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修正を複数ブランチに適用する際のブランチ戦略。featureブランチへの先行commitとcherry-pickによる短命branchへの適用手順。環境別branch（qa/staging/epsilon等）への修正適用時に参照する。

DeepWiki (Devin MCP) のドキュメント内容を対象リポジトリの Markdown ファイルとして転載する。セクション構成維持・番号付きファイル分割・GFM 準拠補正・日本語翻訳 (オプション) まで自動処理。

PRのレビューコメントを確認し、優先度に応じてコード修正を実行する。サブエージェント (general-purpose) 起動にも対応。--defer-nit / --severity-min で対応範囲を制御。

実装プランファイル作成・更新の手順。実装開始時およびPR作成時にissues/配下の実装プランの有無を確認し、なければ会話履歴・git log・git diffから生成する。複数ファイル変更・新規機能追加・DBマイグレーション伴う変更が対象。

調査レポート作成のルール。否定的結論のエビデンス要件、残課題の記載フォーマット、ハルシネーション防止のための裏取り原則を扱う。DB調査に限らずコードベース調査・仕様調査一般に適用。

ログを追加・修正する際のガイドライン。ログレベルの選択基準、ループ内ログの制御、エラー蓄積パターン、機密情報の扱いを扱う。言語/FW非依存の原則。

Anthropic 公式 Skill (docx/pptx/xlsx/pdf 等) が必要な作業で、未インストール時に自動でダウンロードして使用する。

データ不整合・バグ・障害の問題解決ガイドライン。根本原因分析の手順、上流修正優先の原則、ハルシネーション防止チェック、データとコードの整合性検証、多層防御の考え方を扱う。

現在のブランチの実装をmainとの差分でレビューする。PR作成前のセルフレビュー用途。コード品質・セキュリティ・パフォーマンス・テストの観点でフィードバックを返す。修正は行わずレビュー結果のみ報告 (READ-ONLY)。

既存PRの全コメントを確認し、対応可否を判定する(READ-ONLY)。修正は一切行わず、重大/改善推奨/軽微/参考/別PR対応に分類する。/ndf:fixで修正する前の優先度判定用。

Claude Code の transcript を集計して Skill 利用統計を算出する。呼び出し数、関連話題出現数、ヒット率を出力。特定 skill の利用傾向分析や新規 skill 候補の発見に使う。

PR を codex / gemini 両方にレビューさせ、両方 APPROVE まで /ndf:review → /ndf:fix を自動ループ。サブエージェント分離・PR ローテーション・nit 集約でメイン context 消費を最小化

PRを専門家としてレビューし、Approve/Request Changesを判定する。第二引数で外部AI（codex / gemini）への委譲も可能

pytest-playwright 上の Web シナリオ E2E テスト実施フレームワーク。HTSM / ISTQB / FEW HICCUPPS に基づき page role 別の checklist + 必須技法マッピングを内蔵し、accessibility (axe-core) / Core Web Vitals 自動計測 + Playwright trace / HAR / 動画 / Markdown レポート + Google Drive 共有を pytest fixture / hook として提供する。v0.5.0 で利用者プロジェクトに all-in-one ディレクトリを埋め込む Skill 非依存構成へ移行。

1 つの issue に対する plan(企画書・設計書) 作成、および plan 実行(実装)時のブランチ・worktree・Draft PR・レビュー運用を一括で扱うワークフロー。issue ファイル/URL を引数に取るスラッシュコマンドとしても、issue から plan 作成依頼を受けた時 / 既存 plan の実装依頼を受けた時の自動発動 skill としても利用可能。

gemini CLI (Google Gemini) を直接実行してコード生成・レビュー・調査を外部AIに委譲する手順。`gemini -p` を非対話モードで実行し、stdout で最終結果を回収する。

codex CLI (OpenAI Codex) を直接実行してコード生成・レビュー・調査を外部AIに委譲する手順。`codex exec` をバックグラウンド実行する。サンドボックス制約の回避、stdin/stderr経路、バックグラウンド待機パターンを扱う。

Export query results to various formats (CSV, JSON, Excel, Markdown tables) with proper formatting and headers. CSV (custom delimiters), JSON (pretty-print), Excel (multi-sheet/formatting), Markdown tables for docs.

Apply SQL optimization patterns: index usage, query rewriting, JOIN/subquery optimization, window functions, N+1 elimination.

Docker コンテナへのアクセス方法を判定し、適切な接続コマンドを提供する。DinD/DooD 環境の自動検出、bind mount の注意点と代替手段、curl / Playwright MCP での接続例を扱う。

git / gh コマンド実行時の共通エラーパターンと正しい操作方法。CWD 問題、パス解決ルール、gh CLI / GitHub API の正しい使い方、過去のエラー事例と対策を扱う。

Google API (Sheets, Drive, Apps Script, Chat, Calendar 等) の OAuth2 認証ヘルパ。単一トークンファイルで複数 API のスコープを一元管理し、CLI / Python ライブラリ両方として使える。

Google Chat API でスペースのメッセージ読み取り・スペース一覧を取得する。WebFetch は認証付き Chat ページに非対応のため、Chat API + OAuth2 ユーザー認証で取得する (認証は ndf:google-auth に委譲)。

Google Drive / Google Docs API でファイルのエクスポート・ダウンロード・アップロード (公開共有リンク付与) を行う。認証は ndf:google-auth に委譲。

Markdown 文書作成時の重要なルール。図表は mermaid/plantUML を使用 (ASCII ART 禁止、ツリー構造のみ例外)、概ね 300 行以内、超える場合は順序 prefix (01-, 02-, ...) 付きで分割する。

Python 実行環境を自動判定し、適切なコマンドで Python コードを実行する。uv / venv / システム Python を自動検出し、uv 環境のセットアップガイドも含む。

Security scanning templates and checklists for OWASP Top 10, authentication, authorization, data protection. Includes remediation, auth/authz testing, data protection verification, security report generation.

ブラウザで動作確認を実行する。Playwright MCP または Chrome DevTools MCP を利用可能な場合に自動化。Webアプリの機能検証・回帰確認用。

featureブランチのコミットを別ベースブランチ(qa/staging/release等)へcherry-pick PR する。main汚染を避けるための短命ブランチ経由PR作成ワークフロー。

現在のfeatureブランチを環境ブランチ(qa/staging等)へデプロイPRを作成する。featureブランチ全体をorigin/main取り込み済みのdeployブランチ経由でPRする。cherry-pick-prと異なり、部分選択でなくブランチ全体を適用する用途。

commit, push, PR作成(または既存PR説明更新)を一括実行するワークフローコマンド。--draft指定でドラフトPR、base非mainの場合はcherry-pick-prに誘導する。

対応済みPRコメントに返信し、スレッドをresolvedにする。/ndf:fixで修正完了後のクロージング作業。修正は行わず、コメント返信とresolve操作のみ実行する。

最新のデフォルトブランチ(main/master)を現在のブランチに取り込むワークフロー。feature branchをmainに追従させる際に使用。

NDFプラグインの基本ポリシー。 応答・ドキュメント・コミットメッセージは日本語。 mainブランチへの直接push/merge禁止（featureブランチ+PR必須）。 commit/push/PR mergeはユーザー確認後に実行。 コンテキスト節約: ファイル全体を読む前にSerenaのシンボル概要を確認。 複雑タスクはndf:directorに委譲。専門タスクは対応エージェントに直接委譲。 知識はdocs/に、手順はskills/に配置（AGENTS.mdを肥大化させない）。 Serena memoryは使用禁止。知識管理は3層構造（AGENTS.md/docs/skills）で行う。

AGENTS.mdとSkillsを「AI Agent Knowledge Architecture Policy」に基づいて整理・再構成する

任意 suffix の Redash MCP を project .mcp.json に追加する

Redash MCP プラグインの使い方ガイド

現在有効な Redash MCP を一覧表示する

指定 suffix の Redash MCP を project .mcp.json から削除する

Redash MCP の設定状況と環境変数の確認