FastMCPの公式ドキュメントを追加・改訂するスキル。既存ページに合う構成と文体、実行できるコード例、アクセシビリティ、リンク検査から公開確認まで扱います。
- FastMCPの新機能を文書化したいとき
- 既存の説明ページを改訂したいとき
- 読みやすさとページ間の統一性の点検
FastMCPの未対応課題から利用者への影響と修正の見通しを調べ、既存のプルリクエストや対応状況も踏まえて、着手候補と次の行動を提案するスキルです。
Find worthwhile FastMCP issues to work on in a backlog or release window, verify promising candidates, and present concrete picks with existing PR links.
FastMCPの未対応課題から、取り組む価値のある候補を探します。対象期間や依頼範囲に沿って一覧を作り、関連プルリクエスト、議論、コード、変更履歴を調査します。利用者への影響、保証された動作との食い違い、原因を絞った修正の見通しを確認し、有力な候補のリンクと次の行動を提案します。
次に直す不具合を選びたいときや、前回のパッチ公開後に作成・更新された課題を確認したいときに向いています。新しさやコメント数だけで順位を決めず、すでに修正済みか、提案段階かも区別します。修正済みなのに開いたままの課題や、同じ課題に対する複数の修正案を整理する場面にも使えます。
GitHubのリリース、課題、プルリクエストの取得にghを使います。調査範囲の上限が網羅性に影響する場合は、その制限を報告します。このスキルだけでは実装やGitHub上の変更は行わず、実装を選んだ後はfix-issueにつなぎます。
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。
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。
Read AGENTS.md and the contribution policy in the development guide. Honor the requested scope. For "since the last patch," identify the release timestamp, then look for open issues created or substantively updated afterward. Use a bounded inventory internally; report truncation if it affects coverage.
Start from an inventory, then link each candidate to the PRs that mention it:
gh release list --repo PrefectHQ/fastmcp --limit 1
gh issue list --repo PrefectHQ/fastmcp --state open --limit 30 \
--json number,title,author,createdAt,updatedAt,labels,comments
gh pr list --repo PrefectHQ/fastmcp --state all --search "<issue-number> in:body" \
--json number,title,state,author
Where search, GraphQL or --paginate are blocked (cloud sessions), page repo-scoped REST by hand (gh api "repos/PrefectHQ/fastmcp/pulls?state=all&per_page=100&page=N"), dump it once, and join locally.
Pick work with concrete user impact, a supported contract being violated, a tractable causal fix, and a change FastMCP wants to carry. Apply triage and merge decisions before ranking anything: labels and confident diagnoses are claims, and the behavior may already be fixed or decided. Mark each pick want / marginal / don't want. Do not rank solely by recency, comment count, or how small a proposed patch looks. Automated dashboard churn is not itself useful work.
For promising candidates:
For a cleanup pass, the mechanical wins are open PRs whose linked issue is already closed, issues still open after a merged "fixes #N" (check for a revert first), and competing PRs for one issue.
Lead with the strongest pick as soon as evidence supports it: link, what breaks, why it matters, where the cause is, and the next action. Include a few alternatives when useful. Do not turn selection into an exhaustive audit or a full review of every linked PR. Save continuation notes only when needed.
When the user chooses implementation, use fix-issue. For an assignment decision on an external contribution, use review-issue. Triage alone does not authorize public mutations or implementation.
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。
FastMCPの公式ドキュメントを追加・改訂するスキル。既存ページに合う構成と文体、実行できるコード例、アクセシビリティ、リンク検査から公開確認まで扱います。
コマンドラインからMCPサーバーのツールや引数を調べて実行します。設定済みサーバーの探索、ローカル・リモート接続、JSON出力による作業への組み込みを扱います。
PythonのFastMCPで、導入済みバージョンに合う資料を参照しながらMCPサーバーを作成・拡張・レビューし、ツールの設計や動作、エージェントの利用結果を検証します。
FastMCPの不具合を再現し、影響範囲を絞った修正から互換性の確認、テスト、プルリクエスト公開後の確認まで進めるスキルです。
FastMCPの変更に対して、不具合の再発を防ぐpytestのテストを書くスキル。修正前の再現確認から、通信を伴わない動作検証や外部リクエストの検査まで扱います。
FastMCPのリリース内容の確認から、貢献者の記載、変更履歴の更新、タグ作成、PyPIへの公開、ドキュメントの反映確認までを一連の手順で進めます。