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feature、bugfix、hotfix、releaseなどのブランチタイプを自動判定し、統一された命名規則（/-）で安全にブランチを作成できます。 リント・型チェック・テストを一括実行する品質ゲートをコミット前に自動通過させ、品質を落とさずにコードをプッシュできます。 Conventional Commits形式（feat(scope): description）にのっとったコミットメッセージを生成し、自動変更ログ（CHANGELOG）生成に対応できます。 developとmainブランチの管理を自動で行い、開発流れの混乱や誤ったマージを防ぎます。 チーム開発でブランチ戦略が決まっているが、手作業で実行するのが煩雑な開発者 コミットメッセージの形式を統一したい、あるいはプルリクエスト前にコード品質を確保したいプロダクトチーム Git-Flowの細かいルールを毎回確認するのが面倒なエンジニア CI/CDパイプラインに連携させて、自動的に正しいブランチ戦略を強制したい組織 本スキルは6つのステップで構成されています。ステップ1：git branch --show-currentで現在のブランチを確認し、developの存在確認と直接作業の有無をチェックします。ステップ2：命名規則に従い、feature/bugfix/chore/docs/refactorはdevelopベース、hotfixはmainベース、releaseはdevelopベースで新規ブランチを作成します。ステップ3：npm run lint --fix && npm run typecheck && npm testで品質ゲートを通過させます。ステップ4：(): 形式（英語・命令形・小文字・72文字以内）でコミットメッセージを作成し、typeはfeat/fix/docs/style/refactor/test/chore/ci/perf/revertから選択します。ステップ5：git add で関連ファイルのみステージし、git commitを実行します。ステップ6：git pushでプッシュし、PRを作成して対応するブランチにマージします。

Genshin Impactの新キャラクターデータを取得から統合まで、ワンショットで完結できます。 データ取得・スコープ判定・コード自動生成・テスト実行・main統合の全工程を自動化します。 月兆（月相強化）・天賦バフ・デュアルスケーリング（複数ステータスの相乗効果）などの複雑な機能を自動判定できます。 GitのWorktree（作業領域の隔離）とSubagent（子タスク実行）で、並列処理による効率化が可能です。 ゲームデータベースプロジェクトの開発者 新キャラクター実装を頻繁に行う運用チーム キャラクター追加のチェックリストを自動化したい人 マニュアルな実装工程を削減したい人 キャラクター追加をワンショットで実行するEnd-to-endワークフロー。共通規約は_shared/data-pipeline.mdに定義。トリガーは「キャラ追加」「{名前}を実装」「新キャラデータ」言及時、または/game-update-todo生成TODOのキャラ関連タスク。 実行フロー：Phase1（データ取得・スコープ判定、このセッション）→ Phase2（Worktree作成・Subagent並列dispatch）→ Phase3（検証・統合）。Phase1では、honeyhunter-mirror MDファイルから基本情報・ステータス・天賦・星座を取得し、月兆・天賦バフ・デュアルスケーリング・星座パターンを自動判定してユーザーに提示。Phase2では、git worktree作成後、TaskA（{char}.rs + mod.rs生成）→ TaskB（TOMLテスト、TaskA完了後）→ TaskC/D（バフ・月兆実装、該当時のみ並列）を実行。Phase3ではbuild・test・clippy・fmtで検証、TODOチェック更新、main統合、worktree削除を実施します。

Server/Client Components の適切な分離: 不要なクライアント化を検出し、サーバーコンポーネントとの役割分担を改善できます。 データフェッチ処理の最適化: useState + useEffect でのデータ取得をサーバーコンポーネントでの処理に置き換え、パフォーマンスを向上させます。 Next.js 推奨コンポーネントへの置き換え: ` → next/image、 → next/link` などの自動検出と修正提案ができます。 Static Export 互換性の確認: basePath 設定や getServerSideProps などの非対応 API を検出し、静的出力可能な実装に改善できます。 メタデータ定義の一元化: メタデータ設定が metadata オブジェクトまたは generateMetadata で正しく定義されているか確認・修正できます。 Next.js でアプリケーションを開発・保守しているエンジニア パフォーマンスや SEO を意識したフロントエンド開発をしたい人 コードベースの品質を一括改善したい開発リーダー Static Export（静的サイト生成）を導入予定のプロジェクトチーム Next.js 16 App Router のベストプラクティスをコードベースに適用するスキル。サブエージェントを使用して webapp/src/app/ および webapp/src/components/ 配下のファイルを分析し、以下を確認します: (1) "use client" ディレクティブの過剰使用、(2) useState + useEffect によるクライアント側データフェッチ、(3) `・` タグの直接使用、(4) 画像パスへの process.env.BASE_PATH 付与漏れ、(5) Static Export 非対応 API（next/headers、getServerSideProps など）の使用、(6) メタデータが metadata オブジェクトまたは generateMetadata で定義されているか。分析結果をもとにチェックリストを適用し、問題点を報告・修正します。

RED・GREEN・REFACTORの3フェーズを独立したコンテキストで順序実行し、テスト先行開発（TDD）を完全自動化できます 失敗するテストを先に書き、最小限の実装で通すことで、バグを早期に防げます テスト完了後に自動的にコード改善（リファクタリング）を行い、可読性と保守性を高めます 各フェーズの結果が次フェーズに自動で引き継がれるため、複数の異なるAIが集中した作業を分担実行できます 型チェック・品質ゲートを各段階で実行し、エラーを素早く検出・修正します 新しい機能を追加する際に、バグを事前に防ぎたい開発チーム テストを書くのは大事だと思いつつ、手順が複雑で後回しにしてしまう開発者 コード改善（リファクタリング）に自信がなく、テストに守られながら進めたい人 複数の開発者が同じコード領域で作業する際に、品質を統一したいプロジェクト RED→GREEN→REFACTORのTDDサイクルを3つのフェーズ別サブエージェント（context: fork）で実行します。フェーズ1（RED）: テスト規約を確認し、プロジェクトのテストパターンに従いながら、正常系・エッジケース・エラーケースを網羅したテストを作成。実行して失敗（RED）を確認します。フェーズ2（GREEN）: テストを通す最小限の実装を書き、全テストパスと型チェックを確認。フェーズ3（REFACTOR）: DRY原則・明確な命名・関数分割などに従いコードを改善し、テストはすべてGREENのまま保ちます。最後に品質ゲート（CI）を実行して完了です。各フェーズは独立したコンテキストで実行されるため、コンテキスト汚染なく集中した作業が可能です。

git差分を自動分析：ステージング済みの変更内容を解析し、何が変更されたかを自動判定できます。 Conventional Commits形式で生成：プロジェクトの規約に従った統一フォーマットのコミットメッセージ（feat/fix/docsなど）を自動提案できます。 複数の案から選択可能：推奨メッセージだけでなく代替案も提示されるため、最適なメッセージを選んでコミットできます。 コミットコマンドを自動実行：確定したメッセージでそのままgit commitを実行でき、手作業の入力ミスを防げます。 開発者・エンジニア：毎回のコミットで統一フォーマットを守りたい人、コミット作成の手間を減らしたい人 チームリード：チーム全体のコミット履歴を統一・整理したい人 初心者開発者：Conventional Commits形式が初めてで、ルールを学びながら進めたい人

定数・型定義の重複を検出：同じ値や型が複数ファイルに散らばっている箇所を自動発見できます。 ロジックの重複を抽出：同じ計算式やデータ変換処理、JSXパターンが繰り返されている箇所を特定できます。 優先度付きレポートを自動生成：発見した重複を重要度順にリスト化し、どこから修正すべきかが一目瞭然になります。 具体的な統合方針を提案：共通関数への抽出やconstants.tsへの移動など、実装可能な改善方法を提示できます。 開発者・エンジニア：新機能追加前にコード品質をチェックしたい人、コードレビュー時に重複を見落としたくない人 コードレビュアー：レビュー前に自動でDRY違反（Don't Repeat Yourself原則の破り）を検出したい人 リーダー・マネージャー：コード保守性を高めたい、技術的負債を可視化したい人

複数レビューの結果を一括処理：セキュリティ監査・DRY検査・テストカバレッジなど、複数の検査結果をまとめて処理できます。 発見事項を自動分類：Critical・High・Medium・Lowなど重要度別に分類し、優先順位を自動判定できます。 GitHub Issueを一括生成：分類された項目ごとにIssueを自動作成でき、手作業の入力ミスを防げます。 修正方針を含めたIssue本文を自動作成：「何が問題か」だけでなく「どう修正するか」まで記載されたIssueが生成されるため、開発チームがすぐに着手できます。 QA・テスター：コードレビューや監査結果をタスク化し、チーム全体で管理したい人 リーダー・プロジェクトマネージャー：大量の発見事項を優先度順に整理して、開発チームに割り当てたい人 開発チーム全体：監査結果をGitHub上で透過的に管理し、修正漏れを防ぎたい組織

複数の脆弱性タイプを自動スキャン：XSS・CSRF・入力検証不足・ファイルアップロードリスク・計算量DoS（サービス拒否）など、OWASP Top 10をベースに体系的に検査できます。 ソースコード全体を走査：ページ・コンポーネント・ロジックライブラリなど、プロジェクト全体のコードを対象に検査できます。 重要度（Critical/High/Medium/Low）を自動判定：発見した脆弱性を重要度順に分類し、何から対応すべきかが明確になります。 推奨対応方法を提示：各脆弱性に対して「どう修正するか」という具体的な対応策を提案できます。 セキュリティエンジニア：プロジェクトの脆弱性を体系的に調査・レポートしたい人 開発者：本番環境へのデプロイ前にセキュリティリスクを自動チェックしたい人 リーダー・CTO：セキュリティ対策の漏れを防ぎ、チーム全体の脆弱性対応を推進したい人

スキルの企画・設計をサポート：「何をしたいのか」をヒアリングして、実装可能なスキル仕様を一緒に立てられます。 SKILL.mdを自動生成：スキル定義ファイルをゼロから作成し、マークダウン形式で整理された指示書を生成できます。 テストケースを設定して自動実行：複数のテストパターンを並列実行し、スキルが期待通りに動作するか検証できます。 評価結果をもとに改善提案：テスト結果を定量的に分析し、トリガー精度やレスポンス品質を向上させるための改善案を提示できます。 スキル開発者：新しいスキルを作成したい、既存スキルを改善・最適化したい人 AI導入検討者：AIが対応できるタスクを体系的に設計したい人 技術リーダー：チーム向けのAIスキル群を構築・管理したい人

テスト結果から改善点を自動抽出 - 実行したテストやユーザーの反応から、スキルのどこを改善すべきかを的確に判断できます。 コストを最小化しながら精度向上 - 無駄な処理を削除し、本当に必要な指示だけを残すことで、スキル実行の効率と精度を同時に高めます。 改善内容を自分で検証 - 修正したスキルを自動的にテストケースで再実行し、本当に良くなったかを客観的に比較検証できます。 意図がある指示に変換 - 「〜することを禁止」という硬直した指示を、「〜する理由はこうだから」という背景を含めた柔軟な指示に改善します。 繰り返し作業を共通化 - すべてのテストで同じツールやスクリプトを何度も作成している無駄を見つけ、一度作ったものを再利用できるよう整理します。 AIツール・スキルの管理者 - チーム全体で使うスキルを定期的に改善し、より効果的にしたい人。 品質向上に関心がある開発者 - 自分が作ったAIスキルが本当に良くなっているか、客観的に検証したい人。 コスト意識がある方 - AIツール実行の費用を削減しながら、精度や使いやすさを上げたい人。 反復開発を効率化したい人 - テスト → 評価 → 改善 → テストのサイクルを何度も回す際に、手作業を最小化したい人。

型の問題を自動スキャン - anyの不適切な使用、型アサーション（as キャスト）の危険な箇所、型ガードが足りない部分などを自動で見つけ出して報告できます。 型安全な書き方へ自動改善 - 既存コードを分析してから、TypeScript 5の高度な型システムを活用した安全な書き換えを提案・実装できます。 プロジェクト全体の型チェック実行 - コマンド一つで全TypeScriptファイルの型エラーを洗い出し、修正すべき箇所を一覧化できます。 プロジェクト固有の型定義に合わせて対応 - 個別にスキルを分岐させることで、メインプロジェクトに影響を与えず、大規模な型改善を安全に実行できます。 複雑な型定義も自動生成 - ユニオン型、ジェネリクス、型ガード関数など、複雑な型の定義を自動で作成・修正できます。 TypeScriptを使った大規模プロジェクトの管理者 - 型安全性を高めてバグを減らしたい開発チーム。 レガシーコード改善を担当する開発者 - 昔書かれたanyだらけのコードを、最新のTypeScript標準に対応させたい人。 型安全性を重視する開発者 - 実行時エラーを防ぐため、コンパイル時にしっかり型チェックしたい人。 保守性を高めたい方 - コード変更時に型エラーで問題を早期発見し、リグレッション（予期しない動作変化）を防ぎたい人。