エージェントデバイスを使用して iOS/Android 上のモバイル アプリを体系的に探索およびテストし、バグ、UX の問題、その他の問題を見つけます。モバイル上で「ドッグフード」、「QA」、「探索的テスト」、「問題の発見」、「バグハント」、または「このアプリのテスト」を依頼された場合に使用します。スクリーンショット、オプションの再現ビデオ、すべての問題の詳細な手順など、再現可能な証拠を含む構造化されたレポートを作成します。
コマンドラインで dogfood AI スキルを開発環境にすばやくインストール
ソース: callstackincubator/agent-device。
Systematically explore a mobile app, find issues, and produce a report with full reproduction evidence for every finding.
Only the Target app is required. Everything else has sensible defaults.
| Target app | (required) | Settings, com.example.app, deep link URL | | Platform | Infer from user context; otherwise ask (ios or android) | --platform ios | | Session name | Slugified app/platform (for example settings-ios) | --session my-session | | Output directory | ./dogfood-output/ | Output directory: /tmp/mobile-qa |
エージェントデバイスを使用して iOS/Android 上のモバイル アプリを体系的に探索およびテストし、バグ、UX の問題、その他の問題を見つけます。モバイル上で「ドッグフード」、「QA」、「探索的テスト」、「問題の発見」、「バグハント」、または「このアプリのテスト」を依頼された場合に使用します。スクリーンショット、オプションの再現ビデオ、すべての問題の詳細な手順など、再現可能な証拠を含む構造化されたレポートを作成します。 ソース: callstackincubator/agent-device。
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
npx skills add https://github.com/callstackincubator/agent-device --skill dogfoodエージェントデバイスを使用して iOS/Android 上のモバイル アプリを体系的に探索およびテストし、バグ、UX の問題、その他の問題を見つけます。モバイル上で「ドッグフード」、「QA」、「探索的テスト」、「問題の発見」、「バグハント」、または「このアプリのテスト」を依頼された場合に使用します。スクリーンショット、オプションの再現ビデオ、すべての問題の詳細な手順など、再現可能な証拠を含む構造化されたレポートを作成します。 ソース: callstackincubator/agent-device。
ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/callstackincubator/agent-device --skill dogfood インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code、Cursor、OpenClaw で使用できるようになります
https://github.com/callstackincubator/agent-device