スキルを探す

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。

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。

すべてのユーザー向けボタン/タッチポイントを完全なステート変更シーケンスを通してトレースし、個々の関数は正常に動作するが互いに打ち消し合ったり、誤った最終ステートを生成したり、UI を不整合な状態にするバグを発見する。使用タイミング：体系的なデバッグでバグが見つからないがユーザーがボタンの不具合を報告している場合、または共有ステートストアに触れる大規模リファクタリング後。

REST APIデザインパターン（リソース命名、ステータスコード、ページネーション、フィルタリング、エラーレスポンス、バージョニング、レート制限を含む本番API向け）

Claude DevFleet を介したマルチエージェントコーディングタスクのオーケストレーション — プロジェクトの計画、分離されたワークツリーへの並列エージェントのディスパッチ、進捗の監視、構造化レポートの読み取り。

KMPプロジェクトのためのCompose MultiplatformおよびJetpack Composeパターン — ステート管理、ナビゲーション、テーマ設定、パフォーマンス、プラットフォーム固有UI。

Python と TypeScript 向け Anthropic Claude API パターン。Messages API、ストリーミング、ツール使用、ビジョン、拡張思考、バッチ、プロンプトキャッシング、Claude Agent SDK をカバー。Claude API や Anthropic SDK を使ったアプリケーション構築時に使用。

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。

AndroidおよびKotlin Multiplatformプロジェクトのためのクリーンアーキテクチャパターン — モジュール構成、依存関係ルール、UseCase、Repository、データレイヤーパターン

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。

Everything Claude Codeのインタラクティブインストーラー — スキルとルールの選択・インストールをユーザーレベルまたはプロジェクトレベルのディレクトリにガイドし、パスを検証し、オプションでインストール済みファイルを最適化。

X、LinkedIn、Threads、Blueskyにわたるマルチプラットフォームコンテンツ配信。content-engineパターンを使用してプラットフォームごとにコンテンツを適応。同一コンテンツのクロスプラットフォーム投稿は行わない。ソーシャルプラットフォーム間でコンテンツを配信したい場合に使用。

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。

自律型Claude Codeループのパターンとアーキテクチャ — シンプルなシーケンシャルパイプラインからRFC駆動のマルチエージェントDAGシステムまで

SHA-256コンテンツハッシュを使用して高コストなファイル処理結果をキャッシュ — パス非依存、自動無効化、サービスレイヤー分離。

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".

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。

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.

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).

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).