Web・iOS・Androidの画面を、読み上げやキーボード操作に対応させ、ラベル、配色、操作対象の大きさなどをWCAG 2.2に沿って設計・点検するスキル。
- アイコンボタンの説明を付けたいとき
- キーボード操作とモーダルの点検
- コントラストや操作対象の大きさの確認
公開前のWeb画面をブラウザで操作し、フォームや認証、3つの画面幅での表示差分、速度指標、アクセシビリティを点検して、公開可否と修正点をまとめます。
Run automated post-deploy UI verification with a browser automation MCP (claude-in-chrome, Playwright, or Puppeteer): console-error and Core Web Vitals smoke checks, form and auth-flow interaction tests, screenshot visual regression across three breakpoints, and axe-core accessibility audits ending in a SHIP / DO-NOT-SHIP verdict. Use when testing a deployed feature on staging or preview, before shipping frontend changes, reviewing a frontend PR, or checking responsive layout and accessibility.
デプロイ済みのWeb画面をブラウザで操作し、公開前の品質を点検します。コンソールや通信のエラー、表示速度などの指標、リンク、フォームの正常・異常入力、ログインからログアウトまでを確認します。375px・768px・1440pxの画面幅でスクリーンショットを比較し、表示崩れやアクセシビリティの問題を報告します。結果には公開可否の判定と修正点を付けます。
ステージングやプレビューに反映した機能を確認したいときに向いています。フロントエンドの変更を公開する前や、PRの画面挙動を確かめる際にも使えます。
claude-in-chrome、Playwright、Puppeteerなどのブラウザ自動化環境が必要です。認証にはテスト用の資格情報を使います。決済や削除などの変更を伴う操作は、明示的な許可とステージング/プレビュー環境が必要です。比較用画像がない場合、表示差分は判定不能と報告します。axe-coreなどの自動検査だけではアクセシビリティを保証できず、手動確認も必要です。
この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI(Claude Haiku)が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
Uses the browser automation MCP (claude-in-chrome, Playwright, or Puppeteer) to interact with live pages like a real user.
Browser QA drives real auth and real user journeys, so treat the blast radius explicitly. Default to read-only: never run a mutating journey (checkout, payment, delete, mass-update) against a production URL — require an explicit opt-in and a staging/preview URL. Use seeded test credentials, never real production logins, and redact credentials/tokens/PII before saving any screenshot.
1. Navigate to target URL
2. Check for console errors (filter noise: analytics, third-party)
3. Verify no 4xx/5xx in network requests
4. Screenshot above-the-fold on desktop + mobile viewport
5. Check Core Web Vitals: LCP < 2.5s, CLS < 0.1, INP < 200ms
(INP replaced FID in March 2024; thresholds per web.dev)
1. Click every nav link — verify no dead links
2. Submit forms with valid data — verify success state
3. Submit forms with invalid data — verify error state
4. Test auth flow: login → protected page → logout (test creds only, never prod)
5. Test critical user journeys (checkout, onboarding, search)
— read-only by default; only exercise mutating journeys against staging
with explicit opt-in (see "Safety first" above)
1. Screenshot key pages at 3 breakpoints (375px, 768px, 1440px)
2. Compare against committed baseline screenshots
— no baseline ⇒ report INCONCLUSIVE, never a silent PASS
3. Flag layout shifts > 5px, missing elements, overflow
4. Check dark mode if applicable
1. Run axe-core or equivalent on each page
2. Flag WCAG 2.2 AA violations (contrast, labels, focus order)
3. Verify keyboard navigation works end-to-end
4. Check screen reader landmarks
Note: axe-core automatically covers roughly 30–40% of WCAG. A clean run is necessary, not sufficient — keyboard nav, focus order, and a screen-reader pass still need a manual check. Don't report "accessible" from an automated pass alone.
## QA Report — [URL] — [timestamp]
### Smoke Test
- Console errors: 0 critical, 2 warnings (analytics noise)
- Network: all 200/304, no failures
- Core Web Vitals: LCP 1.2s ✓, CLS 0.02 ✓, INP 89ms ✓
### Interactions
- [✓] Nav links: 12/12 working
- [✗] Contact form: missing error state for invalid email
- [✓] Auth flow: login/logout working
### Visual
- [✗] Hero section overflows on 375px viewport
- [✓] Dark mode: all pages consistent
### Accessibility
- 2 AA violations: missing alt text on hero image, low contrast on footer links
### Verdict: SHIP WITH FIXES (2 issues, 0 blockers)
# verdict ∈ SHIP / SHIP WITH FIXES / DO NOT SHIP; use INCONCLUSIVE if no visual baseline
Works with any browser MCP:
mChild__claude-in-chrome__* tools (preferred — uses your actual Chrome)mcp__browserbase__*Pair with /canary-watch for post-deploy monitoring.
まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
概要と使いどころ
Web・iOS・Androidの画面を、読み上げやキーボード操作に対応させ、ラベル、配色、操作対象の大きさなどをWCAG 2.2に沿って設計・点検するスキル。
AIエージェントの不調を、指示・記憶・ツール実行・画面表示など12の層から調べるスキル。コードやログを根拠に原因を整理し、重要度順の指摘と修正案をまとめます。
実際の開発課題で複数のコーディングエージェントを比較するスキル。成功率、取得可能なAPI費用、所要時間、繰り返し実行の安定性を測り、選定や更新後の評価に使えます。
AIエージェントが使うツールの種類や入出力、エラーからの復帰手順を設計・見直します。文脈の情報量も整理し、作業完了率や再試行回数で改善を評価します。
AIエージェントの失敗や同じ操作の繰り返しを記録し、原因の切り分け、小さな復旧操作、結果の報告まで進める手順を示して、根拠のある再試行につなげるスキル。
AIエージェントが失敗や同じ操作を繰り返す原因を、エラーと実行状況から整理します。小さな復旧操作を試し、結果と根拠を引き継げる報告にまとめるスキルです。