Testing & Security skills

Browser automation CLI for AI agents. Use when the user needs to interact with websites, including navigating pages, filling forms, clicking buttons, taking screenshots, extracting data, testing web apps, or automating any browser task. Triggers include requests to "open a website", "fill out a form", "click a button", "take a screenshot", "scrape data from a page", "test this web app", "login to a site", "automate browser actions", or any task requiring programmatic web interaction.

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Optimize content for AI search engines (ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini) and featured snippets. Covers Generative Engine Optimization (GEO), Answer Engine Optimization (AEO), E-E-A-T signals, and content structuring for maximum AI citation probability. Use when optimizing content for AI visibility or auditing AI search readiness.

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Build voice AI agents with LiveKit Cloud and the Agents SDK. Use when the user asks to "build a voice agent", "create a LiveKit agent", "add voice AI", "implement handoffs", "structure agent workflows", or is working with LiveKit Agents SDK. Provides opinionated guidance for the recommended path: LiveKit Cloud + LiveKit Inference. REQUIRES writing tests for all implementations.

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数十秒を超えて走るプログラム・スクリプト（学習・評価・データ処理・サーバ等）をログを残す形で起動し，異常の早期検知と完了報告まで担う．「実行して」「動かして」「学習を回して」など，明示の有無に関わらず自動適用する．数十秒で終わる実行（テスト・ビルド・lint 等）は対象外．既に動いているものの状況を知りたいだけなら /ops:progress，UI を見た目で確かめたいだけなら組み込みの run スキルを使う．

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参照資料の棚卸し・整理依頼で、判断に必要な文脈を保つ削除・統合・縮約候補を示す。既定は監査のみ。

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テストの棚卸し・削減依頼で、保証と維持コストを比較し、削除・統合候補を根拠付きで示す。既定は監査のみ。

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agent-browser CLIでブラウザ検証をサブエージェント実行。 E2Eテスト、UI確認、フォーム検証、スクリーンショット取得に使用。 Trigger: agent-browser, ブラウザで確認, ブラウザ検証, E2E確認, UIテスト, スクリーンショット撮って, 画面確認, ブラウザテスト

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task-list.jsonのタスクを実行。workflowフィールド（tdd/e2e/task）に応じたワークフローで実装。 Trigger: dev:developing, /dev:developing, 実装, 開発, implementing, develop

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Webサービスを攻撃者目線でレビューし、実在する攻撃ベクターに基づいて脆弱性を発見・整理するスキル。 静的レビューと実証検証は別サブエージェントに委任し、メインセッションは両者の結果を 査読・比較して次アクションを判断する。Medium以上の実証済み所見、または実証未了でも 優先度が高い所見がある場合はメインセッションで対策プランの作成を促す。 Trigger: 脆弱性レビュー, セキュリティ診断, 攻撃者目線レビュー, ペネトレーション観点, /dev:attack-surface-review, attack surface review, pentest perspective, exploit path

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実装済みサイトのデザイン品質を体系的にチェックする。配置・余白・比率・レスポンシブなどデザイン的な問題を検出し、修正は行わず問題のリストアップに集中する。 Trigger: デザインQA, デザインチェック, レイアウト確認, デザイン検証, 表示崩れ確認, /design-e2e-qa

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テスト可能なSwiftコードのためのプロトコルベースの依存性注入 — 焦点を絞ったプロトコルとSwift Testingを使用してファイルシステム、ネットワーク、外部APIをモック化。

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Spring Bootプロジェクトの検証ループ：ビルド、静的解析、カバレッジ付きテスト、セキュリティスキャン、リリースまたはPR前の差分レビュー。

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Java Spring Bootサービスにおける認証/認可、バリデーション、CSRF、シークレット、ヘッダー、レート制限、依存関係セキュリティのSpring Securityベストプラクティス。

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AgentShieldを使用してClaude Codeの設定（.claude/ディレクトリ）のセキュリティ脆弱性、設定ミス、インジェクションリスクをスキャン。CLAUDE.md、settings.json、MCPサーバー、フック、エージェント定義をチェック。

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JUnit 5、Mockito、MockMvc、Testcontainers、JaCoCoを使用したSpring Bootのテスト駆動開発。機能追加、バグ修正、リファクタリング時に使用。

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pytest、TDD方法論、フィクスチャ、モック、パラメタライズ、カバレッジ要件を使用したPythonテスト戦略。

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Test2::V0、Test::More、proveランナー、モッキング、Devel::Coverによるカバレッジ、TDD方法論を使用したPerlテストパターン。

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包括的なPerlセキュリティ — テイントモード、入力バリデーション、安全なプロセス実行、DBIパラメータ化クエリ、Webセキュリティ（XSS/SQLi/CSRF）、perlcriticセキュリティポリシー。

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PostgreSQLデータベースパターン — クエリ最適化、スキーマ設計、インデックス作成、セキュリティ。Supabaseベストプラクティスに基づく。

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Laravelプロジェクトの検証ループ — 環境チェック、リンティング、静的解析、カバレッジ付きテスト、セキュリティスキャン、デプロイメント準備。

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PHPUnitとPestによるLaravelのテスト駆動開発、ファクトリー、データベーステスト、フェイク、カバレッジ目標。

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Laravelセキュリティベストプラクティス — 認証/認可、バリデーション、CSRF、マスアサインメント、ファイルアップロード、シークレット、レート制限、セキュアなデプロイメント。

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Kotest、MockK、コルーチンテスト、プロパティベーステスト、Koverカバレッジを含むKotlinテストパターン。イディオマティックなKotlinプラクティスによるTDD方法論に従う。

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テーブル駆動テスト、サブテスト、ベンチマーク、ファジング、テストカバレッジを含むGoテストパターン。イディオマティックなGoプラクティスによるTDD方法論に従う。

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