'implementation' 검색 결과

Study a merged or shipped tdmcp implementation and extract reusable learnings: code improvements, runtime/UX lessons, test gaps, docs updates, roadmap items, and harness changes. Use when the user asks to learn from a completed feature/project/PR/build, analyze what can be improved from an implementation, or turn a real installation experience into actionable tdmcp improvements. This is a post-implementation learning harness; it does not replace tdmcp-pipeline for building or tdmcp-quality-audit for broad repo audits.

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Post-implementation review orchestrator. Launches 5 parallel background sub-agents: Oracle (goal/constraint verification), Oracle (code quality), Oracle (security), unspecified-high (hands-on QA execution), unspecified-high (context mining from GitHub/git/Slack/Notion). All must pass for review to pass. MUST USE after completing any significant implementation work. Triggers: 'review work', 'review my work', 'review changes', 'QA my work', 'verify implementation', 'check my work', 'validate changes', 'post-implementation review'.

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Delegate implementation to Codex or to a sandboxed Claude Code (`claude -p`), have a model from the other vendor review the diff, send it back to iterate, gate on the full test suite, and ship it as a PR. Use this whenever the user wants Codex or a sandboxed Claude to write code, mentions handing off / delegating implementation to one of those backends, asks for a cross-vendor review of delegated code, asks to work through a plan or spec unit-by-unit with an implementation backend doing the coding, or wants a review-and-merge loop wrapped around delegated output — and also when resuming such a loop ("keep going", "next unit", "继续下一个"). It encodes constraints that are expensive to rediscover: the implementer runs in the real environment behind backend-specific git and publication boundaries, must not be pointed at a full test suite by default, and its self-report is a claim rather than evidence. This loop expects an approved plan or an equivalently precise spec; settle an unsolved high-level goal into a plan first, using the engineering-mode skill when it is installed.

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Delegate implementation work to a dedicated implementer subagent, then review its diff, send it back to iterate, gate on the full test suite, and ship it as a PR. Use this whenever the user wants a separate model to write code, mentions handing off / delegating implementation, asks to work through a plan or spec unit-by-unit with a subagent doing the coding, or wants a review-and-merge loop wrapped around delegated output — and also when resuming such a loop ("keep going", "next unit", "继续下一个"). It encodes constraints that are expensive to rediscover: the implementer self-reports success, must not run the full test suite by default, must not touch git, and its report is a claim rather than evidence. Cursor port of implementation-loop. This loop expects an approved plan or an equivalently precise spec; settle an unsolved high-level goal into a plan first, using the cursor-engineering-mode skill (it ships in this same plugin).

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組織変革管理の専門コンサルタントスキル。システム導入、組織変革、DXプロジェクトにおける変革管理を支援。 ADKAR、Kotter 8-Stepフレームワークに基づき、ステークホルダー影響度分析、コミュニケーション計画、抵抗管理戦略を提供。 Use when managing organizational change, system implementations, digital transformation projects, or improving user adoption rates. Triggers: "change management", "organizational change", "system implementation", "user adoption", "change strategy", "stakeholder engagement".

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Study a merged or shipped tdmcp implementation and extract reusable learnings: code improvements, runtime/UX lessons, test gaps, docs updates, roadmap items, and harness changes. Use when the user asks to learn from a completed feature/project/PR/build, analyze what can be improved from an implementation, or turn a real installation experience into actionable tdmcp improvements. This is a post-implementation learning harness; it does not replace tdmcp-pipeline for building or tdmcp-quality-audit for broad repo audits.

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Create a detailed, step-by-step implementation plan for a feature or project. Load when the user asks to plan a feature, create a technical roadmap, break down a PRD into tasks, design an implementation strategy, or sequence engineering work. Also triggers on "how should we build this", "implementation plan for", "technical breakdown", "task list for", or any request to turn a high-level requirement into a concrete execution plan. Supports phased rollouts, architecture-first, and MVP-focused planning.

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새 테스트와 기존 테스트가 보호하는 동작과 결함을 점검합니다. 중복과 구현 의존성을 검토하고 삭제 근거를 기록하며, 필요한 검증을 남겨 테스트 전용 코드도 정리합니다.

• 새 테스트의 필요성을 확인합니다
• 중복되거나 구현에 의존하는 테스트를 점검합니다
• 테스트만을 위해 공개한 함수를 검토합니다

명세나 요구 사항을 변경 파일, 함수 정의, 테스트와 검증 절차가 명확한 구현 계획으로 정리합니다. 코드를 쓰기 전에 작업을 나누고 다른 담당자에게 인계할 수 있게 합니다.

• 코드 작성 전 기능 구현 계획 수립
• 요구 사항을 테스트 가능한 작업으로 분할
• 다른 담당자나 에이전트에게 구현 인계

기능 개발용 독립 작업 공간을 준비합니다. 기존 분리 상태를 확인하고 환경의 기본 기능이나 git worktree를 사용하며, 의존성 준비와 시작 전 테스트도 진행합니다.

• 별도 작업 공간에서 기능 개발을 시작할 때
• 구현 계획 실행 전에 환경을 준비할 때
• 작업 공간이 이미 분리되었는지 확인할 때

개발 목표를 작은 작업으로 나누고 스프린트 배정부터 구현·검토·병합 확인까지 진행 상황을 저장소 파일에 기록합니다. 외부 프로젝트 관리 도구 없이 계획과 진척을 관리합니다.

• 외부 관리 도구 없이 개발 계획 수립
• 요구 사항을 구현 가능한 작업으로 분할
• 다음 스프린트 계획

아직 없는 기능을 조사와 계획부터 테스트 우선 구현, 검토, 커밋까지 진행합니다. 단계별로 ECC 에이전트에 작업을 나누고 계획 승인과 커밋 전 확인을 거칩니다.

• 아직 구현되지 않은 기능 추가
• 테스트를 먼저 작성하는 새 기능 개발
• 인증 기능의 보안 검토

구현 계획의 각 작업을 별도 하위 에이전트에 맡깁니다. 명세 준수와 코드 품질을 차례로 검토하고 수정과 재검토를 거친 뒤 전체 연동을 점검합니다.

• 기능 구현 계획을 작업별로 진행합니다
• 명세 준수 여부를 먼저 확인합니다
• 테스트를 먼저 작성하며 개발합니다

구현 전에 날카로운 질문으로 계획의 목표, 제약, 기술 선택과 예외 대응을 구체화합니다. 의존관계에 따라 질문하고 결정 사항과 미해결점을 정리해 이해를 맞춥니다.

• 구현 전에 아이디어 구체화
• 인증이나 결제 계획 검토
• 장애 대응과 복구 방법 구체화

코드 구현, 버그 수정, PR 검토를 Blackbox AI에 맡깁니다. 여러 모델의 결과를 평가해 선택하고, 장시간 작업을 살피거나 저장 지점에서 작업을 재개합니다.

• 기능 구현과 버그 수정 위임
• PR의 버그와 보안 문제 검토
• 여러 AI 모델의 구현 결과 비교

구현 전 계획을 기술적으로 검토하고 시스템 구조, 데이터 흐름, 예외 상황, 테스트 범위와 성능을 점검합니다. 쟁점별 권장안을 대화로 검토해 실행 계획을 확정합니다.

• 구현을 시작하기 전 계획 점검
• 시스템 구조와 데이터 흐름 확인
• 예외 상황과 테스트 범위 확인

중복되거나 검증 내용이 빈약하거나 내부 구현에 의존하는 테스트를 조사합니다. 결함 재발을 감지할 검증을 남기면서 근거에 따라 테스트를 정리하거나 삭제합니다.

• 중복 테스트 감사
• 회귀 감지를 유지하며 테스트 정리
• 내부 구현에 의존하는 테스트 검토

Investigate a Homecore capability by tracing relevant source files, tests, and accepted architecture decisions. Check documented status and limitations before proposing code, while keeping implementation presence separate from deployment compatibility or claims of Home Assistant parity.

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• Find source files and design decisions for a Homecore capability
• Check documented implementation status and limitations
• Review focused tests before proposing code changes

Organize new features, complex implementations, and architecture changes into the SPARC stages: specification, pseudocode, architecture, refinement, and completion. Define requirements and acceptance criteria, consult existing patterns, and record lessons for future work.

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• Defining requirements for a new feature
• Organizing a complex implementation
• Planning an architecture change

Turn a feature idea or fix request into an OpenSpec implementation plan. The skill examines the project and prepares the required proposal, specification changes, design, and tasks for review, without changing project code.

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• Plan a new feature before implementation
• Turn a fix request into concrete tasks
• Review specification changes and design together

Prepare the OpenSpec documents needed to start implementation in one pass. It examines the project and creates required proposals, specifications, designs, and tasks in dependency order, following the project's configured workflow.

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• Prepare planning documents for a new feature
• Turn a change description into implementation tasks
• Create missing prerequisite documents together

Take implementation work through small, independently mergeable pull requests. Use a separate working directory for each PR, record manual QA evidence, write English review descriptions, resolve CI and review findings, then merge and clean up.

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• Deliver implementation work through pull requests
• Split a large task into small, independently mergeable PRs
• Build independent PRs concurrently

Reviews completed changes through hands-on checks and one reviewer agent. It compares the implementation and recorded evidence with the original goal, constraints, code quality, and security requirements, then reports approval, specific blockers, or an inconclusive result.

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• Reviewing completed changes before a pull request handoff
• Checking whether an implementation meets the original request
• Organizing failed checks and required fixes

Research a coding task before implementation and turn it into a detailed work plan with decisions, dependencies, and verification steps. The plan is written after approval, while code changes remain a separate workflow.

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• Planning a large change before implementation
• Turning a vague request into concrete tasks
• Preparing a plan for another agent to execute