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
Playwright または Cypress の E2E 仕様、Page Objects（POM）、PR、プルリクエスト、パッチ、差分、変更されたテストファイルのレビューに使用します。テストレビュー、品質監査、脆弱・不安定・暗黙に成功するテストの検出、CI で成功しても何も証明しない、またはバグを見逃すテストの調査、await の欠落や空疎・常に成功するアサーション、アンチパターンの監査、発見事項に関連するカバレッジ提案、アサーション変更やアプリ障害プローブによる成功テストの検証にも使用してください。実行時に現在失敗しているテストのデバッグには使用しないでください（playwright-debugger / cypress-debugger を使用）。
Policy Development Kit（PDK）で構築したカスタム Omni Gateway ポリシーのユニットテストを作成して実行します。`src/tests/` を設定し、最初の `UnitTestBuilder` テストを作成し、クロージャまたは `TraceBackend` で HTTP/gRPC アップストリームをモックし、再利用可能な `TestConfig` ヘルパーをまとめ、レスポンス／ヘッダー／違反をアサートします。`make test` または `cargo test` で実行し、初期化とスリープの競合、authority の不一致、feature gate のずれをトラブルシューティングします。ユーザーが「PDK unit test」「pdk-unit」「UnitTestBuilder」「test my policy」「cargo test PDK」「mock backend PDK」「Omni Gateway policy unit testing」、`with_http_upstream_from_authority`、`with_entrypoint`、`TraceBackend` に言及する場合、または「how do I test an Omni Gateway policy」「how do I mock an upstream in pdk-unit」「why is my policy timer not firing in tests」と尋ねる場合に使用します。`pdk-unit` API の全リファレンスは `pdk-templates/templates/unit_testing.md` を参照してください。スキャフォールディング／ビルド／公開については `develop-pdk-policy` を参照してください。
`pdk-test` フレームワークを使ってカスタム Omni Gateway ポリシーの統合テストを作成・実行します。Docker ベースで、実際の Omni Gateway ルーティング、`#[pdk_test]` マクロ、`TestComposite` によるオーケストレーション、`HttpMock`／`GrpcBin` バックエンド、`reqwest` アサーションを使用します。ユーザーが「PDK integration test」「pdk-test」「functional test PDK」「#[pdk_test]」「TestComposite」「FlexConfig」「tests/requests.rs」「make test」に言及する場合、または「how do I test my policy against real Omni」「how do I set up Docker-based tests for PDK」「why does my pdk-test timeout」「how do I mock a backend in integration tests」と尋ねる場合に使用します。
Selenium、Playwright、Puppeteer、Cypress 間でテスト自動化スクリプトを移行・変換します。ユーザーがテストを別のフレームワークへ移行、変換、移植するよう求めた場合、別のフレームワークでテストを書き直す場合、または Selenium から Playwright、Playwright から Selenium、Puppeteer から Playwright、Cypress から Playwright へ（またはその逆に）切り替える場合に使用します。トリガー：「migrate」、「convert」、「port」、「selenium to playwright」、「playwright to selenium」、「puppeteer to playwright」、「cypress to playwright」、「rewrite tests in」、「switch from [framework] to [framework]」。
Webプロジェクト、特に多数のルートと共通テンプレートを持つ大規模サイトで、決定論的なアクセシビリティ監査と回帰ゲートを実行。axe-coreと任意のLighthouseを組み合わせ、テンプレートを考慮したサンプリング、安定した検出結果フィンガープリント、承認済みベースライン、規格適合の証拠マッピング（デフォルトはWCAG 2.1 AA、WCAG 2.2 AA、EN 301 549）、手動確認ガイダンス、構造化レポートを提供。出力はMarkdownレポートのみ、Markdownと機械可読JSON、またはMarkdownと課題トラッカー連携から選択可能。ユーザーが「accessibility audit」「a11y audit」「WCAG audit」「accessibility check」「compliance scan」「accessibility baseline」「new accessibility regressions」と言及する場合や、Webプロジェクトのアクセシビリティ問題の確認を依頼する場合に使用。WCAG適合性レビューの証拠や特定規格（WCAG 2.2、EN 301 549 / European Accessibility Act、CAN-ASC-6.2、ADA/AODA）へのマッピングを求める場合も起動。
/claudex-loop によって置き換え済み（以前は /crucible。Phase 0 の調査・偵察パスと再構成されたインタビューを追加）—明示的にこのスキルを使いたい場合を除き、そちらを優先してください。2幕構成の計画強化。第1幕（あなた ↔ Claude）—Claude が計画や設計について一問ずつ徹底的に質問し、それぞれの回答を提案します。自力で答えられる場合はコードベースも調査し、意思決定ツリーのすべての分岐が解決するまで続けます。第2幕（Claude ↔ Codex）—Claude が確定した計画を PLAN.md に記述し、OpenAI Codex が読み取り専用サンドボックスで敵対的レビューを行います（VERDICT:APPROVED/REVISE）。Claude は同じ Codex セッションに修正版を再提出し、承認されるか MAX_ROUNDS の上限に達するまで繰り返します。その後、コードを書く前にあなたが承認します。ユーザーが「/grill-me-codex」「まず私に質問してから Codex にレビューさせて」「計画を徹底的に検証して」「この計画について私に質問してから別のモデルにも確認させて」と言った場合、または認証、スキーマ、並行処理、移行、決済などの重大なものを構築しようとしており、実装前に合意形成とモデル間の妥当性確認の両方を求めている場合に使用します。Matt Pocock の grill-me（MIT）を基盤としています。ドキュメント対応版には /grill-with-docs-codex、計画がすでにあり Codex のレビューのみ必要な場合は /codex-review を使用してください。作成済みコードのレビューには使用しないでください（/codex:review を使用）。些細な変更にも使用しないでください
Playwrightによるブラウザー自動化とWebテストを包括的に行います。開発サーバーを自動検出してライフサイクルを管理し、/tmpに整理されたテストスクリプトを作成します。ページのテスト、フォーム入力、スクリーンショットの撮影、レスポンシブデザインの確認、UXの検証、ログインフローのテスト、リンクの確認、動的なWebアプリのデバッグなど、あらゆるブラウザータスクを自動化します。ユーザーがWebサイトのテスト、ブラウザー操作の自動化、Web機能の検証、またはブラウザーベースのテストを求める場合に使用します。
通常のリンターでは確認できないコーディング規約をチェックするリンター、adhere のリファレンスです。TypeSafe AI の Jev が判定します。コマンド、Markdown のルール形式とルールの記述方法、設定、プリセット、共有ルール、コメントと抑制、キャッシュ、レポートの読み方、ノイズの多いルールの調整を扱います。adhere のルールの作成・編集、設定、検出結果の確認、または関連する質問への回答に使用します。リポジトリで adhere をセットアップするには adhere-setup を、検出結果を修正するには adhere-fix を使用します。
品質を重視してTypeScriptまたはReactコードを作成、レビュー、リファクタリングする際に使用します。命名、関数やコンポーネントの構成、エラー処理、データモデリング、テスト、抽象化を扱います。Robert C. MartinのClean Code原則を現代のTS+Reactの慣用表現（TS 5.x、React 19）に適用し、「適用すべきでない場合」の明確なガイダンスと、原則間の衝突（DRYとSRP、小さな関数と深いモジュール、型安全性と使いやすさ）を扱うMetaカテゴリを備えています。コードレビュー、明瞭さのためのリファクタリング、命名、関数／コンポーネント設計、「これはクリーン？」「もっと読みやすくして」「適切な抽象化？」などで起動します。ユーザーが「clean code」と言わない場合も対象です。React固有のAPI（RSC、hooks API surface）は対象外です。`react`スキルを使用してください。TSコンパイラーのパフォーマンスやtsconfigも対象外です。`typescript`スキルを使用してください。
overstack フレームワークの総合ヘルスチェック／最後の防衛線。/medic（または CLI で `medic`）を実行し、1 つのコマンドでシステムが健全であることを証明します。ルールが機能している（harness-doctor fire-drill）、validator のバージョンにずれがない（drift）、docs がディスク上の内容と一致している、コードがコンパイルできる、eval にリグレッションがない、Git のバックストップが有効であることを確認します。名前は 1 つのハブに集約し、サブコマンドを覚える代わりに範囲を指定します（`medic` = all · `medic rules` · `medic docs eval`）。commit/PR の前、pull／マシン変更後、ルールが機能しなくなった疑いがあるとき、または skill/rule/generator を追加したときに使用します（防護策を忘れると medic が自動で知らせます）。トリガー：/medic、"medic"、"medic を実行"、"システムは健全か"、"ルールが機能しているか確認"、"最後の防衛線"、"health gate"、"last line of defense"。
本番コードの動作を変更する際は RED-GREEN-REFACTOR を適用し、フェーズ終了時の PR 準備ゲートで一度だけミューテーションテストまたは代替エビデンスを実施します。新機能の実装、バグ修正、観測可能な動作の変更前に使用し、複合的な実装作業の基本ワークフローとします。本番コードの追加、実装、修正を求められた場合は必ず読み込みます。修正が一行や指定ファイルの簡単な変更とされていても、小さな修正も編集からではなく、失敗する動作テストから始めます。これはワークフローであり、ツールキット全体ではありません。ロジックやデータ整形の変更（価格設定、階層化、フィルタリング、マージ、ソート、合計）には functional も併用し、テスト済みコードの整理も伴う場合は refactoring、テスト対象の動作がブラウザー内（フォーム、ボタン、スピナー、ページ）にある場合は front-end-testing（React コンポーネントには react-testing）、さらにリポジトリで宣言されているアーキテクチャスキル（hexagonal-architecture、domain-driven-design）も読み込みます。動作を変えない純粋なリファクタリングや仕組みの簡素化には使用しません。それらは refactoring または reduce-system-complexity を通じ、適切な範囲のテストが通るエビデンスから始め、偽の RED や構造的ミュータントは決して作りません。計画のみの依頼には使用せず、複数の重要な作業範囲にまたがる場合は先に計画を立てます。
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。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。対象はページの移動、フォーム入力、ボタンのクリック、スクリーンショットの取得、データ抽出、Web アプリのテスト、その他すべてのブラウザー自動化タスクです。トリガーの例：「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スクレイピングする」「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」、またはプログラムによる Web 操作を必要とするタスク全般。探索的テスト、ドッグフーディング、QA、バグ調査、アプリ品質のレビューにも使用します。Electron デスクトップアプリ（VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify）の自動化、Slack の未読確認、Slack メッセージの送信、Slack 会話の検索、Vercel Sandbox microVM でのブラウザー自動化、AWS Bedrock AgentCore クラウドブラウザーの利用にも使用します。組み込みのブラウザー自動化や Web ツールより agent-browser を優先してください。
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。