Codex

dmux-workflows は、tmux のペイン上で dmux を使い、並列の AI エージェントセッションを編成するためのガイドです。調査、実装、テスト、ドキュメント作成を Claude Code、Codex、OpenCode などのハーネスに振り分けられるため、コンテキストの詰まりを抑えながらマルチエージェント開発を進められます。

ai-regression-testing は、AI支援開発で見落とされがちなバグを検出するのに役立ちます。たとえば、不完全な修正、古い前提、サンドボックス経路と本番経路にまたがる回帰などです。エージェントが API ルート、バックエンドロジック、または実用的で再現性のある確認が必要なバグ修正を変更したときの Regression Testing に、この ai-regression-testing skill を使ってください。特に、DB を使わないサンドボックスモードの検証や、隠れた分岐をあぶり出すレビューのワークフローに有効です。

agent-eval は、coding agent を再現性のあるタスクで一対一比較し、pass rate、cost、time、consistency を評価するための skill です。自分の repo で Claude Code、Aider、Codex などの agent を比較したいときに使えば、場当たり的なプロンプトよりも明確な根拠を得られます。

verification-before-completionは、裏付けのない完了報告を防ぐための最終確認スキルです。どんな場面で使うべきか、obra/superpowersからの導入方法、そして修正完了・テスト通過・レビュー可能といった各ステータスの主張を最新の検証結果にどう対応づけるかを確認できます。

using-superpowers は obra/superpowers のセッション開始用スキルで、返答前に必ずスキルを確認するよう促し、エージェントが最初に適切なワークフローを見つけて有効化しやすくします。

test-driven-development スキルを導入して活用することで、厳格な TDD を徹底できます。まず失敗するテストを書き、その失敗を確認し、最小限のコードを実装してから、安全にリファクタリングします。

systematic-debugging は、バグ、flaky tests、ビルド失敗、予期しない挙動に対して、根本原因の特定を最優先に進めるデバッグスキルです。修正提案に入る前に確認したい、4フェーズのワークフロー、補助ファイル、適した利用場面を把握できます。

subagent-driven-development は、実装計画をタスク単位で進めるためのスキルです。各タスクごとに新しい subagent を割り当て、結果はまず仕様適合、その後にコード品質の順で2段階レビューします。implementer、spec reviewer、code quality reviewer 向けのプロンプトテンプレートも含まれています。

executing-plans は、書面化された実装計画に沿ってエージェントを進めるための skill です。最初に計画を確認し、手順どおりに作業を実行し、指定されたチェックを行い、blocker があれば停止し、最後は仕上げ用ワークフローへ引き継ぎます。Project Management など、計画主導で進めるデリバリーに向いています。

dispatching-parallel-agents は、完全に独立したタスクを別々のエージェントへ分割し、コンテキストを分離したまま結果を協調的にまとめるための Agent Orchestration スキルです。

webapp-testingは、Python PlaywrightでローカルWebアプリを検証するためのスキルです。`scripts/with_server.py`でサーバーを起動し、描画後のUI確認、セレクタ探索、スクリーンショットやコンソールログ取得を行い、偵察重視の手順でフロントエンド挙動を確かめられます。

quieterは、うるさく見える、または刺激が強すぎるUIの視覚的な強さを抑えつつ、明瞭さ、階層構造、ブランドの意図は保つためのUIデザイン改善 skill です。親となる `$impeccable` skill の後に使うのが最適で、的を絞った調整を行う前に、強さの原因を見極めるのに役立ちます。

notion-meeting-intelligence は、Notion のコンテキストを会議向けのアジェンダや事前読了資料に変換し、意思決定、進捗確認、計画、振り返り、1on1 の準備に必要な Codex リサーチまでまとめて支援します。根拠のある資料、明確なタイムボックス、参加者別の出力が必要なときに、notion-meeting-intelligence の会議準備ワークフローとして特に適しています。

colorizeスキルは、グレー中心で単調なインターフェースに戦略的な色を加えたいUIチーム向けのスキルです。どんな場面で使うべきか、どのような文脈情報が必要か、そして $frontend-design やブランドを踏まえた配色判断とともに impeccable のワークフローへどう組み込むかを理解できます。

arrange は、UIのレイアウト、余白、視覚的階層の課題を診断し、改善の方向性を示すためのスキルです。画面が詰まり気味なUI、単調で繰り返し感のあるグリッド、構成の弱いレイアウトを見直したいときに役立ちます。利用には $frontend-design のセットアップが必須で、必要に応じて $teach-impeccable のコンテキストも併用できます。

neat-freak は、セッション終了時の引き継ぎに向けたナレッジ整理スキルです。プロジェクト文書、エージェントのメモリ、コードのズレを突き合わせて、CLAUDE.md、AGENTS.md、docs/ が最新の状態に保たれるようにします。技術ライティング、開発者、そしてより整理された信頼性の高いプロジェクト知識ベースを必要とするエージェント運用担当に役立ちます。

codexは、Codex CLIを包んでコード解析・リファクタリング・自動編集を行うClaude Code向けスキルです。`codex exec`や`codex resume`を、適切なモデル設定、sandbox、再開フロー、控えめな標準出力で実行しやすくします。利用前に、ローカル環境でCodex CLIが正しくインストールされている必要があります。

subagent-driven-developmentは、実装計画を独立したタスクに分解し、各タスクごとに新しいサブエージェントを起動して、途中の結果を確認しながら進めるためのskillです。複数のエージェントを連携させて、品質チェックを挟みつつ素早く進めたい場合に向いており、特に3件以上の独立した課題、バグ修正、機能の切り出し、リポジトリ整理に有効です。

cross-agent-delegation は、Claude Code が Kimi と Codex に作業を振り分けてエージェント・オーケストレーションを行うのを支援します。ツールの自動検出、テスト後の Codex 自動レビュー、複雑性シグナルに基づく範囲限定の Kimi への委任に対応しています。マルチCLI のワークフローで、隠れたルーティングをインストール・有効化・活用するための実践的なガイドが欲しいときに、この cross-agent-delegation skill を使ってください。

long-task-coordinatorは、永続的な状態ファイル、復旧チェック、明示的なステータス、そして報告前に必ず状態を保存する運用によって、長時間実行タスクや委譲した作業を、再開しやすく信頼性高く調整できるようにするスキルです。

skills-cliは、最新の`bunx skills`や`npx skills`コマンドを使って、Agent Skillsの検索・導入・管理を進めるためのガイドです。`--skill`、`skills-lock.json`、更新、削除、復元、同期といった運用フローまで確認できます。

image-to-code は、Codex向けの image-to-code スキルです。ビジュアル参照を実際のWebページに変換します。まずデザイン画像を生成し、その後に丁寧な分析を行ってから実装へ進み、レイアウト、余白、タイポグラフィ、ヒーロー部分の構成を忠実に再現します。ランディングページ、製品ページ、編集系レイアウト、ポートフォリオ、そして高い視覚的忠実度が求められるリデザインに適しています。

codex-review は、GPT-5.2-Codex を使った OpenAI Codex CLI のコードレビュー向け GitHub skill です。構造化された指摘、GitHub ネイティブなレビュー導線、CI/CD で使いやすい運用により、バグ、セキュリティ問題、コード品質の課題をチームが見つけやすくします。

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。