コーディング規約、フレームワーク、リファクタリング、コードレビュー（1.5万 件）
概要と使いどころ
Comprehensive guide for setting up and configuring CodeQL code scanning via GitHub Actions workflows and the CodeQL CLI. This skill should be used when users need help with code scanning configuration, CodeQL workflow files, CodeQL CLI commands, SARIF output, security analysis setup, or troubleshooting CodeQL analysis.
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How to write comprehensive architectural proposals that drive alignment before code is written
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Manage NuGet packages in .NET projects/solutions. Use this skill when adding, removing, or updating NuGet package versions. It enforces using `dotnet` CLI for package management and provides strict procedures for direct file edits only when updating versions.
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Find and resume interrupted Copilot CLI sessions using session_store queries
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Ensure .NET/C# code meets best practices for the solution/project.
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Query .NET APIs across NuGet packages, platform libraries, and local files. Search for types, list API surfaces, compare and diff versions, find extension methods and implementors. Use whenever you need to answer questions about .NET library contents.
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How to coordinate with squads on different machines using git as transport
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Review API DTO implementations for contract/domain separation, mapping patterns, and REST compliance
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Platform detection and adaptive spawning for CLI vs VS Code vs other surfaces
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Frontend JavaScript patterns for event handling, form UX, and validation integration
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Look up Microsoft API references, find working code samples, and verify SDK code is correct. Use when working with Azure SDKs, .NET libraries, or Microsoft APIs—to find the right method, check parameters, get working examples, or troubleshoot errors. Catches hallucinated methods, wrong signatures, and deprecated patterns by querying official docs.
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Core conventions and patterns used in the Squad codebase
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Authorization Code Flow for web applications using MSAL.NET confidential client to sign in users and access APIs on their behalf
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Audit code against NASA JPL's Power of Ten rules, extended for AI-assisted development. Use when checking code for dangerous complexity, unsafe control flow, resource leaks, hidden side effects, missing validation, weak CI gates, AI-generated artifacts, or missing failure-mode tests.
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GitHub Pull Request creation specialist. Analyzes user requirements to create PRs with structured titles and bodies matching the user's query language. Handles git change analysis, PR draft creation, user confirmation, and final PR creation via gh CLI.
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Patterns for controlling REPL sessions (Python, IPython, Node.js, Ruby, etc.) via terminalcp
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Specialized GitHub PR intelligence agent for automatically gathering comprehensive context from Pull Requests. Activate when users need CI failure analysis, review comment investigation, or PR status assessment. Triggers on requests like "CI 실패 원인 찾아줘", "gather review comments", "check PR status", "analyze PR".
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Patterns for controlling interactive debuggers (pdb, ipdb, gdb, lldb, node debug) via terminalcp
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Svelte 5 runes system for reactive state management and side effects
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Design, audit, harden, review, or upgrade MCP servers and MCP Apps with revision-aware protocol profiles, explicit HTTP/deployment boundaries, capability-centered validation, bilingual reporting, and reproducible evidence. Use for MCP server architecture, JSON-RPC or Streamable HTTP bugs, security hardening, protocol-version migration, MCP Apps widget boundaries, review reconciliation, test planning, and public engineering evidence.
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Complete MCP engineering work on the live path: build or repair servers and Apps, debug stdio or Streamable HTTP, migrate protocol/SDK/transport versions, reconcile source with package and activated runtime, inspect capability/effect authorization, and verify named-host claims without promoting weaker evidence. Use for real Model Context Protocol implementation, review, migration, runtime, or host-integration tasks. Do not use for ordinary non-MCP APIs, generic frontend work, or incidental product copy.
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Measurement-driven code refactoring — profile before changing, measure after, keep only if metrics improve. Covers complexity reduction, extraction patterns, and bulk refactoring for mechanical changes across many files.
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Team conventions for Python development — credentials, API clients, LLM response parsing, testing patterns, and data pipeline structure. Covers dotenv loading, retry logic, secret validation, and pipeline anti-patterns.
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Use when Codex needs to understand or respond to automatic comment-checker feedback emitted after an edit-like PostToolUse hook.
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