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
PHPUnit と Drupal Test Traits（DTT）による Drupal のテスト駆動開発。テストを書くまたは修正する場合、テストする価値の判断、修正前のバグ再現、ブートストラップレベルの選択（Unit と Kernel と ExistingSite/functional）、パーミッションゲートのテスト、Playwright による視覚検証の追加、アサーションを実行しないまま静かに通過するテストのデバッグに使用する。バグ修正の RED ファーストの規律、テストする価値の基準、ブートストラップコストのトレードオフ、ネガティブテスト、匿名 403 パーミッションの罠、DTT の注意点、Drupal のテストを空虚に通過させる PHPUnit バージョン固定を扱う。
Go プロジェクトのアーキテクチャをレビューする:パッケージ構造、依存関係の方向、レイヤリング、関心の分離、ドメインモデリング、モジュール境界。アーキテクチャのレビュー、パッケージレイアウトの設計、依存グラフの評価、モノリスをモジュールへリファクタリングするときに使用する。トリガー例:"review architecture"、"package structure"、"project layout"、"dependency direction"、"clean architecture Go"、"module boundaries"。コードレベルのスタイル(go-coding-standards を使用)や API エンドポイント設計(go-api-design を使用)には使用しない。
Odoo 14-19 向けのテストカバレッジ分析、テストスケルトンの生成、テストスイートの実行、モックデータの作成を行う包括的な Odoo テストツールキット。TransactionCase、HttpCase、SavepointCase をサポートし、CI/CD のテスト結果レポートのために Azure DevOps と連携します。<example> Context: ユーザーがカスタムモデルのテストケースを希望 user: "カスタムの sale.order 拡張モジュールのテストケースを生成して" assistant: "odoo-test スキルを使ってモデル定義を分析し、CRUD 操作、計算フィールド、ビジネスロジックをカバーする TransactionCase テストスケルトンを生成します。" <commentary>主要トリガー - モデル定義からのテストスケルトン生成。</commentary> </example> <example> Context: ユーザーがテスト用のモックデータを希望 user: "在庫モジュールをテストするための現実的なモックデータを作成して" assistant: "odoo-test スキルを使ってモックデータファクトリを生成し、Odoo のデモデータパターンを用いて現実的な product、partner、stock.move レコードを作成します。" <commentary>テストデータ作成のトリガー。</commentary> </example> <example> Context: ユーザーがテストカバレッジの分析を希望 user: "モジュールのどこにテストカバレッジがないか教えて" assistant: "odoo-test スキルを使ってモジュール内の未テストのモデル、メソッド、ビューをスキャンし、優先度の推奨事項を含むカバレッジレポートを生成します。" <commentary>カバレッジ分析のトリガー - テストスイートのギャップの検出。</commentary> </example> <example> Context: ユーザーがモデルのテストスケルトンを希望 user: "sale.order 拡張のテストケースを生成して" assistant: "モデル定義を分析し、CRUD、計算フィールド、ビジネスロジックをカバーする TransactionCase テストスケルトンを生成します。" <commentary>テスト生成のトリガー。</commentary> </example> <example> Context: ユーザーがモックデータを希望 user: "在庫モジュールをテストするための現実的なモックデータを作成して" assistant: "Odoo のデモデータパターンを用いて、現実的な product、partner、stock.move レコードを含むモックデータファクトリを生成します。" <commentary>モックデータのトリガー。</commentary> </example> <example> Context: ユーザーがテストの実行を希望 user: "post_install タグを付けてカスタムモジュールのテストを実行して" assistant: "--test-enable と --test-tags=post_install を付けてテストスイートを実行し、色付きの出力を表示します。" <commentary>テスト実行のトリガー。</commentary> </example> <example> Context: ユーザーがカバレッジ分析を希望 user: "モジュールのどこにテストカバレッジがないか教えて" assistant: "未テストのモデル、メソッド、ビューをスキャンし、優先度の推奨事項を含むカバレッジレポートを生成します。" <commentary>カバレッジ分析のトリガー。</commentary> </example> <example> Context: ユーザーが E2E テストを希望 user: "Odoo モジュール用の Playwright E2E テストを生成して" assistant: "モジュールの Web インターフェース向けに、ログイン、ナビゲーション、フォーム送信、データ検証をカバーする Playwright テストファイルを作成します。" <commentary>E2E テストのトリガー。</commentary> </example>
振る舞いに関する作業の最終受け入れ確認——現実による検証。最後の実質的な修正後、verified/done/green と言う前に使用します。担当者による修正や反証テストの失敗後、またはテストがゼロ以外の終了コードや混在した出力を返した場合にも使用します。トリガー：reality audit、「проверка реальностью」、「проверь канонический артефакт」、tests passed。主張を固定 → 正式な成果物と反証方法を決定 → 最初の失敗で止まる検証段階 → 各主張に判定を1つ付与。スクラッチは暫定扱いです。
完成したデザインシステム文書（プロダクトの再利用可能な視覚 + インタラクション言語）をレビューまたは判定し、エンジニアがそこから一貫性がありアクセシブルな UI を構築できるかを判断するときに使用。AMEND の差分スコープでレビューする。作成ではなくゲート。単一のソースに基づくユーザビリティ/一貫性/アクセシビリティの基準で判定する：トークンは DTCG で型付けされ、生の値ではなく意図によって参照される。コンポーネントは単一の API 語彙で完全に仕様化される。カタログは各画面のコンポーネントに加え、アーキタイプ規模の標準セットを網羅する。アクセシビリティは数値で示される（WCAG 2.2 のコントラスト、フォーカスの外観、ターゲットサイズ、キーボード）。i18n は対応済みかスコープ外とされる。ガバナンスがそのしきい値を上回って存在する。捏造は一切ない。`VERDICT: approve|revise` のみを出力し、実行可能な指摘を添える。規模に見合ったシステムを誤って revise 判定しない。文書の作成、画面ごとのレイアウト、ナビゲーションパス、エンジニアリング設計文書には使用しない。
コードのパフォーマンスとスケーラビリティの問題をスキャンします — N+1 クエリ、インデックスの欠落、無制限のクエリ、メモリの非効率、キャッシュの不足、アルゴリズムの計算量、並行処理のバグ、フロントエンドのパフォーマンス問題。重大度スコア付きの検出事項を、コピーして使える修正プロンプトとともに生成します。トリガーフレーズ: 「performance audit」「performance check」「N+1 detection」「query optimization」「slow code」「performance review」。
Go プロジェクト向けの包括的なコードレビューチェックリスト。コード品質、イディオマティックなパターン、エラー処理、命名、パッケージ構成、テストカバレッジを評価する。Go コードや PR のレビュー時、変更をマージする前に使用する。起動例："review this code"、"check this PR"、"code review"、"review Go file"。セキュリティ固有の監査（go-security-audit を使用）やパフォーマンス固有の分析（go-performance-review を使用）には使用しない。
現在のブランチと未コミットの変更をレビューする：実際の diff を読み、変更されたテストと CI を最初に確認し、リスクと根拠を構造化されたフィードバック（Blockers / Concerns / Nits）で報告し、その後承認された修正を適用し、コミット前に確認する。トリガー：ユーザーが「/review」「review this PR」「review my changes」「code review」「review the diff」「PR review」「review branch」「what do you think of my code」「look at my changes」「give me feedback on this」と言った場合。使用しない場合：ユーザーがフィードバックを求めずに変更内容を理解したいだけの場合、説明のみを求める場合、レビュー対象の提供されたまたはローカルの diff が存在しない場合。
完成したプロジェクト文書の SET を 1 つのコーパスとして評価し、それらが相互に整合していて計画を立てる準備ができているかを判断するときに使用する — 単一文書の設計レビューのコーパスレベルの対応物。各文書がそれぞれのゲートを通過済みであることを前提とし、それらの関係のみを 8 つの次元の基準で評価する：文書間の一貫性（エンティティごとに 1 つの名前を含む）、最上流文書からの完全性/トレーサビリティ（欠落・孤立した項目や TBD がないこと）、矛盾、依存関係の健全性、分岐した重複、計画可能な十分性（Definition-of-Ready ＋ 参照されているが存在しない文書）、文書が変更されたときの修正/差分スコープの再レビュー（依存先への波及）、およびバージョンのずれ（ある文書が別の文書の古いバージョンを引用していること）。文書セット全体について終端の `VERDICT: approve|revise` をちょうど 1 つ出力し、各指摘には影響を受ける文書 id を接頭辞として付す。整合したコーパスを承認する（誤って revise としない）。実際に名前を挙げた文書間のギャップがある場合にのみ revise とする。単一文書の内部品質や、それらの文書の執筆・修正には適さない。
分離されたビジネスロジックのテストのためのユニットテストパターン — AAA パターン、パラメータ化テスト（test.each、@pytest.mark.parametrize）、fixture スコープ（function/module/session）、ネットワーク層での MSW/VCR によるモック、ファクトリ（FactoryBoy、faker-js）によるテストデータ管理。ユニットテストを書くとき、モックを設定するとき、テストデータを構成するとき、テスト速度を最適化するとき、fixture スコープを選ぶとき、テストのボイラープレートを減らすときに使用。Vitest、Jest、pytest を扱う。
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。