Skill Testing

verification-loop は、コード変更後に build、type、lint、test、security、diff を確認するための Claude Code 向け検証ワークフローです。PR 前やリファクタリング後に、一般的なプロンプトではなく、整理された変更後チェックガイドが欲しいときに役立ちます。

rust-testing は、Rust のテストパターンを実践的にまとめたガイドです。単体テスト、統合テスト、非同期テスト、プロパティベーステスト、モック、カバレッジまで幅広く扱い、適切なテストの形を選びながら、迷いを減らして TDD ワークフローを進められるようにします。

python-testingは、pytestファーストのワークフローでPythonテストの設計・作成・レビューを支援します。TDD、fixture、mocking、パラメータ化、カバレッジ確認、そしてSkill Testingや実プロジェクトで信頼できるテストスイートの維持に活用できます。

perl-testing は、Test2::V0、Test::More、prove、モック、カバレッジ、TDD を使って Perl テストを作成・実行・改善するための実践ガイドです。インストールの考え方、使い方のパターン、移行の手助け、失敗したテストスイートの迅速なデバッグに perl-testing スキルを活用できます。

kotlin-testing は、Kotest、MockK、コルーチンテスト、プロパティベーステスト、Kover によるカバレッジを使った Kotlin のテスト自動化を実践的に学べるガイドです。TDD に沿ったワークフローで、より分かりやすいユニットテストやコンポーネントテストを書き、依存関係のモック化やサスペンド関数のテストで迷いを減らすために、この kotlin-testing skill を活用できます。

golang-testing スキルは、テーブル駆動のケース、サブテスト、ベンチマーク、ファジング、カバレッジを意識した TDD を使って Go のテストを作成・改善するのに役立ちます。実際の Go コードを扱う開発者向けに設計されており、一般論ではなく、実践的で Go らしいガイダンスを求める場合に向いています。

eval-harness は、Claude Code セッションと eval 主導開発のための正式な評価フレームワークです。合格/不合格の基準を定義し、機能評価や回帰評価を構築し、プロンプトやワークフローの変更を公開する前にエージェントの信頼性を測定するのに役立ちます。

csharp-testing は、C# と .NET のテスト自動化に役立つ実践ガイドです。xUnit、FluentAssertions、モック、統合テスト、保守しやすいカバレッジのための読みやすいテスト構成まで幅広くカバーします。

cpp-testing skill は、GoogleTest、GoogleMock、CMake、CTest を使った C++ テストの作成・実行・デバッグを支援します。カバレッジ確認、フレイキーなテストの修正、サニタイザーによる診断、そして現代的な C++ プロジェクトでの実践的な cpp-testing の活用に役立ちます。

context-budget スキルは、Claude Code のコンテキスト使用量を agents、skills、rules、MCP servers を横断して監査します。肥大化した内容、重複コンテンツ、コストの高い要素を特定し、優先度付きの整理アクションを返します。実用的な context-budget の使い方や、大規模構成での Skill Testing にこのガイドを活用してください。

writing-skills は、エージェントスキルの作成・編集・検証をテスト駆動のワークフローで進めるための Skill Authoring ガイドです。主要ファイル、前提条件、プレッシャーシナリオ、ベースラインテスト、簡潔な SKILL.md を反復改善する実践手順を把握できます。

skill-creator は、新規スキル作成、既存の SKILL.md 改訂、eval 実行、バリアント比較、トリガー説明の改善を支援する Skill Authoring 向けメタスキルです。リポジトリ内のスクリプトやレビュー補助を使った実務的な運用に向いています。

llm-evaluation スキルを使うと、LLMアプリ、プロンプト、RAGシステム、モデル変更に対して、指標設計、人手レビュー、ベンチマーク、リグレッションチェックを組み合わせた再現性のある評価計画を設計できます。

agentic-eval は、reflection、rubric ベースの批評、evaluator-optimizer パターンを使って、AI 出力の評価ループをどう構築するかを示す GitHub Copilot スキルです。

test-driven-development スキルは、まず失敗するテストを書き、その後で最小限の修正を加えて通すことでコード変更を進めるのに役立ちます。ロジック変更、バグ修正、回帰対策、そして「それらしい修正」よりも証拠が重要なエッジケースに適しています。

context-fundamentals は、AI エージェントシステムのためのコンテキストエンジニアリングを実践的に学べるガイドです。プロンプトに何を入れるべきかの判断、コンテキスト関連の問題のデバッグ、より明確なコンテキスト構造によるトークン予算の管理に役立ちます。エージェント設計やプロンプト最適化に向けて、実践的な context-fundamentals ガイドが必要なときに使うスキルです。

skill-builderは、Skill Seekersを使って、ドキュメント、GitHubリポジトリ、PDF、動画、コードベースをAI対応のskillsへ変換するためのskill authoring支援です。ソース種別の判定、推奨ワークフロー、ツールベースの手順を備えており、単発のプロンプト頼みではなく、再現性のあるskill作成を行えます。

test-scenarios スキルは、ユーザーストーリーを、目的、開始条件、ユーザー役割、手順、期待結果、エッジケースを備えた実行可能なテストシナリオへ変換します。QAのテストケース、受け入れテスト、機能検証、そして構造化された test-scenarios ガイドが必要なときのより明確なテスト設計に役立ちます。

testing-handbook-generator は、Trail of Bits の Testing Handbook（appsec.guide）から Claude Code のスキルを作成するためのメタスキルです。スキル作成者、セキュリティエンジニア、メンテナーが、ハンドブックの各セクションを再利用可能なスキルへ落とし込めるように、明確なワークフロー、スコープ管理、再現性のある生成手順を支援します。ハンドブックからスキルへ変換するための testing-handbook-generator ガイドが必要なときに使ってください。

property-based-testing のスキルガイドです。言語やスマートコントラクトにまたがる PBT の作成、レビュー、改善に役立ちます。この property-based-testing ガイドでは、ラウンドトリップ、冪等性、不変条件、パーサー、バリデーター、正規化の観点を見つけ、ジェネレーターを選び、property-based-testing が例ベースのテストより有効かどうかを判断できます。

create-skill-test は、dotnet/skills のエージェント向けスキル用に `eval.yaml` のテストファイルを作成するためのスキャフォールドを提供します。スキルテストの作成、シナリオやフィクスチャ、アサーション、ルーブリックの定義に使え、評価設計における過学習の抑制にも役立ちます。既存テストの実行、validator エラーのデバッグ、`SKILL.md` ファイルの作成には向きません。

skill-optimizer は、AI スキルの起動性、明確さ、モデル間の信頼性を高めたい作者向けの支援スキルです。Skill Authoring において、スキルは書けているのに安定して従われない場合、トリガーが弱い場合、リグレッションが出る場合、コンテキストコストを削りたい場合に適しています。ベンチマークの反復、リリースゲート、使用忠実度の向上をサポートします。

skill-judge は、AI skill パッケージと SKILL.md ファイルを監査するためのレビュー・採点用 skill です。知識差分、起動条件の明確さ、ワークフロー品質、公開準備の整い具合を評価し、改善に直結する具体的なフィードバックを提供します。

Judge は2段階の評価 skill です。まず meta-judge を起動し、その後に judge sub-agent が isolated context、evidence、明確な criteria に基づいて作業を採点します。コード、文章、分析、または Skill Authoring をレポート専用でレビューしたいときに、気軽な意見ではなく、説明可能な judge guide が必要ならこれを使います。