作成者 affaan-m
terminal-ops は、ターミナル作業向けの証拠重視のリポジトリ実行スキルです。コマンドの実行、git 状態の確認、CI やビルドのデバッグ、そして何が変わり何を検証したかを示しながら、最小限の修正を行う用途に使えます。この terminal-ops ガイドは、Code Editing やリポジトリ操作での迷いを減らすのに役立ちます。
作成者 affaan-m
terminal-ops は、ターミナル作業向けの証拠重視のリポジトリ実行スキルです。コマンドの実行、git 状態の確認、CI やビルドのデバッグ、そして何が変わり何を検証したかを示しながら、最小限の修正を行う用途に使えます。この terminal-ops ガイドは、Code Editing やリポジトリ操作での迷いを減らすのに役立ちます。
作成者 affaan-m
springboot-verification は、Spring Boot プロジェクトの変更が PR やデプロイ前に安全かどうかを確認するための検証ループです。この springboot-verification ガイドでは、ビルド検証、静的解析、カバレッジ付きテスト、セキュリティスキャン、Skill Validation を扱います。
作成者 affaan-m
santa-method は、公開前に正確さが求められる出力のためのマルチエージェント検証ワークフローです。独立したレビューで、コンテンツ、コード周辺の成果物、コンプライアンスに配慮が必要な文面、ワークフロー自動化タスクに潜む見落としを検出します。生成・検証・収束を繰り返す再現性の高いループが必要なら、santa-method スキルを導入してください。
作成者 garrytan
land-and-deploy は、準備済みの PR をマージし、CI とデプロイの完了を待機し、カナリアチェックで本番の健全性を確認するためのワークフロー skill です。マージからリリースまでを確実につなぎたいとき、特に /ship や同様のリリース手順をすでに使っているチームで、この land-and-deploy skill を使うと有効です。
作成者 tw93
health は、Codex、Claude Code、Pi、エージェント指示、hooks/MCP、検証面、AI保守性を対象に、予算を意識した Agent Health 監査を実行します。エージェントが指示を無視する、検証を見落とす、あるいは保守しづらい挙動にずれていく理由を確認したいときに使うスキルです。Security Audit のワークフローでは特に有効ですが、コードのデバッグや PR レビューには向きません。
作成者 trailofbits
ton-vulnerability-scanner は、FunC で書かれた TON スマートコントラクトに特化した監査スキルです。整数を真偽値として誤用していないか、偽の Jetton コントラクトを正しく扱えているか、TON を転送する際の gas チェックが抜けていないかを見つけるのに役立ちます。より深い手動レビューに入る前の、素早い初回 Security Audit に最適です。
作成者 NeoLabHQ
launch-sub-agent は、マルチエージェントシステムで境界の明確なタスクを専任のサブエージェントに振り分けるのに役立ちます。タスクの複雑さを分析し、適切なモデル階層を選び、専門特化したエージェントのマッチングをサポートし、自己批評による検証も追加して、より信頼性の高い結果を目指します。
作成者 NeoLabHQ
Judge は2段階の評価 skill です。まず meta-judge を起動し、その後に judge sub-agent が isolated context、evidence、明確な criteria に基づいて作業を採点します。コード、文章、分析、または Skill Authoring をレポート専用でレビューしたいときに、気軽な意見ではなく、説明可能な judge guide が必要ならこれを使います。
作成者 NeoLabHQ
plan-task は、下書きのタスクを、並列ワークストリーム、リスク注記、検証ゲート付きの実装準備済みプランへと精緻化する、Workflow Automation 向けのスキルです。
作成者 NeoLabHQ
implement-task は、タスク仕様を実装済みの変更へ落とし込み、重要なステップでは自動の LLM-as-Judge 検証を行うワークフロー自動化スキルです。タスクファイルを読み取り、作業を順序立てて進め、品質を検証し、途中までの進捗からでも迷いを減らしながら続行できるようにします。
作成者 muratcankoylan
evaluation スキルは、非決定論的なシステムに対してエージェント評価を設計・実行するためのものです。評価の導入計画、ルーブリック作成、回帰チェック、品質ゲート、Skill Testing の評価に使えます。LLM-as-judge のワークフロー、多面的なスコアリング、再現性のある結果が必要な実用的な評価運用に向いています。