@davila7
Building AI dev tools with LLMs
스킬 350개저장소 4개 3.3만
Explains code in plain language for someone unfamiliar with the programming language. Use when asked to explain code, walk through logic, describe what a function does, or when the user says "explain this" or "walk me through this".
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Generate a conventional commit message for the current staged git changes. Use when the user wants to commit, asks for a commit message, or asks what to write for a commit.
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Write a pull request description with summary, motivation, and test plan. Use when creating a PR, asked for a PR description, or preparing to submit a pull request.
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Write an Architecture Decision Record (ADR) document for a technical decision. Use when documenting a technical choice, architectural decision, or design decision.
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Generate a README.md for the current project by analyzing the codebase structure, package files, and existing documentation. Use when asked to write a README, create documentation, or document the project.
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Summarizes uncommitted git changes and flags anything risky. Use when the user asks what changed, wants a commit message draft, or asks to review their diff before committing.
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API design conventions for this codebase. Use whenever writing or reviewing API endpoints, route handlers, or HTTP clients.
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Create a git branch named after a GitHub issue.
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Report the current development environment: Node, Python, OS, git state. Use when debugging environment issues, onboarding, or checking system compatibility.
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Perform a deep architectural analysis or security review requiring extended reasoning. Use for complex architecture decisions, security audits, or when standard analysis is not finding the root cause.
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Apply code formatting rules after file edits in the source directory. Use when asked to format code or after making changes to source files.
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Generate an interactive HTML tree visualization of the current project's file structure, with file sizes, color-coded file types, and a sidebar summary. Use when exploring a new repository, understanding project layout, identifying large files, or getting an overview of a codebase.
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Scan the codebase for common security issues: hardcoded secrets, SQL injection vectors, XSS, unvalidated inputs, and insecure defaults. Use before deploying, as part of code quality review, or when asked to check for security issues.
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Draft the changelog entry for all unreleased commits in Keep a Changelog format. Groups commits into Added, Changed, Fixed, Removed, and Security. Use before releasing a new version or when updating CHANGELOG.md.
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Apply frontend code quality rules for React and TypeScript components. Auto-activates when editing component files.
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Deploy the application to production. Only invoke this manually when you are ready to deploy.
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Summarizes uncommitted git changes in a concise machine-readable format. Use in CI pipelines, scripts, or headless invocations where the output will be piped or captured.
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Explains what a skill is and demonstrates that skills are working. Use when testing skills, when asked about skills, or when asked to demonstrate how skills work.
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Demonstrates the personal scope for Claude Code skills. Use when testing personal-scoped skills or when the user wants to understand the difference between personal and project skill scopes.
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Find overly complex code: files over 300 lines, functions over 50 lines, deeply nested conditions (4+ levels), and magic numbers. Use for code quality reviews, pre-release checks, or when asked to assess code maintainability.
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Run all code quality checks (security, complexity, test coverage) on the current PR and post a combined report as a GitHub PR comment. Use before merging a PR, during code review, or when asked to check code quality.
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Add JSDoc comments to JavaScript or TypeScript functions that are missing documentation. Use when asked to document functions, add JSDoc, or improve code comments.
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Review code against a standard checklist covering security, correctness, performance, and readability. Use when asked to review code, check a PR, or audit changes.
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Deploy a Python project to the target environment. Runs pytest, builds the wheel, and pushes a deployment tag. Only invoke manually when ready to deploy.
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