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
定期ジョブ、フック、MCPサーバー、外部連携などの設定と稼働状況を証拠付きで棚卸しし、故障や重複、不足を整理して、維持・統合・廃止・修正の優先順位を示すスキル。
Evidence-first automation inventory and overlap audit workflow for ECC. Use when the user wants to know which jobs, hooks, connectors, MCP servers, or wrappers are live, broken, redundant, or missing before fixing anything.
自動化の設定と実際の稼働状況を棚卸しし、修正前の判断材料をまとめます。対象はcronジョブ、GitHub Actions、ローカルフック、エージェントと外部機能をつなぐMCPサーバー、コネクター、補助スクリプトなどです。設定済み、認証済み、最近の動作確認済み、古い状態や故障、未導入を区別し、ファイル、実行履歴、ログなどの根拠を添えます。
自動化が増えて何が動いているか分からないときや、同じ作業をする仕組みが重複しているときに向いています。別のエージェント環境から移行した後、引き継げた機能と不足を確かめる用途にも使えます。調査結果から、維持、統合、廃止、次に修正する対象を整理します。
「今ある自動化を一覧にして、稼働状況を証拠付きで確認して」 「フックや外部連携の重複を調べ、残すものと統合候補を提案して」
ECC向けのワークフローで、必要に応じて関連スキルを組み合わせます。対象の設定、ログ、実行履歴などを参照できる必要があります。修正を明示的に依頼されていない限り、読み取り専用で調査します。設定に記載があるだけでは稼働中と判断せず、根拠が曖昧な状態はそのまま示します。
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 when the user asks what automations are live, which jobs are broken, where overlap exists, or what tooling and connectors are actually doing useful work right now.
This is an audit-first operator skill. The job is to produce an evidence-backed inventory and a keep / merge / cut / fix-next recommendation set before rewriting anything.
Pull these ECC-native skills into the workflow when relevant:
workspace-surface-audit for connector, MCP, hook, and app inventoryknowledge-ops when the audit needs to reconcile live repo truth with durable contextgithub-ops when the answer depends on CI, scheduled workflows, issues, or PR automationecc-tools-cost-audit when the real problem is webhook fanout, queued jobs, or billing burn in the sibling app reporesearch-ops when local inventory must be compared against current platform support or public docsverification-loop for proving post-fix state instead of relying on assumed recoveryRead the current live surface before theorizing:
Group them by surface:
For every surfaced automation, mark:
Then classify the problem type:
Back every important claim with a concrete source:
If the current state is ambiguous, say so directly instead of pretending the audit is complete.
For each overlapping or suspect surface, return one call:
The value is in collapsing noisy automation into one canonical ECC lane, not in preserving every historical path.
CURRENT SURFACE
- automation
- source
- live state
- proof
FINDINGS
- active breakage
- overlap
- stale status
- missing capability
RECOMMENDATION
- keep
- merge
- cut
- fix next
NEXT ECC MOVE
- exact skill / hook / workflow / app lane to strengthen
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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。
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。