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
大きな機能の設計提案を、依存関係と合格条件を持つ作業単位に分け、複数エージェントの調査・実装・テスト・レビューから統合と最終検証まで整理するスキル。
Split an RFC into a multi-agent execution DAG — decompose into work units with dependencies and acceptance tests, run research, plan, implement, test, and review per unit, then merge through a queue with re-based branches and final system verification. Use when a feature is too large for a single agent pass, orchestrating RFC-driven multi-agent execution, or managing merge queues across agent-built units.
大きな機能のRFC(設計提案文書)を、個別に検証できる作業単位へ分割し、複数エージェントで進める手順を整理します。各単位にID、依存関係、対象範囲、合格判定用のテスト、リスク、切り戻し計画を設定します。作業ごとに調査、計画、実装、テスト、レビューを進め、順番に変更を統合した後、システム全体を検証します。
一度のエージェント作業では扱いきれない機能開発や、複数の変更を依存関係に沿ってまとめたい場面に向いています。変更の複雑さを三段階で整理し、実行ログ、作業単位ごとの評価表、依存関係図、統合リスクの要約を残します。作業が停滞した場合は、得られた情報を保存し、範囲を絞って再試行する手順も扱います。
依存先の失敗が未解決の作業は統合しません。各作業ブランチは最新の統合ブランチにリベースし、統合のたびに結合テストを再実行する前提です。作業単位のテストに加え、最後にシステム全体の検証が必要です。
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。
Inspired by humanplane style RFC decomposition patterns and multi-unit orchestration workflows.
Use this skill when a feature is too large for a single agent pass and must be split into independently verifiable work units.
Each work unit should include:
iddepends_onscopeacceptance_testsrisk_levelrollback_planIf a unit stalls:
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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。