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概要と使いどころ
Reviews GitHub Actions workflow diffs for script injection of untrusted input, pull_request_target with untrusted checkout, over-broad GITHUB_TOKEN permissions, and unpinned third-party actions.
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Applies standard AI review policy guidelines for downstream (test/QA) phase reviews.
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Detects over-permissive Firestore/Storage rules (allow read, write: if true / auth-only without ownership), missing auth checks on writes, and admin SDK private key exposure to client bundles.
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Detect breaking API contract changes, DTO modifications without compatibility handling, and missing tests for changed API boundaries.
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await 漏れ・floating promise・並行競合など、非同期処理の correctness バグを検出する。並列化の効率提案（SIMPLIFY Efficiency）や配線断点（e2e-wiring）ではなく、「await を忘れて結果・順序・エラー伝播が壊れる」実装バグに限定する
Find missing tests for critical paths, edge cases, and failure handling in changed code.
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Detects patterns that make tests flaky and proposes stabilization steps.
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Ensure tests use clear naming and cover edge cases with proper describe/it structure.
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敵対的分析手法を統合したレビューの entry skill。認知バイアス対策の3手法 （Pre-mortem / War Game / Logic Torturing）と、宣言・主張と実態の乖離を突く claim-vs-actual 検出3パターン（Self-Contradiction / Refactor-Claim Audit / Cross-File Leakage）へルーティングし、通常のレビューでは見えない設計の盲点・ 防御の穴・論理の弱点・宣言と実装のズレを可視化する。
完成した差分・PR・検証証拠に残る Unknown（未確認の前提・調査されていない影響・ 不足している証拠）を横断合成する evidence-sufficiency のメタ観点。個別 defect の 検出は既存 skill へ委譲し、本 skill は「そのリスク種別を調査した証拠が残っているか」 の meta 評価のみを行う。通常は finding verification 後の generic 合成ステップとして、 明示的 Security Audit では SecurityAuditCoverage 専用 profile として report-only で実行する。 残存 Unknown は既存 Unknown Coverage 構造へ出力し、新しい語彙・schema は作らない。
AI 駆動開発のレビュー品質を安定化させるレビュー規律。レビュー対象を分類し、要件・設計・差分・検証・報告を分けて見て、根拠に基づき approved / needs_revision / blocked / rejected を明示し、未検証事項と残リスクを隠さず memory に残す。「レビューして」「PR レビュー」「仕様/設計/差分/検証/報告をレビュー」「セキュリティ影響/データ影響を確認」「完了報告を検証」「/compact 前にレビュー記憶を作る」ときに使う。
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。
Check whether changed code paths have corresponding tests and suggest minimal coverage.
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Create an operating policy and roadmap for a live portfolio of Claude Code skills. Use when the user asks to organize, govern, audit, measure, retire, or scale skills already used by a team or repository. Also trigger on "スキルの運用計画", "スキルポートフォリオ", "スキルロードマップ", "スキルを整理して".
宣言した処理（計測 / 通知 / 保存 / 検証 / 例外通知）が起点から末端まで途切れず配線されているかを確認し、「実装したつもり」で経路が途中で止まっている欠落を検出する
Audit OpenClaw frontend code and rendered interfaces for Carapace drift, token misuse, primitive reimplementation, accessibility problems, responsive defects, and off-brand copy. Use for design reviews, compliance checks, or scheduled audit-and-fix workflows.
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自動運転モードで東京の街を走らせて画面を撮り、日本の道路交通法・道路標識令・設置基準に照らして おかしなところ（標識の向きや位置、区画線、信号、車線、速度、歩行者の動き、違反判定の誤り）を 見つけて直すループ。「AI で画面を判定して直す」「道路の見た目を法令どおりにチェック」と頼まれたとき、 または /loop で繰り返し実行するときに使う。
Review a repository change for correctness, security, and maintainability.
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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.
Documentation conventions for generating high-quality AI agent skills from TypeScript source. Use when preparing a library for skill generation, auditing JSDoc quality, fixing audit warnings, writing @useWhen/@avoidWhen/@never tags, or asking about documentation conventions for skills. Use this even if the user just says 'audit my docs', 'improve my JSDoc', or 'make my skills better'.
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Documentation conventions for generating high-quality AI agent skills from TypeScript source. Use when preparing a library for skill generation, auditing JSDoc quality, fixing audit warnings, writing @useWhen/@avoidWhen/@never tags, or asking about documentation conventions for skills.
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Bootstrap an AI-agent skill from a TypeScript codebase by running the deterministic skillit generate/audit loop and enriching repo source (JSDoc, README, config-type properties, MCP tool annotations, examples, package.json) until the skill reaches its grade target. Use for cli, typedoc, config, or mcp (build-mode) projects; never edit SKILL.md/references directly.
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Autonomously improve an MCP skill via the skillit audit→draft→review loop (build or runtime mode) Also: skillit, refine, mcp, skill-generation, cli, audit, overlay.
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GitHub IssueまたはタスクをPlanning→実装→Review→Test→PRの全サイクルで自動実行する