테스트·보안 스킬

Security review checklist for Convex functions, auth logic, public queries, admin routes, webhooks, uploads, and AI-generated code. Use when reviewing code that touches user data, PII, or access control.

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Prove a Convex feature works — seed, drive as multiple mocked users via convex-test, assert behavior including the negative authz cases (wrong user refused, data-scope enforced).

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Use when adding or repairing Spark regression tests for asynchronous ownership, cancellation, persistence, restart recovery, or cross-surface projections. Not a coverage campaign, performance benchmark, source-text policy check, or full delivery review.

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Use when GitHub may have shipped a GraphQL schema update affecting timeline event unions (PullRequestTimelineItems / IssueTimelineItems), when the gh-timeline dispatcher fallback is hitting more than expected, before a gh-timeline release, or when the user requests phrases like "verify timeline coverage", "audit gh-timeline schema", "check for new timeline events", "GitHub schema changed". Walks through schema diff → patch → test update → live verification → optional fixture refresh, marking each spot where a human decision is required.

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macOS アプリのクラッシュログ (.ips) を解析し、根本原因を特定するスキル。「クラッシュした」「crash」「.ips」「DiagnosticReports」「SIGSEGV / SIGABRT」で発火。**macOS 専用**（.ips の読み方が macOS の DiagnosticReports 前提。iOS の .ips は未対応）。解析は crash-analyzer subagent に委譲する。クラッシュログが存在しない一般のバグ調査・テスト失敗には使わない。

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プロジェクト監査。「監査して」「audit」「/audit」で発火。設計/UX/品質/テストなどの観点でコードベース全体を監査し、課題をissuesディレクトリに書き出す。実行ログで重複実行を防止。特定の差分・コミットのレビューには使わない（codex-review / cross-review を使う）。

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テストの追加・修正・削除、または実装後の検証方針を判断するときに使う。タスクごとに反射的な回帰テストを増やさず、守るべき仕様、不安な仕様、実際に使われる経路、事前条件と事後条件を中心にテストを設計するためのスキル。

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実装要求に、要求が答えていない設計判断が残るとき、または誤りが後段で黙って通る変更を扱うときに使う。具体的には、API・設定の与え方・データモデル・新しい型や概念・責務や層境界を決める必要がある、複数の実現方法から選ぶ設計判断がある、変更範囲を事前に局所化できない、認可・公開範囲・データ消失・外部送信のように誤りをテストや型検査で検出しにくい、のどれかに当たるタスクで発火する。原因と修正箇所が特定済みで期待結果と検証方法が明確な修正、既存パターンの適用、機械的な rename、CI/CD・ドキュメント・設定値・依存バージョンだけの変更では使わない。要求を出典付きの決定と質問に分解する解釈ゲート、判断の重さに応じた階層(直接実装 / 軽量 / 標準)の判定、subagent への分担、実物差分での検収、独立レビューをフェーズ順に管理するスキル。

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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」「新規開発の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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開発作業のテスト手順書（testing.md）を生成します。このスキルは単独で使用することも、generate-working-docsから呼び出されることもあります。

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新規機能開発の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」「新規開発の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。パフォーマンス改善作業には generate-performance-docs を使用してください。

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パフォーマンス改善作業の開発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。「パフォーマンス改善のドキュメント作って」「最適化作業のドキュメント」「高速化のドキュメント生成」などで呼び出されます。

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開発作業のテスト手順書（testing.md）を単体で生成・再生成します。全ドキュメントの一括生成には generate-working-docs（新規機能開発）または generate-performance-docs（パフォーマンス改善）を使用してください。

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Ktor server patterns including routing DSL, plugins, authentication, Koin DI, kotlinx.serialization, WebSockets, and testApplication testing.

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Scan your Claude Code configuration (.claude/ directory) for security vulnerabilities, misconfigurations, and injection risks using AgentShield. Checks CLAUDE.md, settings.json, MCP servers, hooks, and agent definitions.

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Use this skill when adding authentication, handling user input, working with secrets, creating API endpoints, or implementing payment/sensitive features. Provides comprehensive security checklist and patterns.

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JPA/Hibernate patterns for entity design, relationships, query optimization, transactions, auditing, indexing, pagination, and pooling in Spring Boot.

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Comprehensive Perl security covering taint mode, input validation, safe process execution, DBI parameterized queries, web security (XSS/SQLi/CSRF), and perlcritic security policies.

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Kotlin testing patterns with Kotest, MockK, coroutine testing, property-based testing, and Kover coverage. Follows TDD methodology with idiomatic Kotlin practices.

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PostgreSQL database patterns for query optimization, schema design, indexing, and security. Based on Supabase best practices.

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Perl testing patterns using Test2::V0, Test::More, prove runner, mocking, coverage with Devel::Cover, and TDD methodology.

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Python testing strategies using pytest, TDD methodology, fixtures, mocking, parametrization, and coverage requirements.

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Codified expertise for quality control, non-conformance investigation, root cause analysis, corrective action, and supplier quality management in regulated manufacturing. Informed by quality engineers with 15+ years experience across FDA, IATF 16949, and AS9100 environments. Includes NCR lifecycle management, CAPA systems, SPC interpretation, and audit methodology. Use when investigating non-conformances, performing root cause analysis, managing CAPAs, interpreting SPC data, or handling supplier quality issues.

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Spring Security best practices for authn/authz, validation, CSRF, secrets, headers, rate limiting, and dependency security in Java Spring Boot services.

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