Web・iOS・Androidの画面を、読み上げやキーボード操作に対応させ、ラベル、配色、操作対象の大きさなどをWCAG 2.2に沿って設計・点検するスキル。
- アイコンボタンの説明を付けたいとき
- キーボード操作とモーダルの点検
- コントラストや操作対象の大きさの確認
プロジェクトのコードや設定を根拠に、ECCのスキル・ルール・フックなどを毎回読み込むものと必要時に参照するものに分け、導入計画と検証結果をまとめます。
原文Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.
インストール方法を見るプロジェクトに必要なECCの構成要素を、実際のコードや設定に基づいて選び、導入計画にまとめます。言語、フレームワーク、依存関係、テストやCIの設定を調べ、スキル、コマンド、ルール、フックなどを分類します。毎回読み込むDAILYと、必要なときに検索・参照するLIBRARYに分け、それぞれの判断に根拠と理由を付けます。
ECCの全構成を読み込むと不要な情報が多いプロジェクトや、使う言語に合わないルールが残っている環境の整理に向いています。導入方針をチームで繰り返し確認したい場合にも使えます。必要に応じて参照用のskill-libraryを作り、計画の適用後にはファイルの配置やフックの互換性を検証します。
対象プロジェクトのファイルや設定を読める環境が必要です。LIBRARYは削除対象ではなく、参照可能な状態で残す分類です。既存の選択的な導入方式があればそれを更新します。ライセンスはMITです。
この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI(Claude Haiku)が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
Use this skill when a repo needs a project-specific ECC surface instead of the default full install.
The goal is not to guess what "feels useful." The goal is to classify ECC components with evidence from the actual codebase.
Produce these artifacts in order:
skill-library router if the project wants oneUse two buckets only:
DAILY
LIBRARY
Use repo-local evidence before making any classification:
Useful commands include:
rg --files
rg -n "typescript|react|next|supabase|django|spring|flutter|swift"
cat package.json
cat pyproject.toml
cat Cargo.toml
cat pubspec.yaml
cat go.mod
If parallel subagents are available, split the review into these passes:
agents/*skills/*commands/*rules/*If subagents are not available, run the same passes sequentially.
Establish the real stack before classifying anything:
For every candidate surface, record:
Use this format:
skills/frontend-patterns | skill | DAILY | 84 .tsx files, next.config.ts present | core frontend stack
skills/django-patterns | skill | LIBRARY | no .py files, no pyproject.toml | not active in this repo
rules/typescript/* | rules | DAILY | package.json + tsconfig.json | active TS repo
rules/python/* | rules | LIBRARY | zero Python source files | keep accessible only
Promote to DAILY when:
Demote to LIBRARY when:
Translate the classification into action:
.claude/skills/skill-libraryIf the repo already uses selective installs, update that plan instead of creating another system.
If the project wants a searchable library surface, create:
.claude/skills/skill-library/SKILL.mdThat router should contain:
Do not duplicate every skill body inside the router.
After the plan is applied, verify:
Return a compact report with:
If the next step is interactive installation or repair, hand off to:
configure-eccIf the next step is overlap cleanup or catalog review, hand off to:
skill-stocktakeIf the next step is broader context trimming, hand off to:
strategic-compactReturn the result in this order:
STACK
- language/framework/runtime summary
DAILY
- always-loaded items with evidence
LIBRARY
- searchable/reference items with evidence
INSTALL PLAN
- what should be installed, removed, or routed
VERIFICATION
- checks run and remaining gaps
まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
概要と使いどころ
Web・iOS・Androidの画面を、読み上げやキーボード操作に対応させ、ラベル、配色、操作対象の大きさなどをWCAG 2.2に沿って設計・点検するスキル。
AIエージェントの不調を、指示・記憶・ツール実行・画面表示など12の層から調べるスキル。コードやログを根拠に原因を整理し、重要度順の指摘と修正案をまとめます。
実際の開発課題で複数のコーディングエージェントを比較するスキル。成功率、取得可能なAPI費用、所要時間、繰り返し実行の安定性を測り、選定や更新後の評価に使えます。
AIエージェントが使うツールの種類や入出力、エラーからの復帰手順を設計・見直します。文脈の情報量も整理し、作業完了率や再試行回数で改善を評価します。
AIエージェントの失敗や同じ操作の繰り返しを記録し、原因の切り分け、小さな復旧操作、結果の報告まで進める手順を示して、根拠のある再試行につなげるスキル。
AIエージェントが失敗や同じ操作を繰り返す原因を、エラーと実行状況から整理します。小さな復旧操作を試し、結果と根拠を引き継げる報告にまとめるスキルです。