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
GitHubの課題やプルリクエストを仕分けし、実行予定の作業をLinearにつなげて、公開状況と社内の担当・優先度・次の対応を整理するスキル。
Operate execution flow across GitHub and Linear by triaging issues and pull requests, linking active work, and keeping GitHub public-facing while Linear remains the internal execution layer. Use when the user wants backlog control, PR triage, or GitHub-to-Linear coordination.
GitHubの課題やプルリクエストと、Linearの社内タスクをつなぎ、作業の進め方を整理します。差分、レビューコメント、CI(自動チェック)の結果、関連課題を確認し、マージ・移植や再実装・終了・保留に仕分けます。その理由、Linearで必要な対応、次に行う具体的な作業をまとめます。
未対応の課題やプルリクエストがたまり、何から進めるか判断したいときに向いています。GitHubを公開情報の場、Linearを実行予定の作業を管理する場として使い分け、担当や優先度を整理します。複数のリポジトリや部門にまたがる作業の連携、完了・却下時の状態更新も対象です。
GitHubの全課題をLinearへ複製する運用ではありません。実行予定や社内での担当管理が必要な作業を対象にします。マージ判断では差分全体を確認し、CIが失敗している場合は修正または進行を止める判断を行います。
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。
This skill turns disconnected GitHub issues, PRs, and Linear tasks into one execution flow.
Use it when the problem is coordination, not coding.
Gather:
Every item should end up in one of these states:
| State | Meaning |
|---|---|
| Merge | self-contained, policy-compliant, ready |
| Port/Rebuild | useful idea, but should be manually re-landed inside ECC |
| Close | wrong direction, stale, unsafe, or duplicated |
| Park | potentially useful, but not scheduled now |
Create or update Linear only if:
Do not mirror everything mechanically.
When work is active:
When work ships or is rejected:
Return:
PUBLIC STATUS
- issue / PR state
- CI / review state
CLASSIFICATION
- merge / port-rebuild / close / park
- one-paragraph rationale
LINEAR ACTION
- create / update / no Linear item needed
- project / lane if applicable
NEXT OPERATOR ACTION
- exact next move
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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。