Copilot

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。

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。

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。

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。

ai-prompt-engineering-safety-review は、LLMプロンプトを本番導入前、評価時、または顧客向け利用前に見直し、安全性・バイアス・セキュリティ上の弱点・出力品質を監査するためのプロンプトレビュー用スキルです。

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。

agent-governanceは、ツールを使うAIエージェントやマルチエージェントシステム向けに、ガードレール、ポリシーチェック、信頼ルール、ツール制限、監査ログを設計するためのドキュメント主導型スキルです。

add-educational-comments は、指定したコードファイルの構造や挙動を保ったまま、学習向けのコメントを追加するスキルです。対象ファイルが未指定なら確認を促し、読み手のレベルに合わせて説明の粒度を調整しながら、教育目的のコード編集として明確な行数増加の上限ルールに従って処理できます。

vercel-react-best-practices は、Vercel Engineering が提供するスキルで、AI エージェントが React と Next.js のパフォーマンスを最適化できるよう、waterfalls・bundle size・rendering などの優先度付きルールでガイドします。

mama は `pua` スキルの語り口違いバリアントで、コアのルールはそのままに、中国語の“口うるさいお母さん”風ボイスへ切り替えるスキルです。継続的なトラブルシュート、デバッグ、Prompt Writing の作業で再利用できるトリガーパターンを導入したいときに向いており、親スキルから継承されるエスカレーション、チェックリスト、より強い追い込みまで活用できます。

m365-agents-ts は、Microsoft 365 Agents SDK、Express ホスティング、AgentApplication ルーティング、ストリーミング応答、Copilot Studio クライアント連携を使って、TypeScript/Node.js で Microsoft 365 エージェントを構築するためのスキルです。デプロイを見据えたフルスタックのエージェント開発に役立つ実践ガイドとして使えます。

m365-agents-py は、Python で Microsoft 365、Teams、Copilot Studio のエージェントを構築したいバックエンド開発者向けのスキルです。aiohttp ホスティング、AgentApplication のルーティング、ストリーミング応答、MSAL 認証に対応しており、インストール手順、使い方のパターン、`microsoft.agents` から `microsoft_agents` への import 変更に関する注意点も含まれています。

m365-agents-dotnet は、Teams、Microsoft 365、Copilot Studio でマルチチャネル エージェントを構築するための .NET 向け Microsoft 365 Agents SDK スキルです。ASP.NET Core のホスティング、AgentApplication のルーティング、MSAL ベースの認証、パッケージ選定、API 開発における実践的な m365-agents-dotnet の使い方をサポートします。

next-best-practices は、Next.js の App Router 開発に実践的に役立つスキルです。ファイル規約、RSC の境界、async API、データパターン、route handlers、バンドリング、エラーハンドリングまで幅広くカバーしています。

running-claude-code-via-litellm-copilot は、Claude Code をローカルの LiteLLM プロキシ経由で GitHub Copilot にルーティングする方法を解説するガイドです。`ANTHROPIC_BASE_URL` とモデル名の整合、localhost へのトラフィック確認、401/403、model-not-found、プロキシ互換性の問題の切り分けまでカバーします。

seo-geoは、WebサイトのSEOとGEOに実務的に使えるスキルです。監査、キーワード調査、schemaマークアップ、メタタグ、インデックス可能性の確認に加え、ChatGPT、Perplexity、Gemini、Copilot、Claude全体でのAI可視性向上にも役立ちます。検索で見つかりにくい課題を、明確な改善策と実装手順に落とし込みたいときに使うスキルです。

copilot-sdk スキルを使うと、Copilot SDK を通じて GitHub Copilot をプログラムから利用するアプリケーションを構築できます。Node.js、Python、Go、.NET での API 開発やアプリ統合に適しており、セッション管理、ストリーミング、ツール、フック、MCP サーバー、再利用可能なエージェントワークフローまでカバーします。利用には GitHub Copilot CLI が必要で、BYOK を使わない場合はサブスクリプションも必要です。

continual-learning は、セッションをまたいで役立つ学びを記憶しておきたい AI コーディングエージェント向けのスキルです。hooks、二層メモリ、reflection を備えており、プロジェクトの作法を再利用したり、同じミスの繰り返しを防いだり、Agent Orchestration を継続的に改善したりできます。

autoresearch は、測定可能な成果があるコーディング作業向けの自律的な実験ループです。開発者が目標・ベースライン・指標・対象範囲を定義し、git ベースのチェックポイントを使いながら、コード変更、テスト、結果を残すか元に戻すかの判断を反復的に進めるのに役立ちます。

automate-this は、画面録画をもとに自動化プランとスクリプトのたたき台を作成するスキルです。ffmpeg でフレームを抽出し、必要に応じて Whisper でナレーションを文字起こししながら作業フローを再構成し、手元のマシンにある既存ツールを使った現実的な自動化案を提案します。

aspnet-minimal-api-openapi は、typed results、DTO バリデーション、MapGroup による整理、より充実した OpenAPI メタデータを備えた ASP.NET Minimal API エンドポイントの作成を支援します。導入判断の前提整理や適切なプロンプト設計、実務で使いやすいエンドポイント設計の改善に役立ちます。

Deployment 向けの aspire skill について、インストール、AppHost のセットアップ、ローカル実行、ダッシュボードでのデバッグ、公開ワークフローまでを解説します。CLI の使い方、参考情報、トラブルシューティングに加え、publish と deploy の重要な境界も押さえています。

architecture-blueprint-generator は、コードベースやプロジェクト構想をもとに、技術スタック分析、アーキテクチャパターン、図表、実装メモ、必要に応じた意思決定記録を含む構造化されたアーキテクチャ設計書を作成する、プロンプト専用の skill です。