Gh Fix CI
ユーザーがGitHub Actionsで実行される失敗したGitHub PRチェックのデバッグや修正を求めた際に使用します。PRのメタデータとパッチのコンテキストにはこのプラグインのGitHubアプリを使用し、承認された修正を実装する前に、Actionsのチェックとログの検査には`gh`を使用してください。
概要
タスクが特にプルリクエスト上の失敗したGitHub Actionsチェックに関するものである場合に、このスキルを使用します。このワークフローは設計上ハイブリッドです。
ユースケース
導入方法
# Review source first
open https://github.com/openai/plugins/blob/main/plugins/github/skills/gh-fix-ci/SKILL.md確認済みのスキルフォルダーを、互換性のあるエージェントが使用するskillsディレクトリにコピーします。
セキュリティ
AIToollyは公開されたソース構造とライセンスを自動的に検証しました。ワークスペース、コマンド、またはネットワークへのアクセスを許可する前に、openai/pluginsおよびバンドルされたスクリプトを再度確認してください。
関連Skills
Claude API
anthropics/skills
Claude API / Anthropic SDK のリファレンス — モデルID、価格、パラメータ、ストリーミング、ツール利用、MCP、エージェント、キャッシュ、トークンカウント、モデル移行。 TRIGGER — ターゲットファイルを開いて BEFORE を読み取ってください。「1行のように見える」という理由でスキップしないでください。プロンプトに Claude/Anthropic が何らかの形式（Claude、Anthropic、Fable、Opus、Sonnet、Haiku、`anthropic`、`@anthropic-ai`、`claude-*`、`us.anthropic.*`、`[1m]`）で含まれている場合、またはユーザーが LLM（価格/モデル選択/制限/キャッシュ）について質問した場合は常に実行してください。
Skill Creator
anthropics/skills
新しいスキルの作成、既存スキルの修正と改善、およびスキルパフォーマンスの測定を行います。ユーザーがスキルをゼロから作成、既存スキルの編集や最適化、スキルテストのための評価（evals）の実行、分散分析によるスキルパフォーマンスのベンチマーク、またはトリガー精度の向上のためのスキル説明の最適化を行いたい場合に使用します。
MCP Builder
anthropics/skills
適切に設計されたツールを通じて、LLMが外部サービスと連携できるようにする高品質な MCP (Model Context Protocol) サーバーを作成するためのガイドです。Python (FastMCP) または Node/TypeScript (MCP SDK) を使用して、外部APIやサービスを統合する MCP サーバーを構築する際に使用します。
API And Interface Design
addyosmani/agent-skills
安定した API とインターフェース設計をガイドします。API、モジュール境界、またはパブリックインターフェースの設計時に使用します。REST や GraphQL エンドポイントの作成、モジュール間の型コントラクトの定義、フロントエンドとバックエンドの境界設定を行う際に活用してください。
Browser Testing With Devtools
addyosmani/agent-skills
Chrome DevTools MCP を介して実際のブラウザでテストを実行します。ブラウザで動作するものの構築やデバッグ時に使用します。DOM の検査、コンソールエラーのキャプチャ、ネットワークリクエストの分析、パフォーマンスのプロファイリング、または実際のランタイムデータによる視覚的出力の検証が必要な場合に使用してください。chrome-devtools MCP サーバーの設定が必要です。
Yeet
openai/plugins
ローカルの変更をGitHubに公開します。スコープの確認、意図的なコミット、ブランチのプッシュを行い、このプラグインからGitHubアプリ経由でドラフトPRを作成します。コネクタの適用範囲が不十分な場合にのみ、`gh`をフォールバックとして使用します。