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Telegramのテスト環境で実ユーザーとしてOpenClawを操作し、応答や編集・削除・リアクションなどを記録して、利用者に見える動作を検証するスキル。

• DMの応答やコマンドを検証したいとき
• グループのメンションやトピックの検証
• 編集・削除・入力中表示の動作確認

OpenClawのDocker環境で一連の動作を確かめるテストを作成・変更するスキル。模擬サーバーと実サービスを使い分け、送信内容や最終応答まで検証します。

• DockerのE2Eテストを追加・変更
• 依存サービスへの送信内容を確認
• 実モデル提供サービスの動作検証

現在のブランチの変更差分だけを点検し、冗長なコメントや不要な防御処理、型の強引な変換、周囲と合わない書き方を、動作を変えずレビュー前に整理するスキル。

• AI生成コードの冗長コメント整理
• 不要な防御処理や型変換の点検
• 変更箇所を周囲の書き方にそろえる

バグやテスト失敗、予期しない動作の原因を、再現手順やログ、直近の変更から調べます。仮説の検証から修正後のテストまで、根拠に沿って進めるスキルです。

• 失敗するテストの原因を調べたいとき
• 本番の不具合を追跡したいとき
• ビルドや連携の失敗箇所の調査

呼び出し側が覚える使い方を小さく保ち、複雑な処理を内部にまとめる設計を支援します。共通の用語と判断基準で、モジュールの使いやすさやテストのしやすさを検討するスキルです。

• モジュールの使い方を簡単にしたいとき
• 散らばった複雑な処理をまとめたいとき
• 実装を差し替える場所の検討

Pythonのテストをpytestで設計・作成し、共通の準備処理や外部サービスの代役、複数入力の検証、テストで確認したコードの範囲の測定まで扱うスキル。

• Pythonの機能をテストから作りたいとき
• テストの準備処理を共通化したいとき
• 外部APIをモックで検証したいとき

Rustの単体・結合・非同期テストを、テストを先に書く流れで整えます。多様な入力の検証、依存先の置き換え、性能測定やカバレッジ確認も扱います。

• Rustをテストから開発したいとき
• 既存コードにテストを追加したいとき
• 非同期処理とタイムアウトの検証

リアルタイム画面やデータ配信の遅延、情報の鮮度、処理待ちを個別に測り、イベント発生から画面表示までの経路を改善して、稼働環境で結果を確かめるスキル。

• リアルタイム画面の遅延調査
• 配信データの鮮度を確認したいとき
• キューの滞留を減らしたいとき

Kotlinのテストを先に書き、KotestとMockKで動作や依存先を検証し、非同期処理のテストからKoverによる網羅率の確認まで進めるスキル。

• 既存のKotlinコードにテストを追加
• テストを先に書いて新機能を作りたいとき
• コルーチンやFlowの動作検証

PythonアプリをWindows向けに配布するため、Nuitkaでのコンパイル、不要ファイルやDLLの分析、Inno Setupでの軽量なインストーラー作成を支援します。

• PythonアプリのWindows配布
• 配布容量の大きな依存関係を調べたいとき
• 新しいWindows環境での起動不良調査

Claude Codeでの修正や繰り返し作業から、確信度付きの小さな行動ルールを抽出し、プロジェクト別に管理してスキルやコマンドへ育てるスキル。

• 修正指示や反復作業の知識化
• プロジェクト別の規約管理
• 行動ルールのスキル・コマンド化

AIによる開発の成功条件を実装前に定義し、コード・ルール・モデル・人の評価で新機能と既存機能を確認しながら、複数回の試行から信頼性を記録するスキル。

• AI実装前に成功条件を決めたいとき
• プロンプトやエージェント変更後の回帰確認
• 複数回の試行で信頼性を測りたいとき

Fix bugs and small behavior changes at the narrowest responsible layer. Use when regression proof, preserved surrounding behavior, and task-relevant tests matter.

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Runtime capabilities a published Artifact page can be granted — behavior static HTML cannot provide on its own, such as the page reading live or connected data, remembering what people do on it (a poll, a sign-up sheet, a checklist, a document edited in place — it saves new versions of itself), keeping state shared across viewers, knowing who is viewing, asking Claude a question of its own, storing files people add, or handing the viewer a file to save. Serves this user's live capability roster and the typed call definitions. Load it whenever any such runtime behavior would make an artifact more useful, before writing the page.

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Implement or review a Remotion 5 breaking change while the v4 and v5 release lines still share code. Use when v4 behavior and public types must remain compatible on main, but flipping the central v5 flag should activate a new runtime behavior, default, or TypeScript API.

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Runs a mock interview for a specific job description. Plays the interviewer in a chosen round (recruiter screen, hiring manager, behavioral, coding, system design, case, product sense, panel), persona and difficulty; asks one question at a time, probes vague answers, and gives quote-backed rubric scores after each answer (coach mode) or at the end (realistic). Model answers use only the user's real experience. Use when the user says "mock interview me", "interview me for this job", "practice interview", "pretend you're the interviewer", "grill me for this role", "run a behavioral round", "quick recruiter screen", "hiring-manager mock", "system design mock" or "case interview practice". With Reactive Resume MCP it reads the application and stories and logs the session. For a story bank, company brief, questions to ask or a real-interview debrief, interview-prep; for scheduling or thank-you notes, job-application-manager; for fixing the resume, resume-tailor; for negotiation practice, offer-negotiation.

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Internal downstream skill for ctf-sandbox-orchestrator. CTF-sandbox workflow for queues, async workers, cron jobs, delayed tasks, retry behavior, worker-only config drift, and payload-to-side-effect chains. Use when the user asks to trace a queue payload, inspect async job execution, explain worker-only behavior, follow retries or dead-letter handling, or connect an enqueued item to a later file, cache, email, or privilege-bearing side effect. Use only after `$ctf-sandbox-orchestrator` has already established sandbox assumptions and routed here.

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Use when analyzing suspected malware through static, dynamic, and behavioral techniques, including IOC extraction, YARA or Sigma rules, sandboxing, and anti-analysis behavior.

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Detects insider data exfiltration by analyzing DLP policy violations, file access patterns, upload volume anomalies, and off-hours activity in endpoint and cloud logs. Uses pandas for behavioral analytics and statistical baselines. Use when investigating insider threats or building user behavior analytics for data loss prevention.

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Deploy AI and NLP-powered detection systems to identify business email compromise attacks by analyzing writing style, behavioral patterns, and contextual anomalies that evade traditional rule-based filters.

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Detect insider threat behavioral indicators including unusual data access, off-hours activity, mass file downloads, privilege abuse, and resignation-correlated data theft. Use when proactively threat-hunting for malicious or negligent insider activity, or when investigating a departing or disgruntled employee for potential data theft.

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Systematically map threat actor behavior and observed IOCs to the MITRE ATT&CK framework, build technique coverage heatmaps with the ATT&CK Navigator, identify detection gaps, and produce actionable threat intelligence reports across the Enterprise, Mobile, and ICS matrices. Use when analyzing threat actor TTPs, correlating IOCs to specific ATT&CK techniques, or assessing defensive detection coverage against adversary behavior.

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Parse cyber threat intelligence reports (Mandiant, CrowdStrike, Talos, Microsoft) with stix2, mitreattack-python, and spaCy to extract adversary behaviors, map them to MITRE ATT&CK technique IDs, and build a searchable STIX 2.1 attack-pattern library with detection templates. Use when cataloging attack patterns from CTI reports for threat-informed detection engineering, or generating Sigma/YARA templates from documented behaviors.

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AI operational modes (brainstorm, implement, debug, review, teach, ship, orchestrate). Use to adapt behavior based on task type.

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