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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。

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。

frontend-designは、曖昧なUIアイデアから、汎用的でないスタイリングと明確な美的指針を備えた、個性的なプロダクション品質のフロントエンド実装を生成するのに役立つスキルです。

setup-matt-pocock-skills は、課題トラッカーの検出、トリアージラベルの対応付け、ドメイン資料の所在確認を行ったうえで `## Agent skills` ブロックを書き込むことで、Matt Pocock のエンジニアリングスキル向けに repo を準備します。新しい repo のオンボーディング時、repo を切り替えるとき、または `AGENTS.md`、`CLAUDE.md`、`docs/agents/` のエージェント文脈を更新したいときに使う、セットアップ兼ディスカバリ用のスキルです。

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。

web-design-guidelines は、最新ルールを取得しながら UI コードを Vercel Web Interface Guidelines に照らして確認し、UX とアクセシビリティ監査向けに簡潔な file:line 指摘を返します。

context-engineeringは、プロジェクトの文脈を整理し、エージェントが規約に沿って動き、ハルシネーションを抑え、作業の焦点を保てるようにするためのスキルです。セッション開始時、タスク切り替え時、またはコードベース向けのcontext-engineeringガイドを整備したいときに役立ちます。

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。

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。

darwin-skillは、SKILL.mdファイルを「評価→改善→テスト→採用または差し戻し」の反復ループで改善できるスキルです。Skill Authoring向けに作られており、ルーブリック採点とプロンプトベースの検証を組み合わせ、repoのテンプレートやアセットから視覚的な結果出力にも対応します。

product-manager-skills は、Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf 向けの PM オペレーター用スキルです。PRD のレビュー、SaaS 指標の診断、ロードマップのトレードオフ整理、ディスカバリー計画、PM コーチング、PLG 戦略の検討を支援します。Product Management の実務で、判断の質を高め、前提を明確にし、より鋭い意思決定を行うために設計されています。

figma-create-design-system-rules スキルは、Figma からコードへのワークフロー向けに、プロジェクト固有のデザインシステムルールを生成します。コンポーネント、トークン、レイアウトのプリミティブ、ファイル構成、ハードコーディングの境界に関するリポジトリの規約を明文化し、コーディングエージェントが画面をまたいで一貫した実装を保てるようにするために使います。接続済みの Figma MCP server と既存のコードベースがある場合に特に適しています。