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UI変更を含むプルリクエストに対して、Playwrightで自動的にスクリーンショットを撮影し、ffmpegでGIF動画を生成してPR本文に貼付できます。 開発環境をローカル起動してから、指定のページについてフルページ・画面幅1440px固定でビジュアルをキャプチャし、PR番号付きフォルダに整理保存できます。 記録スクリプト（scripts/record-pr-demo.js）をPRごとに更新することで、その機能に合わせたデモGIFを自由にカスタマイズできます。 GitHub Pages（gh-pages ブランチ）に自動デプロイし、PR reviewerが https://tagty.github.io/taskflow/pr-{PR_NUMBER}/demo.gif のようなURLから即座にビジュアル確認できます。 UIコンポーネント・画面デザインの変更をPRで視覚的に説明したい開発者 プロダクトマネージャーがPR reviewで変更内容を画像・動画で確認したい デザイナーが実装結果のビジュアルをブラウザで検証したい ドキュメント化・ステークホルダーへの説明資料として変更ビジュアルを自動生成したい 3ステップのビジュアル生成・デプロイフロー： 1. スクリーンショット取得：npm run dev で開発サーバを起動、Playwright で http://localhost:3000/ をフルページ・Chromium・1440×900ビューポートで撮影、screenshots/pr-{PR_NUMBER}/.png に保存 2. デモGIF生成：npm run dev 起動後、node scripts/record-pr-demo.js {PR_NUMBER} {PROJECT_ID} で該当PRの機能に合わせたUIインタラクション（クリック・入力・スクロールなど）を記録、ffmpeg で webm→gif 変換（fps=10、パレット最適化）、screenshots/pr-{PR_NUMBER}/demo.gif 生成 3. gh-pages デプロイ：git stash→git checkout gh-pages→スクリーンショット類をコピー→add/commit/push（gh-pages ブランチ）→元ブランチ復帰。結果として https://tagty.github.io/taskflow/pr-{PR_NUMBER}/demo.gif や .../{name}.png でアクセス可能に

タスクリストから実装対象を自動選択: Claude Code タスクシステムと連携し、未完了タスク（pending/in_progress）を検出して、実装順序を自動判定します。 テスト駆動開発（TDD）フロー: 既存の Red・Green・Refactor スキルを組み合わせて、テストを先に書いて実装を進め、品質を確保します。 複数のモデルを効率的に使い分け: 思考・設計・実装・ドキュメント作成など、各フェーズに最適な Claude モデルを自動選択します。 依存タスクの自動確認: ブロック関係を検出し、実装順序の依存性を事前に警告します。 TDD（テスト駆動開発）を実践している開発チーム Claude Code タスク管理を導入しているプロジェクト 複数タスクを並行管理していて、実装順序を自動化したい人 手動でテストを書いて実装する手間を削減したい人 このスキルは TDD コマンドを活用した段階的な実装自動化。引数で要件名・TASK-ID・--hil フラグを指定可能。Step 0 で Claude Code タスクシステムから pending/in_progress タスクを抽出、引数優先順位に従い要件名と TASK-ID を決定。Step 1-2 で追加ルール・プロジェクト文書を読み込み、Step 3 でタスク詳細を表示して in_progress に更新。Step 4 で依存タスク完了状況を確認、Step 5 でディレクトリ構造を検証。コマンド選択ルール：think/tdd/note の各フェーズで --think-model / --tdd-model / --note-model オプション優先、次に --model、デフォルトは opus/sonnet/haiku。

複数視点でのコードレビュー — セキュリティ、パターン、UIなど異なる専門性を持つレビュアーが同時に指摘してくれるので、漏れが少ない包括的なレビューが実現します。 複数の仮説を同時に検証 — バグの原因が不明な場合、異なる仮説を複数のAIが並列で調査し、互いに議論することで原因特定が早くなります。 大規模機能の並列実装 — フロントエンド・バックエンド・テストなど異なる領域を別々のAIが同時に担当し、後で統合することで開発速度が上がります。 チーム間の発見の共有と議論 — AIチームメイトが見つけた問題や提案を互いに検証・反論・改善し、より質の高い結果にまとめられます。 複雑なバグを複数の仮説から調査したい開発者 大型機能を複数の領域に分けて実装したいプロジェクトマネージャー セキュリティと性能と設計を同時に検証したいテックリード 開発スピードを上げたい急いでいるチーム