acceptance-criteria-designer は何をしますか?
生の製品要件をテスト可能な受け入れ基準、カバレッジノート、機械可読な契約に変換します。
生の製品要件をテスト可能な受け入れ基準、カバレッジノート、機械可読な契約に変換します。
このスキルは、ソフトウェア開発者が製品要件(PRDやユーザーストーリーなど)を入力として受け取り、明確でテスト可能な受け入れ基準、カバレッジ分析メモ、そして機械可読な契約に変換することを可能にします。特に、AIエージェント(Claude Code、Cursor、Codexなど)と連携して、開発プロセスにおける要件の曖昧さを排除し、テストの設計や実施を効率化するために設計されています。スキルは、与えられた要件から自動的に構造化された基準を生成し、各要件がどの程度テストでカバーされているか(カバレッジノート)を付与します。さらに、機械可読な契約は、コードと要件の間のトレーサビリティを自動化するための基盤となります。これにより、人的ミスを減らし、品質保証と開発サイクルの高速化を実現します。主なユースケースとして、スプリント計画時の受け入れ基準の定義、テストケースの自動生成、要件と実装の一致確認などが挙げられます。
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生の製品要件をテスト可能な受け入れ基準、カバレッジノート、機械可読な契約に変換します。
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.