AIへの依頼を、目的・出力形式・制約が明確なプロンプトに整えます。複雑な作業の分解や役割分担、検証手順、不確実な情報の扱いまで組み込みます。
- 曖昧なAIへの依頼を改善したいとき
- API文書作成の指示を設計したいとき
- コード生成に検証手順を加えたいとき
AIへの依頼を、目的・出力形式・制約が明確なプロンプトに整えます。複雑な作業の分解や役割分担、検証手順、不確実な情報の扱いまで組み込みます。
コードレビューの指摘を実際のコードや要件と照合し、修正の必要性を判断します。妥当な指摘は一件ずつ修正・検証し、適用できない提案には根拠を添えて返答します。
複雑な依頼の目的、成功条件、対象範囲を文書に残し、作業中と完了時に照合します。人とAIの役割や最終判断の担当も明確にして、依頼の意図からのずれを確認するスキルです。
完了したプロジェクトの納品前に、進捗確認と複数AIによるセキュリティ監査を行い、振り返りの記録、状態ファイルの保存、Gitタグ作成まで進めるスキル。
複雑な機能開発や企画書作成で、利用可能な複数のAIから異なる案を集めます。過去の決定と品質チェックを踏まえて計画をまとめ、確認後に実装へ進むスキル。
システムや機能の説明を、複数AIの調査に基づく自然言語の仕様書へ整理します。利用者、動作、制約、受け入れ条件を明記し、不足や未決定の事項も示します。
実装や呼び出し元、テストを根拠にシステム構成を見直し、機能の分け方やインターフェースの改善案を比較して、移行方法とテストへの影響まで整理するスキル。
複雑なテーマを複数の情報源と利用可能な外部AIで調査し、知見を統合します。調査の深さや重点を選び、レポート、要約、比較表、推奨事項の形で結果を受け取れます。
コードの脆弱性や認証・権限設定、秘密情報の漏えいを点検します。変更内容に応じて調査範囲を広げ、攻撃側と防御側の視点で修正と再検証まで進めるスキルです。
完了した工程の費用実績から残りの作業費と総額を見積もり、画面のステータス行に表示します。設定した予算の超過見込みや低コスト設定への切り替えも案内します。
再現できる不具合を、症状の再現と原因仮説の検証から調べます。修正後は最小の再現例と元の利用場面の両方で確認し、試行回数を区切って原因を追うスキルです。
方針や解決策に迷ったとき、条件に合う選択肢を2〜4案に整理します。各案の長所・短所、工数、リスク、元に戻しやすさを比較し、理由付きの推奨案と次の手順を示します。
自然言語の仕様書から実装と検証の工程を進め、実装時に見せない評価用シナリオで結果を確かめ、仕様への適合度と修正すべき点をレポートにまとめるスキル。
届いたIssueやプルリクエストを分類し、再現確認や不足情報の整理を進めます。対応可否と状態を明確にして、次の担当者が着手できる要点をまとめるスキルです。
調査や文書作成を開発作業と誤認したときに、エージェントの作業モードを切り替えます。市場分析や戦略文書を重視する設定をセッション中に固定し、自動判定にも戻せます。
計画や設計、意思決定の弱点を、一問ずつの対話で確かめるスキル。推奨案を添えた質問で前提や矛盾、判断同士の依存関係を整理し、実行前の認識をそろえます。