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
リポジトリの状態確認、コマンド実行、CIやビルドの失敗調査を進め、必要な修正を検証します。ローカル変更・コミット・pushの状況を実行結果の根拠とともに報告します。
Evidence-first repo execution workflow for ECC. Use when the user wants a command run, a repo checked, a CI failure debugged, or a narrow fix pushed with exact proof of what was executed and verified.
リポジトリで実際にコマンドを実行し、状態確認、失敗原因の調査、小さな修正と検証を進めるためのスキルです。対象のパス、ブランチ、未反映の差分、依頼された作業範囲を確認してから、エラーや関連ファイルを調べます。修正後は根拠となるコマンドを再実行し、何を変え、何を確認したかを報告します。ローカルでの変更・検証、コミット、pushをそれぞれ区別して伝えます。
CI、つまり変更を自動でビルド・テストする仕組みで失敗が起きたときや、手元のビルドエラーを直したいときに向いています。「修正済み」という説明だけでなく、実行したテストやコマンドの結果まで確認したい場面にも使えます。
監査やレビューだけの依頼では、読み取り専用で進める方針です。無関係なローカル変更を尊重し、破壊的なGitコマンドは使わない運用が示されています。必要に応じてverification-loopやgithub-opsなどの関連スキルを併用します。
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 wants real repo execution: run commands, inspect git state, debug CI or builds, make a narrow fix, and report exactly what changed and what was verified.
This skill is intentionally narrower than general coding guidance. It is an operator workflow for evidence-first terminal execution.
Pull these ECC-native skills into the workflow when relevant:
verification-loop for exact proving steps after changestdd-workflow when the right fix needs regression coveragesecurity-review when secrets, auth, or external inputs are involvedgithub-ops when the task depends on CI runs, PR state, or release statusknowledge-ops when the verified outcome needs to be captured into durable project contextSettle:
Before changing anything:
Solve one dominant failure at a time:
Use exact status words:
SURFACE
- repo
- branch
- requested mode
EVIDENCE
- failing command / diff / test
ACTION
- what changed
STATUS
- inspected / changed locally / verified locally / committed / pushed / blocked
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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。