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概要と使いどころ
Run Cua sandboxes locally - no API key required. Covers Docker (XFCE/Kasm) for Linux containers, QEMU for full VMs, Lume for macOS guests on Apple Silicon, and Tart for Apple VZ VMs. Use when the user wants a local sandbox, wants to keep things off the cloud, or asks "spin up an Ubuntu desktop", "open a sandbox VM", "let me try this safely first".
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Use when starting creative work (features, components, functionality, or behavior changes) to clarify user intent, requirements, and design before implementation.
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Use when implementing features or fixing bugs with strict Test-Driven Development (TDD). Activate for coding tasks that require new functionality, refactoring, or comprehensive test coverage, especially when the user mentions TDD or Test Driven Development.
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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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Analyzes changes since last release and drafts them directly into the project's CHANGELOG.md. Use when users requests 'update the changelog' or 'prepare changelog release notes'
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ビジネス要件定義書(BRD)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)の中でも最上流に位置する成果物であり、ドメイン定義書・プロダクト要求仕様書(PRD)本体・ドメイン要求仕様書群すべての根拠となる業務観点の要求文書。新規プロジェクト立ち上げ時の最初の成果物作成、戦略・スコープの大きな変更、KPI見直しのタイミングで呼び出す。
ドメイン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)を親文書とし、ドメイン定義書で定義された各ドメインごとに1冊作成される。**ドメイン共通要求仕様書(横断的な水準・方針・原則)とは並列の関係にあり、当該ドメイン固有の業務ルール・業務状態遷移・業務運用(イレギュラー対応)のみを扱う(共通要求と内容が重なる要求は本書に書かない=厳密な MECE)。** PRD・ドメイン定義書の策定後、ドメインごとの業務要求を具体化する段階で呼び出す。下流のユーザーストーリー一覧・ユースケース一覧・機能一覧(D2)・画面要件群(D2)・L1/L2シーケンス図の起点となる。
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。
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。
C4モデル レベル1 シーケンス図の新規作成・更新・レビューを支援する。C4モデル レベル1 の登場要素(アクター・対象システム・外部システム)だけを用い、ユースケースごとに 1 本の Mermaid シーケンス図を描く D2 成果物。ユースケース一覧・C4モデル レベル1(システムコンテキスト)・機能一覧の整備後に呼び出す。
非機能要件の新規作成・更新・レビューを支援する。IPA「非機能要求グレード」の項目体系に沿って、メトリクスごとのレベル値と要求内容を定める D2 成果物。機能一覧・外部システム一覧・C4モデル レベル1(システムコンテキスト)の整備後に呼び出す。
Collective research memory for AI coding agents — search prior research before hitting the web, save findings back to the shared cache, view karma stats. Use when the user asks a library/API/framework question, before running WebSearch/WebFetch, or after deep web research so the next agent doesn't repay the cost. Talks directly to the hosted MCP endpoint via JSON-RPC — no local MCP server required.
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Fetch up-to-date library, framework, and SDK documentation via Context7's search and docs endpoints. Use when the user asks about a library/API (React, Next.js, Prisma, Supabase, Tailwind, Django, Vue, etc.) and you need current docs, not Claude's training-time knowledge. Skip this skill for generic programming questions that don't require library-specific docs.
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Send messages, read channels, search Slack via its Web API. Use when the user wants to post to a channel, read recent messages, list users/channels, or search a workspace programmatically — no MCP server required.
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Build an Anima LoRA from a single-character or style name, from Danbooru collection through curation, section-ordered WD14 captions, dataset checks, confirmed training, fixed-seed checkpoint validation, and a staged Civitai draft. Use for requests such as make a LoRA of X, collect images and train a character LoRA, train and upload to Civitai, or build a dataset from scratch and publish. Delegate training to lora-trainer and structural checks to dataset-doctor; never train without confirmation and never auto-publish.
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Audit and repair a kohya-style LoRA dataset before training. Use when the user asks to check, validate, inspect, fix, clean, 体检, or 修 a dataset, captions, or tags. Inspect image count, repeats and step budget, resolution and aspect buckets, duplicates, corrupt or non-RGB images, missing or empty captions, trigger consistency, and tag-frequency hygiene. Return a structural PASS, WARN, or FAIL report and apply only confirmed fix_dataset.py actions, dry-run first with displaced originals quarantined.
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Use when explaining or writing TBQ3 language syntax, including Params, Vars, Events, data types, variables, sequence variables, arrays, Map variables, control flow, operators, assignment, functions, and formula execution rules.
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Turn a supplied everyday photo into an original Chinese satirical newspaper poster, with photo-specific deadpan headlines, restrained editorial typography and a recognizable photographic scene. Use for 没什么大事日报, 生活小报, 宠物上报纸 or humorous photo newspaper requests.
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- Entry point for open-source intelligence, investigation and verification work. Use when asked to investigate, research, verify, vet, check out, look up, background-check, trace, attribute or find someone or something; when a request involves due diligence, KYC or KYB, counterparty or vendor risk, sanctions and PEP screening, AML, fraud, business email compromise
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- ВАХТА ИНБОКСА X (Twitter) — периодически проверяю DM (включая папку Requests), mentions и reply-тред Антона через его живой залогиненный Chrome, чтобы ЖИВОЙ ОТВЕТ ЧЕЛОВЕКА не пролежал незамеченным. Триггеры: “/x-inbox-watch“, “/x-inbox“, “проверь твиттер“, “проверь инбокс X“, “что в твиттере“, “ответил ли Alex“, “кто-то ответил в X“, “check my X inbox“, “x dm check“
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Audit and cut the cost of a machine's scheduled routines: measure tokens per run, pick a lever (cheaper model, split, lower frequency, shorter prefix, retire) and prove the saving with a before-and-after measurement. Use when background routines burn more than interactive work. Triggers: /routine-opt, /ropt, routine audit, cheaper routines.
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Review someone else's pull request by measuring which of its own guards its own test suite actually catches, via a small mutation matrix. Use when reviewing a PR, checking whether a regression test is real, or asked 'is this change actually tested?', 'does this test do anything', 'mutation test this'.
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Answer reviewers on your own pull requests in other people's repos: find threads where the ball is on your side, tell humans from bots, do exactly what was asked and reply with evidence. Use at the start of any GitHub session or on a new-review alert. Triggers: /pr-reply, /prr, answer the reviewers, who is waiting on us.
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Measure a target repository's queue and find a live open issue the contribution would close, before opening a pull request there. Reports how many PRs are open, how many of the last N closed ones were actually merged, and which issue to attach to, because a cold PR into a dead queue is a wasted artifact. Triggers: "/issue-match", "is this repo worth a PR", "measure the queue".
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