skills

sora's agent style, ported from pstack's poteto-mode — principle-grounded todolists, playbook-driven execution, deliberate subagents, verified work, clean prose. Use for any nontrivial or multi-step engineering task (feature, bug fix, refactor, perf, investigation, autonomous run), for /sora-mode, or requests to work in this style.

ESLint (typescript-eslint 含む) / oxlint / Biome lint の 3 つの TypeScript linter のルールを横断検索する。挙動ベース「await し忘れを検出したい」やルール名ベース「`no-floating-promises` の Biome 版は？」の問いに対し、3-way 比較表 + 公式ドキュメント URL を返す。トリガー — (1) 検出したい挙動からルールを特定、(2) ルール名から他 linter 同等品を照合、(3) カテゴリ単位で 3 linter を並列確認、(4) `/ts-lint-searcher` の明示呼び出し。SKIP — lint 設定ファイル (eslint.config / biome.json) の生成、lint 実行、コードレビュー、TypeScript 言語仕様の一般質問。

ローカルの Claude Code skill ディレクトリを ZIP に固めて、Claude Desktop アプリ (consumer 版、Settings から Customize から Skills) のアップロード用ファイルとして書き出す。Claude Code CLI と異なり Claude Desktop は ~/.claude/skills/ を読まず ZIP アップロード方式のため、その橋渡しを提供する。プロンプトに skill 名を含めて呼ぶ (例 — 「graph-think-map を zip 化して」「Claude Desktop 用に doc-prerequisite-knowledge を package して」「skill を Desktop アプリに upload できる形にして」)。出力 default は ~/Downloads/{name}.zip。

散文または半整理状態の思考をグラフ構造で整理し、論理的整合性・具体抽象のバランス・事実と仮説の分離を検証して、Mermaid 図と分析レポートとしてユーザーに返す。ユーザーが「考えを整理して」「この主張を構造化して」「論点をマップして」「思考を可視化して」「事実と仮説を分けて」「argument mapping」「concept map」「organize my thinking into a graph」のような整理・検証リクエストをした際に使用する。

探索的テストの自動実施。プロジェクトのインターフェース（CLI/API/Web API/GUI）を 自動判定し、テスト計画作成・テスト実装・実行・レポート生成までを包括的に実施する。

ガイド付きコーディングモード。ユーザーが自分の手でコードを書きながら学べるようにサポートする。 AIはコードを直接書かず、何を・どこに書くべきかをガイドする。 フェーズ制の進捗管理で、完了まで導く。

OSSのissue・バグレポート・機能提案を4フェーズで段階的に分析し、 TDDベースの実装計画を作成する。コード変更は行わず調査・分析・計画のみ。 独立並列調査→仮説-反証サイクル→証拠スコアリングにより、 確証バイアス・アンカリング等の認知バイアスを排除した課題特定を行う。 ハルシネーション防止のためソース実在確認・WebSearchによる裏取りを実施。 推論過程・論拠・Next Actionを含む構造化レポートを出力する。 以下の場合に使用: (1) OSSバグの原因特定と修正計画立案 (2) OSSへの機能追加の設計と計画 (3) GitHub Issue/Discussionの深掘り分析 (4) OSSコントリビューション前の学習と理解 (5) issueの真の原因を特定したい（表面的症状と根本原因を区別） (6) 複数の可能性がある問題の切り分け (7) 既存の分析が正しいか検証したい

Quickly detect Git repository paths in local environments. Use when referencing another repository or absorbing directory layout differences across developers. Triggered by requests like "find repository", "locate repo", "repository location", "search path", "reference another repository".

GitHub PRのレビューコメント分析と改善計画の策定。 現在のブランチに関連するPRの未解決コメントを取得・分析し、 重要度分類（Critical/Important/Minor）と体系的な改善実行計画を生成する。

現在のgit状態を分析し、標準フォーマットに準拠したPRを自動生成する。 Linear統合なしのシンプルなPR作成コマンド。

プリントデバッグによるハンズオン問題分析モード。 1ステップ1確認の積み重ねで、ユーザーが自分の手でprintln/console.logを仕込み、 実行結果を観察しながら問題の原因とプロジェクト構造を同時に理解する。 AIはコードを書かず、どこに何を出力すべきかをガイドする。 以下の場合に使用: (1) バグの原因をプリントデバッグで追いたい (2) 未知のコードベースの処理フローを実行時の観察で理解したい (3) 「この入力がどう処理されるか」を実際に追跡したい (4) フォーマッター/パーサー/コンパイラ等の変換パイプラインの挙動を理解したい (5) 自分の仮説を実行結果で検証したい

Property-Based Testing（PBT）の自動設計・実装支援。テスト対象コードを静的分析し、 プロパティパターン選定・ジェネレータ合成・テストコード生成・実行・レポートを自動実行する。 フレームワーク自動検出。サブエージェント並列調査。

PRベースの多角的コードレビューを実行する。 4つの独立subagentが並列にレビューし、指摘箇所のコード実在確認・ WebSearchによる公式ドキュメント裏取りでハルシネーションを防止する。 各指摘に前提知識・公式リファレンスURLを付与し教育的なレビューを提供する。 言語・フレームワークを自動検出し、プロジェクト設定+公式ガイドラインに基づくレビューを実施。 以下の場合に使用: (1) PRのコードレビューを依頼されたとき (2) git diffに対するコードレビュー (3) マージ前の品質チェック (4) コードの改善提案が欲しいとき

あるトピック(技術、概念、ライブラリ、フレームワーク、アルゴリズム、API、プロトコル等)を、必要な前提知識から積み上げて段階的に理解できるよう体系的に解説する。ユーザーが「〜について基本と前提知識から理解できるように教えてください」「〜を基礎から学びたい」「〜の前提知識から教えて」「〜を体系的に学びたい」「explain X from basics including prerequisites」のような学習・教育リクエストをした際に使用する。検証済みの公式ドキュメントへのリンクを含めて、信頼できる一次情報源と継続学習の足がかりを提供する。

PR〜エピック単位のシステム設計 + dry-coding。要件→多角的評価→設計ドキュメント(.claude/plans/)。plan mode wrapper。Explore/Plan subagent並列 + Schema Contract。コード変更は行わず、設計ドキュメントとレビュー可能な実装コードを出力。(1)新機能設計 (2)リファクタ設計 (3)PR前設計レビュー (4)アーキ判断文書化 (5)アプローチ比較 (6)エピック段階計画 (7)実装コードのdry提示

シンガーソングライターKarin.の最新情報を取得・整理するスキル。Web SearchとWebFetchを使い、ニュース、リリース情報、ライブ・イベント情報、MV公開情報などを収集して構造化された形式で提示する。以下の場合に使用: (1) Karin.の最新ニュースを知りたいとき (2) Karin.の新曲・アルバムリリース情報を確認したいとき (3) Karin.のライブ・イベント情報を確認したいとき (4) Karin.のアーティスト情報を知りたいとき