스킬 찾기

Run the fixed 6-step session-opening sequence — pwd, read progress, git log, count remaining features, init.sh, smoke-test last feature — before touching any new work. The orientation ritual that lets fresh-context sessions reconstruct project state in under a minute.

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Check whether a README actually lets a stranger run the project. Use on any repo's README before publishing.

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Write and read the between-session handoff file so a fresh agent with no memory can pick up where the last one stopped without re-deriving context. Structured prose, not JSON — the model writes prose better.

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Reduce a change to the minimum that solves the problem. Use when code is over-engineered or a diff is bloated.

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Parallelize independent sub-jobs across fresh-context subagents instead of one bloated context. Use when a goal branches into many independent pieces.

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Read git log since initial scaffold + last 3 progress notes, draft feature additions to a SEPARATE suggestions file so feature_list.json stays immutable

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Escalate blocked runs to a human via configured channel or fallback to BLOCKED.md and exit the loop. Use when the loop hits an ambiguous spec, a missing credential, a destructive action needing approval, or 3+ consecutive verify failures on the same task.

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Author idempotent init.sh under 120s plus sibling test.sh, stop.sh, reset.sh, serve.sh with fixed names the harness relies on.

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Extract the actual cause from a stack trace instead of pattern-matching the error type. Use on any crash or exception.

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Capture an architectural decision so the next session (or engineer) knows WHY. Use after any non-obvious technical choice.

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Security-review a diff against the OWASP Top 10. Use before merging anything that touches auth, input handling, queries, or external calls.

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Flatten deeply nested conditionals into readable, early-return code. Use on any function with 3+ levels of indentation.

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Write the goal spec on disk before the agent acts, so it can't drift. Use before any multi-step task.

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Review SQL and ORM queries for correctness, safety, and performance before they ship.

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Use for ANY bug, test failure, crash, or unexpected behavior. Forces reproduce-then-isolate before proposing a fix. Stops the agent from guessing.

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Don't over-equip an agent with tools/MCP servers. More tools = more ways to fail and a higher cognitive load. Use when wiring tools or an agent underperforms.

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Compare two schema states and surface the risky changes. Use before applying migrations or after a model change.

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Rebase, squash, or rewrite history without losing work or breaking shared branches. Use before any history rewrite.

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Get JSON out of the model reliably. Prefer tool_use with a schema over prompted-JSON, validate on receive, retry on parse fail. Use when downstream code will parse the response.

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Catch the accessibility failures that ship in almost every AI-built UI. Use after building any interactive component.

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Build a repeatable eval loop that grades agent output with an LLM judge, so prompt/skill changes get scored against a baseline instead of eyeballed. Reuses loopkit's verifier subagent as the grader — do not build a new one.

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Expand a 1-4 sentence product brief into a full spec with a design language, acceptance surface, and an ordered feature list.

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Cache the parts of the prompt that don't change so a long-running loop stops paying full price on every turn. Use when the system prompt, tool defs, or reference docs are stable across many turns.

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Undo a bad change without nuking unrelated work. Use when a specific commit or change broke something.

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