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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概要と使いどころ
Planktonによる書き込み時コード品質強制 — ファイル編集ごとにフックを介した自動フォーマット、リンティング、Claude駆動の修正。
ディスクリートおよびバッチ製造における生産スケジューリング、ジョブシーケンシング、ライン バランシング、段取り替え最適化、ボトルネック解消に関する体系化された専門知識。15年以上の経験を 持つ生産スケジューラーの知見に基づく。TOC/ドラムバッファーロープ、SMED、OEE分析、混乱対応 フレームワーク、ERP/MES連携パターンを含む。生産スケジューリング、ボトルネック解消、段取り替え 最適化、混乱対応、または製造ラインバランシング時に使用します。
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。
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。
返品承認、受入検査、処分判断、返金処理、不正検出、保証請求管理に関する体系化された 専門知識。15年以上の経験を持つ返品オペレーションマネージャーの知見に基づく。 グレーディングフレームワーク、処分経済学、不正パターン認識、ベンダー回収プロセスを含む。 製品返品、リバースロジスティクス、返金判断、返品不正検出、または保証請求を扱う際に使用します。
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。
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。
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。
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。
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。
X、LinkedIn、TikTok、YouTube、ニュースレター、マルチプラットフォームリパーパスキャンペーンのためのプラットフォームネイティブなコンテンツシステムを作成。ソーシャル投稿、スレッド、スクリプト、コンテンツカレンダー、または1つのソースアセットをプラットフォームごとにきれいに適応させたい場合に使用。
フックを介してセッションを観察し、信頼度スコアリング付きのアトミックなインスティンクトを作成し、それらをスキル/コマンド/エージェントへ進化させるインスティンクトベースの学習システム。v2.1ではプロジェクトスコープのインスティンクトを追加し、プロジェクト間の汚染を防止します。
LLM API利用のコスト最適化パターン — タスク複雑度によるモデルルーティング、予算追跡、リトライロジック、プロンプトキャッシュ。
あらゆる公開ソース向けの完全自動化AI駆動データ収集エージェントを構築 — 求人、価格、ニュース、GitHub、スポーツなどあらゆるデータに対応。スケジュールでスクレイピングし、無料LLM(Gemini Flash)でデータを強化し、Notion / Sheets / Supabaseに結果を保存し、ユーザーフィードバックから学習。GitHub Actionsで100%無料で稼働。ユーザーが自動的にデータを監視、収集、追跡したい場合に使用。
税関書類、関税分類、関税最適化、制限当事者スクリーニング、 複数管轄区域にわたる規制コンプライアンスのための体系化された専門知識。 15年以上の経験を持つ貿易コンプライアンス専門家の知見に基づく。 HS分類ロジック、インコタームズ適用、FTA活用、ペナルティ軽減を含む。 税関通関、関税分類、貿易コンプライアンス、輸出入書類、 関税最適化を扱う場合に使用。
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。
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。
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。
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。
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
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。
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。
C++ Core Guidelines(isocpp.github.io)に基づくC++コーディング規約。モダンで安全かつイディオマティックなプラクティスを強制するために、C++コードの記述、レビュー、リファクタリング時に使用。