Python製AIアプリを実際のLLMにつないで評価し、基準づくりからテストデータの準備、採点、結果分析まで進め、優先順位付きの改善計画を作るスキル。
- Python製AIアプリの品質確認
- 既知の失敗に対応するテストデータ作成
- 実際のLLMを使ったアプリ全体の採点
テスト設計、脆弱性診断、品質保証(1.3万 件)
Python製AIアプリを実際のLLMにつないで評価し、基準づくりからテストデータの準備、採点、結果分析まで進め、優先順位付きの改善計画を作るスキル。
個人データを扱うAPIやデータモデル、ログ、クラウド環境を、GDPRの観点で設計・レビューするスキル。収集の最小化、保存期限、削除や暗号化の確認項目を示します。
GitHub Actionsの設定を点検し、外部入力によるコマンド実行や過剰な権限、秘密情報の漏えいにつながる箇所を、重大度と修正例付きで報告するスキル。
コードから個人情報などの機密データと流れを調べ、漏えい時の影響範囲や費用、規制上のリスクを事前に見積もり、対策の優先順位をまとめるスキル。
C#の単体テストをTUnitで書くための構成や記述方法を案内します。複数データでの検証、非同期の結果確認、前後処理や並列実行の制御、xUnitからの移行も扱います。
OracleからPostgreSQLへの移行で見つかった不具合を、再現手順・重大度・原因・修正方針・検証方法をそろえた報告書に整理し、対応に必要な情報を明確にします。
OracleからPostgreSQLへの移行前に、.NETのデータアクセス処理の振る舞いを記録する結合テストを作成し、移行後の検証に使える基準を整えます。
C#のNUnit単体テストを、構成・命名・結果の検証から複数データでの実行まで整え、依存先のモックや例外の確認も含めて設計・記述を支援するスキル。
C#の単体テストをMSTest 3.x/4.xで作成・改善するスキル。期待値の検証、複数データでの実行、非同期処理や初期化の書き方を整理します。
GitHubの依存ライブラリ更新を設定し、更新PRのグループ化や実行頻度、脆弱性への対応方針を整えるスキル。複数パッケージの管理にも対応します。
C#の単体テストをXUnitで書く際に、基本構成から複数データでの検証、例外の確認、依存先の切り離しまで、読みやすく独立したテスト作りを支援するスキル。
Chrome上のページ操作や画面記録、不具合調査を支援します。コンソールと通信内容の確認に加え、処理の記録や通信・CPU条件の再現で、表示の遅さの原因を調べます。
不具合や障害の調査・修正結果を、原因、変更内容、検証の証拠とともに定型で記録するスキル。確認できた範囲と不足する証拠を明示し、対応状況を三段階で示します。
曖昧な不具合報告や時々起きるエラーを、証拠付きの最小再現手順に整理します。環境、期待結果、実際の結果、再現頻度を記録し、修正前の調査資料にまとめます。
GitHub Actionsやローカル環境でCodeQLによるコードのセキュリティ解析を設定します。言語別のビルド設定、結果の確認、解析失敗の原因調査まで案内します。
機能要件や実装計画をもとに、テスト戦略、作業チェックリスト、品質保証計画を作成し、GitHubで管理する検証作業の優先度や依存関係まで整理するスキル。
AIへの指示文を、安全性・偏り・情報漏えい・分かりやすさの観点から点検。問題の説明に加え、改善したプロンプトと効果を確かめるテスト案をまとめるスキル。
セキュリティ監査の指摘をコード上の根拠や入力データの流れと照合し、有効な問題の見落としや不当な除外を防ぎながら、報告書の品質を再確認するスキルです。
外部ツールを使うAIエージェントに、操作の許可・拒否、人の承認、呼び出し回数の制限を組み込みます。危険な入力の検知や監査ログ、複数エージェントの信頼度管理も扱います。
AIエージェントのコードを、OWASP ASIの10のリスクに沿って点検します。ツール実行や権限、監査ログなどの対策状況と不足点を報告書に整理します。
C#のWeb APIとTypeScript/JavaScriptの利用コードを照合し、項目名・必須入力・応答の変更による不整合や破壊的変更を報告します。
iOSアプリのコードや設定をApp Store審査の視点で点検し、却下につながるリスクと改善策を、根拠・優先度・確認手順付きで整理するスキル。
AIエージェントのプラグインやツールのファイルを照合し、変更・欠落・未登録ファイルを検出。依存関係のバージョン指定や本番移行前の条件も点検するスキル。
機能追加や不具合修正が実際に動くかを、既存テストやビルド、直接実行、手動確認で検証します。確認できた内容と失敗・未確認の点を、根拠とともに整理します。