行可能な .py スクリプトまたは Jupyter .ipynb ノートブックを出力します。ユーザーが「Python 実験を生成」「SDK 実験を書く」「ddtrace 実験を作成」「Python ノートブック実験」「Agent Observability SDK を使う」と依頼した場合、または `ddtrace` がインストール済みで慣用的な SDK コードを求めている場合に使用します。
失敗したcallidescopeの実行に対処します。対象には、プロジェクトごとの上限を超えたスタックを報告するゲート、幅のゲート、プロジェクト自身のファイルを1つも読み取らなかったゲート、古いコミット済みレポート、読み取れないtsconfig、何もトレースしなかった実行、拒否されたコマンドラインや構成が含まれます。callidescopeまたは推定されたゲート対象がゼロ以外で終了した場合、変更でスタックが深くなった場合、失敗したゲートがコード修正か上限修正かを判断する場合、プロジェクト独自のmaximumDepthまたはmaximumBreadthを選択・変更する場合、表示されたmaximumDepthがゲートの判定値と一致しない場合、コミット済みレポートが最新の実行結果と異なる場合、宣言されたエントリーポイントのアドレスが解決できない、または複数の対象に解決される場合、トレース対象のプロジェクトに独自のcallidescope.config.tsがない、またはフィールドが欠けている場合、あるいは失敗したチェックを通すためにmaximumDepthを使う前に使用します
特定のインストール経路を通じて、リリース済みの archon バイナリがエンドツーエンドで動作することを検証します。新しいリリースの作成、リリース済みバージョンでのユーザー報告バグの再現、再タグ付け後のホットフィックスバイナリの動作確認に使用します。トリガー：「test the release」、「test 0.3.1 via brew」、「verify the curl install」、「smoke test the binary」、「did the release binary work」、「run /test-release」、「verify the release」。開発作業のテスト（bun link を直接使用）、未リリースの変更のテスト（先に scripts/build-binaries.sh でローカルビルド）、または validate スイート全体の実行（bun run validate は別途実行）には使用しません。
実行時の証拠が必要なフロントエンド/UIのバグをデバッグする際に使用します。「console.logを追加してユーザーに確認を頼む」「DevToolsを開いて見えるものを教えてもらう」「バグを再現して出力を共有してもらう」「ブラウザーコンソールを確認する」場合は、console.logを追加する代わりにこのスキルを使用してください。トリガー：「これをデバッグして」「このバグを修正して」「なぜ動かないのか」「この問題を調査して」「問題を追跡して」「Xが起きる理由を調べて」「UIが更新されない」「状態がおかしい」「値がnull/undefined」「クリックが機能しない」「モーダルが表示されない」。サーバー側でログ収集を自動化するため、ユーザーのコピー＆ペーストなしでログを直接確認できます。
ゴールデンケースを用いてスキルを評価・改善します。各入力例について、コンテキストのない新規サブエージェントで対象スキルをブラインド実行し、期待される結果に照らして成果物を評価し、その差分を修正に反映します。スキルのテスト、評価、改善、強化を希望する場合、「このスキルはいつもXを出す／Yを見落とす」と言う場合、またはスキルと入力例→期待出力のペアを提示する場合に使用します。[write-skills](../write-skills/SKILL.md)と組み合わせて使用します（すべての修正はその作成原則に従います）。
公式の Gradle ベストプラクティスに照らして Gradle プロジェクトを監査し、発見事項を報告し、ビルドを準拠させるためのコード変更を提案する。ユーザーが Gradle ビルドを確認、監査、lint、レビュー、または検証したい場合にこのスキルを使用する — また、ベストプラクティスを適用、採用、修正、または強制したい場合にも使用する。「check my build」「audit gradle」「best practices review」「any issues with my build?」「gradle health check」「lint my build files」「is my gradle setup correct?」「apply gradle best practices」「fix my build to follow best practices」「make my build follow best practices」「modernize my build」、または単に「check best practices」といったフレーズでトリガーする。依存関係管理、ビルドパフォーマンス、ビルド構造、タスクの接続など、Gradle ビルドの品質に関する懸念についてユーザーが尋ねた場合にもトリガーする。
実際のブラウザーでフロントエンドの変更を表示するか、PR 向けに動作を証明します。機能を操作し、スクリーンショット（証拠用の短い GIF も）を撮影して、プルリクエストにインラインで埋め込めるよう証拠を公開します。または、マシン上でブラウザードライバーと公開手順を設定します。フロントエンドの変更が完成し、PR を開く前に表示を確認したい、または動作を視覚的に証明したい場合に使用します。「見た目を見せて」「これをスクリーンショットにして」「この機能を検証して」「動作中のフローを録画して」「UI の変更を証明して」「/verifykit」、PR に証拠資料を添付する必要がある場合、「verifykit を設定して」「ブラウザードライバーをインストールして」などの依頼が対象です。
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。
@sap-ux/eslint-plugin-fiori-tools 用の新しい ESLint ルールを開発します。プラグインへのルール追加、manifest.json/XML/CDS/flex-change の検証実装、プロジェクトのコンテキストを踏まえたルールテストの作成、ルールのドキュメント作成には、依頼が簡単に見える場合やユーザーが「ESLint」に明示的に触れていない場合も、必ずこのスキルを使用してください。診断定数、ルール実装、単体テスト、ドキュメント、登録までの全ワークフローを案内します。
ローカル開発とテスト用の Stripe API エミュレーター。ユーザーがローカルでの決済処理、チェックアウトフローのテスト、顧客の作成、商品と価格の管理、PaymentIntent の処理、webhook の利用、または実際の Stripe サーバーに接続せずに Stripe SDK を使用する必要がある場合に使います。トリガー：「Stripe API」「emulate Stripe」「test payments locally」「checkout flow」「payment intent」「Stripe webhook」「Stripe SDK」「STRIPE_API_KEY」、またはローカル Stripe API を必要とするタスク。
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。