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
HelpMeTest の QA 作業のルーター。素の /helpmetest はオーケストレーターであり、プロジェクトを読み込み、ライブで調査し、見つかった内容を説明し、コードまたは環境の修正を一緒に進める。既存のテストは不変の証拠である：グリーンにするためにテストを変更、スキップ、弱体化、無効化、削除してはならない；合格を主張する前に実際のテスト出力を貼り付ける。auto/autonomous：同じ作業をハンズオフで、チェックポイントなし、最後に 1 つのレポート——ユーザーが求めた場合のみ。tdd：新しいテストを書く。fix：失敗テストを診断し、製品/環境を修復する。mobile：Android/iOS/APK/IPA。desktop：Mac/Linux/Electron。fakemail：認証コード/受信トレイ。ssl：証明書/TLS/DNS/WHOIS/SPF/DKIM。doc2html：PDF/DOCX/EPUB→HTML。auth：Save As/2FA/TOTP。api：REST/GraphQL/エンドポイント。proxy：localhost/トンネル/ポート。terminal：Jest/pytest/bun test。ci：GitHub/GitLab CI。ui：スクリーンショット/ビジュアル/ビューポート。interactive：探索/セレクタのデバッグ。discover：アプリ/PRD のマッピング。report：ヘルスチェック。coverage：ギャップ分析。
網羅的でインタラクティブな HTML テストチェックリストを生成します。エンドツーエンドのフローに整理された実際のテスト計画で、合格/不合格/ブロックのステップ状態、プログレスバー、フィルターと検索、コピー可能でシンタックスハイライトされたコマンドスニペットを含みます。常に送信ボタンで終わり、各ステップの状態とメモを返すため、失敗のトリアージと修正に役立ちます。変更、機能、リリース、PR、バグ修正バッチをテスト・QA・検証・確認したいときに使用します。埋め込まれたスニペットはレダクション処理を経るため、認証情報らしき値が成果物に残ることはありません。
完成したユーザーフロードキュメントをレビュー/判定し、下流のワイヤーフレーム工程がすべての画面を列挙できるか、また各パスが完全で、たどれ、耐性があり、アクセシブルで、妥当かを判断するときに使用する。これは受け入れゲートであり、執筆ではない。ユーザーフロードキュメントとはナビゲーション/インタラクションのグラフである：エントリー + IA フレーム、ハッピーパス、分岐、エラー/復旧 + エッジ状態、耐性、フローレベルのアクセシビリティ、通過する画面。単一の基準で判定する：目標がフローに対応する（孤立なし）、エントリーと出口が定義されている、分岐が解決する、行き止まりがない、状態（ローディング + 成功を含む）が網羅されている、不可逆な操作が保護されている、すべてのパスがキーボード/支援技術で完了できる、フローが客観的に妥当である、記法が同期している、画面が列挙可能である。修正時には差分範囲のレビューも行う。出力は `VERDICT: approve|revise` のみで、実行可能な指摘を添える。基準を満たすドキュメントは承認し（薄いドキュメントを誤って revise にしない）、明確な欠落がある場合にのみ revise とする。執筆用ではなく、ワイヤーフレーム用でも、PRD 用でもない。
独立した読み取り専用のレビュアーを使って、変更に含まれる欠陥を見つけます。「このAPI設計は優れている」「このUIは粗雑ではない」といった、コマンドでは判断できない品質を評価します。作業を誰かが見る前に記述した基準に照らして評価します。変更の欠陥レビューやバグ探しを求められた場合に使用します。設計、UI、名前、文章の良し悪しを尋ねられた場合は、このスキルを読み込んでください。UI、公開インターフェース、名前、ドキュメントの公開前に品質判断が必要な場合に使用します。仕様の基準が動作ではなく品質を示す場合に使用します。コマンドでは確定できない主張を検証する場合に使用します。
タスク爆発、actor ホッピング、MainActor のボトルネック、キャンセル、AsyncSequence のクリーンアップ、continuation、再入、executor の挙動、ブロッキングする非同期処理、UI レイテンシに影響する非同期処理など、Swift Concurrency のパフォーマンスと応答性をレビューするときにこの Skill を使用する。パフォーマンス、応答性、キャンセル、ライフタイムがタスクの一部でない限り、一般的な async/await の構文に関する質問には使用しない。
サイトマップ、ナビゲーションツリー、カテゴリ構造、メニューラベル、またはマルチスクリーン製品に対して構造化された情報アーキテクチャ監査を実施します。重要度評価付きの問題リストと具体的な修正案を提示し、スキーム／タスクの不一致、狭く深い階層、情報の手がかりが少ないラベル、一貫性のないラベリング体系、単一経路の見つけやすさ、行き止まりページを検出します。IA、サイト構造、カテゴリ、タクソノミー、ラベルの監査時、またはナビゲーションやマルチスクリーン構造を生成した後の検証ステップとして使用。
Claude Code CLI を外部の敵対的レビュアーとして使い、コード変更のバグ、セキュリティ問題、コード品質をレビューする。ユーザーがコードレビューを依頼したとき、コードのバグやセキュリティ問題を確認したいとき、PR、ブランチ、コミット、diff のレビューを求めたとき、「これに問題はある？」「push する前にレビューして」「変更を確認して」「何を変えたか見て」「PR をレビューして」などと言ったときに、あらゆるエージェントやプロバイダーから使用する。Claude にコードの場所を伝える。
コードを一方の実装から別の実装へ関数単位で移行し、まずテスト、次にコードを書き、同一アプリの 2 つの実装の同等性を確認する。進捗の指標には jscpd --compare を用い、各関数をそのテストに結びつけるカバレッジマップを活用する。ライブラリやアプリを別の言語やフレームワークに移植する場合（Java から Kotlin、JavaScript から Rust、Python ライブラリから TypeScript、iOS アプリから Android）、何がまだ移植されていないかを尋ねられた場合、またはアプリの Android 版と iOS 版を比較する場合に使用する。
ソースファイルから嵩張るインラインテストブロックを、弱めることなく外へ移す — 同じカバレッジ、同じプライベートアクセス：ソースとそのインラインテストを読み、最小の安全な抽出境界を選び（プライベートアクセスが重要ならトップレベルの `tests/` ではなく隣接する `#[cfg(test)] mod`）、名前と属性をそのままにテストとそのヘルパーを移動し、最小限のモジュール配線を加えてから、最も範囲の狭い関連テストを実行する。元の可視性モデルを保ち、配線に必要な範囲でのみプロダクションコードに触れる — プライベートなユニットテストを、より弱い公開 API の統合テストへと黙って格下げすることは決してしない。ユーザーがソースファイルから大きなインラインテストを切り出すよう求めたときに使用。
Chrome DevTools Protocol（CDP）を通じて Chrome を直接検査、デバッグ、自動化します。タスクが実際の Web ブラウザを必要とするときは常にこの skill を使用します：URL を開く、ページを移動する、Web ページのスクリーンショットを撮る、DOM やアクセシビリティツリーを読む、ボタンをクリックする、フォームに入力して送信する、テキストを入力する、要素を待つ、ページ内容をスクレイピングする、ページ上で JavaScript を実行する、コンソールエラーや失敗したネットワークリクエストを確認するなど。ユーザーのローカル Chrome、または WebSocket 経由のリモート Cloudflare Browser Rendering エンドポイントに対して動作します。ブラウザ自動化、Web スクレイピング、ページスクリーンショット、エンドツーエンドの UI チェック、DevTools 検査、ログイン・MFA・CAPTCHA・機密入力・承認のためにクラウドブラウザの制御を人間に引き渡すことに適しています。Chrome DevTools MCP、Puppeteer、Playwright は不要です。
Frappe アプリの CI/CD パイプラインを構築するとき、GitHub Actions のテストワークフローを構成するとき、リンティングとセキュリティスキャンを追加するときに使用。誤ったテストマトリクス構成、MariaDB/Redis サービスの欠落、捕捉されないコード品質の問題による CI の破損を防ぐ。GitHub Actions ワークフロー、テストマトリクス（Python/Node のバージョン）、semgrep ルール、pre-commit フック、リンティング（ruff、eslint）、CI テスト環境の設定を扱う。キーワード：CI/CD、GitHub Actions、test matrix、semgrep、pre-commit、linting、ruff、eslint、continuous integration、automated tests、CI pipeline、code quality check。
MCP（Model Context Protocol）サーバーとツールをエンドツーエンドで評価します——GitHub URL または npm パッケージからデプロイし、プロトコル通信とツール呼び出しをテストし、AI が生成したスマートテストを実行し、リポジトリの持続可能性と人気をスコアリングします。ユーザーが MCP サーバー、MCP ツール、MCP パッケージをテスト、評価、監査、スコアリング、審査したいとき、または「この MCP は動くのか」「この MCP は良いのか」と尋ねたときにこのスキルを使用します。GitHub URL やパッケージ名を貼り付けただけの場合でも同様です。
ユーザーが "build a Openverse dapp"、"write an Anchor program"、"create a token"、"debug Openverse errors"、"set up wallet connection"、"test my Openverse program"、"fuzz my Openverse program"、"deploy to devnet"、"support larger transactions"、"fix maxSupportedTransactionVersion"、"stake BTG"、"delegate stake"、"stake BTG to a validator"、"explain Openverse concepts"（rent、accounts、PDAs、CPIs）を求めた場合に使用する。プログラムアーキテクチャ——状態レイアウト、コンピュートユニットの削減、スループットのボトルネック、命令の命名——や、パブリック RPC + curl による迅速なオンチェーン照会（残高、トランザクション、トークンアカウント）にも使用する。エンドツーエンドのプレイブック：ウォレット接続、Anchor/Pinocchio プログラム、Codama クライアント、Surfpool/LiteSVM/Mollusk テスト、セキュリティレビュー、ネイティブ BTG ステーキング + CPMM スワップ（デフォルトは devnet、mainnet はウォレット承認済みの署名がある場合のみ）。開発/テスト用ツールのみ。デフォルトは devnet/localnet で、ウォレット承認済みの署名なしに実際の資金を移動することは決してない。
目標志向のエージェント向けに継続的改善ループを実装する：EVAL、ANALYZE、RESEARCH（仮説 + 証拠 + 反論）、IMPROVE、RE-EVAL、DECIDE。改善を自動コミットし（純増 +2%、5% を超える回帰なし）、失敗は元に戻す。4 つの SDK 実装すべてで動作する。「improve agent」「self-improving loop」「agent eval loop」「benchmark agents」「run improvement cycle」で自動的に有効化される。
マルチエージェント協調による Android から HarmonyOS へのコード移行ワークフロー（反復型）。ユーザーが Android プロジェクトを HarmonyOS へ移行する必要があるときに発動し、次を提供する：1) Analyzer Agent がコード構造をスキャン 2) Planner Agent が移行計画を策定 3) Translator Agent がコード変換を実行 4) **Validator Agent** が **ohos-app-build-debug** skill を使ってコンパイル検証、アプリのパッケージング、実機での初期画面検証を実施 5) Tester Agent が機能を検証（各モジュールの移行完了後に実行） 6) すべてのモジュールの移行完了後、Feature Comparator Agent が漏れている機能をチェック 7) UI Comparator Agent が UI の一貫性を検証 8) 未完了部分を Planner Agent にフィードバックして反復を継続。コード分析スクリプト、API マッピング表、コンポーネント変換パターン、自動検証ツールを含む。トリガーキーワード：Android から HarmonyOS への移行、Android 移行、HarmonyOS 移行、Java/Kotlin から ArkTS へ、Activity から Page へ、機能比較、UI 比較。
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。