'claude-code' 검색 결과

構造化テキストの解析において正規表現とLLMのどちらを選択するかの判断フレームワーク — まず正規表現で始め、低信頼度のエッジケースにのみLLMを追加する。

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Nuxt 4アプリパターン — ハイドレーション安全性、パフォーマンス、ルートルール、遅延読み込み、useFetchとuseAsyncDataによるSSR安全なデータフェッチ。

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PHPUnitとPestによるLaravelのテスト駆動開発、ファクトリー、データベーステスト、フェイク、カバレッジ目標。

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NanoClaw v2の操作と拡張 — ECCのゼロ依存関係セッション対応REPLで、claude -p上に構築。

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Laravelプロジェクトの検証ループ — 環境チェック、リンティング、静的解析、カバレッジ付きテスト、セキュリティスキャン、デプロイメント準備。

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貨物例外処理、出荷遅延、損傷、紛失、運送業者紛争の処理に関する体系化された専門知識。 15年以上の実務経験を持つ物流専門家の知見に基づく。エスカレーションプロトコル、 運送業者固有の行動パターン、クレーム手続き、判断フレームワークを含む。 出荷例外、貨物クレーム、配送問題、運送業者紛争の処理時に使用。

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包括的なPerlセキュリティ — テイントモード、入力バリデーション、安全なプロセス実行、DBIパラメータ化クエリ、Webセキュリティ（XSS/SQLi/CSRF）、perlcriticセキュリティポリシー。

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Node/TypeScript SDKを使用したMCPサーバーの構築 — ツール、リソース、プロンプト、Zodバリデーション、stdio vs Streamable HTTP。最新APIについてはContext7または公式MCPドキュメントを参照。

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ユニットテスト、統合テスト、非同期テスト、プロパティベーステスト、モック、カバレッジを含むRustテストパターン。TDD方法論に準拠。

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Spring Bootサービスのためのコーディング規約: 命名規則、イミュータビリティ、Optional使用法、ストリーム、例外、ジェネリクス、プロジェクト構成。

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資金調達のためのコールドメール、ウォームイントロのブラーブ、フォローアップ、アップデートメール、投資家コミュニケーションのドラフト。エンジェル、VC、ストラテジック投資家、アクセラレーターへのアウトリーチで、簡潔でパーソナライズされた投資家向けメッセージが必要な場合に使用。

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Laravelアーキテクチャパターン — ルーティング/コントローラー、Eloquent ORM、サービスレイヤー、キュー、イベント、キャッシュ、APIリソースを含む本番アプリ向け。

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AndroidおよびKMPのためのKotlinコルーチンとFlowパターン — 構造化された並行処理、Flowオペレーター、StateFlow、エラーハンドリング、テスト。

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イディオマティックなRustパターン、所有権、エラーハンドリング、トレイト、並行処理、安全で高性能なアプリケーション構築のベストプラクティス。

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テーブル駆動テスト、サブテスト、ベンチマーク、ファジング、テストカバレッジを含むGoテストパターン。イディオマティックなGoプラクティスによるTDD方法論に従う。

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Ktorサーバーパターン — ルーティングDSL、プラグイン、認証、Koin DI、kotlinx.serialization、WebSocket、testApplicationテスト。

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Apple FoundationModelsフレームワークによるオンデバイスLLM — テキスト生成、@Generableによるガイド生成、ツール呼び出し、iOS 26+でのスナップショットストリーミング。

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サブエージェントのコンテキスト問題を解決するための段階的コンテキスト取得パターン

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ピッチデッキ、ワンページャー、投資家メモ、アクセラレーター申請、財務モデル、資金調達資料の作成と更新。投資家向けドキュメント、プロジェクション、資金使途表、マイルストーン計画、複数の資金調達アセット間で内部整合性を保つ必要がある資料に使用。

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実際の本番アプリケーションに基づくプロジェクト固有のスキルテンプレートの例。

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Pythonらしいイディオム、PEP 8標準、型ヒント、堅牢で効率的かつ保守性の高いPythonアプリケーションを構築するためのベストプラクティス。

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コルーチン、null安全、DSLビルダーを活用した、堅牢で効率的かつ保守可能なKotlinアプリケーション構築のためのイディオマティックなKotlinパターン、ベストプラクティス、規約。

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AI支援開発のためのリグレッションテスト戦略。データベース依存なしのサンドボックスモードAPIテスト、自動バグチェックワークフロー、同一モデルがコードの作成とレビューを行う際のAIの盲点を検出するパターン。

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AIエージェントのアクションスペース、ツール定義、オブザベーションフォーマットを設計・最適化し、タスク完了率を向上させる

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