GitHub Agentic Workflowsの設計・作成・更新・デバッグ・アップグレード依頼を見分け、対応する手順書へ案内するスキルです。
- ワークフローを新規設計・作成したいとき
- 既存ワークフローを更新したいとき
- エラーの調査やデバッグをしたいとき
指定されたCLIテストのコマンド、入力、順序、期待条件を保ったまま実行し、観察結果に照らして各ケースを判定するスキルです。
Internal exact-case flow for cli-exercise. Preserves supplied commands, inputs, ordering, assertions, and output constraints.
実行スコア 未検証
インストール方法を見る指定されたCLIテストを、依頼者が示したコマンド、入力、順序、ケースID、期待条件を保って実行するための手順を定めます。各ケースは一つの動作を扱い、準備、操作、検証の順に進めてから次へ移ります。ケース内の複数コマンドは準備や検証に使えますが、構成を変える必要がある場合は、分割・並べ替え・追加を勝手に行わず確認します。実際の画面を観察してから操作し、予想外のプロンプトが出てもテストの意味を読み替えません。結果は観察した状態や出力と指定された期待を照合し、合致しない場合は失敗、実行や検証ができない場合はブロックとして扱います。正しさの条件がない実行は「観察」と記録します。
既に決めたCLIテストケースを忠実に再現し、結果を根拠とともに残したいときに向いています。入力値や操作順が重要な確認、エラーになること自体が期待されるケース、書き込みを含むケースなどで、指定内容と実際の結果を混同せず扱えます。
入口となるスキルから、保持された依頼、検証済みの契約、事前確認の記録、許可された影響範囲を受け取る必要があります。これらが不足する場合は推測で補わず、入口の手順に戻ります。許可された書き込みがケースに含まれる場合、指定どおり実施するかブロックとして報告します。共有実行モジュールと証拠・クリーンアップ用の関連スキルを使います。
この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI(OpenAI Codex)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。
SKILL.md の記述から、注意が要る操作と導入の前提を AI が確認しました。点数は実際に動かした結果(実行検証)だけで付けています。
点数には入れていません。 2026年10月26日 時点で AI(OpenAI Codex)が判定しました。目安なので、入れる前に原文も確認してください。
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。
Require the entry skill's preserved request, validated contracts, ready preflight receipt, and approved effect scope. If any is missing, return to the entry skill instead of filling gaps with assumptions.
Keep the caller's original case text. Turn supplied commands and interactions into the canonical actions in the contract. Keep test ordering and case IDs stable.
Each recording case covers one behavior, with at most one exercise invocation. Give it a very short behavior/outcome title, not an inventory of commands or flags. A supplied case may include multiple preparation or validation commands. If its exact steps conflict with this structure, ask before splitting, reordering, omitting, or adding anything. Explicit narrower coverage takes precedence over the default preparation/exercise/validation coverage.
If the caller specifies literal keys, preserve those keys. If they specify an option by name, a mechanical selector can locate it. Ask before inventing values or steps that materially affect the case. Do not add negative tests, extra metadata, new retries, or exploratory branches just because they seem useful.
Keep before/after conditions controlled: equivalent initial state, commands, geometry, data, and timing, with separately identified executables.
Use the shared run module. The exact-action gate must remain active for both live AI actions and generated controllers.
Execute each case's preparation, exercise, and validation in that order before starting the next case; approved cleanup can follow its validation. Do not batch phases across cases or later rearrange captured runs to suggest a different execution order. Preserve and clarify conflicting caller-supplied ordering.
Observe the real screen before actions. Condition-based waits can synchronize unspecified timing, but cannot replace or defeat a stated timing requirement. Never match an expected output merely because it appears in the typed command.
An unexpected prompt is not permission to reinterpret the test. Use only mechanical actions consistent with the supplied case. Otherwise pause, preserve evidence, and report what needs clarification.
If an authorized write is part of the case, execute it as specified or report blocked. Do not replace it with Cancel and claim that the case passed. Follow all applicable environment/tool policies.
Check every expectation against actual observations, with references to the appropriate state, output, file, or approved external readback. Do not rewrite the expectation to match the observed result.
Use failed for contradicted expectations and blocked for requirements that
could not be exercised or verified. An execution with no correctness assertion
is observed, not passed. A nonzero exit can pass an expected-error case;
exit zero cannot excuse a contradicted assertion.
Finish with evidence and cleanup.
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。
ログインなしで書き込めます。使ってみた感想、質問、動かなかった環境などを気軽にどうぞ。
まだコメントはありません。最初のコメントを書いてみませんか。
GitHub Agentic Workflowsの設計・作成・更新・デバッグ・アップグレード依頼を見分け、対応する手順書へ案内するスキルです。
実際のCLIコマンドをケースや目標に沿って実行・記録し、観察した動作を確認できる動画などの証拠にまとめます。
CLI操作の記録や実行結果を期待値と照合し、動画などの証拠をローカルで作成・確認して、ケースごとの結果と成果物を返します。
指定された目標と許可範囲に沿ってCLIの確認項目を選び、各操作の準備・実行・検証を順に進めて結果を整理するスキルです。
cli-exerciseの実行前にGoや録画関連ツールの利用可否を調べ、不足時は導入手順への同意を得て再確認する内部モジュールです。
CLI操作をケースごとに実行・記録し、承認済みの手順や状態を守りながら、実際の画面と結果を証拠として残します。