新規・既存のAIプロジェクトについて、コードや目的、制約を確認し、利用可能なスキルの提案と、依存関係や完了条件を含むタスク一覧・実装計画の作成を支援します。
- 新規AIプロジェクトの着手計画
- 既存プロジェクトの技術課題の整理
- 利用可能なスキルを選びたいとき
Pythonのpytestテスト群を調べ、不具合の見逃し候補や未検証のコード、遅い・不安定なテストを報告します。削除候補も追加検証し、テスト自体は変更しません。
Audit a pytest suite: surviving mutants and untested code, flaky, order-dependent and slow tests, and removal candidates checked on held-out mutants. Report-only.
Pythonのpytestテスト群を監査し、壊れたコードを検知する力、実行速度、結果の安定性を調べます。quick は実行時間やコードの検証範囲を確認し、deep はコードに意図的な変更を加えるミューテーションテストと実行順の検査も行います。削除候補には、候補選定に使わなかった変更例で追加検証を行い、根拠を報告します。
テストは通るのに見逃しが心配なときや、遅い・ときどき失敗するテストを調べたいときに向いています。テストを減らす検討にも使えますが、コードを通る範囲の重複だけで不要とは判断しません。結果はレポートとしてまとめ、テストやソースコードは変更しません。
quick でテスト全体を5分の予算で監査して」deep で見逃しと実行順依存を調べ、削除候補も検証して」Python 3.12以上と pytest-cov が必要で、実行順の検査には pytest-randomly も使います。ランナーは uvx で取得し、一時コピーで実行します。既定の予算は簡易監査5分、詳細監査30分です。検知されなかった変更は不具合の証明ではなく、削除候補の検証も安全性を保証しません。
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。
This skill measures whether a Python test suite is a good check. It asks whether the suite would notice broken code, whether it is fast and stable enough to run on every change, and which tests cost time without adding detection. A pinned runner does the measuring; the skill reports and does not change tests. Upstream source: timini/agentic-verification.
@agentic-verify instead to check a single change.Arguments: $ARGUMENTS. The first word is the mode: quick (default) or deep. Anything
else goes to the runner. To check a single change rather than the whole suite, use the
agentic-verify skill instead.
An agent can only be trusted as far as the checks it runs. This skill measures whether a test suite is a good check: whether it would notice broken code, whether it is fast and stable enough to run on every change, and which tests cost time without adding detection.
AV='uvx --from git+https://github.com/timini/agentic-verification@v0.3.0#subdirectory=runner agentic-verification'
$AV quick|deep <path> [--budget-minutes N]
$AV prune-check <path> --tests-file <file> --from-run <run-dir>
$AV replay --run <run-dir> --mutant <id>
The runner works in a disposable copy and writes only to .test-suite-audit/ in the project;
suggest adding that to .gitignore. It needs Python 3.12+ and pytest-cov in the project's
environment, and pytest-randomly for order checks. Use a Bash timeout of the budget plus 2
minutes. The last stdout line is JSON with the report paths.
prune-check did not refute may be
presented as removable, and even then as "not refuted", not "safe".test-suite-audit.toml; if
absent, the runner discovers source packages, test directories and the interpreter
(.venv/bin/python, then python3). If discovery looks wrong (for example a monorepo),
write a test-suite-audit.toml only after asking. Keys: python, source, tests,
pytest_args, env, workers, protected (node ID prefixes or marker names of tests that
must never be proposed for removal). If pytest-cov is missing, say coverage will be "not
assessed" and offer the install command; do not install anything without asking.report.json (full evidence) and report.md. See
reading the report for statuses, labels and the detection rate.prune-check on them with
--from-run <run-dir>, so the check uses mutants the set was not chosen from. Give it at
least 10 minutes. Report its verdict: refuted (with the kills or lines lost) or not refuted
(with the number of killed mutants checked and the upper bound it gives).
If it is refuted, keep the tests it names as sole killers, and say the rest is still
unproven. Never present a refuted set as removable.report.md.agentic-verify skill does this for changed code);
removing a not-refuted set in its own commit; or a deeper run with a larger budget.If the run is partial (budget or interruption), say so first and explain which steps are missing.
AV='uvx --from git+https://github.com/timini/agentic-verification@v0.3.0#subdirectory=runner agentic-verification'
$AV quick . --budget-minutes 5
$AV deep . --budget-minutes 30
$AV prune-check . --tests-file removal.txt --from-run .test-suite-audit/<run-dir>
pytest-cov; order checks need pytest-randomly.not refuted removal set is not proof that removal is safe.uvx from GitHub at tag v0.3.0 (commit 07608b3b9e4e359bc0b93b3eca94bb78d67e369e). Review it before first use..test-suite-audit/.@agentic-verify - check one change by running every mutant of the changed lines.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
新規・既存のAIプロジェクトについて、コードや目的、制約を確認し、利用可能なスキルの提案と、依存関係や完了条件を含むタスク一覧・実装計画の作成を支援します。
コードやインフラのセキュリティ監査、脅威の洗い出し、設定の強化を支援します。OWASPに沿った確認や、攻撃側・防御側の検証、インシデント対応も扱います。
繰り返し行う作業をAndru.ia向けのスキルにまとめます。入力・成果物・利用例・制約を定め、SKILL.mdの作成から構造検証、PRの準備まで支援します。
プロジェクトの業界が決まった段階で、業界動向や適用候補の法規制、利用者に合う画面設計、技術選定とリスクを調べ、確認済みの事実と仮説を分けて資料にまとめます。
文章や文書から2slides APIでスライドを生成し、参考画像に合わせたスタイルの指定、AI音声ナレーションの追加、画像・音声の書き出しに対応します。
360度評価や相互フィードバックの運用を整理し、回答を1件ずつ記録する空の台帳を作るスキル。確認済みの項目だけでCSV、SQL、JSON SchemaやNotion向けの対応表を整えます。