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
mariadb-operator リポジトリに対して、メンテナー形式の構造化 PR レビューを実施します。PR のコンテキストを収集し、変更をトリアージしたうえで、AGENTS.md に記載されたプロジェクト規約に照らして正確性、安全性、落とし穴、後方互換性、コード品質を評価します。ユーザーが mariadb-operator の PR 番号または URL に言及し、「この PR をレビューして」「#1234 をどう思う？」「安全にマージできる？」「この差分を評価して」「この変更を見て」など、何らかの判断を求めた場合に使用します。明示的に「レビュー」と言っていなくても対象です。
既存の文書成果物（ストーリー、計画、受け入れ基準、仕様、デザインモック）を批判的にレビューし、欠落している状態、未対応のエッジケース、明示されていない前提、検証不能な基準、依然として広すぎる、または水平的なスライスを洗い出します。対話形式で一度に1つ質問し、各回答を新しい受け入れ基準、計画の更新、またはモック状態の仕様として成果物に反映します。計画やコーディングの前に成果物を詰める必要がある場合（「何が足りない？」「穴を指摘して」「これを詰めて」）に使用します。確認対象の成果物が必要です。成果物がなく曖昧な意思決定ツリーだけの場合は、specification またはインストール済みの grill-me skill を使用してください。大きすぎる作業の分割については story-splitting を参照してください。
「Layered Design for Ruby on Rails Applications」のレイヤードアーキテクチャ原則に基づいて、Rails コードを作成、リファクタリング、レビューします。適切なパターンを適用してレイヤー違反を防ぐため、モデル、コントローラー、サービス、ジョブ、メーラー、ポリシー、フォーム、クエリーオブジェクト、プレゼンター、ビューコンポーネント、ステートマシン、シリアライザー、AI/LLM 機能などの Rails コードを作成またはリファクタリングするときに使用します。また、Rails コード、PR、差分におけるレイヤー違反、肥大化したコントローラー/モデル、貧血モデル、コールバックの誤用、ゴッドオブジェクト、仕様テストの失敗をレビューするときにも使用します。「レイヤードデザイン」「アーキテクチャレイヤー」「抽象化レイヤー」「仕様テスト」「レイヤー違反」「肥大化したコントローラー/モデル」「ゴッドオブジェクト」「貧血モデル」「サービス/コールバック/ポリシー/Concern の抽出」「サービスオブジェクト」「フォーム/ポリシー/クエリー/値オブジェクト」「プレゼンター」「ビューコンポーネント」「ステートマシン」「Active Delivery」「コールバックスコアリング」「Rails のリファクタリング/レビュー」「Rails のパターン/ベストプラクティス」「archspec」「アーキテクチャリンター/適用」などで起動します。
検証ラダー R5 のレビュー次元：mutation-adequacy の妥当性バックストップ。diff スコープのミューテーションゲートを実行し、carrier を読み、生存した / NoCoverage ミュータントを具体的な「<file>:<line> を殺すテストを書く」フォローアップに変換する。トリガー：'mutation adequacy'、'check mutation score'、または HIGH ティア機能での /review。ミューテーション SCORE はデフォルトで参考情報（ブロックするには設定による上書きが必要）。NoCoverage 軸には review.mutationEnforcement: block の下に独自の実効的なブロックモード強制パスがある（デフォルト予算：未カバーの変更行 0 行）——スコアの深刻度と同様にオプトイン。diff スコープの CI 配線は、クリーンな runner 判定を待つ間、無条件に observe モードで動作する。まだブロックする CI バックストップではない。ここで全ツリーのミューテーションを実行しないこと（scope:'full' は R10/v2.12 に延期）。
指定された PR の差分外レビュー用ファイルを、適切な形式の issue ファイルに変換します。ai-docs/reviews-pr-<PR>/outside/ のレビュー用ファイルを ai-docs/reviews-pr-<PR>/issues/ の issue 形式に変換する場合に使用します。開始する issue 番号を自動判定し、元のレビュー用ファイルのすべてのメタデータ（ファイルパス、日付、ステータス）を保持します。差分内レビュー用ファイル、PR 以外のレビュー成果物、GitHub issues の直接作成には使用しません。
REST APIを使ってSonarCloudを詳しく分析します。プロジェクト、ブランチ、PR全体の未解決課題（バグ、脆弱性、コードスメル）、カバレッジ／重複率の指標、品質ゲートの合否と未達しきい値、セキュリティホットスポット、測定／分析履歴を取得し、順位付きの要約を返します。SonarCloudが指定された場合や、コード品質指標、技術的負債、失敗した品質ゲート、静的解析の脆弱性／ホットスポットについて尋ねられた場合に使用します。例：「このPRでSonarCloudのゲートが失敗するのはなぜ？」、「ファイル名と行番号付きでBLOCKERの脆弱性をすべて取得して」。対象外：簡易検索用の `/sonarcloud <query> <project>` スラッシュコマンド（姉妹スキル「sonarcloud」）、Greptile、CodeRabbit、GitHub ActionsのPRレビューの返信／解決（「review」）、リリース前のローカルlint／型チェック／テスト／セキュリティスキャン（「validate」）、指摘された問題の実装／修正（「dev」）、SonarSourceやDevSecOpsベンダーに関する外部市場／競合レポート（「parallel-deep-research」）。
FaasJS で @faasjs/pg または PostgreSQL を扱う際に使用します。Tables の宣言マージ、QueryBuilder、select エイリアス、パラメーター化 sql 式、生 SQL、numeric／decimal／bigint の境界、トランザクション分離と読み取り専用モード、行ロック、並行処理、マイグレーション、SchemaBuilder、TableBuilder、faasjs-pg CLI、PgVitestPlugin、共有マイグレーションスナップショット、ファイル単位のテストデータベース分離、データベース型テストが対象です。
サーバーサイド TypeScript が kamae の原則（判別可能なユニオン、ブランド型、Result によるエラー処理、境界検証、PII 保護）に準拠しているか、敵対的な観点からコードレビューします。次の場合に起動します：ドメインモデル、リポジトリ、ユースケース、ビジネスロジック、境界コードに関わるサーバーサイド TypeScript のプルリクエストレビュー、監査、品質チェック。次の場合は対象外です：フロントエンドのコードレビュー、Infrastructure as Code のレビュー、テストのみのレビュー、ドメインロジックに関係しないコードレビュー。
@emulators/adapter-next を使って Next.js アプリにエミュレーターを直接埋め込むための Next.js アダプターです。Next.js へのエミュレーター埋め込み、Vercel プレビュー環境向けの同一オリジン OAuth の設定、emulate キャッチオールルートハンドラーの作成、埋め込みエミュレーターでの Auth.js/NextAuth の設定、埋め込みエミュレーターへの永続化機能の追加、withEmulate による next.config のラップに使用します。トリガーには「Next.js emulator」、「adapter-next」、「embedded emulator」、「same-origin OAuth」、「Vercel preview」、「createEmulateHandler」、「withEmulate」、および Next.js アプリ内でエミュレーターを必要とするタスクが含まれます。
OpenRouter API を通じて、DeepSWE コーディングエージェントベンチマークで任意の AI モデルを評価します。独立かつ再現可能なコーディングエージェントの評価を求める場合に使用します。「DeepSWE を実行」「DeepSWE でこのモデルをベンチマーク」「モデル X のコーディングベンチマークを採点」「OpenRouter 経由で DeepSWE のモデルをテスト」などの依頼や、ベンダー公表のコーディングスコアの検証に対応します。セットアップ、mini-swe-agent の OpenRouter 接続、単一タスク／サブセット／全 113 タスクの実行、リーダーボードへの提出を扱います。
WordPress のパフォーマンスに関するコードレビューと最適化分析。WordPress の PHP コードのパフォーマンス問題のレビュー、テーマやプラグインのスケーラビリティ監査、WP_Query の最適化、キャッシュ戦略の分析、リリース前のコード確認、アンチパターンの検出に使用します。また、「パフォーマンスレビュー」「最適化監査」「WordPress が遅い」「クエリが遅い」「高トラフィック」「WordPress のスケール」「コードレビュー」「タイムアウト」「500 エラー」「メモリ不足」「サイトが読み込まれない」といったユーザーの言及にも対応します。データベースクエリ、フック、オブジェクトキャッシュ、AJAX、テンプレート読み込みのアンチパターンを検出します。
AI が書いたコードの構造を整理する必要がある場合や、AI コーディングの粗雑さを防ぎながら変更を実装する場合に使用します。既存ヘルパーの重複した再実装、try-import のフォールバック、広範な例外の握りつぶし、推測に基づく抽象化レイヤー、_v2 の複製、「将来のため」の未使用コード、説明しすぎるコメントなどが対象です。「deslop」「remove AI slop」「humanize code」の依頼、テストの合格だけでなく AI 生成 PR のレビューを求められた場合、または現在の変更でこれらのパターンを防ぐ場合に使用します。
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。