スキルを探す

Use when starting any conversation in a loopkit-enabled project - establishes how to find and use loopkit's 49 skills, requiring skill invocation before ANY response including clarifying questions.

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Before fixing any bug, write a test that reproduces it and watch it fail. Use for every bug fix.

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One sentence that describes WHEN to invoke this skill. Write it as a trigger phrase, not a summary — include the words a user would say ("fix bug", "add feature", "review diff"). The agent routes on this field.

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Use before claiming work is complete, fixed, or passing — before committing, opening a PR, or handing off. Requires running the verification command in THIS turn and reading its output before any success claim.

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Use for ANY bug, test failure, crash, or unexpected behavior. Forces reproduce-then-isolate before proposing a fix. Stops the agent from guessing.

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Don't over-equip an agent with tools/MCP servers. More tools = more ways to fail and a higher cognitive load. Use when wiring tools or an agent underperforms.

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Expand a 1-4 sentence product brief into a full spec with a design language, acceptance surface, and an ordered feature list.

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Find the exact commit that introduced a bug. Use when something worked before and broke, and you don't know which change did it.

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Read git log since initial scaffold + last 3 progress notes, draft feature additions to a SEPARATE suggestions file so feature_list.json stays immutable

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Turn a set of commits or a diff into a clean, user-facing changelog entry. Use before a release or PR description.

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Turn messy WIP into clean, atomic commits with messages that explain why. Use before opening a PR.

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Keep the agent's context lean so accuracy doesn't collapse. Use on long sessions, big files, or when the agent starts hallucinating.

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Test the boundary between two systems by the contract, not the implementation. Use for APIs, integrations, and shared interfaces.

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Find the untested code paths that actually matter, not just the coverage percentage. Use after adding tests.

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Build a repeatable eval loop that grades agent output with an LLM judge, so prompt/skill changes get scored against a baseline instead of eyeballed. Reuses loopkit's verifier subagent as the grader — do not build a new one.

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Decide whether to add, keep, or remove a dependency. Use before adding any package.

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Capture an architectural decision so the next session (or engineer) knows WHY. Use after any non-obvious technical choice.

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Negotiate a pre-code contract between generator and evaluator personas that defines what "done" means before any code is written. Turns fuzzy specs into a testable target the evaluator can hold the generator to.

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Calibrate a reviewer persona with few-shot rubric examples so skepticism stays consistent and doesn't drift lenient over long runs.

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Cache the parts of the prompt that don't change so a long-running loop stops paying full price on every turn. Use when the system prompt, tool defs, or reference docs are stable across many turns.

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Extract the actual cause from a stack trace instead of pattern-matching the error type. Use on any crash or exception.

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Detect and interrupt the pattern where an agent confidently praises work it just produced instead of reviewing it critically. Same-context grading is not review — it's rationalization.

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Parallelize independent sub-jobs across fresh-context subagents instead of one bloated context. Use when a goal branches into many independent pieces.

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Author idempotent init.sh under 120s plus sibling test.sh, stop.sh, reset.sh, serve.sh with fixed names the harness relies on.

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