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機能追加やバグ修正を、失敗するテストと最小限の実装の順に進めます。利用者が使う公開インターフェースを通じて動作を確かめ、内部構造に依存しないテストを作るスキルです。

• テストを先に書いて機能追加したいとき
• バグの再現テストから修正したいとき
• 統合テストの対象を決めたいとき

失敗するテストを先に実行し、最小限の実装で成功させてからコードを整理する開発手順を支援。網羅率80％以上の確認と検証結果の記録まで扱うスキル。

• テストから新機能を実装したいとき
• 不具合を再現してから直したいとき
• テストを保ちながらコードを整理

新しい機能を実装する前に、既存コードやnpm・PyPIのパッケージ、MCP serversなどを調べます。候補を比較し、採用・拡張・自作の判断につなげるスキルです。

• 機能追加前に既存の解決策を調べたいとき
• 依存パッケージの導入前の比較
• 外部連携に使えるツールの調査

Laravelの機能をテストから実装し、モデルやAPI、認証・権限を検証するスキル。PHPUnitやPestでのテスト作成、外部サービスの模擬化、カバレッジ確認を支援します。

• Laravelの機能をテストから実装したいとき
• APIの認証・権限を検証したいとき
• 決済・メール・キューを模擬化したいとき

曖昧な機能要望や影響の大きい変更を、作業範囲・前提・リスクとともに整理し、期待する動作と検証方法が明確な受け入れ基準や引き継ぎ資料にまとめるスキル。

• 曖昧な機能要望を整理したいとき
• 認証変更やデータ移行の受け入れ基準作成
• 別のエージェントやチームへの実装引き継ぎ

新機能や企画案を、PM・設計・開発・QAの4つの立場から同時に検討します。各役割の懸念や最初の行動を整理し、共通点と意見の対立をまとめるスキルです。

• 新機能を4つの立場で検討したいとき
• 実装前に提案の懸念を確認したいとき
• 新しい取り組みの初動を整理したいとき

機能追加やコード整理、PRレビューをGrok Build CLIに任せるスキル。単発実行と対話セッションを使い分け、長い作業の監視や続きの依頼も扱います。

• 機能の実装を任せたいとき
• 既存コードのリファクタリング
• PRの変更内容をレビュー

機能追加やコード整理、プルリクエストのレビューをOpenAI Codex CLIに任せるスキル。長い作業の進捗確認や、複数の課題を並行して修正する手順も扱います。

• 既存プロジェクトに機能を追加したいとき
• 認証モジュールを整理したいとき
• プルリクエストをレビューしたいとき

For product and technical management work: turn PRDs, roadmaps, RFCs, architecture reviews, and retros into decision documents. Built around the core query "pm-feature-business-case-deck", with product strategy lead judgment, buyer-ready proof, and this outcome: approve the feature, architecture, roadmap, or incident follow-up.

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Add end-to-end and API tests for features that already work, following the project's existing test harness. Use when the user asks for e2e tests, API tests, or automated coverage of an existing feature, or says "create qa automated tests for [feature]". Not for unit tests on work in flight, which the build writes.

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Featurizes small molecules with Molfeat for QSAR/QSPR, chemical similarity, virtual screening, and molecular ML. Covers ECFP/MACCS fingerprints, RDKit descriptors, pharmacophores, pretrained embeddings, configuration persistence, and molecule-to-label alignment.

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Create GitHub Issue for feature request from specification file using feature_request.yml template.

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Provides guidance for training and analyzing Sparse Autoencoders (SAEs) using SAELens to decompose neural network activations into interpretable features. Use when discovering interpretable features, analyzing superposition, or studying monosemantic representations in language models.

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Write a feature spec or PRD from a problem statement or feature idea. Use when turning a vague idea or user request into a structured document, scoping a feature with goals and non-goals, defining success metrics and acceptance criteria, or breaking a big ask into a phased spec.

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Set up and diagnose local agentmemory, including MCP, environment variables, ports, and feature flags. Use when getting started, checking a connection, enabling a feature, configuring auth, or explaining why a feature is off by default.

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Add or debug Table v9 features: registration, row-model slots, prerequisites, sorting, filtering, pagination, selection, spanning, and column layout. Read only task-relevant feature references.

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Use when adding, retiring, or auditing feature flags. Triggers on "add a flag", "ship behind a flag", "rollout plan", "kill switch", "stale flags", "flag debt", "LaunchDarkly", "GrowthBook", "Statsig", "Unleash", "Flipt", or any progressive-delivery question. Ships flag debt scanner, rollout planner, and kill-switch auditor (all stdlib Python), 4 references on flag taxonomy + provider trade-offs + rollout strategies + lifecycle, plus a /flag-cleanup slash command.

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Analyzes RFP/RFI responses for coverage gaps, builds competitive feature comparison matrices, and plans proof-of-concept (POC) engagements for pre-sales engineering. Use when responding to RFPs, bids, or proposal requests; comparing product features against competitors; planning or scoring a customer POC or sales demo; preparing a technical proposal; or performing win/loss competitor analysis. Handles tasks described as 'RFP response', 'bid response', 'proposal response', 'competitor comparison', 'feature matrix', 'POC planning', 'sales demo prep', or 'pre-sales engineering'.

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Prioritize a backlog of feature ideas based on impact, effort, risk, and strategic alignment with top 5 recommendations. Use when prioritizing a feature backlog, making scope decisions, or ranking product ideas.

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Analyze and prioritize a list of feature requests by theme, strategic alignment, impact, effort, and risk. Use when reviewing customer feature requests, triaging a backlog, or making prioritization decisions.

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Identify risky assumptions for a feature idea in an existing product across Value, Usability, Viability, and Feasibility. Uses multi-perspective devil's advocate thinking. Use when stress-testing a feature idea, doing risk assessment, or preparing for assumption mapping.

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Generate a Product Requirements Document (PRD) for a new feature. Use when planning a feature, starting a new project, or when asked to create a PRD. Triggers on: create a prd, write prd for, plan this feature, requirements for, spec out.

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Build a working artifact from a plain "implement X for me" request: a running end-to-end spine first, then one feature per rung, with every under-determined decision written to an assumption ledger BEFORE the code that depends on it and a sweep for the ones that slipped through undeclared (same-family provisional in the base Codex mirror). Use when user says "给我实现", "implement X", "帮我做一个能跑的", "先搭个原型再加功能", "build this feature", "prototype then extend", or hands over a capability description rather than an experiment plan.

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Build a working artifact from a plain "implement X for me" request: a running end-to-end spine first, then one feature per rung, with every under-determined decision written to an assumption ledger BEFORE the code that depends on it and a cross-model sweep for the ones that slipped through undeclared. Use when user says "给我实现", "implement X", "帮我做一个能跑的", "先搭个原型再加功能", "build this feature", "prototype then extend", or hands over a capability description rather than an experiment plan.

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