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 97,501 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
JavaScript および TypeScript プロジェクトのコード品質ツールをセットアップまたはモダナイズする。プロジェクトの作成、コードヘルスや CI 品質チェックの追加、リポジトリをエージェント対応にする、デッドコード、重複、アーキテクチャ、依存関係、変更コードの分析を統合する際に使用。フォーマットのみ、lint ルールのみ、TypeScript の型エラーのタスクには使用しない。すでにセットアップ済みのプロジェクトで分析を実行するのにも使用しない。その場合は fallow スキルを使用する。
OWASP ZAP（Zed Attack Proxy）を GitHub Actions と GitLab CI のパイプラインに統合します。稼働中のアプリケーションに対するベースライン、フル、API スキャンの設定、ZAP の検出結果の解釈、スキャンポリシーの調整、DAST 品質ゲートを扱います。稼働中のウェブアプリや REST/GraphQL API における XSS、SQLi、CSRF、認証・認可の不備をテストする場合や、SAST だけでは不十分で、コンプライアンスまたはリリース判定に実行時 DAST が必要な場合に使用します。
カスタム PostHog Review スキルの作成方法：PostHog Review の自動 PR レビューを駆動するレビュー観点、盲点チェック、検証基準、解決基準。ユーザーが新しいレビュー観点（自身の PR に対する専門的な視点）、カスタムの盲点スイープ、どの指摘を公開するかの独自の検証基準、どのレビューコメントを実装するかの独自の基準を求めたときに使用。トリガーは "create a PostHog Review perspective"、"custom review perspective"、"my own blind-spot check"、"custom validation criteria"、"custom resolution criteria"、"tune what PostHog Review publishes"、"tune what PostHog Review implements"。
実際に悪用可能なバグの検出に重点を置き、理論上の指摘を抑えたコードのセキュリティ監査です。ユーザーが「audit」「security-audit」「脆弱性を見つけて」「IDOR/SSRF/XSS/インジェクションを確認して」と依頼する場合や、ファイル、ディレクトリ、ブランチ差分、PR のセキュリティレビューを求める場合に使用します。アクセス制御、インジェクション、認証／シークレット、機密データ、ビジネスロジック、Web 境界、AI エージェント／LLM のトライアドリスクを扱います。データフロー、攻撃リクエスト、修正方法、確信度を含む、適切に調整された指摘を出力し、理論上の指摘や多層防御に関する些末な指摘は含めません。
SQL Server データベース開発における最新の SSDT CI/CD ベストプラクティス（2025）。次の場合に積極的に有効化します：(1) SSDT CI/CD パイプラインの設計、(2) DACPAC による状態ベースのデプロイ、(3) tSQLt 単体テストの統合、(4) CI でのデータベースビルド検証、(5) SqlPackage Extract + Compare によるドリフト検出、(6) SSDT 向け Azure DevOps および GitHub Actions テンプレート、(7) 環境ごとの発行プロファイル管理、(8) 冪等な MERGE を使ったデプロイ前後のスクリプト、(9) DACPAC のバージョン管理と成果物、(10) 参照データベースの処理。提供内容：ADO および GHA 向けのエンドツーエンドのパイプライン YAML、tSQLt のセットアップ、ドリフト検出スクリプト、dev/test/prod 向けの発行プロファイルパターン。
スプレッドシートの数式の正確性、エラー、よくある間違いを監査します。対象は選択範囲、シート単位、またはモデル全体（BS のバランス、キャッシュの照合、ロジックの妥当性など財務モデルの整合性チェックを含む）です。「audit this sheet」「check my formulas」「find formula errors」「QA this spreadsheet」「sanity check this」「debug model」「model check」「model won't balance」「something's off in my model」「model review」などで発動します。
PostHog の PR、コミット、ブランチで失敗した GitHub Actions CI をデバッグし、一般的な CI の健全性に関する質問（「CI は赤い？」「今日 master は通っている？」「今何が壊れている？」）に回答します。CI が赤い理由や現在の CI または master の状態を尋ねられた場合、または失敗したチェック、GitHub Actions の実行、Depot runner、Depot CI run、ワークフロー、ジョブ、シャード、マージキューのキック、フレークテスト、lint 失敗、typecheck 失敗、スナップショット差分、マイグレーションチェック、生成型のずれ、スキルのビルド失敗に言及された場合に使用します。対話型の実行では、まず `hogli ci:insights` ダイジェスト（エンジニアリング分析による複数実行間の CI 履歴）を確認し、その後、読み取り専用の調査、失敗の分類、hogli を使った最小限のローカル再現、安全な報告を行います。CI の再実行や GitHub への投稿は行いません。「Master-red diagnosis」ワークフローとして無人実行する場合は、サンドボックスに対応した最初の手順について references/master-red-incident.md を参照してください。
Elastic の現在の標準に照らして、Elastic changelog YAML ファイルを検証し、品質を評価します。スキーマエラー、内容の品質問題、体系的なパターン違反、タイプとタイトルの不一致、タイトルにおける製品／サーフェスの文脈不足、説明文の動詞時制の問題、ユーザー向けに書き直す必要がある過度に技術的な内容を報告します。リポジトリを認識した領域検証に対応し、最新状態を保つために正式なガイダンスを取得します。マージ前の changelog ファイルの確認やレビューに使用します。修正案を得るには docs-fix-changelog と併用します。
PR 上で失敗している、またはセットアップで止まっている GitHub Actions チェックを診断し、根本原因を特定して、的を絞った修正を提案または適用する。ユーザーが CI の修正、失敗したチェックの診断、失敗したワークフローの修正、GitHub Actions エラーの対処、グリーンビルドの取得、または無関係な保留中チェックを待たずに PR キューの作業を続行することを求めたときにトリガーされる。ユーザーが CI のループ処理を求めた場合は、必要なすべてのチェックがグリーンになるまで、修正、プッシュ、再チェックを自律的にループ実行できる。
Ori をサブプロセスとして起動し、固定した harness とモデルで使い捨てのモデル評価を実行して、結果を中継する。ユーザーがどのモデルを使うべきか尋ねたとき、モデルを比較したいとき、自分のエージェントやプロンプトが正しく動作するかを測定したいとき、エージェントの動作のリグレッションを捕捉したいとき、または現在のモデルの良さを尋ねたときに使用する。あらゆる言語のあらゆるコードベースに適用できる。モデルを伴わない単なる単体テストには使用しないこと。また、すでに存在する評価を再実行するのにも使用しないこと（`ori eval <file>` を直接実行する）。
各ゲートが名前付きのリリース阻止契約に 1 対 1 で対応する、無駄のない GitHub Actions の Flutter CI を徹底する——固定した runner + subosito/flutter-action@v2 ツールチェーン、dart format --set-exit-if-changed、flutter analyze --fatal-infos、build_runner と drift schema の鮮度（git diff --exit-code）、flutter test --test-randomize-ordering-seed random、実行時には検出できない問題を捉える静的な import/禁止文字列の grep、カバレッジはレポートのみでゲートにはしない（過大報告を修正）、golden は検証のみで自動承認しない（CI で --update-goldens を使わない）、そして CI では証明できないこと（音声、実フォント、実機での挙動）を正直に明示する。.github/workflows/*.yml の編集、job や step の追加・削除、codegen/schema/format/analyze/coverage ゲートの接続、test/policy や tool/ 配下での grep ベースのポリシーテストやゲートスクリプトの作成、action バージョンの固定、または CI が証明できないことを証明できると主張する場合に使用する。
Flutter プロジェクトの包括的なヘルス監査を実行します。技術スタック、アーキテクチャ、状態管理、テスト、コード品質、CI/CD、ドキュメントを分析し、各セクションのスコアと加重総合スコアを含む共有可能な Markdown レポートを作成します。Flutter プロジェクトの監査、ヘルスチェックの実行、プロジェクト品質の評価、技術的負債の査定を求められた場合に使用します。次の語句で起動します：'flutter audit'、'health audit'、'project audit'、'flutter health'、'tech debt assessment'、'project quality check'。
計画、OpenSpec 変更、仕様、実装提案について、コマンド、スキル、生成出力、XML ソース、README/ドキュメント、テスト、CI、API、スキーマ、設定、データ、マイグレーション、リリースガイダンスにわたる破壊的変更のリスクをレビューする必要があるときに使用する。「この仕様の破壊的変更をレビュー」「互換性リスクを確認」「この OpenSpec 変更の破壊的変更を回避」「リリース前のマイグレーション影響をレビュー」「コマンドとスキルの互換性を評価」といったリクエストでトリガーする。Plinth Toolkit の一部。
Java プロジェクト向けのフレームワーク非依存のヘキサゴナルアーキテクチャのガイダンスが必要なときに使用する。ポートとアダプターの境界、アプリケーションコアの独立性、駆動側と被駆動側のアダプター、依存の方向、インフラストラクチャの漏れの検出、任意のアーキテクチャテスト、エビデンスに基づく是正。「ヘキサゴナルアーキテクチャをレビュー」「ポートとアダプターの境界をレビュー」「依存の方向を強制」「ArchUnit アーキテクチャテストを追加」「ドメインコードのインフラストラクチャ漏れを検出」「ポートとアダプターの境界を改善」といったリクエストでトリガーする。Plinth Toolkit の一部。
ドメインモデリング、プリミティブ執着、parse-don't-validate、セマンティック型、値オブジェクト、無効な状態を表現できない設計についてユーザーから質問された場合に使用します。「ドメイン上の問題をレビュー」「プリミティブ執着」「ドメイン型を設計」「値オブジェクト」「newtypeラッパー」「セマンティック型」「無効な状態を表現できないようにする」「状態をboolで表す」、生の文字列や整数を適切な型に置き換える依頼、入れ替え可能なパラメーターを修正する依頼、型安全性とドメインの整合性に焦点を当てたコードレビューで起動します。TDDのドメインレビュー段階でも有効になります。一般的なコードレビュー（スタイル、書式）、デバッグ、データベーススキーマ設計、ドメイン型モデリングに関係しないデザインパターンには使用しません。
マージやリリースの前にコードのセキュリティをレビューするとき、および変更が信頼できない入力、認証、認可、シークレット、SQL、サブプロセス実行、ファイルパス、外部リクエスト、デシリアライズ、アップロード、サードパーティ依存に触れるときに使用する。トリガーには "security review"、"is this safe"、"can this be exploited"、"audit this for vulnerabilities"、および新しい外部インターフェース（エンドポイント、webhook、プラグイン、LLM が呼び出せるツール）の追加が含まれる。
デプロイ済みのPower Pagesサイトをセキュリティスキャンし、最新のスキャンレポートを取得して、平易な要約を作成します。公開中のサイトの外部公開部分をスキャンして脆弱性を確認し、重大度別に問題を提示します。公開サイトのスキャン、確認、テスト、監査、評価、本番環境の脆弱性調査、最新レポートや過去のスキャン結果の表示、セキュリティ監査を希望する場合、または「公開中のサイトはどれくらい安全？」「サイトに脆弱性はある？」「本番サイトを監査して」と尋ねた場合に使用します。「スキャン」や「セキュリティ」という言葉がなくても、「問題を見つけて」「問題がないか確認して」と言った場合も含みます。
プロジェクトの問題点の監査、「正しくして」、または「看看项目出了什么问题」「为什么用户的需求还没上线」「为什么没提交App Store」「为什么没新build」といった質問があった場合や、プロジェクト全体の状態確認を求められた場合に使用します。未マージのブランチ、停滞した PR、失敗した GitHub Actions、古いビルド、計画とのずれ（TODOS.md / ROADMAP）、未リリースのコミット、ログエラーを確認します。読み取り専用で調査し、分類したチェックリストを提示します。修正はユーザーの明示的な確認後にのみ行います。Cathier iOS アプリのワークフロー（Xcode + fastlane + アプリ内フィードバックからの @claude PR の自動マージ）を把握しています。
Huawei Ascend NPU のプロファイリングデータを分析し、隠れた性能異常を発見するとともに、プロファイリングからリバースエンジニアリングした詳細なモデルアーキテクチャレポートを作成します。Ascend のプロファイリングトレース、NPU のボトルネック、デバイスのアイドル時間、ホストとデバイス間の問題、kernel_details.csv / trace_view.json / op_summary / communication.json が対象です。「profiling」「step time」「device bubble」「underfeed」「host bound」「device bound」「AICPU」「wait anchor」「kernel gap」「Ascend performance」「model architecture」「layer structure」「forward pass」「model structure」もトリガーです。異常検出（バブル検出、wait-anchor、AICPU の露出分析）と並行して、モデルアーキテクチャ分析（レイヤー分類、レイヤーごとのサブ構造、通信パイプライン）を実行します。異常分析に加えて、独立した Markdown アーキテクチャレポートを出力します。
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。