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GitHub Actionsで動くAIエージェントに外部入力が届く経路や権限設定を調べ、攻撃につながる問題を根拠・影響・修正案とともに報告するスキルです。

• GitHub ActionsのAI連携を監査したいとき
• IssueやPR本文の流れを追いたいとき
• サンドボックスとツール権限の点検

AIエージェントが呼び出すツールの入力形式や説明文、検証、エラー処理を設計するスキル。JSON SchemaやMCPに沿ったツール作りを支援します。

• 新しいツールの入力を設計したいとき
• モデル向けの説明文を改善したいとき
• 入力検証とエラー処理の見直し

LLMアプリやAIエージェントを対象に、プロンプトインジェクション、個人情報漏えい、モデル改ざんなどへの対策を整理し、本番環境の防御設計を支援するスキル。

• AIへの不正な指示への対策見直し
• LLMの応答から個人情報を除きたいとき
• LLM APIの認証と利用制限の設計

AIエージェントへの不正な指示やツールの悪用、情報漏えいに備える設計を支援するスキル。入力検証、実行環境の隔離、権限制限、監査ログを重ねた対策を扱います。

• 不正な指示への対策を点検したいとき
• ツール実行の隔離と権限制限
• 顧客間の情報漏えいリスクの確認

複数のAIエージェントが連携する処理の遅さやコストを測定し、役割分担・並列実行・文脈の使い方を見直して、品質を保ちながら改善するための設計ガイドです。

• エージェント連携の遅さを調べたいとき
• 役割分担と並列実行を見直したいとき
• 品質基準を守って費用を抑えたいとき

AIエージェントの評価結果を共通形式で記録し、成功率・ツール呼び出しの誤り・実費を比較するスキル。CSVやSQL、JSON Schemaの評価台帳を整えます。

• エージェントの評価結果を記録したいとき
• 候補と基準の性能を比較したいとき
• 課題あたりの実費を追いたいとき

Azure AI Foundry上で会話を保持するエージェントをPythonで構築するスキル。関数や検索、MCPの接続、応答の逐次表示や構造化出力を扱います。

• 会話の文脈を保持するエージェント開発
• Python関数や検索ツールの接続
• 応答を届いた順に表示したいとき

既存AIエージェントの実行記録や利用者の反応から課題を分析し、指示文と作業手順を改善します。変更前後の比較テストで品質、速度、コストを確かめ、継続的な見直しにつなげます。

• 失敗や利用者の修正傾向を調べたいとき
• 指示文や例示、出力形式の改善
• 変更前後のA/Bテスト

AIエージェントの応答時間、トークン使用量、推定費用、エラーを記録・可視化するスキル。モデルやツールの呼び出しを追跡し、不具合の調査を支援します。

• エージェントの応答遅延を調べたいとき
• トークン使用量と推定費用を把握したいとき
• モデルやツールの呼び出し失敗を追いたいとき

AIエージェントが使う知識や設計判断をプロジェクトに保存し、検索・参照するスキル。作業で得た知見をMarkdown文書に自動同期して残します。

• 設計判断を次の作業に残したいとき
• 過去の実装パターンを探したいとき
• 知識とプロジェクト文書の同期

GitHubのPRレビューを取得し、指摘の仕分けからコード修正、返信、スレッドの解決までを専用サブエージェントに分担させ、対応すべき項目がなくなるまで繰り返すスキル。

• PRレビューの未対応指摘を処理したいとき
• 修正対象と今回の対象外を整理したいとき
• レビュー対応と修正を繰り返したいとき

Herdr内の端末やコーディングエージェントを操作し、画面分割、コマンド実行、依頼の送信、出力確認を行います。複数の作業の状況を確認しながら進めるためのスキルです。

• 隣のペインで別のエージェントを起動
• 別の端末でテストやサーバーを実行
• エージェントの出力や入力待ちを確認

Webサイトの閲覧、入力、データ抽出、画面撮影をAIエージェントに任せるために、ブラウザ操作CLIの導入と用途別ガイドの参照方法を案内します。

• サイトの入力やページ移動の自動化
• ページのデータ抽出と画面撮影
• Webアプリの不具合探し

LLMアプリやAIエージェントの安全性を、入力・検索・ツール呼び出し・出力の流れに沿って評価します。指示の混入、権限逸脱、記憶の汚染などを検証する手順をまとめています。

• チャットボットの指示混入への耐性検証
• ツール権限と承認手順の監査
• RAGの権限制御と記憶汚染の検証

長時間のエージェント作業で起きる指示忘れや規約のずれに備え、進捗の要約、重要ルールの再確認、次のセッションへの引き継ぎを整理するスキル。

• 長時間の作業で規約を守りたいとき
• 会話の圧縮後に判断を確認したいとき
• 次のセッションへ引き継ぎたいとき

AIが生成したコードに潜む不具合や保守上の問題を点検するスキル。失敗時の処理、解放されない接続、想定外の入力、存在しない依存先、既存設計とのずれを確認します。

• AIによるコード生成後の点検
• AIが作成したPRのマージ前レビュー
• 動くが壊れやすいコードの調査

資料からまとめたMarkdownの知識ページに出典を付け、Gitでコード変更とのずれを確認しながら、古い情報も履歴を残して管理するスキル。

• メモや論文を出典付きWikiにしたいとき
• 数値や引用の根拠を検証したいとき
• コード説明の更新漏れを調べたいとき

Claude Codeのコマンド実行前にGitの検査や署名を省くフラグを検出し、コミット時の品質チェックを飛ばす操作をブロックする設定を支援します。

• コミット前の検査省略を防ぎたいとき
• 署名を省くコマンドを止めたいとき
• チームでClaude Code設定を共有

原因候補が複数ある不具合を、複数のエージェントで並行調査するスキル。コード上の証拠と反証を比較し、根本原因の特定から修正後の検証まで進めます。

• 原因候補が複数あるバグの調査
• 複数の部品にまたがる障害解析
• 行き詰まったデバッグの見直し

Claude Codeのプラグイン向けに、自律的に作業するエージェントを設計します。起動条件や役割、使用ツールを定め、設定ファイルの作成と検証を支援します。

• コードレビュー用エージェントの作成
• エージェントの起動条件を整理したいとき
• 使用できるツールを制限したいとき

コード全体やブランチ・PRなどの変更を対象に、セキュリティ上の問題を調べます。指摘を独立したエージェントが検証し、利用者が確認して適用する修正パッチも提案します。

• リポジトリ全体や一部の安全性点検
• ブランチやPRの変更を検査したいとき
• 単一コミットの検査

Claude Codeの会話記録からトークンやキャッシュ、サブエージェントの利用状況を集計。消費の多い指示や偏りを調べられるHTMLレポートを作成します。

• 指定期間のトークン使用量の確認
• プロジェクトやスキル別の消費比較
• キャッシュの効き方や中断の調査

コードベースの構成や使用技術を調べ、Claude Codeの自動化機能を提案します。フックやスキル、外部ツール連携などから、プロジェクトに合う候補と導入理由を整理します。

• プロジェクトの初期設定を整えたいとき
• 整形やテストの自動化を検討したいとき
• 使用技術に合う外部連携を選びたいとき

繰り返し使う作業手順や専門知識を、AIエージェント向けのスキルにまとめます。SKILL.mdと付属資料の設計から、検証・配布用ファイルの作成まで案内します。

• 定型作業をスキルにまとめたいとき
• 社内知識と参考資料の整理
• スクリプトやテンプレートの同梱