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
公開前や変更の取り込み後に、アプリの認証・データ・決済・運用を根拠付きで点検します。公開を妨げる問題と優先して直す項目を、本番への準備状況としてまとめるスキル。
Local-evidence production readiness audit for shipped apps, pre-launch reviews, post-merge checks, and "what breaks in prod?" questions without sending repo data to an external audit service. Use when auditing production readiness before launch, after a merge, or when asked what breaks in prod.
アプリを本番公開してよいか、手元のコードや許可された情報を根拠に点検します。最近の変更、認証と権限、データの整合性、決済通知、バックグラウンド処理、AI機能、デプロイ設定など、実際に存在する箇所を確認します。テストや環境変数、監視、変更を戻す手順も調べ、準備状況の点数、公開前に直す問題、優先度の高い修正、確認済み・不足している根拠、次の作業をまとめます。
公開直前や変更の取り込み後に、本番で起こりそうな問題を整理したいときに向いています。CIという自動チェックが通っていても、運用上のリスクを別に確認したい場面や、デモ・顧客向け展開の前にも使えます。
コード、デプロイ先、CI結果などの根拠が必要です。外部スキャナーの実行や第三者サービスへのデータ送信は、対象ツールと送信内容への明示的な承認が前提です。点数は優先順位付けの目安で、正式な法令適合性の監査や認証ではありません。
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。
Use this skill when the user asks whether an application is ready to ship, what could break in production, or what must be fixed before a launch. This is a maintainer-safe rewrite of the stale community production-audit idea: it keeps the useful production-readiness lens and removes unpinned external execution and third-party data sharing.
security-review first.Build the audit from local and user-authorized evidence. Do not run unpinned remote code, upload repository contents to third-party services, or call external scanners unless the user explicitly approves that specific tool and data flow.
Use this order:
Start with cheap, local signals:
git status --short --branch
git log --oneline --decorate -20
git diff --stat origin/main...HEAD
Then inspect the project-specific surface:
If a deployed URL is in scope, use browser or HTTP checks only against that URL and avoid credentialed actions unless the user supplies a safe test account.
Use scores to force prioritization, not to imply mathematical certainty.
| Band | Score | Meaning |
|---|---|---|
| Blocked | 0-49 | Do not ship until the top risks are fixed |
| Risky | 50-69 | Ship only behind a small rollout or internal beta |
| Launchable With Caveats | 70-84 | Ship if owners accept the listed risks |
| Strong | 85-100 | No obvious launch blockers from available evidence |
Cap the score at 69 if any of these are true:
Cap the score at 84 if CI is not green or the launch-critical path was not
tested end to end.
Lead with one sentence:
Production audit: 76/100, launchable with caveats, with webhook idempotency and rollback docs as the two risks to fix before public launch.
Then list:
Blockers: must-fix items before deploy.High-value fixes: next fixes if the user wants to improve the score.Evidence checked: files, commands, CI, deployed URL, or PRs inspected.Evidence missing: what would change confidence if provided.Next action: one concrete fix or verification step.Keep strengths short. The user asked for readiness, so the useful answer is the remaining risk and the next action.
User:
is this ready to ship?
Response:
Production audit: 68/100, risky, because Stripe webhooks are verified but not idempotent and there is no rollback note for the pending migration.
Blockers:
- Add idempotency for `checkout.session.completed` before fulfilling orders.
- Write and test the rollback path for `20260511_add_billing_state.sql`.
High-value fixes:
- Add a health check that verifies database and payment-provider reachability.
- Add one E2E path for upgrade, webhook fulfillment, and billing-page refresh.
Evidence checked:
- `api/stripe/webhook.ts`
- `db/migrations/20260511_add_billing_state.sql`
- GitHub Actions run for the release branch
Next action: Want me to patch webhook idempotency first?
npx <package>@latest or a remote scanner as the default audit path.security-reviewdeployment-patternse2e-testingtdd-workflowverification-loop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。
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。