「テスト」の検索結果

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.

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Audit BMAD source files for file-reference convention violations using parallel Haiku subagents. Use when users requests an "audit file references" for a skill, workflow or task.

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ドメイン共通要求仕様書の新規作成・更新・レビューを支援する。AI駆動開発成果物フローのビジネス要求(D1)に位置する成果物で、プロダクト要求仕様書(PRD)が方針・概念を扱うのに対し、本書は **3 ドメイン以上で横断的に効く具体的な要求(水準・方針・原則)** を集約する文書。**ドメイン要求仕様書群(個別)とは並列の関係にあり、横断的な水準・方針・原則は本書が単独で責務を持つ(=厳密な MECE。個別ドメインで言い換えない)。** 機能要求・非機能要求・UI/UX 方針・セキュリティ要求・データアクセス要求・法務/コンプライアンス要求 の各節を持つ。PRD・アクター一覧・ドメイン定義書 を上流とし、PRD策定後、ドメイン要求仕様書群(個別)の作成前に呼び出す。

プロダクト要求仕様書(PRD)の新規作成・更新・レビューを支援する。AI駆動開発成果物フローのビジネス要求(D1)に位置する成果物で、方針・概念・体験設計・制約・受け入れ基準を扱う文書。具体的な横断要求(機能要求・非機能要求・UI/UX・セキュリティ・法務 等)は独立成果物のドメイン共通要求仕様書に集約し、PRD は要求 ID を持たない。BRD・アクター一覧・ドメイン定義書 を上流とし、BRD策定後、ドメイン共通要求仕様書の作成前に呼び出す。

Discover and execute specialized skills from a curated marketplace catalog on GitHub, fetched on-demand and run ephemerally (no permanent installation). The catalog covers a broad and growing range — document generation (PDF/Word/Excel/PowerPoint), visual design, presentations, web app testing, animated GIFs, dev tooling (MCP scaffolding, frontend components), creative outputs (algorithmic art), technical documentation lookup (library/API/framework references), and more. Consult this skill whenever the user asks for a capability that could plausibly be covered by a community skill — the catalog is the source of truth, not this description.

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Create new skills, modify and improve existing skills, and measure skill performance. Use when users want to create a skill from scratch, edit, or optimize an existing skill, run evals to test a skill, benchmark skill performance with variance analysis, or optimize a skill's description for better triggering accuracy.

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Pre-launch security audit for web apps. Runs OWASP checks via shell scripts, then AI analyzes findings. Covers rate limiting, hosting bypass, data exposure, headers, session security, AI risks. Complements /security-review.

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Cursorで実装済みコードを検証するnative入口。共有testerとtest-procedureを読み、親が検証範囲と結果を確定する。

Dockerfile、Compose、Terraform、GitHub Actionsの危険設定を決定的な検出器で検査し、共通Finding schemaとredaction基準で返す。secretや一般の脆弱性はreviewerのsecurity観点を使う。明示的な `/sentinel-review` の指定でだけ使う。

Dockerfile・Compose・Terraform・GitHub Actionsの差分または指定パスを決定的な検出器で検査し、共通Finding schemaとredaction基準で結果を返す。IaCの危険設定検査専用で、secretや一般の脆弱性はreviewerのsecurity観点を使う。明示的な `/sentinel-review` の指定でだけ使う。

起動ディレクトリと dotfiles root の Skill・Agent 配置を監査する。一般的なSkill運用の移行は agent-skill-migrate を使う。

開発作業ドキュメントを自動生成します。YYYYMMDD_要件名の形式でディレクトリを作成し、requirements.md、design.md、tasklist.md、testing.mdを生成します。「開発作業ドキュメント作成」「開発ドキュメント作って」「ドキュメント生成」などで呼び出されます。

Resolve complex or high-impact problems when the cause, solution path, requirements, or proof boundary is genuinely uncertain. Use when work needs evidence-led diagnosis, consequential design or implementation, or a completion audit; do not trigger merely because work has multiple steps, or for simple facts, fully specified routine changes, or pure creative generation.

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AI事業者ガイドライン（経済産業省・総務省、第1.2版、2026年3月31日）に基づいて、AIに関する取り組みのOK/NG判断・注意点・チェックリストを回答するスキル。以下のような質問で使用する: (1)「学習データに〇〇を使っていいか」「個人情報をAIに入力してもいいか」など具体的な行為のOK/NG確認、(2)「セキュリティ対策は何をすればいいか」「社内AIルールをどう作るか」などガバナンス構築の相談、(3)「AI開発者/提供者/利用者として何をすべきか」など立場別の取り組み確認、(4)「ガイドラインを更新して」などナレッジ更新の指示、(5)「グラレコ画像を生成して」「イラストにまとめて」などガイドライン内容の画像生成プロンプト作成

Inspect SIPS Homebase status, manifest wiring, routes, host visibility, and MCP freshness. Use when asked for SIPS status, command center, host audit, plugin visibility, or whether Homebase is fresh.

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Map repository structure, likely tests, git state, and write scope before edits. Use when asked for repo mapping, blast radius, file inventory, or change planning.

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Plan browser, app, screenshot, or UI checks before visual claims. Use when a task includes app shots, visual QA, generated assets, or runtime UI proof.

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Verify SIPS proof surfaces before reporting completion. Use when asked to scan, verify, validate, prove, audit, or check whether a repo or SIPS install is coherent.

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Execute a previously created implementation plan — implement, test, document, and close out. Use when a plan file exists and is ready for implementation.

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Deployless delivery-model audit. Use first when adapting any repository toward single-mainline development, automatic deployment from main, runtime release controls, production-trace-driven iteration, AI PR governance, or multi-agent delivery workflows.

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Use when a website needs rendered screenshot review, Playwright visual regression, multi-viewport checks, horizontal overflow detection, console-error checks, focus/state inspection, or a repeatable visual QA evidence set.

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Submission-grade remote-sensing Nature/high-impact journal figure workflow for Python or R. Use whenever the user asks to create, revise, audit, or polish manuscript figures, multi-panel scientific plots, map-led composites, remote-sensing image plates, sensor/product workflow figures, validation/error/uncertainty panels, or journal-ready SVG/PDF/TIFF outputs, especially for Nature-family, Remote Sensing of Environment, ISPRS, IEEE TGRS, or other high-impact venues. Before plotting, define the figure's conclusion, evidence logic, export needs, and review risks. If the user has not chosen Python or R, ask "Python or R?" and stop. Use only the selected backend for figure generation, previewing, exporting, and QA. Supports matplotlib/seaborn and ggplot2/patchwork/ComplexHeatmap. Not for dashboards or Illustrator/Figma-first infographics. Also trigger on general academic-writing figure needs even without the word "Nature", such as making figures/plots for a paper, scientific/academic plotting, data visualization for a manuscript, and Chinese phrasings like 遥感论文配图、学术写作配图、科研绘图、科研作图、地图出图、论文图表、可视化.

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Standard operating procedure for an auditable, headless MIKE+ workflow via the mike-plus MCP server — how to plan, copy, run, QA-gate, compare, plot, audit, and safely stop. Use FIRST whenever an agent is handed a MIKE+ model (.sqlite) or result (.res1d) plus a plain-language goal; it picks the operating mode and tells the agent which mike-* skill to open next and in what order.

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Record provenance for an Agentic MIKE+ step via the mike-plus MCP server — a manifest.json tying the model copy, inputs, edits, run QA status, result files and figures together, each file with a sha256. Use at the end of every run/compare/plot task (successful or failed) so the work can be audited, re-compared or reproduced later. No license required.

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