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
ロボットソフトウェアのテスト戦略、パターン、ツールを扱います。ロボットシステムのユニットテスト、統合テスト、シミュレーションテスト、ハードウェア・イン・ザ・ループテストの作成に使用します。ROS ノードのテスト、ROS を使った pytest、launch_testing、シミュレーションテスト、ロボティクスの CI/CD、センサー用テストフィクスチャ、モックハードウェア、決定論的リプレイ、ロボット動作の回帰テスト、知覚／計画／制御パイプラインの検証に言及した場合に起動します。運動学のプロパティベーステスト、メッセージハンドラーのファジングテスト、軌跡のゴールデンファイルテストも扱います。
コーディング規約、コマンドライン開発、Lint、テスト、デバッグ、リファクタリング、コードレビュー、監査、ドキュメント、プロジェクト計画、一括操作を網羅する包括的な Python 開発スキルです。Python コードの作成、レビュー、リファクタリング、デバッグ、ドキュメント作成、Lint ツールの設定、コマンドラインツールのセットアップ、機能計画、コード監査、Python のアンチパターンや禁止メソッド、不適切なスタイルの確認、またはファイルごとの処理より一括ワークフローが適した一括操作（10 ファイル以上）に使用します。
Unreal Engine 5.8 プロジェクトがフレームレートを満たさない、またはスタッタリングする場合に使用する：「60 fps に最適化する」「38 fps で動作している」、CPU または GPU バウンド、ゲームスレッドやレンダースレッドが長すぎる、ヒッチ、トラバーサルやシェーダースタッタリング（PSO）、GC スパイク、カメラカットのスパイク、Lumen、Nanite、VSM、レイトレーシング、フォリッジ、群衆や Niagara のコストが高すぎる、非同期コンピュート、stat unit、ProfileGPU、Unreal Insights、TraceQuery、snapshothitches、スケーラビリティとデバイスプロファイル、動的解像度と TSR、ストリーミング予算、または修正をビフォーアフターのキャプチャで証明すること。
ローカル開発とテスト向けの Sign in with Apple / Apple OIDC のエミュレーション。Apple のサインインをローカルでテストする、Apple OIDC のディスカバリーをエミュレートする、Apple のトークン交換を処理する、Apple OAuth クライアントを設定する、実際の Apple API にアクセスせずに Apple のユーザー情報を扱う必要がある場合に使用します。トリガーには "Apple OAuth"、"emulate Apple"、"mock Apple login"、"test Apple sign-in"、"Sign in with Apple"、"Apple OIDC"、"local Apple auth"、またはローカルの Apple OAuth/OIDC プロバイダーが必要なタスクが含まれます。
Go における安全な並行処理パターンをレビューして実装します。goroutine、channel、同期プリミティブ、context の伝播、goroutine のライフサイクル管理を扱います。並行コードの作成、非同期パターンのレビュー、スレッドセーフ性の確認、競合状態のデバッグ、プロデューサー／コンシューマーパイプラインの設計時に使用します。トリガー例：「check thread safety」「review goroutines」「race condition」「channel patterns」「sync.Mutex」「context cancellation」「goroutine leak」。一般的なスタイル（go-coding-standards）や HTTP ハンドラーパターン（go-api-design）には使用しません。
本番品質のコードに向けた Go のテストパターン：サブテスト、テストヘルパー、フィクスチャ、ゴールデンファイル、httptest、testcontainers、ファジーテスト、testing/synctest。モック戦略、テストの分離、カバレッジ分析、テスト設計の考え方を扱います。テストの作成、カバレッジの改善、テスト品質のレビュー、テスト基盤の構築、テスト手法の選択に使用します。起動例：「テストを追加」「カバレッジを改善」「これのテストを書く」「テストヘルパー」「この依存関係をモック」「統合テスト」「ファジーテスト」「不安定なテスト」「synctest」「テストでの goroutine リーク」。対象外：ベンチマーク手法（go-performance-review）、セキュリティテスト（go-security-audit）、テーブル駆動パターン（go-test-table-driven）。
`@metaharness/darwin evolve <repo>` を実行して、ハーネスの 7 つのポリシー領域（planner/contextBuilder/reviewer/retryPolicy/toolPolicy/memoryPolicy/scorePolicy）を変更し、各バリアントをサンドボックスでスコア評価して、測定で効果が確認されたものだけを昇格します。モデルは固定され、ハーネスが進化します。ADR-150 が開始したループを閉じます（score+genome は記述、evolve は変更）。@metaharness/darwin がない場合は適切に機能を縮退します（ADR-150 + ADR-153 のアーキテクチャ制約）。
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。