スキルを探す

Use before claiming work is complete, fixed, or passing — before committing, opening a PR, or handing off. Requires running the verification command in THIS turn and reading its output before any success claim.

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Before fixing any bug, write a test that reproduces it and watch it fail. Use for every bug fix.

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One sentence that describes WHEN to invoke this skill. Write it as a trigger phrase, not a summary — include the words a user would say ("fix bug", "add feature", "review diff"). The agent routes on this field.

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Use when starting any conversation in a loopkit-enabled project - establishes how to find and use loopkit's 49 skills, requiring skill invocation before ANY response including clarifying questions.

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Use for ANY bug, test failure, crash, or unexpected behavior. Forces reproduce-then-isolate before proposing a fix. Stops the agent from guessing.

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Negotiate a pre-code contract between generator and evaluator personas that defines what "done" means before any code is written. Turns fuzzy specs into a testable target the evaluator can hold the generator to.

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Diagnose and fix tests that pass sometimes and fail other times. Use when CI is red intermittently.

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Decide whether to add, keep, or remove a dependency. Use before adding any package.

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Write a PR description a reviewer can approve fast. Use when opening any pull request.

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Build a repeatable eval loop that grades agent output with an LLM judge, so prompt/skill changes get scored against a baseline instead of eyeballed. Reuses loopkit's verifier subagent as the grader — do not build a new one.

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Calibrate a reviewer persona with few-shot rubric examples so skepticism stays consistent and doesn't drift lenient over long runs.

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Find and remove unreachable/unused code safely. Use during cleanup or before a refactor.

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Cache the parts of the prompt that don't change so a long-running loop stops paying full price on every turn. Use when the system prompt, tool defs, or reference docs are stable across many turns.

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Extract the actual cause from a stack trace instead of pattern-matching the error type. Use on any crash or exception.

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Read git log since initial scaffold + last 3 progress notes, draft feature additions to a SEPARATE suggestions file so feature_list.json stays immutable

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Review a diff against the goal spec assuming the code is BROKEN. The reviewer that lives in the maker's head always agrees with itself — this pulls review into a hostile, separate pass. Invoke after every code change before marking work done.

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Get JSON out of the model reliably. Prefer tool_use with a schema over prompted-JSON, validate on receive, retry on parse fail. Use when downstream code will parse the response.

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Detect and interrupt the pattern where an agent confidently praises work it just produced instead of reviewing it critically. Same-context grading is not review — it's rationalization.

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Expand a 1-4 sentence product brief into a full spec with a design language, acceptance surface, and an ordered feature list.

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Author idempotent init.sh under 120s plus sibling test.sh, stop.sh, reset.sh, serve.sh with fixed names the harness relies on.

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Catch the accessibility failures that ship in almost every AI-built UI. Use after building any interactive component.

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Before compaction Loopkit extracts decisions into claude-decisions.json (machine-readable). Read it alongside claude-progress.txt at session start — prose is for humans, JSON is for the loop.

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Verify that an endpoint checks ownership, not just authentication. Use on any handler that reads or mutates user data.

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Enumerate every end-to-end feature as strict JSON entries with passes:false, editable-passes-only discipline, and priority order. The ledger fresh-context sessions read to know what's done, what's next, and what they're forbidden to touch.

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