By yasunori0418
Follow the ISTQB/JSTQB test process end-to-end: plan risk-based testing, monitor progress with CI metrics, analyze conditions, design test cases, implement executable tests, execute and log results, report summaries, and review artifacts at each gate.
ISTQB/JSTQB のテスト計画(test planning)活動を支援するスキル。テスト対象のプロダクトリスク(product risk)を発生可能性×影響度で識別・評価し、それを根拠にテストアプローチ(どこを厚くテストするか)・開始基準(entry criteria)・完了基準(exit criteria)を定めた test-plan.md を作る。「テスト計画を立てて」「テスト戦略を決めたい」「何をどこまでテストすべきか整理して」「リスクベースでテスト範囲を決めたい」と依頼されたときに使う。単発のテスト作成依頼(単にユニットテストを書きたいだけ)は対象外。/test-plan <テスト対象名> で明示的に呼び出されたときのみ使用する。
ISTQB/JSTQB のテストモニタリング&コントロール(test monitoring and control)活動のうち、モニタリングの「基盤構築」を支援するスキル。進捗・カバレッジ・失敗率・flaky 率・成果物トレーサビリティ(リスク→条件カバー率・条件→ケース化率)などのメトリクスを test-plan の完了基準と紐づけて定義し、プロジェクトの CI/ツール構成を調査した上で計測基盤(CI 設定・集計スクリプト・バッジ等)の実装を支援して test-monitoring.md と実装物を作る。「テストのメトリクスを決めたい」「CI でテスト進捗を可視化したい」「カバレッジや失敗率を計測する仕組みを作りたい」「トレーサビリティを継続計測したい」と依頼されたときに使う。**AI が継続的なモニタリングを代行することはしない(計測は基盤が行う)。集まったデータの分析・傾向判断は対象外**。単発のテスト作成依頼(単にユニットテストを書きたいだけ)も対象外。/test-monitor <テスト対象名> で明示的に呼び出されたときのみ使用する。
ISTQB/JSTQB のテスト分析(test analysis)活動を支援するスキル。テストベース(仕様・設計・コード・リスク)を分析して「何をテストすべきか」= テスト条件(test condition)を識別し、test-plan のプロダクトリスク評価があればそれを入力に優先度を付けた test-analysis.md を作る。「何をテストすべきか洗い出して」「テスト条件を整理して」「テスト観点を出して」「テスト分析して」と依頼されたときに使う。テストケースの導出(test-design)は対象外。単発のテスト作成依頼(単にユニットテストを書きたいだけ)も対象外。/test-analyze <テスト対象名> で明示的に呼び出されたときのみ使用する。
ISTQB/JSTQB のテスト設計(test design)活動を支援するスキル。test-analyze が識別したテスト条件から、テスト対象の特性に応じたテスト技法(同値分割・境界値分析・デシジョンテーブル・状態遷移・カバレッジ基準・エラー推測など)を選定提案し、承認された技法で具体的なテストケース(入力値・前提・期待結果)を導出して、設計書 test-design.md(技法選定根拠・カバレッジ)とケース一覧 test-case.md の 2 本を作る。「テストケースを作って」「テストケースを設計して」「どの技法で網羅すべきか提案して」「境界値/デシジョンテーブルでテストを起こして」と依頼されたときに使う。テストコード実装(test-implement)は対象外。単発のテスト作成依頼(単にユニットテストを書きたいだけ)も対象外。/test-design <テスト対象名> で明示的に呼び出されたときのみ使用する。
ISTQB/JSTQB のテスト実装(test implementation)活動を支援するスキル。test-design が導出したテストケースを、実行できる形に具体化する。自動テストなら実行手順(テストコード・テストデータ・テストダブル)をコンパイル/構文レベルの動作確認まで、手動テストなら手順書・テストデータ・環境準備手順を作る。「テストケースを実装して」「テストコードに落として」「テスト手順書を作って」「テストデータ・モックを用意して」と依頼されたときに使う。テスト対象の検証としての実行(結果の解釈・欠陥候補整理)は test-execute の担当でここではしない。単発のテスト作成依頼(単にユニットテストを書きたいだけ)は対象外。/test-implement <テスト対象名> で明示的に呼び出されたときのみ使用する。
Based on adoption, maintenance, documentation, and repository signals. Not a security audit or endorsement.
AI エージェント(Claude Code)向けスキルを管理するリポジトリ。 各スキルは agentskills.io のオープン標準に従い、 カテゴリごとに独立した Claude Code プラグインとして、1 つのマーケットプレイスから 個別に install できる。
スキルは 3 つのレイヤーを併用している。加えて Claude Code 限定で、 スキルに紐づくサブエージェントと運用 hook も plugin として同梱する:
| レイヤー | 担当 | 実体 |
|---|---|---|
| スキルの中身 | agentskills.io 標準 | skills/<category>/<skill-name>/SKILL.md(frontmatter)+ references/ 等 |
| 配布・パッケージング | Claude Code plugin | per-category skills/<category>/.claude-plugin/plugin.json + .claude-plugin/marketplace.json |
| Codex 連携 | 本リポジトリの慣習 | per-skill agents/openai.yaml |
| サブエージェント(任意) | Claude Code plugin | per-skill agents/<name>.md |
| 運用 hook | Claude Code plugin | skill 非依存: hook 単位プラグイン hooks/<plugin>/hooks/hooks.json / skill 連動: skills/<category>/hooks/hooks.json |
.
├── .claude-plugin/
│ └── marketplace.json # マーケットプレイス定義(14 プラグインを列挙)
├── flake.nix # 成果物 + treefmt(formatter) + checks(検証)
├── dev/flake.nix # 開発用 devShell (default / ci)
├── pkgs/
│ └── skills-ref.nix # 公式 skills-ref validator の Nix ビルド式(callPackage)
├── schema/
│ └── openai-agent.schema.json # agents/openai.yaml の JSON Schema
├── scripts/
│ └── validate-skills.sh # 全スキルの検証 (nix flake check / CI から呼ばれる)
├── hooks/ # skill 非依存 hook = hook 単位の独立プラグイン
│ └── <plugin>/ # 各 hook プラグイン root (source: "./hooks/<plugin>")
│ ├── .claude-plugin/plugin.json # プラグイン定義(name: yasunori0418-<hook名>-hooks)
│ ├── hooks/hooks.json # plugin hooks 定義(PreToolUse guard・通知等)
│ └── hooks/<name>/main.sh + tests/ # hook の実体 (checks.hooks で実行)
├── bundles/
│ └── shift-left-process/ # 用途別バンドルプラグイン(スキル実体への symlink 集約)
└── skills/
└── <category>/ # 各カテゴリ = 独立プラグイン (source: "./skills/<category>")
├── .claude-plugin/plugin.json # プラグイン定義(name: <category>-skills / skills 配列)
├── hooks/ # 任意: skill 連動 hook (例: git/hooks/git-guard)
│ ├── hooks.json
│ └── <name>/main.sh + tests/
└── <skill-name>/ # 各スキル(agentskills.io 標準)
├── SKILL.md # 必須: frontmatter (name/description …) + 本文
├── README.md # 人間向け説明
├── agents/openai.yaml # 任意: Codex(OpenAI) 連携
├── agents/<name>.md # 任意: Claude Code ワーカーサブエージェント
├── references/ # 任意: 必要時に読む詳細資料
├── scripts/ # 任意: 実行可能スクリプト
└── assets/ # 任意: テンプレ・画像など
スキルは skills/<category>/<skill-name>/ 形式でカテゴリ配下に置く。
SKILL.md の name は 親ディレクトリ名と一致させること。
1 マーケットプレイス(marketplace.json)に 14 のプラグイン(カテゴリ 8 + hook 5 +
バンドル 1)を列挙している。利用者は必要なカテゴリ・hook だけを選んで install できる。
境界ファイル .claude/task-boundary.json が宣言する glob の外への Edit / Write / NotebookEdit を deny する hook。境界ファイルが無ければ沈黙する(fail-open)。hooks/hooks.json を規約検出する。
エージェント非依存の作業運用スキル群(dev-pipeline / external-writes / test-targeted)。シフトレフト開発パイプラインの導出・外部システムへの書き込み運用ルール・テスト絞り込み運用ルールを扱う。
プロダクト業務スキル群(basic-design / biz-translate / def-done / doc-integrate / feature-spec / product-spec)。ビジネス翻訳・仕様策定に加え、シフトレフト開発プロセスの仕様・設計・完成の定義・ドキュメント統合を扱う。
学習・理解支援スキル群(quizzing / tutoring / navigating)。AI ツール利用で生じた理解負債の返済を扱う。
git 運用スキル群(commit-flow / commit-plan / diff-review / rebase-flow / reset-flow / parallel-worktree / review-converge)と、rebase/reset を安全運用へ強制する git-guard hook。
npx claudepluginhub yasunori0418/skills --plugin testing-skillsUnity Development Toolkit - Expert agents for scripting/refactoring/optimization, script templates, and Agent Skills for Unity C# development
Comprehensive .NET development skills for modern C#, ASP.NET, MAUI, Blazor, Aspire, EF Core, Native AOT, testing, security, performance optimization, CI/CD, and cloud-native applications
Complete collection of battle-tested Claude Code configs from an Anthropic hackathon winner - agents, skills, hooks, and rules evolved over 10+ months of intensive daily use
Comprehensive skill pack with 66 specialized skills for full-stack developers: 12 language experts (Python, TypeScript, Go, Rust, C++, Swift, Kotlin, C#, PHP, Java, SQL, JavaScript), 10 backend frameworks, 6 frontend/mobile, plus infrastructure, DevOps, security, and testing. Features progressive disclosure architecture for 50% faster loading.
Evidence-gated AI coding workflow: scan → analyze → plan → TDD → execute → fix → verify → review, powered by Codebase Memory MCP >= 0.9.0 with optional Serena LSP intelligence. Includes blast-radius planning, test/cycle gates, independent review, and Windows Git Bash hook auto-resolution.
Complete creative writing suite with 10 specialized agents covering the full writing process: research gathering, character development, story architecture, world-building, dialogue coaching, editing/review, outlining, content strategy, believability auditing, and prose style/voice analysis. Includes genre-specific guides, templates, and quality checklists.