「change」の検索結果

Convexの本番エラーを分類し、原因調査から修正・検証、人がレビューする修正PRの作成まで進めます。デプロイ後に同じエラーの再発も確認するスキル。

• 繰り返す本番エラーの原因調査
• コードやデータ構造の修正案作成
• 本番データの複製で変更を検証したいとき

プロジェクトで使うConvexのバージョンを確認し、対応する公式ドキュメントや導入済みパッケージの型定義を調べ、APIやコマンドの仕様を確かめるスキル。

• 導入バージョンのAPIを確認したいとき
• exportやコマンド変更を調べたいとき
• 導入済みコンポーネントの資料探し

Convexの変更操作前に対象環境を確認・明示し、本番操作ごとの同意やセッション中の読み取り専用設定を徹底して、環境の取り違えを防ぐスキル。

• Convexのデプロイ先を確認したいとき
• 本番操作ごとの同意を徹底したいとき
• 読み取り専用で調査したいとき

実装計画やPRの変更点、システム構成を、Plannotatorの配色を使ったHTMLで図解します。計画の承認や、レビューで確認すべき点の共有に使えます。

• 実装計画を図解して承認を得たいとき
• PRの変更点と確認箇所の共有
• システム構成やデータの流れの図解

npmパッケージの更新前に、保守担当者や公開日、配布内容の差分、署名などを確認します。問題が見つからない依存関係をBunで更新し、保留理由も記録します。

• 依存パッケージを更新前に監査したいとき
• 保守担当者の変更や不審な配布内容の確認
• 監査を通過した依存関係の更新

ブラウザでコードの変更をレビューし、返された指摘をエージェントの修正につなげるスキル。現在や別の作業ディレクトリ、PR・MRのURLを対象にできます。

• 現在の作業ディレクトリの変更確認
• 別の作業ディレクトリのレビュー
• PR・MRのURLを指定したレビュー

計画やコード変更、文書をブラウザでレビューし、注釈や承認結果をエージェントへ返すための操作ガイド。過去の判断の閲覧や、後で回答する質問の送付も扱います。

• 計画や仕様書をレビュー・承認したいとき
• コード変更やPRを確認したいとき
• 文書やローカルアプリに注釈するとき

エージェントの実行結果や利用者のフィードバックを振り返り、繰り返す問題の原因を整理して、既存のスキル・役割定義・実行手順に修正と検証を加えるスキル。

• 成果物への指摘をスキルに反映したいとき
• エージェントの失敗や再試行の原因調査
• スキルの呼び出し漏れを直したいとき

A/Bテストや製品実験の記録を、次の判断につながる報告書に整理するスキル。仮説・指標・結果を検討し、導入、改善、期間延長、中止の提案と追加実験をまとめます。

• 実験した変更を導入するか決めたいとき
• 成長施策や価格実験の振り返り
• 初回利用手順やメール施策の検証

大きなコミットやブランチを変更の目的と依存関係で整理し、下位PRの単独ビルドとテストを検証しながら、Graphiteでレビューしやすい複数のPRへ分けるスキルです。

• 大きなPRを判断の単位で分けたいとき
• リファクタリングの分割可否を確認
• 下位PRのビルドとテストを単独検証

Apache BeamのYAML SDKを開発・修正するため、主要ファイルの役割や実行環境を整理し、パイプラインの実行からテスト、不具合調査までを案内します。

• Beam YAMLの修正箇所を探したいとき
• YAMLをローカルやDataflowで実行
• 単体テストと外部サービスの結合テスト

Apache BeamのPython SDKを修正・検証するため、仮想環境の準備からテストや配布物の作成、変更したSDKでのパイプライン実行までを案内します。

• Python SDKの開発環境を準備したいとき
• SDK変更の単体・結合テスト
• SDK配布物とコンテナイメージの作成

Workspace Adminのユーザー、グループ、組織部門をgog経由で管理するスキル。利用アカウントや変更対象を明示し、各管理操作の仕様を確認しながら進めます。

• Workspaceのユーザー管理
• Workspaceのグループ管理
• Workspaceの組織部門管理

Google Formsの作成や質問の追加・並べ替え、回答の取得、公開状態の切り替えを、gogのコマンド経由でエージェントに依頼するためのスキル。

• アンケートフォームを作成したいとき
• 既存の質問を並べ替え・削除したいとき
• フォームの内容や回答を取得したいとき

機能追加や新規開発の前に、対話で目的・制約・成功条件を整理し、設計へまとめるスキル。実現可能性の調査、小さな変更、新規システムで進め方を分け、実装前に合意を取ります。

• 新機能の目的を明確にしたいとき
• 既存コードの変更設計を合意したいとき
• 新規システムの構成案の比較

コードレビューの指摘を実際のコードやテストと照合し、修正の妥当性を確かめるスキル。不明点の確認、根拠を添えた返答、優先順位に沿った修正と検証を進めます。

• 曖昧なレビュー指摘を確認したいとき
• 修正案が既存動作を保つか調べたいとき
• コードとテストを根拠に返答したいとき

完了や修正済みと報告する前に、結論を裏づけるテストやビルドを実行し、出力と終了コード、要件の確認結果に基づいて作業状態を伝えるためのスキル。

• 完了報告の前に結果を検証したいとき
• 元の不具合を再現して修正を確かめたいとき
• コミットや PR 作成前のテストとビルド確認

システム構成や業務手順、APIの呼び出し順序などを、操作できる単体HTMLの図にするスキル。自然言語やMermaidから作図し、配置の検証や画像への書き出しに対応します。

• システム構成と接続関係の説明
• 業務手順や承認フローの可視化
• API呼び出しやデータ経路の整理

Runs an autonomous review-and-fix improvement loop over the current branch's changes until a PR review comes back clean, scoped mechanically to the directories the branch touched. Reviews are performed by an installed PR-review skill (default: pr-review-toolkit's review-pr). Use to fix review findings on a branch before opening or updating a pull request ('clean up this branch', 'fix this PR until review passes', 'run review-and-fix on my changes'). NOT for a one-time review — run the PR-review skill directly.

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Submit compact ProteomeXchange PROXI requests for datasets, libraries, peptidoforms, proteins, PSMs, spectra, and USI examples. Use when a user wants concise PROXI summaries

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Make edits to an existing Canva design — change or fix text, replace/insert/delete images and videos, reformat text (size, weight, style, color, alignment, lists, line height), reposition or resize elements, and update the title. Use when the user wants to change, edit, update, fix, translate, replace, or reformat content in a specific Canva design. This is the safe edit engine that other Canva skills (e.g. implement-feedback) build on.

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Creates structured Request for Comments (RFC) documents for proposing and deciding on significant changes. Use when the user says "write an RFC", "create a proposal", "I need to propose a change", "draft an RFC", "document a decision", or needs stakeholder alignment before making a major technical or process decision. Do NOT use for TDDs/implementation docs (use technical-design-doc-creator instead), README files, or general documentation.

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Mandatory iPolloWork code-change gate for modern, minimal, performant, reuse-first implementation and clean repository ownership. Use whenever AI creates, edits, deletes, or refactors application code, server code, packages, scripts, tests, dependencies, schemas, routes, UI, or generated-file workflows. Reuse existing code before creating files, keep one source of truth, prevent parallel implementations and junk directories, justify every new file or dependency, and audit the current change before completion.

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Publish intentional local changes by confirming scope, creating a branch when needed, staging selected files, committing, pushing, and creating a Draft Pull Request through the connected GitHub service.

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