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概要と使いどころ
plan artifact がある時のみ、plan 中の assumption / open question が実装で解消された証拠を diff・PR 本文と突合する evidence-sufficiency 観点。解消されないまま残った前提・未記録の新規 Unknown を検出する。plan 欠損時は発火しない（Pre-execution Gate）。plan 欠損でも PR 本文に前提が inline 列挙されていれば列挙分のみ部分評価し、計画 issue の bare 参照だけなら skip する
検査器（linter / ガード / CI ゲート / バリデータ / フィルタ）そのものの検出力が差分で静かに落ちていないか、また新設した検査が実際に検出できることが実証されているかを diff-time で検出する。Check 1 unverified detection reduction（検査器の検出ロジック（正規表現・除外パターン・解決集合・allowlist・baseline）を変更して検出件数が減ったのに、減った 1 件ずつが誤検出であった根拠が示されないまま「誤検出を潰した」「N → M 件に減少」と改善として主張している）、Check 2 unproven guard detection power（新しい検査ロジック・CI ゲート・バリデーションを追加・変更したのに、検出すべき入力を注入して検出されること／検出すべきでない入力で黙ることを示す変異注入の証跡が無く、「追加した」「CI が緑」を検出力の証拠として扱っている）、の 2 Check を対象とする report-only。テスト自身のアサーションが実質何も検証していない構造は test-assertion-effectiveness、レビュー基準・品質ゲートの明示的な弱体化（ルールの削除・閾値の引き下げ・suppression entry 追加・lint ルールの無効化）は review-criteria-integrity、リファクタ完了主張一般の検証は refactor-claim-audit、workflow の permissions と action pin は gha-workflow-security、設定ファイルの構文・型の妥当性は config-json へ委譲する
テストは存在するがアサーションが実質何も検証しておらず、実装が壊れても落ちない（常に PASS する）構造を diff-time で検出する。Check 1 missing assertion（テスト本体にアサーションが無い）、Check 2 tautological assertion（定数同士・入力自身・mock の戻り値自身を assert し SUT に依存しない）、Check 3 nonexistent expected literal（assertDontSee / assertNotContains 等の期待文字列が対象ファイルに実在しない）、Check 4 stale expected value（同一 diff で対象の出力が変わったのに期待値が据え置き）、Check 5 unscoped expectation（汎用的な属性・クラスを応答全体に対して assert し対象要素にスコープされていない）、Check 6 swallowed failure（例外の握り潰しや到達しない位置のアサーションで判定が成立しない）、の 6 Check を対象とする report-only。テストの有無は test-existence、未テスト経路の量は coverage-gap、非決定性は flaky-test、命名は test-naming、JS/TS の un-awaited resolves / rejects は vitest-mock-isolation、tdd-ledger artifact ベースの RED/GREEN 検証は plangate-tdd-evidence、.only / .skip / xit / @ts-ignore と空の catch は heuristic-review.mjs の決定論検出器へ委譲する
Repository または subsystem を対象に、source-only で明示的なセキュリティ監査を行う entry skill。 通常の PR セキュリティレビューとは分離し、reconnaissance、scope 固定、既存 security skill への委譲、 evidence と unresolved hypothesis、observe-only SecurityAuditCoverage、coverage critic、 structured audit artifact と repeat-run coverage を扱う。target-controlled code は実行しない。
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.
Expert-level guidance for Flutter production applications: architecture decisions (Clean/Layered/Hexagonal/Feature-First), advanced state management (BLoC/Riverpod/GetX), performance optimization (eliminating jank, memory profiling, reducing rebuild overhead), code review with design pattern enforcement, scalability assessments, native platform integration (MethodChannel/EventChannel/FFI), complex UI challenges (custom render objects, slivers), testing strategies (unit/widget/integration/golden), CI/CD pipeline architecture, build optimization, and accessibility compliance. Triggers: 'architecture decision', 'design pattern', 'performance issue', 'code review', 'production problem', 'scaling concerns', 'best practices', 'technical debt', 'refactoring strategy'. Essential for complex enterprise apps, critical production debugging, architectural refactors, or when choosing between competing technical approaches.
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Code-native UI design lifecycle engine (Figma alternative) with Contextual Decision Layer (CDL). Supports all 7 design stages with zero per-page CSS/JS and pluggable CSS foundations (Native, Tailwind, daisyUI, Pico, Hybrid). Trigger on commands 'brief', 'study', 'init', 'brand', 'tokens', 'palette', 'layout', 'components', 'page', 'dashboard', 'motion', 'i18n', 'audit', 'deploy', or design system requests.
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Experimental workflow for publishing and completing configured software delivery work. Use when the user or an enabled factory policy asks to ship.
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Experimental workflow for configuring an autonomous software delivery factory. Use when choosing feedback sources, schedules, worktree behavior, autonomy gates, or drafting proposed host automations for report-only review.
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Use when working with code refactoring context restore
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Write clean, readable, and maintainable code following principles from Robert C. Martin's "Clean Code" and Object Calisthenics. Use when writing, reviewing, or refactoring code to improve naming, function design, formatting, error handling, and class structure. Includes code smell detection and refactoring guidance.
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Autonomously improve a real artifact (code, training recipe, agent harness, data pipeline, prompt) against an objective and an evaluator, using Hypothesis Tree Refinement (HTR) from the Arbor paper. Use this whenever someone wants to iteratively optimize something over many experiments without overfitting — e.g. "get my model's eval score up", "improve this agent/harness", "tune this pipeline", "beat the baseline on this benchmark", "run a search over approaches and keep the best", "do an MLE-bench / Kaggle-style optimization", or any long-horizon "make this artifact better and don't just memorize the dev set" task. Trigger it even when the user doesn't say "Arbor" or "hypothesis tree" but describes repeated experiment-and-evaluate loops, branching exploration of competing ideas, or worries about a dev/test gap. Runs Claude itself as the coordinator with subagent executors in isolated git worktrees; for the standalone `arbor` CLI tool see references/arbor-upstream.md.
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Analyze git repositories to build a security ownership topology (people-to-file), compute bus factor and sensitive-code ownership, and export CSV/JSON for graph databases and visualization. Trigger only when the user explicitly wants a security-oriented ownership or bus-factor analysis grounded in git history (for example: orphaned sensitive code, security maintainers, CODEOWNERS reality checks for risk, sensitive hotspots, or ownership clusters). Do not trigger for general maintainer lists or non-security ownership questions.
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two-stage review (spec compliance first, then code quality), refactoring, and quality improvement. Use when reviewing code, eliminating code smells, reducing technical debt, refactoring methods, running self-critique loops, or improving maintainability and readability.
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Expert en design patterns (GoF, SOLID, enterprise patterns, refactoring, anti-patterns)
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Design patterns v3 — GoF, SOLID, enterprise patterns, anti-patterns, refactoring, language-specific
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Expert en édition de contenu (style guides, grammaire, fact-checking, SEO, calendriers éditoriaux)
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Expert en BaridiMob avancé (paiements CCP, mobile money, factures, transferts, réglementation Algérie)
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BaridiMob Specialist IA — Expert en paiement mobile algérien (BaridiMob, CCP, transfert, facture, fintech DZ).
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Accounting Specialist IA — Expert en comptabilité (bookkeeping, tax DZ, invoicing, CCP, facturation algérienne)
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Use when working with code refactoring context restore
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Plan and execute large refactors with dependency-aware work packets and parallel analysis.
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Universal deep research agent team. 13-agent pipeline for rigorous academic research on any topic. 7 modes: full research, quick brief, paper review, lit-review, fact-check, Socratic guided research dialogue, and systematic review with optional meta-analysis. Covers research question formulation, Socratic mentoring, methodology design, systematic literature search, source verification, cross-source synthesis, risk of bias assessment, meta-analysis, APA 7.0 report compilation, editorial review, devil's advocate challenges, ethics review, and post-research literature monitoring. Triggers on: research, deep research, literature review, systematic review, meta-analysis, PRISMA, evidence synthesis, fact-check, guide my research, help me think through, 研究, 深度研究, 文獻回顧, 文獻探討, 系統性回顧, 後設分析, 事實查核, 引導我的研究, 幫我釐清, 幫我想想, 我不確定要研究什麼, 研究方向, 研究主題.
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Develops an implementation plan ready for wave-orchestration to execute. Takes the user's goal or rough plan as input, mines the codebase for facts, grills the user one question at a time for the decisions, drafts the planning/ artifacts (task DAG, wave table, worker prompt template, state file), then reviews its own plan on two axes before seeking approval. Use when the user wants to turn a feature idea, master plan, or backlog into a wave-orchestration execution plan.
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