💻 開発ツール

キャプチャ、診断、制御された復旧、内省レポートを用いた、AIエージェントの失敗に対する構造化された自己デバッグワークフローです。エージェントの実行が失敗し、再試行ではなく再現可能な診断が必要な場合に使用します。

並列のリポジトリ認識レビューにより、skills、commands、rules、hooks、extras を DAILY と LIBRARY のバケットに分類し、特定のリポジトリ向けに証拠に基づく ECC インストール計画を作成します。ECC を完全な bundle ではなく、プロジェクトが実際に必要とする範囲に削減すべき場合に使用します。

REST API の設計パターン。リソース命名、ステータスコード、ページネーション、フィルタリング、エラーレスポンス、バージョニング、レート制限など、本番環境向け API に関する内容。REST エンドポイント、リソース名、ステータスコード、ページネーション、バージョニングの設計やレビュー時に使用する。

test-automation プロジェクトに組み込まれた API 自動化作成スキルです。物理的な場所は `.claude/skills/api-test-E10/` で、`\test-automation\E10自动化\接口自动化测试` 配下の API テストメソッドと pytest ケースを新規追加・保守・補完・移行します。トリガーシナリオには、新規 API メソッドやテストケースの追加、Java Controller ソースや Jacoco レポートを参考にした未カバー API の補完、既存メソッドとケースの保守、パラメータ化の補完、インターフェースアサーションの修正、指定位置へのコード挿入、URL による重複実装の検索、UTF-8 中国語エンコーディングの処理、pytest の実行と実際のエラーに基づく反復修正などがあり、ランタイム産物はプロジェクトルートの `api_test_dwp_temp/` ディレクトリに配置されます。

Apple App Store と Google Play Store でのモバイルアプリのパフォーマンスを調査、最適化、追跡するための完全な App Store Optimization (ASO) ツールキット

自動レビュー パイプライン — CEO、design、eng、DX のレビュー スキル全体をディスクから読み込み、6 つの意思決定原則を用いて自動判断を行いながら順次実行します。(gstack)

GitHub のプルリクエスト作成後、レビューコメント、CI チェック/ワークフロー実行、マージ可否状態を継続的にポーリングし、PR がマージ/クローズされるかユーザーの支援が必要になるまで監視します。失敗を診断し、不安定な失敗は最大 3 回まで再試行し、適切な場合はブランチ関連の問題を自動修正してプッシュし、オープンな PR を監視し続けて新しいレビューフィードバックを素早く提示します。ユーザーが Codex に PR の監視、CI の確認、レビューコメントの対応、またはオープン PR の失敗/フィードバックの把握を依頼した場合に使用します。

Chrome DevTools MCP を介して実際のブラウザーでテストします。ブラウザー上で動作するものの構築やデバッグ、DOM の確認、コンソールエラーの取得、ネットワークリクエストの分析、パフォーマンスのプロファイリング、または実際のランタイムデータを使った視覚的出力の確認が必要な場合に使用します。chrome-devtools MCP サーバーの設定が必要です。

コードベースを分析し、Claude Code の自動化（hooks、subagents、skills、plugins、MCP servers）を推奨します。ユーザーが自動化の推奨を求めたり、Claude Code のセットアップを最適化したり、Claude Code ワークフローの改善に言及したり、プロジェクトへの初回 Claude Code 設定方法を尋ねたり、どの Claude Code 機能を使うべきか知りたい場合に使用します。

この Claude Code または Codex セッションを Telegram、Discord、Feishu/Lark、QQ、WeChat にブリッジし、ユーザーがスマートフォンから Claude とチャットできるようにします。claude-to-im ブリッジデーモンのセットアップ、起動、停止、ステータス確認、診断、再設定、ログ確認、および Claude の返信を IM アプリに転送するために使用します。スタンドアロンボット、Webhook 連携、IM プラットフォーム SDK を使ったコーディングには使用しないでください。

Workers、Pages、ストレージ（KV、D1、R2）、AI（Workers AI、Vectorize、Agents SDK）、ネットワーキング（Tunnel、Spectrum）、セキュリティ（WAF、DDoS）、およびインフラストラクチャー as コード（Terraform、Pulumi）を網羅する包括的な Cloudflare プラットフォームスキル。あらゆる Cloudflare 開発タスクに使用します。

破壊的変更

多軸のコードレビューを実施します。変更をマージする前に使用し、自分、別のエージェント、または人間が書いたコードを、mainブランチに入る前に複数の観点から品質を評価します。

変更サイズのガイダンス（800行）

モデルに表示されるコンテキスト。

テスト作成のガイダンス。

コードをわかりやすくするための簡略化を行います。動作を変えずに可読性向上のリファクタリングを行う場合や、コードは動作するが読みやすさ、保守性、拡張性に欠ける場合に使用します。不要な複雑さが蓄積したコードをレビューする際にも使用します。

OpenAI Codex CLI ラッパー — 3 つのモード。(gstack)

1つ以上のプルリクエストのタイトルと本文を更新します。

命名、可読性、不変性、コード品質レビューに関するプロジェクト横断の基盤となるコーディング規約。フレームワーク固有のパターンについては、詳細なフロントエンドまたはバックエンドスキルを使用してください。フレームワーク固有のスキルが該当しないコード品質または命名のレビュー時に使用します。

プロジェクトの品質基準を文書化された契約として確立し、エージェントがこっそり基準を下げるのを防ぎます。どの指標が重要かをユーザーに問い、数値が決まっていない場合は妥当なデフォルト閾値を提示し、すべてを CONSTRAINTS.md に記録して、@ts-ignore や eslint-disable の追加、テストのスキップ・削除、アサーションの除去、未実装スタブ、閾値の引き下げなど、品質基準が弱体化した diff を監視します。品質基準が文書化されていないとき、ユーザーが「制約を設定する」「基準を定義する」と言ったとき、アクセシビリティ・Web パフォーマンス・カバレッジなどを強制したい制約にしたいとき、エージェントがチェックを黙らせたりテストを飛ばしてグリーンにしようとするとき、カバレッジやパフォーマンスの閾値が分からないとき、またはエージェントが誰も読めないほどコードを書いたときに使います。

体系的な根本原因のデバッグを支援します。テストの失敗、ビルドの失敗、昨日まで動作していた機能の停止、期待通りでない動作、予期しないエラーに遭遇した場合に使用します。何が壊れ、なぜ壊れたのかを体系的に特定し修正するアプローチを提供します。

DNAnexusクラウドゲノミクスプラットフォーム。アプリ/アプレットの構築、データ管理（アップロード/ダウンロード）、dxpy Python SDK、ワークフローの実行、FASTQ/BAM/VCF、ゲノミクスパイプラインの開発と実行のため。

CI 同時実行、共有ホストリソース、クロック、プロセス全体の状態、サブプロセス、ネットワークリスナー、または非同期ティアダウンの下で非決定的に失敗しうる DeepSeek Harness のテストとフィクスチャを設計、レビュー、診断します。これらのリスクを伴うテストの追加・変更、不安定な CI の調査、テスト分離のレビュー時に使用します；送信するコマンドを選択するには別途 dsh-pre-push-checks を使用してください。