Test design, vulnerability assessment, and quality assurance (13K skills)
Audit BMAD source files for file-reference convention violations using parallel Haiku subagents. Use when users requests an "audit file references" for a skill, workflow or task.
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プロダクト要求仕様書(PRD)の新規作成・更新・レビューを支援する。AI駆動開発成果物フローのビジネス要求(D1)に位置する成果物で、方針・概念・体験設計・制約・受け入れ基準を扱う文書。具体的な横断要求(機能要求・非機能要求・UI/UX・セキュリティ・法務 等)は独立成果物のドメイン共通要求仕様書に集約し、PRD は要求 ID を持たない。BRD・アクター一覧・ドメイン定義書 を上流とし、BRD策定後、ドメイン共通要求仕様書の作成前に呼び出す。
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ドメイン共通要求仕様書の新規作成・更新・レビューを支援する。AI駆動開発成果物フローのビジネス要求(D1)に位置する成果物で、プロダクト要求仕様書(PRD)が方針・概念を扱うのに対し、本書は **3 ドメイン以上で横断的に効く具体的な要求(水準・方針・原則)** を集約する文書。**ドメイン要求仕様書群(個別)とは並列の関係にあり、横断的な水準・方針・原則は本書が単独で責務を持つ(=厳密な MECE。個別ドメインで言い換えない)。** 機能要求・非機能要求・UI/UX 方針・セキュリティ要求・データアクセス要求・法務/コンプライアンス要求 の各節を持つ。PRD・アクター一覧・ドメイン定義書 を上流とし、PRD策定後、ドメイン要求仕様書群(個別)の作成前に呼び出す。
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Discover and execute specialized skills from a curated marketplace catalog on GitHub, fetched on-demand and run ephemerally (no permanent installation). The catalog covers a broad and growing range — document generation (PDF/Word/Excel/PowerPoint), visual design, presentations, web app testing, animated GIFs, dev tooling (MCP scaffolding, frontend components), creative outputs (algorithmic art), technical documentation lookup (library/API/framework references), and more. Consult this skill whenever the user asks for a capability that could plausibly be covered by a community skill — the catalog is the source of truth, not this description.
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Create new skills, modify and improve existing skills, and measure skill performance. Use when users want to create a skill from scratch, edit, or optimize an existing skill, run evals to test a skill, benchmark skill performance with variance analysis, or optimize a skill's description for better triggering accuracy.
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Pre-launch security audit for web apps. Runs OWASP checks via shell scripts, then AI analyzes findings. Covers rate limiting, hosting bypass, data exposure, headers, session security, AI risks. Complements /security-review.
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Dockerfile、Compose、Terraform、GitHub Actionsの危険設定を決定的な検出器で検査し、共通Finding schemaとredaction基準で返す。secretや一般の脆弱性はreviewerのsecurity観点を使う。明示的な `/sentinel-review` の指定でだけ使う。
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Cursorで実装済みコードを検証するnative入口。共有testerとtest-procedureを読み、親が検証範囲と結果を確定する。
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実装済みコードの検証依頼で、親から渡された受入条件と検証範囲に沿って確認し、既存テストと必要なアドホック確認の結果を共通のCOVERAGE/VERDICT契約で返す。
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Dockerfile・Compose・Terraform・GitHub Actionsの差分または指定パスを決定的な検出器で検査し、共通Finding schemaとredaction基準で結果を返す。IaCの危険設定検査専用で、secretや一般の脆弱性はreviewerのsecurity観点を使う。明示的な `/sentinel-review` の指定でだけ使う。
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起動ディレクトリと dotfiles root の Skill・Agent 配置を監査する。一般的なSkill運用の移行は agent-skill-migrate を使う。
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開発作業ドキュメントを自動生成します。YYYYMMDD_要件名の形式でディレクトリを作成し、requirements.md、design.md、tasklist.md、testing.mdを生成します。「開発作業ドキュメント作成」「開発ドキュメント作って」「ドキュメント生成」などで呼び出されます。
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ScalarDB Cluster および ScalarDB Analytics のアーキテクチャ、サイジング、構成を見積もるスキル。 性能要件、可用性要件、クラウド環境からScalarDB Cluster Pod数、Kubernetes構成、 バックエンドDB、API Gateway、監視システム等の全体構成を見積もる。 ScalarDB Analyticsを使用する場合はEMR/Databricksのサイジングも含む。 使用タイミング: - 「ScalarDBのサイジングを見積もりたい」「ScalarDB環境を構築したい」 - 「ScalarDB Clusterの構成を決めたい」「ScalarDBの費用を算出したい」 - 「開発/テスト/ステージング/本番環境のScalarDB構成」 - CI/CD、Blue/Green、Canary Deploymentを含む本番環境設計 - 「ScalarDB Analyticsを使いたい」「分析クエリ環境を構築したい」 - 「EMR/Databricksのサイジングを見積もりたい」 出力: Markdown形式の見積もり結果 + HTML形式のレポート 費用: USD/JPY両建て（為替レート明記）
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AI事業者ガイドライン（経済産業省・総務省、第1.2版、2026年3月31日）に基づいて、AIに関する取り組みのOK/NG判断・注意点・チェックリストを回答するスキル。以下のような質問で使用する: (1)「学習データに〇〇を使っていいか」「個人情報をAIに入力してもいいか」など具体的な行為のOK/NG確認、(2)「セキュリティ対策は何をすればいいか」「社内AIルールをどう作るか」などガバナンス構築の相談、(3)「AI開発者/提供者/利用者として何をすべきか」など立場別の取り組み確認、(4)「ガイドラインを更新して」などナレッジ更新の指示、(5)「グラレコ画像を生成して」「イラストにまとめて」などガイドライン内容の画像生成プロンプト作成
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Inspect SIPS Homebase status, manifest wiring, routes, host visibility, and MCP freshness. Use when asked for SIPS status, command center, host audit, plugin visibility, or whether Homebase is fresh.
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Map repository structure, likely tests, git state, and write scope before edits. Use when asked for repo mapping, blast radius, file inventory, or change planning.
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Verify SIPS proof surfaces before reporting completion. Use when asked to scan, verify, validate, prove, audit, or check whether a repo or SIPS install is coherent.
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Plan browser, app, screenshot, or UI checks before visual claims. Use when a task includes app shots, visual QA, generated assets, or runtime UI proof.
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Execute a previously created implementation plan — implement, test, document, and close out. Use when a plan file exists and is ready for implementation.
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Deployless delivery-model audit. Use first when adapting any repository toward single-mainline development, automatic deployment from main, runtime release controls, production-trace-driven iteration, AI PR governance, or multi-agent delivery workflows.
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Use when a website needs rendered screenshot review, Playwright visual regression, multi-viewport checks, horizontal overflow detection, console-error checks, focus/state inspection, or a repeatable visual QA evidence set.
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Standard operating procedure for an auditable, headless MIKE+ workflow via the mike-plus MCP server — how to plan, copy, run, QA-gate, compare, plot, audit, and safely stop. Use FIRST whenever an agent is handed a MIKE+ model (.sqlite) or result (.res1d) plus a plain-language goal; it picks the operating mode and tells the agent which mike-* skill to open next and in what order.
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Record provenance for an Agentic MIKE+ step via the mike-plus MCP server — a manifest.json tying the model copy, inputs, edits, run QA status, result files and figures together, each file with a sha256. Use at the end of every run/compare/plot task (successful or failed) so the work can be audited, re-compared or reproduced later. No license required.
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Adversarial tester and UX/documentation stress-tester that acts like a clumsy, literal-minded, or overwhelmed user to break systems, expose design flaws, and highlight confusing documentation. Use when the user asks to run "bull in a china shop" testing, stress-test an API/CLI/library/doc/workflow, find traps, test how a user might misuse a feature, or evaluate how documentation is interpreted.
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