Skills

T

test-specialist

travisjneuman / .claude

JS/TS、Python、Go、Rust のテスト作成パターン（ユニット、統合、E2E、ビジュアルリグレッション）。ユーザーがテストまたはテストカバレッジを明示的に求めた場合にのみ使用します。テストの依頼がないデバッグでは debug-systematic を使用してください。

T

thinking-inversion

tjboudreaux / cc-thinking-skills

楽観的な見通しがリスクを覆い隠す可能性のある作業を計画するときは、「どうすれば確実に失敗させられるか」と問いかけます。失敗経路を列挙し、特に重要なものを回避するための明確な要件に変換します

V

vector-triton-ascend-ops-optimizer

ascend / agent-skills

昇騰（Ascend）NPU 上の Triton オペレータの深い性能最適化スキル（Skill）であり、ユーザーが求める Triton オペレータの性能向上の実現を目指す。中核技術には Unified Buffer (UB) 容量計画、マルチトークン並列処理、MTE/Vector パイプライン並列、mask（マスク）最適化などが含まれるが、これらに限らない。ユーザーが以下に言及した場合は必ずこのスキル（Skill）を起動すること：昇騰（Ascend）NPU 上の Vector 系 Triton オペレータの性能最適化。

A

acceptance-pipeline-feature-design

pproenca / dot-skills

Uncle Bob の Acceptance Pipeline Specification に対する新機能、拡張、変更を設計する — 新しいミューテーション戦略、Gherkin 構文サポート、レポート形式、パイプラインステージ、IR フィールド、ハンドラーパターン。誰かが "how would I add X to the acceptance pipeline" と尋ねたり、パーサー、ジェネレーター、ランタイム、ミューテーター、レポーターのコンポーネントに対する仕様レベルの変更を議論したりするときに発動 — たとえ "feature design" と明示していなくても。ベースラインの仕様リファレンスを提供する acceptance-pipeline-catalog スキルと連携して動作する。

A

accessibility

verygoodopensource / vgv-ai-flutter-plugin

WCAG 2.2 の適合レベル A、AA、AAA に照らして、iOS、Android、Web、macOS、Windows、Linux 全体で Flutter ウィジェットを監査または修正する。VoiceOver と TalkBack における Semantics ラベルとスクリーンリーダー出力、タッチターゲットのサイズ、ドラッグの代替手段、フォーカス順序とキーボードナビゲーション、色のコントラスト、disableAnimations でのアニメーション制御、フォームの autofillHints を網羅し、各修正を固定するテストスイートも含む。これらのプラットフォームの 1 つまたは複数で Flutter ウィジェットのアクセシビリティを構築、監査、レビューする際に使用する。

A

acreadiness-policy

github / awesome-copilot

AgentRC ポリシーの選択、作成、適用を支援します。無関係なチェックの無効化、影響度／レベルの上書き、合格率のしきい値設定、組織のベースラインとチームの上書き設定の連結により、準備状況のスコアリングをカスタマイズできます。厳格モード、AI のみのスコアリング、カスタムウェイト、CI ゲーティング、組織全体の標準化について尋ねられた場合に使用します。

B

backtesting-py-oracle

terrylica / cc-skills

SQL oracle 検証とレンジバーパターンのバックテスト向け backtesting.py 設定です。backtesting.py を対象に実行するときに使用します。

B

bagisto-pest-testing

bagisto / agent-skills

Bagisto の Pest テストを作成または変更するときに使用する — フィーチャーテストまたはユニットテスト、アサーション、データセット、モック、アーキテクチャテスト、または新しいパッケージのスイートの登録。トリガーフレーズには "pest"、"test"、"unit test"、"feature test"、"assertion"、"dataset"、"mock"、"testsuite"、"TDD"、"coverage" が含まれる。

B

bdd-gherkin-specification

jzallen / fred_simulations

Gherkin 構文を使用して、ビヘイビア駆動開発（BDD）のフィーチャーファイルを作成します。ユーザーの視点からシステムの動作を記述する、明確で実行可能な仕様を作成します。要件文書、受け入れ基準、リビングドキュメントに使用します。

C

configuring-lazy-prefetch

skydoves / compose-performance-skills

このスキルを使用して、LazyLayoutCacheWindow（Compose Foundation 1.9+、@ExperimentalFoundationApi）とプリフェッチにおける一時停止可能なコンポジション（Compose Foundation 1.10+、デフォルトで有効）で Jetpack Compose の遅延レイアウトのプリフェッチを調整する。rememberLazyListState(cacheWindow = ...) を通じて設定される Dp ベースの前方/後方キャッシュウィンドウ、内部に遅延レイアウトを含むアイテム（LazyColumn の行内の HorizontalPager）向けの NestedPrefetchScope、バージョン要件、メモリ負荷とアイドルフレームでの処理のトレードオフを扱う。開発者が高速スクロール時のドロップフレーム、プリフェッチウィンドウ、前方/後方の範囲、LazyLayoutCacheWindow、NestedPrefetchScope、プリフェッチの一時停止可能なコンポジションに言及した場合、または短時間スクロールで通り過ぎたアイテムのコンポジションを保持したい場合に使用する。アイテムレベルの修正（keys、contentType）は別のスキルにある。

D

design-to-react-algorithms

pproenca / dot-skills

Sketch ファイル（または同様の形状の Figma エクスポート）をピクセルパーフェクトな React + CSS にリバースエンジニアリングする — イテレーションのメンタルモデル、ツリー再構築、レイアウト推論アルゴリズム、ジオメトリの数学、視覚回帰差分、そして「回帰のない改善」を強制可能にするスタイル/タイポグラフィ/パスの変換。ユーザーが「アルゴリズム」と明言していなくても、デザインソースを Web コードに変換している、デザイン to コードのパイプラインを構築している、または既に変換済みの出力を壊さずに段階的な忠実度改善を行うのに苦労している場合にもトリガーする。

D

docs-auditor

infrasity-labs / dev-gtm-claude-skills

7 カテゴリ 33 項目のチェックで任意の開発者向けドキュメントサイトを監査し、各チェックの Pass / Warn / Fail ステータス付きのスコアレポート（100 点満点）を生成する。ユーザーがドキュメントの URL を提示して監査、レビュー、採点、品質確認を求めたり、AI による発見しやすさ、SEO、構造、内容、網羅性について評価を求めたりしたときはいつでもこのスキルを使用する。ユーザーが "run a docs audit"、"audit these docs"、"check this documentation"、"how good are the docs for X" と言ったとき、または評価の意図を伴ってドキュメントの URL を貼り付けたときにもトリガーする。常にこのスキルを使用する——この構造化ワークフローに従わずに自由形式のドキュメントレビューを試みないこと。

E

e2e-testing

oakoss / agent-skills

Playwright による E2E テストのアーキテクチャとパターン。テストスイートの設計、Page Object Model の構造化、CI シャーディング戦略の計画、認証フローの設定、タグとアノテーションによるテストの整理を行う場合に使用。テストアーキテクチャ、axe-core によるアクセシビリティ監査、ネットワークモック戦略、ビジュアルリグレッションワークフロー、HAR リプレイ、storageState 認証パターンに使用。Playwright API の詳細、ブラウザ自動化、Web スクレイピングについては、代わりに playwright skill を使用すること。

E

eval-recipes-runner

rysweet / amplihack

Microsoft の eval-recipes ベンチマークを実行し、ベースラインエージェントと比較して amplihack の改善を検証する。改善のテスト、評価の実行、変更のベンチマーク時に自動的に有効化される。

G

gerrit

odyssey4me / agent-skills

git-review コマンドラインを使って Gerrit のチェンジを提出・修正・レビューする。patchset の提出、チェンジのダウンロード、チェンジリクエストのリベース、CR ステータスの確認、Gerrit でのコードレビュー管理を求められたときに使用する。

G

git-commits

loxosceles-dev / dev-skills

コミットメッセージの形式、論理的なグループ化、ブランチの命名規則。Git コミット、ブランチ、PR の作成時に従ってください。

L

longitudinal-measurement

owl-listener / ai-design-skills

AI 製品の品質を長期的に追跡する — ドリフト、劣化、改善。

N

n8n:community-pr-readiness-check

n8n-io / n8n

コミュニティのプルリクエストが人間によるレビューの準備ができているかを確認します。CLA 署名、PR タイトルの形式、説明の完全性、テストカバレッジ、cubic-dev-ai の issue を検証し、適切な Linear チームにトリアージするか、クローズを推奨します。レビュー対象の PR 番号やブランチ名が指定されたとき、ユーザーが /community-pr-readiness-check と言ったとき、または PR がレビュー可能か確認を求められたときに使用します。

N

n8n:experiments

n8n-io / n8n

`packages/frontend/editor-ui` の実験に関する作業をガイドします。editor-ui の実験、PostHog のフィーチャーフラグ、実験キーインデックス、バリアント、stores/composables、永続化された実験状態、実験テレメトリの作成、拡張、接続、テスト、レビュー、廃止を行うときに使用します。

O

outside-in-testing

rysweet / amplihack

qa-team の非推奨の互換エイリアス。既存のレシピやエージェントが今も outside-in-testing を名前で呼び出す場合に使用する。今後の作業はアウトサイドイン検証とパリティループのために qa-team スキルへリダイレクトされる。

P

python-code-style

probabl-ai / skills

このスタックの Python コードスタイルを担当します。lint とフォーマットには ruff、docstring には numpydoc を使用します。責務は3つです。（1）スタックとワークスペースの準備後、同梱テンプレートからプロジェクトの `ruff.toml` を配置する。（2）Claude が新たに生成または編集した Python ファイルに ruff を実行する。（3）変更した各ファイルのコメントをデータサイエンス上の問題に即した内容にし、残ったテンプレート／ワークフロー文言（スキル名、ゲート、ランナー、ダイジェスト、ガードレール）を簡潔で問題に即したドキュメントに書き換える。ユーザーがコミットするファイルが生成されたひな形ではなく、同僚が書いたように読める状態にします。「変更したファイルが `ruff check` に合格し、プロセスではなく問題を説明している」時点で完了です。次のいずれかで起動します。（1）Write／Edit／MultiEdit で Python ファイルを作成または編集した直後。タスク完了を宣言する前にこのスキルを呼び出し、ruff を実行してコメントを問題に即した内容にします。（2）`organize-ml-workspace` で新しい ML ワークスペースを作成し、プロジェクトのルートに `ruff.toml` がまだない場合。同梱テンプレートを配置します。（3）ユーザーが lint、フォーマット、docstring のスタイルについて質問するか、`black`／`isort`／`flake8`／`pydocstyle` を使おうとする場合。スタック標準の linter であり `data-science-python-stack` Tier 1 が担当する ruff に案内します。次の場合はスキップします。プロジェクトが Python ではない場合、このターンで Markdown／TOML／JSON／YAML のみを編集した場合、ユーザーが所有しないサードパーティの vendored ディレクトリ内のファイルである場合。使い方：変更したファイルに手動で ruff を実行し、PostToolUse hook は設定しないでください。ruff の実行前に「Stop conditions」ブロックを読み、Pre-flight checklist を返信に可視テキストとして出力してください。どちらも必須です。

R

release-checklist

yonatangross / orchestkit

リリースを出荷する：OrchestKit 自体の最終タグ付け前ゲートで、変更がすでに問題ないと確認された後に一度だけ実行する。12 の順序立てたステップ（ビルド、全テストスイート、セキュリティテスト、型チェック、manifest 数の検証、changelog エントリ、package.json と CLAUDE.md にまたがるバージョン更新、選択的ステージング、Conventional Commits に沿ったリリースコミット、タグ付け、プッシュの確認）を進め、最初に失敗したステップで修復ガイダンスを示して停止する。バージョンを切って出荷する場合に使用し、変更が正しいかどうかの判断には使用しない（それは /ork:verify）。

R

review-codebase

nesnilnehc / ai-cortex

指定されたファイル／ディレクトリ／リポジトリの現状のコード構成をレビューする。モジュール境界、設計パターン、モジュール間の依存関係、技術的負債、インターフェースの安定性。スコープ限定のアトミックスキルであり、出力は指摘事項のリスト。

S

sdlc-review

nousresearch / hermes-agent

カンバンのハンドオフをレビューし、検証済みの結果をルーティングする。

S

semgrep

membranedev / application-skills

Semgrep 連携。ルールとスキャンを管理します。ユーザーが Semgrep のデータを操作したい場合に使用します。

S

smart-test

rysweet / amplihack

コード変更に基づくインテリジェントなテスト選択。インポート分析でソースファイルをテストにマッピングし、段階的なテスト（高速 < 1 分、影響範囲 < 5 分、フルスイート）を実装し、テストの信頼性を追跡します。コード変更後にテストを実行してフィードバックループと CI 時間を最適化するときに使用します。

S

strix-fix-findings

usestrix / strix

Strix のペネトレーションテスト（オープンソースのコマンドラインツールまたは app.strix.ai クラウド）で見つかった脆弱性をトリアージして修正し、Strix を再実行して各修正を検証します。Strix スキャンで検出結果が報告された後、または strix_runs レポート、vulnerabilities.json、findings.sarif、クラウドスキャンの脆弱性に関するセキュリティ問題の修正をユーザーが依頼した場合に使用します。

T

test-coverage-improver

openai / openai-agents-js

JS SDK のカバレッジを測定するか、測定で判明したカバレッジ不足に対処します。カバレッジ監査や指標の低下に使用し、通常のテスト追加には使用しません。

T

testing-pyramid

rrezartprebreza / spring-boot-skills

あらゆる種類のテスト — ユニット、スライス、統合 — を書くときに使用。テスト構造、命名規則、Mockito パターン、@WebMvcTest、@DataJpaTest、Testcontainers のセットアップを扱う。

T

triage

unlearndev / skills

変更されたファイルを機能領域にグループ化し、それぞれにリスク階層（高/中/低）を割り当て、レビュー時間をどこに費やすかを判断するのに役立つ一覧性の高い要約を生成することで、ブランチまたは diff をトリアージする。ユーザーがブランチ、PR、diff の "triage" を求めたときに使用する。

B

bagisto-change-verification

bagisto / agent-skills

Bagisto の変更を完了と見なそうとしているとき、または検証ゲート（コードスタイル、テスト、エンドツーエンドテスト、翻訳の完全性）の実行を求められたときに使用。トリガーフレーズには "verify"、"is this done"、"run the gates"、"pint"、"pest"、"playwright"、"translations check"、"ready to commit" が含まれる。

C

cawplan-testcase-import

cawcut / skill-cawplan

CawPlan の QA テストケース（Requirement/TestPoint または INLINE セッションのケース）を、プレビュー優先のワークフローで TestRail にインポートする。使用場面：SQA が T1 生成のケースを TestRail にプッシュしたいとき；テストポイント生成後、ケースを展開してインポートするとき；要件更新後の再インポート（スキップのみ、上書きなし）。すべてタイトルのみのケース → 任意の Steps 確認（`/cawplan-testcase-generate` へ誘導するか、ステップなしで続行）；展開済みケースが 1 件以上 → シームレスにインポート。非対象：テストポイントの生成（`cawplan-testpoint-generate` を使用）；要件のアーカイブ（`cawplan-requirement-analyze` を使用）；Test Plans/Runs の作成（`cawplan-testplan-layout` を使用）；失敗から欠陥へ（`cawplan-defect-ticket` を使用）；リリースリスク（A5）。

C

chaos-engineering-resilience

proffesor-for-testing / agentic-qe

カオスエンジニアリングの原則、制御された障害注入、レジリエンステスト、システム復旧の検証。分散システムのテスト、耐障害性への信頼構築、災害復旧の検証に使用。

C

clean-code

mindrally / skills

クリーンで保守しやすく人間が読みやすいコードの原則と、過剰設計を避ける規律を組み合わせる。命名、単一責任、DRY、そして変更を要求された範囲に厳密に限定すること。新しいコードを書くとき、既存コードをリファクタリングするとき、コードの品質をレビューするとき、変更に実際どの程度の抽象化が必要かを判断するときに使用する。

D

data-quality

maddhruv / absolute

開発ライフサイクルを10倍に高める強力なスキル

D

design-invariants

lvlup-sw / exarchos

設計提案や差分を Exarchos のアーキテクチャ不変条件に照らして監査します。対象はイベントソーシングの完全性（INV-1）、共有ディスパッチコア上のファサード同等性（INV-2）、basileus-forward（INV-3）、プラットフォーム非依存性（INV-4）、エージェント優先のインターフェース設計（INV-5a 入力の使いやすさ、INV-5b 仕様に準拠した出力契約、INV-5c Aspire に着想を得たコントロールプレーンの動詞、INV-5d アクション判別パターン）です。/axiom:backend-quality と併用します。このスキルはプロジェクト固有です（axiom は汎用）。トリガー：「check invariants」、「design conformance」、「check #1118 / #1109」、または /design-invariants。

D

distributed-task-execution

qodex-ai / ai-agent-skills

並列するエージェントの実行を割り当て、調整します。結果の集約とエラー処理を含む並行タスク処理を管理します。

`e2e/` 配下の Cucumber および Playwright テストを書く、変更する、レビューするときに使用する（feature ファイル、ステップ定義、サポートコード、シナリオタグ、ロケーター、アサーションを含む）。Vitest、React Testing Library、バックエンドテスト、E2E スイート外の一般的なブラウザ自動化には使用しない。

F

framevideo-visual-qa

chanjing-ai / framevideo

FrameVideo コンポジションのビジュアル品質レビュー。素材の重なり、テキストの重なり、テキストの切れやあふれ、テキスト/背景のコントラスト不足、タイトル/ロゴ/CTA/キャプションの安全でない配置、動的なテキスト調整、アニメーション中の視覚的な衝突の確認や修正、または FrameVideo HTML の作成・大幅な編集後の最終コンポジション QA に使用。

H

help-url-reference

community-access / accessibility-agents

アクセシビリティ修正のための集中管理されたヘルプ URL リファレンス。axe-core のルール ID を Accessibility Insights の info-examples ページに、ドキュメントのルール ID を Microsoft Office および Adobe PDF のヘルプページに、WCAG の基準を W3C Understanding ドキュメントにマッピングする。CSV エクスポート、markdown レポート、または検出結果を外部の修正ドキュメントにリンクする出力を生成する際に使用する。

L

load-testing

dhruvjainin / absolute

開発ライフサイクルを10倍に高める強力なスキル

N

n8n:create-instance-ai-eval

n8n-io / n8n

新しい Instance AI ワークフローまたはエージェント評価ケースを作成します — ローカルで JSON として記述し、実際のビルドに対して調整したうえで、LangTracer スイートの CI 実行にプッシュします — ビルドケース、振る舞い／プロセスケース、認証情報ケース、シード（会話途中）ケース — 意図駆動の期待値を持たせます。Instance AI 評価を追加・変更するとき、または不安定な原因をデバッグするときに使用します。

N

ns-best-practices

nextstage-brasil / skills

(NS) セキュリティ/互換性/アクセシビリティ + Vercel Web Interface Guidelines。セキュリティの強化、CSP/CORS/headers の修正、UI のレビュー/アクセシビリティの確認/UX の監査、Web Interface Guidelines に関する作業で使用 — たとえ "best practices" と言われなくても。ns-proto-creator の締めくくりにも使用。MR/SOLID(ns-reviewer)、ビジュアルの再設計(ns-frontend-design)、機能開発(ns-coder / ns-spec-driven)には使用しない。

P

paper-code-audit

companion-inc / feynman

論文の主張とその公開コードベースを比較する。論文の監査、コードと主張の整合性の確認、特定の論文の再現性の検証、論文と実装の不一致の発見をユーザーが求めたときに使用する。

P

plugin-review

base / skills

Wallet MCP プラグインファイルをプラグイン仕様に照らして検証・レビューする。新しいプラグインを書く、プラグイン PR を提出用に準備する、PR を開く前にプラグインを自己チェックする、他人のプラグイン PR をレビューする場合に使用する。"check my plugin against the spec"、"validate this plugin file"、"review my plugin PR"、"does this plugin conform to the spec"、"prepare my plugin for submission"、"write a plugin for X protocol" といったリクエストでトリガーする。

P

python-testing

composiohq / composio

nox、Makefile ターゲット、Ruff、mypy、pytest マーカー、サニティテスト、型推論チェック、ビルドチェックを用いて Python SDK の検証を選択・実行する。Python テストの追加、Python CI の診断、Python SDK/プロバイダーの変更の検証に使用。TypeScript のみのチェックには使用しない。

S

sdk-docs-auditor

infrasity-labs / dev-gtm-claude-skills

あらゆる SDK ドキュメントサイトを監査し、完全に採点されたダウンロード可能な HTML レポートを生成する。ユーザーがドキュメントの URL を提示し、SDK ドキュメントの監査、レビュー、分析、採点、品質確認を求めたときは常にこのスキルを使用。次のような表現でもトリガーする：「X の SDK ドキュメントを監査して」「X のドキュメントが完全か確認して」「この SDK ドキュメントをレビューして」「これらのドキュメントはどの程度優れているか」「X に対して SDK 監査を実行して」、またユーザーが URL とともに監査、レビュー、クロール、確認、分析、品質、完全性、ギャップといった語を貼り付けたとき。必ずこのスキルを使用すること——この構造化されたクロール → 分析 → 相互参照 → レポートのワークフローに従わずに監査を試みないこと。

S

solana-audit

workersio / skills

ユーザーが Solana スマートコントラクトの監査、レビュー、セキュリティチェックを依頼した場合、またはコードベースに solana_program、anchor_lang、pinocchio、#[program]、#[derive(Accounts)] が含まれる場合に起動します。Solana 依存関係のある Rust コードについて「check for vulnerabilities」「find exploits」「security review」と依頼された場合も起動します。

S

spec-driven-eval

tech-leads-club / agent-skills

実装が PRD/仕様をどの程度満たしているかをケースごとに採点し、単一の比較可能な最終評価を出す。明示的に指定された場合のみ呼び出す（例：run spec-driven-eval）。自動トリガーしない。仕様駆動の実装のベンチマーク、受け入れ基準の採点、機能が 100% 実装されたかの評価、同一 PRD の複数実装の比較、製品要件に対する実装とテストカバレッジ（ユニットおよび e2e）の監査に使用。機能の計画や構築（tlc-spec-driven を使用）、PRD の作成、仕様と無関係な一般的なコードレビューには使用しない。

T

tracing-recompositions-at-runtime

skydoves / compose-performance-skills

このスキルを使用して、`skydoves/compose-stability-analyzer` の `@TraceRecomposition` で Jetpack Compose のコンポーザブルに計測を仕込み、再コンポジションごとの差分（どの状態やパラメータが変化したか、どのような値の遷移が起きたか）を `Recomposition` タグで logcat に出力する。Android Studio Layout Inspector が到達できないデバッグシンボル付き release ビルドで動作し、IntelliJ / Android Studio プラグインのライブ再コンポジションヒートマップ（10 未満は緑、10〜50 は黄、50 以上は赤）にデータを供給する。Gradle プラグインの設定、計測を本番環境に残さないためのランタイムゲート `ComposeStabilityAnalyzer.setEnabled(BuildConfig.DEBUG)`、デバッグ時の Layout Inspector と CI の `stabilityCheck` への引き継ぎを扱う。ユーザーが `@TraceRecomposition`、"trace recomposition"、"compose-stability-analyzer"、"recomposition logcat"、"recomposition heatmap"、"release-mode recomposition counts" に言及した場合、または release に近いビルドで安定性の修正を確認する必要がある場合に使用。

V

vibe-review

adhi-jp / agent-skills

ユーザーが git diff、ワーキングツリー、ブランチ、base ref、git に基づく plan やドキュメントの変更に対するエージェント支援のコードレビュー、または範囲のトリアージ、委譲されたレビュアー、仕様のギャップ、カスケード安全な修正が関係しうるレビュー/修正ループを求めたときに使用。

W

watchos-code-review

existential-birds / beagle

watchOS コードのアプリライフサイクル、コンプリケーション（ClockKit/WidgetKit）、WatchConnectivity、パフォーマンス上の制約をレビューします。import WatchKit、WKExtension、WKApplicationDelegate、WCSession、または watchOS 固有のパターンを含むコードのレビューに使用します。

A

agents-skills

vasilyu1983 / ai-agents-public

SKILL.md、リファレンス、スクリプト、プラットフォーム単位のメタデータを含むエージェントスキルを作成・監査します。共有スキルの作成、更新、検証に使用します。

A

api-testing

naodeng / awesome-qa-skills

REST、GraphQL、gRPC インターフェースの API テスト計画やテストケースを設計する場合に使用します。API 测试 や api testing がトリガーになります。

A

autoresearch

companion-inc / feynman

仮説を試し、ベンチマークの証拠を測定し、うまくいったものを残し、失敗したものを記録する、範囲を限定した研究実験ループ。ユーザーが研究指標の最適化、実験ループの実行、モデル/検索/評価性能の反復的な改善、研究仮説のベンチマークを依頼したときに使用する。

C

cli-e2e

composiohq / composio

ts/e2e-tests/cli 配下の Docker ベースの Composio CLI エンドツーエンドテストの作成、変更、デバッグを行う。バイナリの呼び出し、フィクスチャの分離、出力のアサーション、パッケージマニフェストを含む。CLI E2E テストスイート専用であり、CLI ソースの実装には cli-command を使用する。

C

cross-sdk-parity

composiohq / composio

TypeScript と Python SDK の動作、生成クライアントの使用法、公開 API の命名、ドキュメントのサンプルを一致させる。変更が両方の SDK に影響するとき、生成クライアントのピンが動くとき、TS/Python の動作を比較するとき、またはバックエンドの API 契約が変わったときに使用する。単一言語の内部限定の変更には使用しない。

D

diagnostic-analysis

qodex-ai / ai-agent-skills

問題を体系的かつ方法論的にデバッグ・診断する。診断手法を用いて根本原因を特定し、修正を実装する。

D

doca-flow-tune

nvidia / skills

ユーザーが `doca_flow_tune` で稼働中またはキャプチャ済みの `doca-flow` パイプラインをチューニングする場合に、このスキルを使用します。パイプ／カウンター／KPI の状態をスナップショットし、チューニング軸（ルール配置、リソースヒント／テーブルサイズ、HW-offload モード）と対応する測定項目（ルールインストール率、ルックアップ遅延、ハードウェアカウンターの差分）を選択し、オフラインまたはオンライン（読み取り専用または状態変更あり）モードを実行します。また、dumper CSV／analyze JSON／visualize mermaid の読み取りや、推奨事項の Flow プログラムへの適用にも使用します。ユーザーが "doca_flow_tune" と明示していなくても対象です。たとえば、"Flow rule-install rate is low on BlueField"、"table sizing looks wrong for this pipe"、"tune visualize step is empty"、"before/after counters don't move"、"which doca-flow knob does this recommendation hit" などの依頼が該当します。ベースライン測定（doca-flow-perf）、doca-flow アプリケーションの作成、DOCA のインストール、Flow テレメトリーのストリーミングは対象外のため、適切な別スキルに案内してください。

F

frontend-design-audit

mistyhx / frontend-design-audit

既存のフロントエンドインターフェース（ローカルのソースコード、または URL で指定された公開中のウェブサイト）のユーザビリティを評価し改善する。ユーザーが既存のフロントエンドコードまたは公開中のウェブサイトの URL を持ち、なぜユーザーが使いにくいと感じているのかを理解したい、ユーザビリティの問題を見つけたい、もっと使いやすくしたいと考えているときはいつでもこのスキルを使用する。"review my UI"、"audit my interface"、"check accessibility"、"evaluate my design"、"improve the UX"、"audit this website"、"review https://example.com" のような直接的な依頼でトリガーするほか、"users keep abandoning this form"、"something feels off about this page"、"we're getting complaints about the checkout flow"、"conversion dropped after the redesign"、"people say it's confusing"、"make this less painful to use" のような間接的な症状の説明でもトリガーする。フロントエンドのコンポーネント、ページ、URL があり、問題がバグやパフォーマンスの問題ではなく、ユーザビリティ、ユーザーの混乱、不十分なインタラクションデザインのように聞こえる場合は、このスキルを使用する。新しいインターフェースをゼロから構築する場合、パフォーマンス最適化、バックエンドのロジックには使用しない。