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概要と使いどころ
修正と再レビューを繰り返して指摘を潰し切る収束ループを求められたときに必ず使用する。「レビューを収束させて」「指摘ゼロまでレビューして」「レビューと修正を繰り返して」「レビュー対応を回して」「指摘が無くなるまで直して」など、反復レビューの意図があればスキル名や「収束」の語が無くても発火する。単発の「レビューして」(1 回のレビュー報告で足りる依頼)は diff-review の領分でこのスキルは使わない。修正対象は fix 指摘のみで、improvement(改善提案)は修正せず見送り一覧に残す。`/review-converge [--until <閾値>]` で明示起動も可。
「レビューして」「diff をレビュー」「〇〇観点で見て」「PR に出す前にセルフレビュー」などユーザーがコードレビューを依頼したら、観点・レンズ名を挙げていなくても必ず使用する。作業ブランチの diff を複数観点(design / test / yagni、条件付きで spec 等)で並列レビューし統合報告するオーケストレーションスキル。既定は diff 内で完結する fix 指摘のみで、既存コードへの改善提案(リファクタ候補の洗い出し)は起動引数 --improvement の明示時のみ報告する。コードの修正は行わない。
Start, inspect, or continue a persistent SIPS self-improvement loop. Use when the user asks for /selfloop, wants the agent to iteratively improve itself, or wants a goal dedicated only to SIPS and agent capability.
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Audit a codebase as a read-only senior advisor, prioritize evidence-backed improvements, and write self-contained implementation plans. Use for codebase audits, improvement roadmaps, focused planning, plan review, plan reconciliation, or executing an existing improve plan through an isolated Codex worktree. The advisor never edits source code; execution uses codex-improve and returns to the main agent for review.
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Study a merged or shipped tdmcp implementation and extract reusable learnings: code improvements, runtime/UX lessons, test gaps, docs updates, roadmap items, and harness changes. Use when the user asks to learn from a completed feature/project/PR/build, analyze what can be improved from an implementation, or turn a real installation experience into actionable tdmcp improvements. This is a post-implementation learning harness; it does not replace tdmcp-pipeline for building or tdmcp-quality-audit for broad repo audits.
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Audit Xcode project configuration, build settings, scheme behavior, and script phases to find build-time improvements with explicit approval gates. Use when a developer wants project-level build analysis, slow incremental builds, guidance on target dependencies, build settings review, run script phase analysis, parallelization improvements, or module-map and DEFINES_MODULE configuration.
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Guide for continuous improvement, error proofing, and standardization. Use this skill when the user wants to improve code quality, refactor, or discuss process improvements.
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Builds SOC performance metrics and KPI tracking dashboards measuring Mean Time to Detect (MTTD), Mean Time to Respond (MTTR), alert quality ratios, analyst productivity, and detection coverage using SIEM data. Use when SOC leadership needs operational visibility, continuous improvement tracking, or executive-level reporting on security operations effectiveness.
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Orchestrate the full ToolUniverse self-improvement cycle: discover APIs, create tools, test with researcher personas, fix issues, optimize skills, and push via git. References and dispatches to all other devtu skills. Use when asked to: run the self-improvement loop, do a debug/test round, expand tool coverage, improve tool quality, or evolve ToolUniverse.
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Use when recurring process failures, obsolete rules, or an explicit user request call for harness improvement.
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Detect articulation gaps in documents using 5W analysis and provide concrete improvement suggestions. Identifies what's missing in explanation, not what's wrong. Default runs detection + improvement; use --check-only for detection only. 旧名 check-articulation。
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This skill should be used when the user asks to "既存プロジェクトのタスクを整理して", "技術的負債をIssue化して", "このコードベースを改善するタスクを洗い出して", "GitHub Projectに健全化タスクを登録して", "break down what needs to be fixed in this project", "surface tech debt as issues", or "create a project board for cleanup work". Diagnoses pain points and codebase health of an existing project, then registers improvement tasks as GitHub Issues and a Project Board.
Configures AI agents (GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Codex) to understand a codebase and self-improve as the project evolves. Use when setting up a new project for AI-assisted development, onboarding AI agents to an existing repo, creating AGENTS.md, configuring MCP servers for code navigation, packaging project workflows as agent skills, or establishing self-improvement feedback loops. Covers AGENTS.md authoring, skill packaging, MCP configuration, context management, and living-documentation strategies.
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Comprehensive AI prompt engineering safety review and improvement prompt. Analyzes prompts for safety, bias, security vulnerabilities, and effectiveness while providing detailed improvement recommendations with extensive frameworks, testing methodologies, and educational content.
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Comprehensive AI prompt engineering safety review and improvement prompt. Analyzes prompts for safety, bias, security vulnerabilities, and effectiveness while providing detailed improvement recommendations.
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Builds SOC performance metrics and KPI tracking dashboards measuring Mean Time to Detect (MTTD), Mean Time to Respond (MTTR), alert quality ratios, analyst productivity, and detection coverage using SIEM data. Use when SOC leadership needs operational visibility, continuous improvement tracking, or executive-level reporting on security operations effectiveness.
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Guide for continuous improvement, error proofing, and standardization. Use this skill when the user wants to improve code quality, refactor, or discuss process improvements.
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Synthesizes evidence-linked feedback from validation results, confidence evidence, and iteration triggers. Proposes bounded revision guidance for a stated acceptance failure. Activate on 'synthesize feedback', 'improvement suggestions', 'actionable feedback', 'iteration guidance', 'feedback generation'. NOT for iteration detection (use dag-iteration-detector) or convergence tracking (use dag-convergence-monitor).
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Validates agent outputs against schemas and quality criteria, scores confidence, detects hallucinations, monitors convergence, decides when to iterate, and synthesizes actionable feedback. Use when checking if a node's output is acceptable, scoring confidence, detecting fabricated content, deciding whether to re-execute, or generating improvement feedback. Activate on "validate output", "check quality", "confidence score", "hallucination check", "should we iterate", "improvement feedback". NOT for executing DAGs (use dag-runtime), planning DAGs (use dag-planner), or matching skills (use dag-skills-matcher).
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コーディングの作業ログを振り返り、ファイルの探しやすさ、自動チェック、指示文、ツール利用などを点検して、次回に向けた環境改善案を重要度順に整理するスキル。
検索に見つけてもらいやすいサイトを目指し、技術的な問題、ページの見出しや説明文、構造化データ、表示性能を点検し、ページごとの改善案と実装を進めるスキル。
製造現場の規格不適合について、対象品の隔離から原因分析、処置の検討、是正・予防措置の効果確認までを整理し、管理図の読み取りや仕入先品質の改善も支援します。
ReactとNext.jsの表示や操作の遅さを見直すための指針です。データ取得の待ち時間、配信するコード量、再描画などを優先度順に確認し、改善に役立てます。
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。