Swiftのファイル操作や通信、外部APIを小さなプロトコルで分離し、テスト用の代替実装に差し替えて、正常系やエラー処理を検証するスキル。
- 実ファイルを使わずテストしたいとき
- エラー処理を再現して検証したいとき
- アプリとプレビューで処理を共用
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概要と使いどころ
Swiftのファイル操作や通信、外部APIを小さなプロトコルで分離し、テスト用の代替実装に差し替えて、正常系やエラー処理を検証するスキル。
失敗するテストを先に実行し、最小限の実装で成功させてからコードを整理する開発手順を支援。網羅率80%以上の確認と検証結果の記録まで扱うスキル。
GitHubやLinear、ローカルの通知を棚卸しし、重要度と担当者に応じた届け先を設計します。重複や不要な通知を整理し、次の対応が分かる運用にまとめるスキル。
Viteを使う開発で、設定ファイル、環境変数、APIへの接続、プラグイン、ビルド出力を整え、開発サーバーや依存関係の不具合調査を支援するスキル。
Quarkus 3.x LTSの機能追加や不具合修正を、テストから進めるスキル。APIやイベント処理、非同期処理を検証し、テストが通る実装とカバレッジ確認を支援します。
Mailtrapで登録確認やパスワード再設定のメール送信を実装します。開発用のテスト環境と本番の送信先を分け、認証やドメイン確認、配信失敗への対処も整理します。
PythonとNetmikoでネットワーク機器の情報収集を自動化し、接続数の制限、出力の解析、エラー処理、確認を伴う設定変更の実装やレビューを支援します。
AIエージェントの反復作業を設計・点検し、機械で判定できる完了条件、変更禁止の境界、独立した検証、再試行上限を定めて空回りや暴走を防ぐスキル。
家庭内ネットワークにPi-holeを導入し、広告などのドメイン遮断、DNS通信の暗号化、機器の名前登録、接続不具合の調査を支援するスキル。
医療アプリの公開前に、診療判断の支援ロジック、患者情報の漏えい、データ整合性などを検証するスキル。重大なテストの失敗でデプロイを止める仕組みを示します。
正解が一つに定まらない判断を、長期的な影響、前提への疑問、実行の現実性、失敗リスクの四つの視点で検討し、反対意見も見える形で推奨案をまとめるスキル。
常時稼働するAIエージェントの起動・停止、ログ監視、権限管理、段階的な更新と切り戻しを整理し、障害対応や成功率・コストの評価を支えるスキル。
C++のテスト作成・修正から、GoogleTestとCTestの設定、失敗原因の調査まで支援します。実行結果が不安定なテストの改善やカバレッジ測定にも対応します。
Djangoでメール送信やPDF生成などをバックグラウンド処理に移し、Celeryによる定期実行、失敗時の再試行、処理の連結、監視とテストを設計するスキル。
公開後のURLを点検し、ページやAPIの応答、配信ファイル、継続通信、表示速度の悪化を確認します。単発チェック、一定期間の監視、本番と検証環境の比較に対応します。
文章から必要な情報を取り出し、Pydanticで型や値を検証するスキル。LLMの出力を決まった構造に整え、検証失敗時の再試行や途中結果の受け取りも扱います。
Audit REA CI and test suites for correctness, fixture drift, false passes, and measured performance; use for suite or workflow investigations and efficiency changes, rather than ordinary feature testing or a single test failure.
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Diagnose ambiguous failures before editing. Use for unknown causes, intermittent behavior, performance regressions, or investigations needing evidence-ranked hypotheses.
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Subjects every non-trivial decision to a fresh-context adversarial review before it stands. Use when you want every assumption cross-examined before proceeding, when stress-testing a plan for hidden failure modes, when correctness matters more than speed, when working in unfamiliar code, when stakes are high (production auth, security-sensitive logic, a high-stakes migration, irreversible operations), or any time a confident output would be cheaper to verify now than to debug later.
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Choose, inspect, validate, and report Paperclip Runner or Product E2E evaluations while preserving evidence, provenance, cost, and failure classification.
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Set up, review, debug, or validate an Orca per-workspace environment recipe: the on-demand, disposable runtime (cloud sandbox, VM, SSH host, or local container) Orca creates fresh for each workspace. Use to stand up a new recipe end to end, fix an `environmentRecipes` entry in `orca.yaml`, scaffold provider lifecycle scripts, or resolve an `orca vm recipe doctor` failure. Use `orca-cli` for ordinary worktree and workspace creation with no recipe involved.
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Run or inspect the local Release-Green observer for an exact base or combined PR candidate, separating hard failures, advisory drift and incomplete evidence. Use for maintainer preflight; full CI acceptance remains a separate requirement.
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Run a scoped, read-only quality scan and report exact-candidate evidence, failures and frozen debt. Use for an ad-hoc gate sweep or release preparation; a static scan is not full release acceptance.
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Repair confirmed CI failures base-first, then prepare affected PRs one at a time with exact-candidate evidence. Use when asked to sweep reds or restore the queue. Never merges, closes PRs, weakens tests, or changes CI under ordinary sweep authority.
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