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概要と使いどころ

laravel-patterns

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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。

hage-oyaji/everything-claude-code-jp-local32026年3月29日 更新

laravel-security

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Laravelセキュリティベストプラクティス — 認証/認可、バリデーション、CSRF、マスアサインメント、ファイルアップロード、シークレット、レート制限、セキュアなデプロイメント。

hage-oyaji/everything-claude-code-jp-local32026年3月29日 更新

liquid-glass-design

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iOS 26 Liquid Glassデザインシステム — ブラー、反射、インタラクティブモーフィングを備えた動的ガラスマテリアル(SwiftUI、UIKit、WidgetKit対応)。

hage-oyaji/everything-claude-code-jp-local32026年3月29日 更新

market-research

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市場調査、競合分析、投資家デューデリジェンス、業界インテリジェンスをソース帰属と意思決定指向のサマリーとともに実施。市場規模推定、競合比較、ファンドリサーチ、テクノロジースキャン、ビジネス意思決定に活用するリサーチに使用。

hage-oyaji/everything-claude-code-jp-local32026年3月29日 更新

mcp-server-patterns

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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。

hage-oyaji/everything-claude-code-jp-local32026年3月29日 更新

prompt-optimizer

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生のプロンプトを分析し、意図とギャップを特定し、ECCコンポーネント (スキル/コマンド/エージェント/フック)にマッチングし、すぐに貼り付けて 使える最適化済みプロンプトを出力します。アドバイザリー専用 — タスク自体は 実行しません。 トリガー条件: ユーザーが「optimize prompt」「improve my prompt」 「how to write a prompt for」「help me prompt」「rewrite this prompt」 と言った場合、またはプロンプト品質の向上を明示的に依頼した場合。中国語の 同等表現でもトリガーされます: 「优化prompt」「改进prompt」「怎么写prompt」 「帮我优化这个指令」。 トリガーしない条件: ユーザーがタスクの直接実行を求めている場合、または 「just do it」/「直接做」と言った場合。「优化代码」「优化性能」 「optimize performance」「optimize this code」と言った場合もトリガーしません — これらはリファクタリング/パフォーマンスタスクであり、プロンプト最適化 ではありません。

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python-testing

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pytest、TDD方法論、フィクスチャ、モック、パラメタライズ、カバレッジ要件を使用したPythonテスト戦略。

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pytorch-patterns

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PyTorchディープラーニングパターンとベストプラクティス。堅牢で効率的かつ再現可能なトレーニングパイプライン、モデルアーキテクチャ、データローディングの構築に対応。

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quality-nonconformance

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品質管理、不適合調査、根本原因分析、是正措置、サプライヤー品質管理に関する 体系化された専門知識。規制下の製造環境で15年以上の経験を持つ品質エンジニアの 知見に基づく。FDA、IATF 16949、AS9100環境を網羅。NCRライフサイクル管理、 CAPAシステム、SPC解釈、監査方法論を含む。不適合の調査、根本原因分析、 CAPA管理、SPCデータの解釈、サプライヤー品質課題の対応に使用。

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search-first

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コーディング前のリサーチワークフロー。カスタムコードを書く前に既存のツール、ライブラリ、パターンを検索する。リサーチャーエージェントを起動。

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security-review

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認証の追加、ユーザー入力の処理、シークレットの取り扱い、APIエンドポイントの作成、決済/センシティブ機能の実装時に使用。包括的なセキュリティチェックリストとパターンを提供。

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postgres-patterns

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PostgreSQLデータベースパターン — クエリ最適化、スキーマ設計、インデックス作成、セキュリティ。Supabaseベストプラクティスに基づく。

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deep-research

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firecrawlとexa MCPを使用したマルチソースディープリサーチ。Webを検索し、調査結果を統合し、ソース帰属付きの引用レポートを提供。トピックについてエビデンスと引用付きの徹底的なリサーチが必要な場合に使用。

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django-patterns

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Djangoアーキテクチャパターン、DRFによるREST APIデザイン、ORMベストプラクティス、キャッシュ、シグナル、ミドルウェア、プロダクショングレードのDjangoアプリ。

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django-tdd

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pytest-djangoによるDjangoテスト戦略、TDD方法論、factory_boy、モック、カバレッジ、Django REST Framework APIのテスト。

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django-verification

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Djangoプロジェクトの検証ループ:マイグレーション、リンティング、カバレッジ付きテスト、セキュリティスキャン、リリースやPR前のデプロイ準備チェック。

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e2e-testing

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PlaywrightのE2Eテストパターン、Page Objectモデル、設定、CI/CD統合、アーティファクト管理、フレーキーテスト戦略。

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enterprise-agent-ops

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オブザーバビリティ、セキュリティ境界、ライフサイクル管理を備えた長期稼働エージェントワークロードの運用。

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eval-harness

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評価駆動開発(EDD)原則を実装するClaude Codeセッションのための正式な評価フレームワーク

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exa-search

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Exa MCPによるニューラル検索。ウェブ、コード、企業リサーチに対応。ウェブ検索、コード例、企業インテリジェンス、人物検索、AIによるディープリサーチが必要な場合に使用。

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fal-ai-media

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fal.ai MCPによる統合メディア生成 — 画像、動画、音声。テキストから画像(Nano Banana)、テキスト/画像から動画(Seedance、Kling、Veo 3)、テキストから音声(CSM-1B)、動画から音声(ThinkSound)をカバー。AIで画像、動画、音声を生成したい場合に使用。

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ai-first-engineering

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AIエージェントが実装出力の大部分を生成するチームのためのエンジニアリング運用モデル

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agentic-engineering

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評価ファーストの実行、分解、コスト考慮型モデルルーティングによるエージェンティックエンジニアとしての運用

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agent-harness-construction

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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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