Gitの作業中の変更やコミット、ブランチ間の差分をAIでレビューします。問題を行単位で示し、重大度別に整理して、依頼があればコードの修正も進めます。
- コミット前に変更を点検したいとき
- プルリクエストやブランチ差分の確認
- 特定のコミットの問題を調べたいとき
Gitの作業中の変更やコミット、ブランチ間の差分をAIでレビューします。問題を行単位で示し、重大度別に整理して、依頼があればコードの修正も進めます。
Gitの変更を、利用中のAIエージェント自身がレビューします。ocrで対象ファイルと適用ルールを整理し、指摘に加えて確認済み・未確認の範囲も報告します。
コードを変更せず、Arthasで処理中のリクエストからEagleEyeのtraceIdを取得します。ログとの照合や呼び出し経路の調査に使い、メソッドの所要時間も確認できます。
JavaアプリのCPU使用率が急上昇した原因を、Arthasでスレッドと呼び出し経路から調べ、根拠付きの診断結果と次の調査対象にまとめるスキル。
稼働中のJavaアプリをArthasで調べ、CPU高負荷の原因特定、リクエストを追跡するEagleEye traceIdの取得、Springの設定やBeanの確認を進めるスキル。
Springの設定値や管理オブジェクトであるBeanの登録状況をArthasで確認し、設定の出所、注入候補、登録元を読み取り中心の手順で調べるスキル。
Nacosに登録されたAIスキルを検索・導入し、更新や公開まで進めます。手元の修正と共有先の新版が競合した場合の統合や、チームでの再利用にも対応します。
手元の変更を確認し、ブランチ作成・コミット・プッシュからPR作成まで進めるスキル。プロジェクトの投稿規約とテンプレートに沿って提出します。
大きな変更に着手する前に、実際のコードと公式資料を調べ、影響範囲・作業量・選択肢の利点と欠点を整理し、対話で実装計画を固めるスキル。
GitHubのリリース情報やgit履歴、コード差分を根拠に変更履歴を更新します。利用者に関わる変更を選び、既存の書式に合わせて簡潔にまとめるスキルです。
PRレビューなどで増えたローカルのGitブランチとリモート接続先を調べ、未コミット変更や未統合の作業を確認しながら整理するスキル。
対応するLLMモデルの追加や提供状況の確認を行い、公開ドキュメント・実機テスト・モデル別の設定をそろえて、モデル一覧を保守するスキル。
OpenSpecの変更を、成果物やタスクの完了状況を確認して日付付きで保管します。仕様の差分を本体へ反映するか確認し、実装後の整理を進めるスキルです。
進行中のOpenSpecの変更案件を確認し、次に必要な文書を一つ作成します。既存の文書と依存関係を踏まえて進め、完了数と次に作成できる文書も示します。
OpenSpecの変更計画に沿って未完了タスクを実装し、完了状況を更新します。仕様や設計を確認しながら、新規着手と途中からの再開を支えるスキルです。
OpenSpecの仕様・タスク・設計と実装を照合し、未実装の要件やテストの不足、設計とのずれを点検します。重要度別の指摘と具体的な修正案をまとめるスキルです。
OpenSpecで並行して進めた複数の変更を、成果物やタスクの完了状況、仕様の競合を確認し、コードの実装内容に合わせて仕様を反映して一括アーカイブするスキル。
変更分を記した仕様書から、要件の追加・修正・削除・改名をメイン仕様書へ反映します。変更対象外の内容を保ち、変更案件をアーカイブせずに仕様を同期します。
実際のコードの小さな改善を題材に、提案・仕様・設計・タスク作成から実装、アーカイブまでを解説付きで進め、OpenSpecの一連の流れを学ぶスキル。
新機能や修正の説明からOpenSpecの変更案件を作り、文書作成を始める準備を整えます。使用するワークフロー、進捗、最初の文書のテンプレートを示します。
作りたい機能や修正内容をもとに、OpenSpecで実装開始に必要な文書をまとめて作成します。依存関係に沿って順番に進め、実装へ移れる状態まで準備します。
開発前や実装途中の疑問を、対話とコード調査で掘り下げます。構成図や比較表を使って要件・選択肢・リスクを整理し、方針を考えるための相談役となるスキルです。
MNN の CPU 側の作業を、速度低下の診断や計算処理の実装など、目的に合う手順へ案内します。ARM・x86_64・RISC-V の構造の違いも確認できる入口です。
MNNに新しい演算子を追加するため、データ定義から出力形状の計算、実装、単体テストまでを段階的に進めます。既存演算子の組み合わせや各バックエンドへの拡張も扱います。