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
Buildkite のビルド/ジョブログとアーティファクトから具体的な失敗テスト、diff、エラーメッセージを抽出し、焦点を絞ったコードまたはテストの修正を適用することで、RisingWave のプルリクエストにおける失敗した Buildkite CI チェックをトリアージして修正します。ユーザーが赤い Buildkite チェックの診断、不安定/失敗する CI ジョブの調査、Buildkite ビルドが失敗した理由の解明を求める場合、または Buildkite/GitHub チェック URL を提示して具体的な修正を希望する場合に使用します。
リポジトリの完全性とドキュメントを維持する。構造の監査、設定の有効性の確認、インベントリのレビューに使用。リポジトリの検証やドキュメントの同期に積極的に使用。例： - ユーザー：「リポジトリを検証して」 → audit_repo.py を実行 - ユーザー：「agents を確認して」 → audit_repo.py を実行し、エラーをレビュー - ユーザー：「ドキュメントを更新して」 → sync_docs.py を実行 - ユーザー：「問題がないか確認して」 → 完全な監査を実行
TypeScript、JavaScript、React、Node.js 開発のための汎用的なコーディング標準、ベストプラクティス、パターン。ユーザーがコードを書き、レビューし、リファクタリングする際に、フレームワークに依存しない横断的な規約（命名、構造、型付け、エラー処理、可読性）を適用したい場合に使用する。React/Next 向けの個別の指針には react-best-practices を、Node/Express/API バックエンドには backend-patterns を使用する。
コードの hotfix、ロールバックの代替案、本番/セキュリティ/法務の修正、ローンチブロッカー、または厳しい外部の締め切りが、迅速なレビューやプロセスの緩和を主張するときに使用する。資格判定のみを目的として "emergency change"、"hotfix"、"prod incident"、"major security hole"、"must ship today"、"hard deadline"、"bypass review"、"fast-track this PR" でトリガーする。通常の緊急性、ソフトな締め切り、金曜日のタイミング、マネージャーの圧力、タイムゾーンの遅延、または緊急状態が争われていないレビューではトリガーしない。
変更の作成者としてコードレビューのフィードバックを扱うとき、レビュアーのコメントに対応するとき、返信を下書きするとき、意見の相違を解消するとき、更新を要約するときに使用する。"address review feedback"、"respond to this review comment"、"reviewer asked"、"I disagree with reviewer"、"what should I reply?"、"apply PR comments" で発動する。役割が不明な場合は、レビュアーか作成者かを確認する。発動しない: レビュアーのコメント作成、完全なコードレビュー、PR 説明。ただし作成者側の応答が求められる場合を除く。
完了した作業に対する敵対的検証。あらゆる「完了」を一連の主張として扱い、主張された検証を再実行し、実際に変更された内容を差分比較し、弱められたテストと虚偽の完了主張を検出して、証拠に基づく判定（VERIFIED / VERIFIED WITH CAVEATS / REFUTED）を下す。いずれかのエージェントまたはモデルが作業完了を主張した後に使用する —「/fable-judge」「judge this work」「verify what it did」「did that actually work?」。また「/fable-judge suite TARGET」でスキルまたはモデルに対して fable-method トラップスイートを実行する。
単体テストや統合テストの作成、テストフィクスチャの作成、bench run-tests によるテスト実行を行うときに使用します。フィクスチャの欠落による不安定なテスト、不適切なテスト分離、誤ったテスト基底クラスを防ぎます。frappe.tests.utils、IntegrationTestCase、UnitTestCase、テストフィクスチャ、bench run-tests のフラグ、テストの命名規則を扱います。キーワード：unit test、integration test、IntegrationTestCase、fixtures、bench run-tests、frappe.tests、test_*.py、how to write test、test fixtures、run tests、test fails、bench run-tests example。
`metaharness learn` で GEPA 学習サイクルを実行する（上流 ADR-235、[email protected]）——SWE-bench 形式のスライスマニフェストに対して harness ゲノムを最適化する。デフォルトは $0 のドライラン。`--run` が明示的な課金のオプトイン。metaharness リポジトリのチェックアウトが必要（`--repo` または $METAHARNESS_REPO）——ない場合はクローン手順とともに `checkout-required` を報告する。metaharness がない場合は緩やかに縮退する。
作成中またはコードレビュー時にコード変更のテレメトリをレビューする。ビジネスコンテキスト属性とカーディナリティの配置、テレメトリの重複、RED/USE/キュー/ファンアウトのカバレッジ、既存のアラートと SLO でガードされたコードに対するアラート駆動の精査を確認する。発見事項を O11y Change Context マニフェストに書き込み、修正を oodle-monitors、oodle-drop-rules、oodle-log-metrics に引き渡す。計装の変更をレビューまたは作成するときに使用する。
Playwright をブラウザ自動化のためにエンドツーエンドで操作する：E2E テストスイートの作成とデバッグ（堅牢なロケーター、ネットワーク傍受とモック、並列ワーカー、アクセシビリティスナップショット検査）、CI への組み込み、extract -> validate -> save ループによるヘッドレスブラウジングとスクレイピングの実行。Playwright で作成、実行、修正、スクレイピングするとき、Playwright の CI 失敗や JSON レポートをトリアージする必要があるとき、同梱の pwrun スクリプトで実行を分析するときに使用する。QA 戦略やテストフレームワークの選定（qa-methodology へ）、フロントエンドのコンポーネントやアーキテクチャ設計（frontend-engineering へ）、Cloudflare/DDoS-GUARD チャレンジの回避（flaresolverr を使用）には使用しない。
パートナーのエージェントコードベースを読み取り、12 次元のカタログで採点し、エビデンス引用付きの markdown とブランド化された採点済み HTML レポートを出力する。初回接触の監査に使用する:assess/review/audit our agent、where to improve、spot low-hanging fruit、an honest read of what's weak、what Ratel would notice、または `/ratel-assessment`。ライブのテレメトリサンプル(任意の OTLP/OTel バックエンド——Ratel、Langfuse、LangSmith)が MCP 接続されていない限り静的解析のみ。コードを編集せず <repo>/.ratel/ に書き込む。後続の Ratel スキルにルーティングする。
1 つの Rust crate を端から端まで深く監査する — すべてのファイルを読み、サンプリングしない：crate 全体を列挙して読み、その `cargo test` を実行し、重複を避けるために既存の `.ulpi/issues/<crate>.md` を確認したうえで、エビデンスに裏付けられた findings（correctness、panic、validation、race、data-corruption、coverage gaps）を重大度と正確な file:line とともに書き込むか追記する — 独自の推論予算を持ち、メインフローから隔離されたフォーク型の分析ワークフローとして実行される。実際に crate 全体を読んだ場合にのみ有効であり、すべての finding を実際の file:line のエビデンスに基づかせ、不確実な主張には INFERENCE とラベル付けし、直感から問題をでっち上げたり、このリポジトリの issue ファイル以外に書き込んだりしない。ユーザーが単一の Rust crate の深いレビューを求めたときに使用。
完成した機能仕様をレビュー/判定し、エンジニアリングがそれに基づいて計画・構築できるかを決める際に使用する — 作成ではなく受け入れゲート。PRD の下位に位置する。単一の情報源に基づく 10 条件の実装可能性 + テスト可能性の基準で判定する：各機能が PRD のニーズにひも付く（孤立や欠落がない）。振る舞いが曖昧でなく観測可能。入出力 + 状態が完全（状態を持つ場合は状態遷移表）。各エッジケースがその処理を明示。受け入れ基準がテスト可能（Given/When/Then、または確率的/ML 機能には指標のしきい値）。単一かつ一貫。負荷を担う非機能要件に数値目標がある。修正時は範囲を限定した差分としてレビュー。未解決の質問が明示されている。EARS、決定表、アーキタイプのオーバーレイは作成支援であり、結果で判断され、決して要求されない。`VERDICT: approve|revise` と所見のみを出力する — 基準を満たす仕様は承認し（薄い仕様を誤って revise にしない）、真に名指しできる欠落がある場合にのみ revise する。作成、上流の PRD、設計ドキュメント（ADR/RFC）、その他の種類には使用しない。
Agent Skill（SKILL.md ディレクトリ）を評価し、\"この skill は優れているか／インストールしても安全か\" に答える——セキュリティスキャンを伴う仕様準拠、有無による動作比較、説明文のトリガーテストを行い、最終的に install / fix-first / reject の明確な判定を下す。ユーザーが Agent Skill や skill コレクションの評価、監査、テスト、レビュー、採点を求めたり、ある skill が実際に役立つか、安全かを知りたかったり、ある skill の説明文が正しくトリガーするかを確認したいときにこの skill を使用する。たとえ \"この skill は優れているか\" とだけ尋ねた場合でも。
Swift コードのランタイムレベルのパフォーマンスコストをレビューするときにこのスキルを使用する。対象はヒープ割り当て、ARC トラフィック、スタックとヒープの格納、クロージャキャプチャコンテキスト、メソッドディスパッチ、プロトコルウィットネスディスパッチ、存在型とジェネリクス、不透明型、コピーオンライト、SIL オプティマイザーの出力、安全でないメモリ境界、モジュール境界のオプティマイザー可視性など。質問が特に Swift ランタイムコストに関するものでない限り、Swift Concurrency のスケジューリング、SwiftUI のレンダリング、アプリ起動、プロファイリングワークフローには使用しない。
量産前にサプライヤーのサンプルに対して 25 項目の品質管理テストを実施する。18% の返品率や売れ残り在庫につながる欠陥を検出する。PO を承認する前に必要な具体的な修正を記載した、サプライヤーへの返信メッセージを作成する。Alibaba のサンプル、サプライヤーのサンプル、サンプル QC、量産前についてユーザーが言及した場合に使用。トリガーフレーズ：「Amazon supplier sample」「Alibaba sample evaluation」「sample QC」「before mass production」「supplier quality test」。ツールなしで動作。
ADK API リファレンスドキュメントとバージョン固定文字列が、すべての言語 SDK で最新かどうかを監査する。リポジトリ内のバージョンを上流のリリースやパッケージレジストリと比較し、何を更新すべきか、どのプロセスに従うべきかを報告し、依頼された場合にのみ実行可能な計画を出力する。トリガーは「audit API reference」「check API ref docs」「are API docs up to date」「bump API doc versions」「check SDK doc versions」。
Web テスト、フォーム入力、スクリーンショット、データ抽出のためにブラウザ操作を自動化します。ユーザーが次のことを必要とするときに使用します： - Web サイトを閲覧し、Web ページを操作する - フォームに入力し、ボタンをクリックする - Web コンテンツのスクリーンショットを撮る - Web アプリケーションをテストする - Web ページから情報を抽出する - ブラウザでフロントエンドの問題をデバッグする - コンソールログとネットワークリクエストを監視する - ブラウザセッションを動画として録画する この skill は包括的なブラウザ自動化のために agent-browser を使用します。推奨：コンテキストを節約するため、この skill の使用中は Chrome DevTools または Playwright MCP を無効にしてください。
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。