'engineer' 검색 결과

有馬記念分析システムのアーキテクチャ/レイヤー境界レビュー。docs/ARCHITECTURE.md のレイヤー構成（commands / domain / repositories / models / features / constants / database / utils / types）に対し、レイヤーディレクトリの意味と配置、参照系(queries)と更新系(aggregates)の分離、DB 接続の注入可能性とテスト容易性、リッチドメインモデルの維持（commands 肥大・ドメイン貧血症）、重み・閾値の constants 単一定義、ファイル配置と命名語彙の一致、不要な抽象化、種別分岐のポリモーフィズム化、生成引数の凝集（5個以上は分割シグナル）を検証。純粋性・依存方向の逆流・DB 接続の生成箇所は lint が error で担保するため扱わない。Use when user says 'アーキテクチャレビュー', 'レイヤー境界チェック', 'review architecture', or '依存方向の確認'.

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テスト品質のレビュー（bun:test）。`bun test` の全通過、エンティティのビルダー直接検証と createTestDb による実 SQLite E2E の使い分け、実ネットワーク（JRA）非依存、回帰テストの存在（ImportData の一致条件・枠番の JRA 割当規則・生年計算）、回帰テストの削除/skip 化の禁止、新機能・バグ修正へのテスト追随、契約の検証 vs 実装詳細への過剰結合、console spy と一時ファイルの後始末を検証。Use when user says 'テストレビュー', 'review test', 'テスト品質チェック', or 'カバレッジ確認'.

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外部データ取得と取り込み経路のセキュリティレビュー。JRA 以外のホストへ取りに行かせない URL 検証（SSRF）、スクレイピングの作法（User-Agent・リクエスト間隔・タイムアウト）、外部由来 HTML/JSON を無検証で DB に入れない、クエリを Kysely で組み立て生の SQL 文字列を増やさないこと、CLI 由来のファイルパスの扱い、生成物（*.db / data/extracted-*.json / data/jra-page.html）と .env をコミットさせないことを検証。Use when user says 'セキュリティレビュー', 'review security', 'セキュリティチェック', 'SSRF確認', or 'SQLインジェクション確認'.

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有馬記念分析システム（Bun + TypeScript CLI）のコード品質・コードスタイルレビュー。機械検証の通過（bun run c / bun run lint / bun test）、非推奨 API の使用、死にコード・消し残し、マジックナンバーと固定語彙の constants 集約、コメントの why 品質（足し算側）、既定値・フォールバックの規律、非同期とエラーハンドリング（握り潰し catch・await 漏れ）、関数構成とファイル構成（メイン関数先頭・400行）、制御フロー（条件連鎖・ガード節の羅列）、コレクション操作（reduce・entries・長チェーン）、否定条件 + else、オーケストレーションの平坦化、型安全（any・as）、import の一貫性、CLI 出力（console）の置き場所を検証。Use when user says 'コードレビュー', 'review code', '規約チェック', 'スタイルチェック', or '死にコード確認'.

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agent 向けテキスト指示（skill / slash command / task プロンプト / コード生成プロンプト）を、バイアスを排した実行者に動かしてもらい、両面（実行者の自己申告 + 指示側メトリクス）で評価して反復改善する手法。改善が頭打ちになるまで回す。Use when user says 'プロンプトを改善して', 'スキルをチューニング', 'empirical-prompt-tuning', or after creating/heavily revising a skill or prompt.

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JRA公式サイトから特定レースの出馬表HTMLを取得して馬データを抽出する。「データ取得」「JRAからデータを取ってきて」「出馬表を取得して」といった依頼で発動する。

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登録済みの競走馬を血統情報（父・母・母父）、調教師、馬主付きで一覧表示する。「馬一覧」「登録されている馬を見せて」といった依頼で発動する。

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調査（Explore）・設計（Plan）・実装（general-purpose）・レビュー（review-* スキル群）のサブエージェントをオーケストレーションして開発タスクを遂行するスキル。依頼文からゴール（調査のみ / 設計まで / 実装まで / レビュー）を判定し、必要なフェーズだけ実行する。親は自分でコードを読み書きせず、分解・dispatch・検収・機械検証に徹する。Use when starting any non-trivial development task（複数ファイル・複数層にまたがる調査/設計/実装/レビュー）, when user says 'オーケストレート', 'orchestrate', '調べて', '設計して', '実装して', '調べて直して', or 'レビューして'.

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スコアリング / ML のドメイン正しさのレビュー。SCORE_WEIGHTS の単一定義と合計1.0・ドキュメント追随、スコアリングと ML の10要素の一致（手書きで並ぶ全箇所の同時更新）、未来情報リーク（as-of カットオフを通していない取得経路の新設）、値域0〜100とゼロ除算、データ欠損時の既定値、学習・予測の決定性と再現性、JRA 枠番割当規則、バックテスト指標（1位的中率・上位3頭精度・順位相関・ROI）の計算を検証。Use when user says 'スコアリングレビュー', 'review scoring', 'ML レビュー', 'スコア計算チェック', '特徴量チェック', or 'バックテスト検証'.

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会場別のコース適性を分析する。会場を省略すると全会場の成績を表示する。「コース分析」「会場別の適性を見たい」といった依頼で発動する。

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種牡馬一覧と、登録済み統計がある場合は芝ダ・距離カテゴリ別の勝利数・出走数・勝率を表示する。「血統分析」「種牡馬の成績を見たい」といった依頼で発動する。

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再実行性・リカバリー・テスタビリティのレビュー。new Date() / Date.now() の直接呼出と時刻の注入可能性、toISOString() が UTC 日付になる点、同じ JSON を2回取り込んでも重複行・統計の二重計上が起きない再インポートの冪等性（RebuildStats との関係）、トランザクション境界と途中失敗時の一貫性、DB 接続のクローズを検証。Use when user says 'リカバリーレビュー', '再実行性チェック', 'review recovery', '冪等性確認', or 'テスタビリティ確認'.

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有馬記念分析システムの命名ドメイン適合性レビュー。関数名・変数名・型名が競馬ドメインの意図（馬・騎手・調教師・血統・レース・出走・着順・上がり3F・馬場・会場・枠順・ローテ）を表現しているか、汎用名・技術接尾辞・命名規則の逸脱（snake_case 混入・アンダースコア付きメソッド名）・同一概念に別名が混在していないか（venue と course、同名異義の型）を検証。Use when user says '命名レビュー', 'review naming', '名前チェック', or 'ドメイン命名確認'.

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有馬記念分析システムで利用可能なスキル一覧と使い方、スコア配分、基本ワークフローを表示する。「ヘルプ」「使い方を教えて」「何ができるの」といった依頼で発動する。

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登録済みレース一覧を表示し、ユーザーが選んだレースについてML確率予測を主・ルールベース10要素を理由の内訳として予想結果を出力する。「レース一覧」「予想して」「どのレースを予想する？」といった依頼で発動する。

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/review-fix をループ実行し、CONVERGED になるまで自動修正を繰り返す。スコープ引数は /review-all と同じ（wt / PR #N / pr:N / vs:<branch> / git range / ファイル列挙、デフォルトは比較ブランチとの差分）。最大イテレーション数を数値で指定可能。Use when user says 'レビュー収束まで繰り返して', 'review-fix-loop', '自動修正ループ', or '収束するまでレビュー'.

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有馬記念分析システムのコメント引き算レビュー。不要コメント（コードの再掲・getter 名と同義の JSDoc）、コメント量の増えすぎ（多行ファイルヘッダ・長い @example・装飾過多・base 差分での純増）、陳腐化（コメントアウトされた旧コード・重み変更で古くなる数値コメント・理由なし TODO）、冗長・重複（同じ重み配分の説明が複数ファイルに散在）を検証する。コメントが『存在するか/1行で why を書くか』の足し算側は review-code 2.5 の責務で、本スキルはその過剰・不要を削る側を見る。Use when user says 'コメントレビュー', 'コメント量チェック', 'review comments', '不要コメント確認', or '過剰コメント'.

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Design, implement, and review web interface layout, component states, feedback, and motion within the current CodeConductor workflow. Use for concrete web UI work or requested UI audits, not backend-only tasks or native mobile apps.

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Analyze binaries or protocols you own (or have license to inspect) to improve security, compatibility, or incident response. Not for cracking, DRM bypass, or malware creation.

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Web Performance Engineering — analyzes Core Web Vitals using the PageSpeed Insights API (PSI v5) and applies the 80/20 principle: identify the 20% of changes that produce 80% of the performance gain. Produces a prioritized markdown report with quantified estimates and framework-specific code. Trigger: When auditing page speed, analyzing Core Web Vitals, or optimizing web performance for any URL.

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Designs donor/repair templates for precise CRISPR knock-ins -- choosing the format (ssODN, long-ssDNA/Easi-CRISPR, dsDNA/plasmid, AAV6), sizing homology arms, placing the cut within ~10 bp of the edit, and adding a mandatory codon-checked blocking (PAM/seed) mutation so the edited allele is not re-cut. Frames the HDR-vs-NHEJ-vs-MMEJ pathway competition, the MMEJ (PITCh) and homology-independent (HITI/HMEJ) alternatives for post-mitotic cells, ssODN strand/asymmetry choice, phosphorothioate end-protection, and ranked HDR enhancers. Use when designing a donor for a point mutation, epitope/fluorophore tag, allele replacement, or knock-in, or when HDR efficiency is low. Guide design and base/prime editing are separate skills.

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Designs pegRNAs and nicking guides for prime editing (PE) -- choosing the nick/strand, tuning the primer-binding site (PBS) and reverse-transcription template (RTT) as a per-locus panel, selecting the PE system (PE2/PE3/PE3b/PE4/PE5/PEmax/PE7), adding MMR-evading and PAM-disrupting silent edits, appending epegRNA 3' motifs (tevopreQ1/mpknot), and ranking with PRIDICT/DeepPrime. Covers twinPE/PASTE for large insertions and the prime-vs-base-editing decision. Use when designing a scarless point mutation, small insertion/deletion, or any of the 12 base conversions without a double-strand break, when efficiency is low and MMR inhibition or pegRNA stabilization is needed, or when routing a large insertion to an integrase method. Generic guide scoring and base editing are separate skills.

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Nominates and assesses CRISPR off-target sites genome-wide. Enumerates candidate sites by mismatch and bulge tolerance with Cas-OFFinder/CRISPRitz, ranks them with the published CFD score (SpCas9-only, relative ranker) or MIT/CRISTA/energy models, runs variant-aware screening against gnomAD/individual genomes (CRISPRme), and frames the empirical genome-wide discovery assays (GUIDE-seq, CIRCLE-seq, CHANGE-seq, DISCOVER-seq, Digenome-seq) and high-fidelity nuclease choice (HiFi Cas9, Sniper-Cas9, eSpCas9, SpCas9-HF1). Use when assessing guide RNA specificity, choosing among candidate guides, screening a therapeutic guide against population variation, or planning empirical off-target validation. Distinguishes predicted vs detected vs validated. On-target activity scoring and deaminase (Cas-independent) base/prime-editor off-targets are separate skills.

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Designs and ranks guide RNAs (sgRNAs) for CRISPR-Cas9/Cas12a gene knockout by scanning a target for PAM sites (NGG SpCas9, NNGRRT SaCas9, TTTV Cas12a, NG SpCas9-NG, near-PAMless SpRY), enumerating candidate spacers, applying hard filters (Pol-III TTTT terminator, 5' G, GC), ranking on-target activity with the context-appropriate model (Rule Set 2/Azimuth for U6/lentiviral, CRISPRscan for T7/embryo, DeepHF for high-fidelity variants, DeepCpf1 for Cas12a), and predicting the indel/frameshift outcome (Bae out-of-frame score, inDelphi, FORECasT, Lindel). Use when selecting sgRNAs to knock out a gene, choosing a nuclease/PAM for a constrained locus, picking which exon to target, or shortlisting guides before an off-target check. Off-target specificity, base/prime editing, and HDR donors are separate skills.

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