「テスト」の検索結果

Generates Decorator pattern for PHP 8.5. Creates wrapper classes for dynamic behavior addition without inheritance. Includes unit tests.

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Generates PSR-16 Simple Cache implementation for PHP 8.5. Creates CacheInterface with get/set/delete operations and TTL handling. Includes unit tests.

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Generates DI Container configuration for PHP 8.5. Creates module classes, service providers, container configuration, and autowiring setup. Supports Symfony, Laravel, and PHP-DI patterns. Includes unit tests.

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Generates PHPUnit integration tests for PHP 8.5. Creates tests with real dependencies, database transactions, HTTP mocking. Supports repositories, API clients, message handlers.

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Generates PSR-15 HTTP Middleware implementation for PHP 8.5. Creates MiddlewareInterface and RequestHandlerInterface with pipeline composition. Includes unit tests.

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Generates CQRS Commands and Handlers for PHP 8.5. Creates immutable command DTOs with handlers that modify state. Includes unit tests.

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Use when explaining concepts at different expertise levels, moving between abstract principles and concrete implementation, identifying edge cases by testing ideas against scenarios, designing layered documentation, decomposing complex problems into actionable steps, or bridging strategy-execution gaps. Invoke when user mentions abstraction levels, making concepts concrete, or explaining at different depths.

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Run TDD cycle for feature implementation. Use when implementing features with RED-GREEN-REFACTOR, running test-driven development, automating TDD workflow, or ensuring test-first development.

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Quality assurance review for implementations. Use when reviewing code quality, checking implementation standards, performing QA cycles, or validating feature quality.

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Turn vague Acceptance Criteria into measurable checks and test assertions

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Calculate statistical significance for A/B tests. Sample size estimation, power analysis, and conversion rate comparisons with confidence intervals.

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Expert in web accessibility (WCAG 2.1/2.2 AA/AAA compliance), ARIA patterns, keyboard navigation, screen reader testing, color contrast, focus management, and automated accessibility testing

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Use when designing experiments for subject lines, offers, cadences, or journeys.

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Hypothesis-Test Loops via REPL for Exploratory Abductive Inference with Gay.jl colors

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Expert in statistical analysis for blind A/B and ABX audio testing. Validates randomization, calculates statistical significance, and ensures proper experimental design. Use when implementing A/B test features or analyzing test results.

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全面的AB测试分析工具，支持实验设计、统计检验、用户分群分析和可视化报告生成。用于分析产品改版、营销活动、功能优化等AB测试结果，提供统计显著性检验和深度洞察。

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Structured guide for setting up A/B tests with mandatory gates for hypothesis, metrics, and execution readiness.

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Complete workflow for dynamic analysis. Use when user mentions impact, crash, drop test, transient, or time-varying response. Handles explicit and implicit dynamics.

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Эксперт A/B тестирования. Используй для статистических тестов, экспериментов и ML-оптимизации.

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Comprehensive WCAG accessibility auditing with multi-tool testing (axe-core + pa11y + Lighthouse), TRUE PARALLEL execution with Promise.allSettled, graceful degradation, retry with backoff, context-aware remediation, learning integration, and video accessibility. Uses 3-tier browser cascade: Vibium → agent-browser → Playwright+Stealth.

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Adds comprehensive accessibility testing to CI/CD pipelines using axe-core Playwright integration or pa11y-ci. Automatically generates markdown reports for pull requests showing WCAG violations with severity levels, affected elements, and remediation guidance. This skill should be used when implementing accessibility CI checks, adding a11y tests to pipelines, generating accessibility reports, enforcing WCAG compliance, automating accessibility scans, or setting up PR accessibility gates. Trigger terms include a11y ci, accessibility pipeline, wcag ci, axe-core ci, pa11y ci, accessibility reports, a11y automation, accessibility gate, compliance check.

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Design and analyze A/B tests, calculate statistical significance, and determine sample sizes for conversion optimization and experiment validation

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Apply timeless programming wisdom from "97 Things Every Programmer Should Know" when writing, reviewing, or refactoring code. Use for design decisions, code quality checks, professional development guidance, testing strategies, and workflow optimization.

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The science of learning through controlled experimentation. A/B testing isn't about picking winners—it's about building a culture of validated learning and reducing the cost of being wrong. This skill covers experiment design, statistical rigor, feature flagging, analysis, and building experimentation into product development. The best experimenters know that every test, positive or negative, teaches something valuable. Use when "a/b test, experiment, hypothesis, statistical significance, sample size, feature flag, variant, control, treatment, p-value, conversion rate, test winner, split test, experimentation, testing, statistics, feature-flags, hypothesis, growth, optimization, learning, validation" mentioned.

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