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の変更箇所に意図的な誤りを加え、テストが検知するか確かめます。見逃しを補うテストを追加し、変更前のコードでは失敗することも確認して根拠を報告します。
Check that a Python change is caught by tests: run every mutant of the changed lines and write tests until they catch them. Reports evidence instead of a diff to read.
Pythonの機能追加や修正について、テストが変更箇所の誤りを検知できるか調べます。成功条件を整理したうえで、変更行に意図的な誤りを加えるミューテーションテストを実行します。見逃しには利用者から見える動作を確かめるテストを追加し、再検証します。base-check では、新しいテストが変更前のコードで失敗することも確認します。
修正後にテストが通るだけでは判断しづらいときや、追加したテストが変更を実際に捉えているか知りたいときに向いています。未コミットの作業や、指定したGitの基準リビジョンからの変更を対象にし、検知した誤り、未検証の行、残る課題を報告します。
--base HEAD で検証して」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。既存テストを弱めたり削除したりせず、検証を繰り返すのは最大3回です。誤りを検知できてもコード全体の正しさは保証されず、変更によっては検証用の誤りを生成できない場合があります。
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。
This skill checks that code Claude wrote or changed is actually tested. It defines the check before coding, runs every mutant of the changed lines with a pinned runner, and writes tests until the tests catch them. It reports which mutants were killed and which new tests fail on the old code, so the user can trust the change from evidence. Upstream source: timini/agentic-verification.
@agentic-test-audit instead to review a whole test suite rather than one change.Arguments: $ARGUMENTS. --base is the git revision to compare with: HEAD (default) checks
uncommitted work, a branch such as main checks a whole branch. Other options go to the runner.
The goal is that the user can trust the change from evidence, without reading every line. A change is verified when the tests fail if any part of it is wrong. Passing tests alone do not show that: our study found 71% of the calls that could be deleted unnoticed sat in functions that looked well tested.
AV='uvx --from git+https://github.com/timini/agentic-verification@v0.3.0#subdirectory=runner agentic-verification'
$AV verify <project-root> --base <rev> [--budget-minutes N]
$AV replay --run <run-dir> --mutant <id> --all
$AV base-check <project-root> --base <rev> [tests...]
Pass the project root (the directory pytest runs in), not a package directory or a file.
base-check runs tests against the production source as it was at --base, in a disposable
copy, and lists the tests that pass now and fail there: those detect the change.
The runner works in a disposable copy and writes only to .test-suite-audit/ in the project.
It needs Python 3.12+ and pytest-cov in the project's environment, plus pytest-randomly for
the order check. Use a Bash timeout of the budget plus 2 minutes. The last stdout line is JSON
with the verdict and report paths.
base-check, which does it in a copy; an interrupted stash leaves the user's code broken.git show <base>:<file>)
is the oracle; compare on generated inputs and list intentional differences with a reason;base-check to confirm the test fails on the old code.verified: every changed line runs under a test and every mutant of the changed lines was
killed. Go to step 5.gaps: changed lines no test runs, surviving mutants, or a suite that is not green and
deterministic. Go to step 4.incomplete: the budget ended first (rerun with a larger --budget-minutes), or no
mutant applies to the changed lines, for example a decorated function. Then the mutants
give no evidence: rely on base-check and say so.no change: nothing under the source packages changed since --base; check the base.mutants/<id>.patch. It shows a wrong version of your
code that the tests accept. Write a test that passes on the real code and fails on that
version, then confirm it with replay --all (killed_now: true). If the mutant changes
nothing a caller could observe, leave it and say why.change-weak-tests): strengthen its
assertions, or explain what it checks instead.gaps.base-check shows failing on the old code;report.md.
Do not say the change is correct. Say what the tests now catch.For the meaning of statuses and labels, see reading the report.
AV='uvx --from git+https://github.com/timini/agentic-verification@v0.3.0#subdirectory=runner agentic-verification'
$AV verify . --base HEAD --budget-minutes 10
$AV replay --run .test-suite-audit/<run-dir> --mutant <id> --all
pytest-cov; the order check needs pytest-randomly.incomplete.uvx from GitHub at tag v0.3.0 (commit 07608b3b9e4e359bc0b93b3eca94bb78d67e369e). Review it before first use..test-suite-audit/ in the project. It does not stash, revert or edit production files.@agentic-test-audit - audit a whole pytest suite for gaps, flaky and slow tests, and removal candidates.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。