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概要と使いどころ
ISTQB/JSTQB のテスト設計（test design）活動を支援するスキル。test-analyze が識別したテスト条件から、テスト対象の特性に応じたテスト技法（同値分割・境界値分析・デシジョンテーブル・状態遷移・カバレッジ基準・エラー推測など）を選定提案し、承認された技法で具体的なテストケース（入力値・前提・期待結果）を導出して、設計書 test-design.md（技法選定根拠・カバレッジ）とケース一覧 test-case.md の 2 本を作る。「テストケースを作って」「テストケースを設計して」「どの技法で網羅すべきか提案して」「境界値/デシジョンテーブルでテストを起こして」と依頼されたときに使う。テストコード実装（test-implement）は対象外。単発のテスト作成依頼（単にユニットテストを書きたいだけ）も対象外。/test-design <テスト対象名> で明示的に呼び出されたときのみ使用する。
/nix/store 配下の store path・ファイルを特定するときに必ず参照する。`find /nix/store` で名前を総当たりする前に読む。「あのパッケージの store path が知りたい」「nix-unit のバイナリはどこ」「flake input の実体パスを知りたい」「derivation の出力パスを取りたい」「store の中のこのファイルを探したい」「store path が実在するか確かめたい」といった場面が対象。/nix/store は数万エントリあり深さ無制限の find は完了しない（実測: 20秒でも終わらず出力ゼロ）。同梱の collect_store_lookup.sh が入力の種別判定・一意な解決・候補収集・実在確認までを決定論的に行うので、まずそれを実行してから分析する。nix-locate が返す path はローカルに存在しないことがあるという反直感的な挙動も、データとして検出される。
特定の日本株1銘柄について、企業概要・セグメント経済性・財務トレンド・株主構成・ガバナンス・リスク要因・競争優位の仮説・バリュエーション素材までを網羅した総合リサーチレポートを作る時に使う。「トヨタを分析して」「〇〇の株を調べて」のように1社を深掘りする指示で発火する。
Use when the user asks to "analyze the SERP" or "SERP分析"; maps SERP features, layout, ranking factors, search intent, AI Overviews, and snippet opportunities for a query. Not for keyword demand discovery — use keyword-research. SERP分析/搜索结果
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Use when the user asks to "analyze competitors" or "竞品分析"; benchmarks competitor keywords, content, backlinks, AI citations, and traffic share into strengths, weaknesses, and an action plan. Not for a pairwise topic-coverage gap map — use content-gap-analysis. 竞品分析/竞争对手
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運用で発見されたレビューパターン (findings / retrospective) を分析し、新 skill への昇格候補 / 既存 skill 更新候補 / 人間判断が必要な項目に分類する
攻撃者・競合・悪意あるユーザーの視点で変更を分析し、防御の盲点と悪用シナリオを可視化する
敵対的分析手法を統合したレビューの entry skill。認知バイアス対策の3手法 （Pre-mortem / War Game / Logic Torturing）と、宣言・主張と実態の乖離を突く claim-vs-actual 検出3パターン（Self-Contradiction / Refactor-Claim Audit / Cross-File Leakage）へルーティングし、通常のレビューでは見えない設計の盲点・ 防御の穴・論理の弱点・宣言と実装のズレを可視化する。
応募プロセス全体のためのスペシャリスト。求人情報の分析、プロフィール（LinkedIn/CV）の最適化、テーラーメイドのカバーレターの生成を行います。SQLiteデータベースとフォルダ構造からASCII履歴書を生成します。cv_generator.py はスタンドアロンで移植されており、BACHランタイムは不要です。
Interactive Domain-Driven Design modeling sessions based on DDD Distilled (Vaughn Vernon) and Domain Modeling Made Functional (Scott Wlaschin). Guides users through strategic and tactical design via 13 phases: discover, storming, contexts, mapping, aggregates, events, validate, glossary, workflows, types, simulate, publish, sync. Phase 13 (sync) reconciles divergences found by --analyze between the domain model and the implementation — judging whether the model or the code is authoritative, then planning and implementing the fix and re-aligning the model. Phases 9-11 take the conceptual model from phases 1-8 and produce workflow pipeline designs, compilable type definitions (TypeScript, Kotlin, Scala, Rust, C#, F#), workflow verification via type-level tests, and automatic UI field enumeration from the domain model. Phase 12 (publish) renders all docs/domain artifacts into one self-contained, cross-linked HTML site (separate files joined by a shared nav). Each phase is an interactive dialogue where AI acts as facilitator and domain expert challenger. Use when: "DDD", "ドメイン設計", "ドメインモデリング", "Event Storming", "Bounded Context", "集約設計", "ユビキタス言語", "コンテキストマップ", "ワークフロー設計", "パイプライン設計", "ステップ分割", "中間型", "型駆動フロー", "型駆動設計", "Domain Modeling Made Functional", "Railway Oriented Programming", "入力画面項目", "フォーム項目洗い出し", "UI 項目抽出", "HTMLにまとめる", "ドキュメントサイト化", "成果物を1つのHTMLに", "publish", "モデルと実装の差異", "差異解消", "実装との乖離", "モデルとコードを一致", "差異の実装計画", "sync", "複数フェーズを逐次実行", "フェーズをまとめて実行", "/ddd run", "サブコマンド一覧", "/ddd list", "/ddd", "ドメイン分析したい", "モデリングしたい", or any domain design / type modeling activity.
スプリントレビューを実行する。GitHub Issues から完了機能サマリー・未完了分析・レポート生成・Slack通知を自動化する
型設計の品質と不変性を4軸スコアで分析する。interface, type, class の追加・変更時に使用。
コードコメントの正確性、完全性、長期的な保守性を分析する。JSDoc、コメント、README等のドキュメントが変更された場合に使用。
テスト品質を動作カバレッジの観点から分析し、クリティカルなテストギャップを特定する。テストファイルの追加・変更時に使用。
JaegerとTempoによる分散トレーシングを実装して、マイクロサービス間のリクエストを追跡し、パフォーマンスボトルネックを特定します。マイクロサービスのデバッグ、リクエストフローの分析、分散システムの可観測性実装時に使用します。
体系的なデバッグ技術、プロファイリングツール、根本原因分析をマスターし、あらゆるコードベースや技術スタックでバグを効率的に追跡。バグ調査、パフォーマンス問題、予期しない動作の調査時に使用。
SQLクエリ最適化、インデックス戦略、EXPLAIN分析をマスターし、データベースパフォーマンスを劇的に向上させ、遅いクエリを排除。遅いクエリのデバッグ、データベーススキーマの設計、アプリケーションパフォーマンスの最適化時に使用。
互換性分析、段階的ロールアウト、包括的テストを伴うメジャー依存関係バージョンアップグレードを管理します。フレームワークバージョンのアップグレード、メジャー依存関係の更新、またはライブラリの破壊的変更の管理時に使用します。
分析健康目标数据、识别目标模式、评估目标进度,并提供个性化目标管理建议。支持与营养、运动、睡眠等健康数据的关联分析。
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全機能の一括Spec化・一括更新。PM として並列サブエージェントにコード分析を委任し、 結果を統合して全機能の要件定義書を一括生成・更新する。 「全部のSpecを作って」「設計書を全部作って」「全機能をドキュメント化して」 「要件定義を全て更新して」「Specを全部更新して」などのリクエストで使用する。 個別のSpec化には spec-feature を使う。init-specは初期セットアップ専用。
詳細設計書の一括生成。2つのモードを自動判定する: (A) コード分析モード: 既存コードから詳細設計書を逆生成する（init-spec + spec-all 完了後） (B) 設計書ファーストモード: 要件定義書から詳細設計書を新規作成する（コードなし） 「詳細設計を作って」「設計書を完成させて」「実装に必要な設計書を全部作って」 「他のエンジニアに渡せる設計書にして」などのリクエストで使用する。
SKILLポートフォリオの健全性を監査する。実セッションのトランスクリプトを分析し、 ルーティング正確性・注意力予算・スキル間競合・カバレッジギャップを定量評価する。 「スキルの動作確認をして」「SKILLが正常か確認して」「スキル監査して」 「skill audit」「スキルの健全性チェック」などのリクエストで使用する。 disable-model-invocation: false
プルリクエスト作成。コミット済みの変更内容を分析し、簡潔でわかりやすいPR内容を自動生成。 「PRを作成して」「プルリクエストを作って」「PRお願い」などのリクエストで発動。
ゲーム画面全てのスクリーンショットを撮影し、スクショとコードベースを分析して改善提案を行う。「レビュー」「改善提案」「ゲームレビュー」「スクショして改善」「画面チェック」「ビジュアルレビュー」「UI改善」「UX改善」「フィードバック」といったリクエスト時に使用。