Validation

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。

fuzzing-obstacles は、対象プログラムをパッチして、ファズァーがチェックサム、グローバル状態、検証ゲート、その他の妨げを回避できるようにするためのスキルです。System Under Test を本番挙動を維持したまま、より fuzz しやすくしたいときに使えます。Security Audit のワークフローや、より深いカバレッジ獲得に役立つ実践的なガイドです。

semgrep-rule-variant-creator は、適用可能性の分析、テスト先行の検証、ルールとテストの分離出力を通じて、既存の Semgrep ルールを対象言語へ移植するのに役立ちます。多言語コードベース全体で Semgrep ルールを拡張したいとき、ゼロから新規ルールを作るのではなく、信頼できるガイドが必要ならこの semgrep-rule-variant-creator スキルが適しています。

semgrep-rule-creator は、セキュリティ脆弱性、バグパターン、taint-flow 検出、コーディング標準に対して、本番品質の Semgrep ルールを作成します。正確なルール、テストケース、検証が必要で、単なる下書きでは不十分な Security Audit 作業では、semgrep-rule-creator skill を使ってください。

pol-probe は、実際のプロダクトを作る前に、リスクの高い仮説を低コストで検証するための Proof of Life プローブを定義できるようにします。pol-probe スキルを使えば、見せかけのプロトタイピングを減らし、厳しめの成功基準を設定し、適切なプローブの種類を選び、学びを得た後の廃棄計画まで立てられます。

pydantic-models-py は、Pydantic v2 の Base / Create / Update / Response / InDB という複数モデル構成を作るのに役立ちます。バックエンド開発、API のリクエスト・レスポンススキーマ、PATCH 対応の更新、camelCase エイリアス、データベース対応の Python モデル作成に向いています。

asc-submission-health は、App Store への提出準備状況の確認、ビルドとバージョン状態の検証、最新の asc コマンドを使った審査進捗の監視を支援します。リリースマネージャー、モバイルエンジニア、QA チームが asc-submission-health の使い方を通じて、提出時の想定外を減らすためのワークフロー重視のガイドです。

skill-authoring-workflow は、ラフなメモ、ワークショップの成果、下書きプロンプトを、仕様に沿った repo-ready な `skills/<skill-name>/SKILL.md` に仕上げるのに役立ちます。この skill-authoring-workflow skill を使えば、PM skills の作成・更新をより少ない試行錯誤で進められ、repo 標準に沿って、コミット前に検証できます。

epic-hypothesis は、epic を対象ユーザー、期待成果、実験、検証を備えたテスト可能な仮説として整理するのに役立ちます。roadmap、discovery、delivery の前に、幅広い取り組みをより明確なプロダクト判断へ落とし込むために epic-hypothesis skill を使ってください。

wycheproof スキルは、Wycheproof のテストベクトルを使って暗号実装の妥当性を検証するのに役立ちます。既知の攻撃、エッジケース、Security Audit ワークフローでの合否判定に重点を置き、AES-GCM、ECDSA、ECDH、RSA などのプリミティブを、一般的な暗号プロンプトよりも迷い少なく確認できます。