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Issue起点のワークフロー全体を制御するエージェント。issue-intakeによるトリアージ、 impact-analysisによる影響分析、ai-led-onboardingによる文脈構築、eld-sense-planningに よるタスク分解を統合し、Issue→PR完了までを一貫して管理する。 使用タイミング: (1) 「Issue #N を対応して」、(2) 「このIssueを解決して」、 (3) Issue起点で作業を開始する時、(4) 複数スキルを連携させてIssue対応したい時

現在の状況を分析し、必要な観測スキルを選択・実行する。6つの失敗モード （仕様誤解/境界条件/依存/セキュリティ/並行性/運用）に基づき適切な観測を起動。 使用タイミング: (1) 「必要な観測をして」、(2) 「観測して」、 (3) 実装前後のチェック、(4) リリース前チェック、(5) 問題調査時

PRのCI失敗を自動診断・修正し、成功するまでリトライするエージェント。 GitHub Actionsの実際のログを取得し、エラーを構造化分類して優先順位順に修正する。 使用タイミング: (1) 「CIを修正して」「CI直して」、(2) 「PR #N のCIが落ちている」、 (3) PRのCI失敗を自動修正したい時、(4) 「CIが通るまで直して」

PRのすべてのコメントを収集・分類し、優先順位に従って対応を実行するエージェント。 コード修正、質問への回答、コメント返信を自動化する。 使用タイミング: (1) 「PRのコメントに対応して」、(2) 「PR #N のレビュー指摘を修正して」、 (3) PRレビュー後に指摘事項への一括対応が必要な時、(4) 「レビューフィードバックを解決して」

AIエージェントのコーディング着手前に、要件・コンテキスト・境界・検証・観測のボトルネックを診断し、今すぐ解消できる前処理と解消アクション付きブリーフを生成する。Use when: 新しいタスク開始前、実装前の準備、着手前チェック、preflight、作業開始のボトルネックを解消したい時、詰まりを先に潰してから着手したい時。

生成AIが人間に対して行う作業開始時オンボーディング。AIが"説明係"ではなく"進行役"として、探索→仮説→検証→要約→未確定の明示を回し、人間が最小スキーマ（因果・境界・不変条件・壊れ方・観測）を短時間で再構築できる状態に導く。 トリガー条件: - 新しいタスクやコード変更に着手する前（「この機能を修正して」「このバグを直して」） - 未知のコードベースを理解する必要がある時 - 「オンボーディングして」「作業開始の準備をして」「コードを理解したい」 - 複雑なタスクを始める前の文脈理解が必要な時 - 「作戦ブリーフを作成して」「安全に始められるようにして」

コードのAI可読性を分析し、生成AIがバグ修正や変更を行う際に苦戦する原因となる問題を特定するスキル。 以下の場合に使用する： (1) 「AIが修正しやすいコードか分析して」「AI可読性を診断して」と依頼された時 (2) バグ修正や変更作業が難航している原因を調査したい時 (3) コードベースのAIフレンドリー度を評価したい時 (4) リファクタリング優先度を決めたい時 分析観点：コンテキストウィンドウ問題、命名・表現問題、構造・設計問題、テスト・検証問題、ドキュメント問題、LLM特有の苦手パターン

境界条件・エッジケースの観測。null/空/0/最大値/最小値/オーバーフロー/タイムゾーン等を網羅的にテスト。Use when: テスト設計、バリデーション実装、パーサー実装、日付/金額処理、例は通るが端で壊れる疑い、バグ修正後の再発防止。

Generate or improve .coderabbit.yaml by analyzing project structure, languages, and conventions. Optimizes path_instructions, path_filters, tools, and knowledge_base. Triggers on "CodeRabbitを設定して", ".coderabbit.yamlを作って", "CodeRabbit設定を改善して", "レビュー設定を最適化して", or "/coderabbit-config".