スキルを探す

PostgreSQL、MySQL、および一般的なORM（Prisma、Drizzle、Kysely、Django、TypeORM、golang-migrate）にわたるスキーマ変更、データマイグレーション、ロールバック、ゼロダウンタイムデプロイメントのためのデータベースマイグレーションベストプラクティス。

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。

Webアプリケーションのためのデプロイメントワークフロー、CI/CDパイプラインパターン、Dockerコンテナ化、ヘルスチェック、ロールバック戦略、プロダクションレディネスチェックリスト。

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。

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。

dmux（AIエージェント用tmuxペインマネージャ）を使用したマルチエージェントオーケストレーション。Claude Code、Codex、OpenCodeなどのハーネス間での並列エージェントワークフローのパターン。複数エージェントセッションの並列実行やマルチエージェント開発ワークフローの調整に使用。

品質ゲート、評価、リカバリー制御を備えた継続的自律エージェントループのパターン。

ローカル開発向けのDockerおよびDocker Composeパターン、コンテナセキュリティ、ネットワーキング、ボリューム戦略、マルチサービスオーケストレーション。

トレーニングデータの代わりにContext7 MCPを使用して最新のライブラリやフレームワークのドキュメントを取得。セットアップの質問、APIリファレンス、コード例、またはユーザーがフレームワーク名（React、Next.js、Prismaなど）を指定した場合にアクティベート。

電力・ガス調達、料金最適化、デマンドチャージ管理、再生可能エネルギーPPA評価、 マルチ施設エネルギーコスト管理のための体系化された専門知識。大規模商業・産業 消費者における15年以上の経験を持つエネルギー調達マネージャーの知見に基づく。 市場構造分析、ヘッジ戦略、負荷プロファイリング、サステナビリティ報告 フレームワークを含む。エネルギー調達、料金最適化、デマンドチャージ管理、 PPA評価、エネルギー戦略策定時に使用。

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

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。

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。

エンジニア技術面接の壁打ちスキル。設計判断が問われる問題を出題し、回答を4段階で採点して記録する。「勉強しよう」「クイズ出して」「面接対策」などで起動。

Review database schema design and detect anti-patterns. Based on common RDB design knowledge and best practices. Supports Prisma, Drizzle, Rails, Django, Laravel, TypeORM, Sequelize, SQLAlchemy, and raw SQL (DDL). Use when the user says "review DB design", "check schema", "review table design", "review migration", "check for anti-patterns", "DB設計をレビューして", "スキーマを見て", "テーブル設計を確認して", "マイグレーションをレビューして", "アンチパターンがないか調べて", "この設計で問題ないか見て".

This skill should be used when the user wants to "stress-test a design", "challenge an idea", "red team a proposal", "get critical feedback on a design", "validate a design", "adversarial architecture review", "risk assessment", "設計を検証して", "反論をもらいたい", "設計を批判的にレビュー", "デビルズアドボケート", "ストレステスト", "弱点を指摘して", "穴を見つけて", "この設計で良いか", "リスク評価", "設計のアーキテクチャレビュー", or mentions structured adversarial review of a proposal or design. NOTE: Use this for validating PROPOSALS and DESIGNS through adversarial debate, NOT for generic code review, PR review, or normal review requests (use /codex:review or /codex:adversarial-review for those). Also NOT for investigating unknown bugs (use /agent-dialectics:strong-inference for that).

This skill should be used when the user wants to "investigate a bug", "debug an issue", "figure out why something is happening", "find the root cause", "troubleshoot", "強い推論で調査", "仮説を立てて検証", "原因を特定", "バグの原因調査", "なぜ動かないか調べて", "問題を切り分け", "原因不明", "デバッグ", or mentions systematic hypothesis-driven debugging. NOTE: Use this for investigating UNKNOWN causes, not for validating design proposals (use devils-advocate for that).

Consult Claude Code from Codex for a second opinion while Codex remains responsible for implementation and verification. Use when the user asks Codex to collaborate with Claude, consult Claude, ask Claude for a plan, get a Claude review, delegate analysis to Claude, or says "Claudeと一緒に", "Claudeに相談", "Claudeにレビューしてもらう", "Claudeの意見も聞く", or "Claudeと計画を立てる". Also use when an explicit independent planning or review pass from Claude would materially reduce risk on a complex coding task.

This skill should be used when the user wants to "test a claim against data", "validate an empirical hypothesis", "refine a model/theory with evidence", "characterize a pattern and verify it", "演繹と帰納で検証", "仮説をデータで検証して更新", "実例と反例で確かめる", "弁証法ループ", "主張を現物で裏取り", "傾向分析を検証して精緻化", or mentions iteratively updating a hypothesis by deriving predictions and testing them against a real corpus. NOTE: Use this for VALIDATING/REFINING an empirical claim or model against real data through a derive→test→update loop. Use strong-inference for debugging an UNKNOWN cause, and devils-advocate for adversarially stress-testing a DESIGN proposal.

This skill should be used when the user wants to "synthesize two competing solutions without averaging", "resolve a design/value disagreement by lifting to a higher frame", "止揚 / アウフヘーベン", "矛盾を止揚", "独立案を統合", "平均化せず統合", "contradiction lift", "sublate competing designs", or has two good-but-divergent answers to the same question and wants a higher-order resolution (a selection mechanism) or an honest aporia — not a compromise. NOTE: Use this when two independent solutions diverge and you want to PRESERVE both truth-moments while lifting to a higher frame. Use devils-advocate to stress-test ONE proposal with an assigned opponent, strong-inference to find an unknown cause, and dialectic-loop to validate a claim against a real corpus.

英語の論文（特にロボティクス／Physical AI／機械学習）を日本語で精読解析し、英日対訳2カラムのHTMLノートを生成する。Keshavの3パス法＋Andrew Ngの4つの問い＋Jennifer Raffの精読法を統合したメソッドで、専門用語は英語＋日本語解説を併記する。arXiv URL・PDFファイル・論文タイトルのいずれからでも起動。「この論文を解析して」「論文を日本語でまとめて」「精読ノートを作って」等で使う。

repo の root に issues/ を作り、dotfiles の issues/README.md を持ち込んで issue 運用を始める。commit するかはユーザーに聞く。「issue運用を始めて」「issuesディレクトリを作って」「start-issues-ops」で発火。

受け入れ基準書を作成する。検収基準、完了条件の定義時に使う。

実装のテスト、リファクタリング、ポータビリティ、ディレクトリ階層について議論する際に、絶対パスが実装コードに存在しないことを確認する