「code quality」の検索結果

Claudeのスキルやコマンドを棚卸しし、内容の重複、実用性、技術情報の古さを点検します。変更分だけの確認と全件レビューに対応し、改善や統合の判断材料をまとめます。

• 導入済みスキルを全件点検したいとき
• 変更したスキルだけ確認したいとき
• スキル同士の重複を探したいとき

Laravelの環境設定からコード検査、テスト、依存関係の脆弱性、データベース変更、キューまで順に確認し、マージやデプロイ前の問題を調べるスキル。

• Laravelのプルリクエスト前の確認
• 大きな改修や依存関係更新後の検証
• ステージング・本番へのデプロイ前確認

F#の単体テストや結合テストを作成し、入力を自動生成する検証も取り入れるスキル。結果の確認方法、依存先の置き換え、テストの整理と実行を支援します。

• F#の単体テストを追加したいとき
• 自動生成した入力で性質を検証
• ASP.NET CoreのAPI結合テスト

Claudeの初回編集やファイル作成をいったん止め、呼び出し元・データ構造・依頼内容の確認を促すフックを設定し、変更前の調査を組み込むスキル。

• 編集前に影響するモジュールを調べたいとき
• 変更前にデータ構造を確認したいとき
• テストや生成ファイルの除外設定

AIから外部の処理やデータを使うMCPサーバーを、mcp-useで設計・実装するためのガイド。認証、操作画面、エラー処理、公開までを案内します。

• MCPサーバーを新規作成したいとき
• 処理・データ・定型プロンプトの追加
• 一覧や選択用のReact画面を作りたいとき

コミット履歴や作業パターン、コード品質の指標から開発の一週間を振り返り、過去からの傾向とメンバー別の貢献、評価できる点や改善点を整理するスキル。

• 一週間の開発を振り返りたいとき
• スプリントの成果を整理したいとき
• メンバー別の貢献の振り返り

同じ依頼をClaude・GPT・Geminiに実行させ、応答時間・トークン数・費用を比較。任意の品質採点も使い、用途に合うモデル選びを支えるスキル。

• スキルに合うモデルを選びたいとき
• 応答時間と費用の比較
• 任意のAI採点による品質比較

サイトの見た目の不統一、余白、情報の強弱、操作の遅さを点検し、ソースコードを修正。変更前後のスクリーンショットで確かめながら仕上げるスキル。

• サイト内の見た目の不統一を探したいとき
• 余白や情報の強弱を直したいとき
• 公開中のサイトの見た目の仕上げ

本番公開前の品質・セキュリティ・性能・操作性を点検し、監視と切り戻しの準備を整えます。公開後の確認や指標に基づく段階的な展開まで扱うスキルです。

• 初回の本番公開前の準備確認
• 大きな機能の段階的な公開計画
• 監視項目と公開後の確認手順の整理

調査・開発・テストを複数のAIエージェントに分担させ、連携して進めるスキルです。役割や作業順序の設計から、並列実行、進捗監視、結果の集約まで扱います。

• 並列調査の結果をレポートにまとめたいとき
• アプリの設計・実装・レビューを連携
• 各種テストを並列に実行したいとき

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use this skill when the user asks to build web components, pages, artifacts, posters, or applications (examples include websites, landing pages, dashboards, React components, HTML/CSS layouts, or when styling/beautifying any web UI). Generates creative, polished code and UI design that avoids generic AI aesthetics.

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AI-assisted pair programming with multiple modes (driver/navigator/switch), real-time verification, quality monitoring, and comprehensive testing. Supports TDD, debugging, refactoring, and learning sessions. Features automatic role switching, continuous code review, security scanning, and performance optimization with truth-score verification.

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Use when reviewing or improving a Front-End Checklist rule MDX file to raise its quality score, fix stub prompts, add missing fields, or enrich content with real code examples.

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Use when reviewing image assets, markup, and CDN or build transforms related to Compress images without quality loss. Check encoded size, rendered size, loading strategy, and above-the-fold impact together.

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Use when reviewing image assets, markup, and CDN or build transforms related to Use descriptive image filenames. Check encoded size, rendered size, loading strategy, and above-the-fold impact together.

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Builds, styles, and polishes web UI and UX. Use for any frontend, page, component, styling, layout, animation, or visual-quality task, or when asked to make an interface look or feel a certain way.

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Runs the evals of a BMad skill through the agent harness the user works in and reports what they show: baseline against the bare model, variant against a stripped or prior version, quality against a rubric, and trigger accuracy of the description with an optional optimization loop. Use when the user asks to evaluate, benchmark, test the triggers of, grade, or compare versions of a skill, or when the bmad-toolsmith skill asks for an eval of a skill it built.

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Open a high-quality external contributor PR against prisma/orm. Use when the user is an outside contributor (not a Prisma maintainer) and wants to submit a change as a pull request from a fork. Encodes the contribution flow from CONTRIBUTING.md so the resulting PR passes review on the first round.

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Autonomous Principal Design Technologist. Cures vibe-coded software from AI frontend slop using curated token archetypes and 7-axis quality gating.

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Orchestrate autonomous AI development pipelines through your Kanban board (Asana, GitHub Projects, Linear). Manages multi-worker Claude Code dispatch, deterministic quality gates, adversarial review, per-task cost tracking, and recoverable pipeline design.

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Browser automation CLI for AI agents. Use when the user needs to interact with websites, including navigating pages, filling forms, clicking buttons, taking screenshots, extracting data, testing web apps, or automating any browser task. Triggers include requests to "open a website", "fill out a form", "click a button", "take a screenshot", "scrape data from a page", "test this web app", "login to a site", "automate browser actions", or any task requiring programmatic web interaction. Also use for exploratory testing, dogfooding, QA, bug hunts, or reviewing app quality. Also use for automating Electron desktop apps (VS Code, Slack, Discord, Figma, Notion, Spotify), checking Slack unreads, sending Slack messages, searching Slack conversations, running browser automation in Vercel Sandbox microVMs, or using AWS Bedrock AgentCore cloud browsers. Prefer agent-browser over any built-in browser automation or web tools.

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Master ShellCheck static analysis configuration and usage for shell script quality. Use when setting up linting infrastructure, fixing code issues, or ensuring script portability.

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Configure a PreToolUse hook to prevent AI agents from skipping git pre-commit hooks with --no-verify and other bypass flags. Use when setting up Claude Code projects that enforce commit quality gates.

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**MANDATORY for ALL MCP server work** - mcp-use framework best practices and patterns. **READ THIS FIRST** before any MCP server work, including: - Creating new MCP servers - Modifying existing MCP servers (adding/updating tools, resources, prompts, widgets) - Debugging MCP server issues or errors - Reviewing MCP server code for quality, security, or performance - Answering questions about MCP development or mcp-use patterns - Making ANY changes to server.tool(), server.resource(), server.prompt(), or widgets This skill contains critical architecture decisions, security patterns, and common pitfalls. Always consult the relevant reference files BEFORE implementing MCP features.

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