開発のスキル

Comprehensive GitHub code review with AI-powered swarm coordination

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Unify 6+ memory systems into AgentDB with HNSW indexing for 150x-12,500x search improvements. Implements ADR-006 (Unified Memory Service) and ADR-009 (Hybrid Memory Backend).

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Review native registration or external Wasm plugin trust boundaries.

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Multi-repository coordination, synchronization, and architecture management with AI swarm orchestration

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Use the RuView `wifi-densepose` CLI binary (incl. MAT scan/status/zones/survivors/alerts/export subcommands), the REST API (`wifi-densepose-api`, Axum), and the browser/WASM build (`wifi-densepose-wasm`, `wifi-densepose-wasm-edge`). Use when integrating RuView into another program, scripting it from the shell, exposing it over HTTP, or shipping it to the browser / ESP32-WASM3.

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Review Home Assistant migration as untrusted versioned input and no-clobber output.

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Operate Orca-managed worktrees, folder contexts, terminals, repos, automations, artifacts, skill sharing, worktree comments, and Orca's embedded browser through the `orca` CLI. Use when the user says "$orca-cli", "Orca worktree", "child worktree", "spawn codex/claude in a worktree", "read/wait/send Orca terminal", "handoff" / "handover" / "give this to another agent", "Orca browser", "orca artifacts", or "share skills". Prefer it over raw git worktree, ad hoc PTYs, or Computer Use when Orca state is involved. Use Computer Use only when a visible window needs GUI control that a CLI, filesystem, or API cannot do.

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iOS Simulator control from inside Orca, with the live device view in Orca's emulator pane. Use when driving a booted Apple Simulator on macOS: taps, gestures, typing, hardware buttons, rotation, and the accessibility tree, or when an iOS change needs simulator evidence. For an Android device or emulator use the Android emulator skill; build and install the app with xcodebuild or simctl first.

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Checks out a PR (including fork PRs), fixes all linting and TypeScript errors, then pushes the changes back. Use when asked to fix lint, types, or TS errors on a PR.

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Apply when you catch yourself writing the same instruction a second time, or notice a recurring correction. Encode the rule as a lint, metadata flag, runtime check, or script instead of more text.

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Triage and resolve GitHub PR review comments one by one, interactively. Use when the user asks to handle, address, respond to, or resolve PR review comments, or mentions reviewer feedback on a pull request.

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Use when you need a deep-dive explanation of a specific file, function, or module in the codebase

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Use when you need to ask questions about a codebase or understand code using a knowledge graph

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Use when you need to analyze git diffs or pull requests to understand what changed, affected components, and risks

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Launch the interactive web dashboard to visualize a codebase's knowledge graph

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Analyze a codebase to produce an interactive knowledge graph for understanding architecture, components, and relationships

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Review RTK Rust code for idiomatic simplification. Detects over-engineering, unnecessary allocations, verbose patterns. Applies Rust idioms without changing behavior.

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TDD workflow for RTK filter development. Red-Green-Refactor with Rust idioms. Real fixtures, token savings assertions, snapshot tests with insta. Auto-triggers on new filter implementation.

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Review Archify issues, PRs, or code through value, cost, and impact to support evidence-based maintenance decisions. Use for issue triage, change reviews, and code quality assessments.

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Perform thorough code reviews with security, performance, and maintainability analysis. Use when user asks to review code, check for bugs, or audit a codebase.

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Build MCP (Model Context Protocol) servers that give Claude new capabilities. Use when user wants to create an MCP server, add tools to Claude, or integrate external services.

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Debug LangChain and LangGraph agents by fetching execution traces from LangSmith Studio. Use when debugging agent behavior, investigating errors, analyzing tool calls, checking memory operations, or examining agent performance. Automatically fetches recent traces and analyzes execution patterns. Requires langsmith-fetch CLI installed.

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Guide for creating high-quality MCP (Model Context Protocol) servers that enable LLMs to interact with external services through well-designed tools. Use when building MCP servers to integrate external APIs or services, whether in Python (FastMCP) or Node/TypeScript (MCP SDK).

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Query available AI models, list model aliases, and browse the full model catalog from the CLI. Filter by provider, search by capability, and resolve model name variants.

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