Code Quality

codacy-automation は、Composio Rube MCP を通じて Claude が Codacy ワークフローを実行できるようにする skill です。ライブのツールスキーマを検出し、Codacy 接続を確認したうえで、より安全に自動化ステップを進められます。

zero-hallucination-coder は、リポジトリ変更をより安全に進めるための Code Generation skill です。エージェントに Discuss、Map、Decompose、Execute、Verify の手順を踏ませることで、存在しない API、imports、paths、placeholder code を作り込むリスクを抑えます。認証、データベース、マイグレーション、API、複数ファイルにまたがる作業など高リスクな変更に向いており、単純な修正では使わないほうが適しています。

self-eval は、作業後のレビューを率直に行うための、プロンプトのみで構成された Claude Code skill です。タスク、コードレビュー、作業セッションの後に、2軸スコアリング、devil's advocate 推論、スコアの永続化、過大評価チェックを使って AI の作業品質を評価します。

pr-review-expert は、エージェントが GitHub PR と GitLab MR を構造的にレビューできるよう支援する skill です。blast radius analysis、security checks、breaking-change detection、test coverage review を行い、マージ前に優先度付きの findings をまとめられます。

focused-fix は、機能やモジュールを深く修復するための Claude skill です。特定の領域がエンドツーエンドで壊れており、コード編集に入る前にスコープ整理、依存関係の追跡、テスト、ログ確認、修復計画が必要な場合に適しています。すぐ直せる1行程度のバグ向けではありません。

karpathy-coder は、AI コーディングエージェントが前提を明らかにし、過度な抽象化を避け、diff を最小限に保ち、検証可能な目標を定義できるよう支援します。SKILL.md、リファレンス、期待される JSON 出力に加え、前提、複雑性、diff ノイズ、目標検証をチェックする Python スクリプトが含まれています。

adversarial-reviewer は、敵対的コードレビュー向けの prompt-only Claude skill です。diffs、commits、files を Saboteur、New Hire、Security Auditor の各ペルソナでレビューし、重大度を分類したうえで、BLOCK / CONCERNS / CLEAN のマージ判断を返します。リスクの高い変更をマージ前に確認する用途に適しており、外部依存はありません。

check skill は、コード差分、PR、issue キュー、リリース準備状況、コミット、push、公開、プロジェクト監査をレビューする skill です。merge や release の前に、dirty な作業ツリーや未追跡ファイルに対する安全ゲート付きで、Code Review を дисциплинированно に確認したいときに使います。アイデア出し、根本原因のデバッグ、文章レビューには向きません。

typescript-magician は、難易度の高い TypeScript の課題を解決するのに役立ちます。深いジェネリック設計、厳格な型付けの整理、コンパイルエラー、型ガード、高度な型変換まで幅広く対応します。型安全なコード生成、`any` の除去、`infer`、条件型、マップ型、テンプレートリテラル型、ブランド型、ユーティリティ型が必要なときの typescript-magician の使い方に向いています。

kaizenスキルは、リファクタリング、アーキテクチャ、ワークフローの修正、エラー処理、検証に向けて、小さく安全なコード改善を進めるためのガイドです。反復的な変更、設計段階での予防、最小限の変更範囲を重視します。コードを過度に複雑化せず、実践的なkaizenの指針がほしいときに使えます。

icpgは、ReasonNodes、正式な契約、ドリフト検出によって、コード理解に「なぜ」という層を加えます。コード変更の前に意図、責任範囲、リスクの文脈を把握したいコードレビュー、リファクタリング、事前分析に適しています。

rails-conventionsは、Rails 8.xの本番向けバックエンドコードを作成・レビューするための実用的なスキルです。モデル、コントローラ、ルーティング、Hotwire、ジョブ、API、テスト、セキュリティ、パフォーマンスまで、ローカルの開発規約に合わせる用途に使えます。特に、rails-conventionsガイドを一般的なデフォルトではなく、アプリ既存のパターンに沿わせたいバックエンド開発で有効です。

moyu-strict は、Code Editing 向けの厳格な過剰設計防止スキルです。変更範囲を狭く保ち、編集前にスコープを確認し、新しい抽象化を避け、依頼されていないテスト・ドキュメント・依存関係・リライトを省くようエージェントを導きます。最小限で安全な差分と、予測しやすいレビューを重視したいときに使います。

moyu-ko は、変更を最小限・適切な範囲・レビューしやすい形に保つコード編集スキルです。要求されたファイルだけを編集し、最もシンプルな修正を選び、範囲が曖昧なときは確認することで、過剰設計を避ける助けになります。厳密な差分、焦点の定まったバグ修正、そして規律あるコード編集のための実用的な moyu-ko ガイドを求めるときに使ってください。

moyu-en は、コード編集において抑制を重視するスキルです。変更を外科的に絞り、過剰設計を避け、差分をユーザーの依頼どおりの範囲に限定するのに役立ちます。必要なのは、正確で小さなパッチ、狭いスコープの制御、最小限のコード更新を導く明確な指針です。

commit-hygiene skill は、Git の作業を小さく、レビューしやすく、差し戻しやすい状態に保つための skill です。コミットの境界、PR のサイズ上限、スタックした PR の判断に使えます。変更セットが大きくなりすぎたときに役立つ、Git ワークフロー向けの実践的な commit-hygiene ガイドです。

code-review は、コミットやデプロイ前のコード変更に対して必ず実施するレビュー用ワークフローです。チームが構造化された /code-review ステップを運用し、エンジンを選び、汎用的な合格判定ではなく実用的なフィードバックを得るのに役立ちます。マージ前チェック、リリース候補、高リスクなリファクタリングに最適です。

github-pr-review は、GitHub の PR レビューに特化したスキルです。インラインコメント、PR 全体のレビュー本文、返信を収集し、重要度ごとに整理して、まずブロッカーから確実に解消できるようにします。PR コメントの整理、レビュー担当者への返答、対象を絞ったコミットとスレッド返信によるブランチ更新に使えます。認証済み GitHub CLI ワークフローで使う github-pr-review ガイドに適しています。

code-review は、変更されたコード、PR、ステージ済みコミット、diff 範囲をレビューするための CodeRabbit の AI 搭載スキルです。バグ、セキュリティ上の問題、品質リスクを見つけ出し、結果を重大度ごとに整理するため、エージェントが素早く対応できます。汎用的な批評ではなく、構造化されたコードレビューに使うのが適しています。