スキルを探す

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。

TypeScript、JavaScript、React、Node.js開発のための汎用コーディング規約、ベストプラクティス、パターン。

未知のコードベースを分析し、アーキテクチャマップ、主要エントリポイント、規約、スターター CLAUDE.md を含む構造化されたオンボーディングガイドを生成する。新しいプロジェクトに参加する際や、リポジトリで初めて Claude Code をセットアップする際に使用。

ClickHouse データベースパターン、クエリ最適化、アナリティクス、および高パフォーマンスな分析ワークロード向けのデータエンジニアリングベストプラクティス。

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。

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。

キャリアポートフォリオ管理、運賃交渉、キャリアパフォーマンス追跡、 貨物配分、戦略的キャリア関係の維持に関する体系化された専門知識。 15年以上の経験を持つ輸送マネージャーの知見に基づく。 スコアカードフレームワーク、RFPプロセス、市場インテリジェンス、 コンプライアンス審査を含む。キャリア管理、運賃交渉、キャリア パフォーマンス評価、貨物戦略の構築時に使用。

ランタイム、パッケージマネージャー、バンドラー、テストランナーとしてのBun。Bun vs Nodeの選択基準、マイグレーションノート、Vercelサポート。

一行の目的をマルチセッション・マルチエージェントエンジニアリングプロジェクトの ステップバイステップの構築計画に変換する。各ステップは自己完結型のコンテキスト ブリーフを持ち、新しいエージェントがコールドスタートで実行可能。 敵対的レビューゲート、依存関係グラフ、並列ステップ検出、アンチパターン カタログ、計画変更プロトコルを含む。 トリガー条件：複雑なマルチPRタスクの計画・ブループリント・ロードマップを 要求された場合、または複数セッションが必要な作業が記述された場合。 トリガーしない場合：単一のPRまたは3回未満のツール呼び出しで完了可能なタスク、 またはユーザーが「just do it」と言った場合。

提供された例やブランドガイダンスから導き出された独自の文体で、記事、ガイド、ブログ記事、チュートリアル、ニュースレター、その他の長文コンテンツを執筆する。洗練された長文コンテンツが必要な場合、特に文体の一貫性、構成、信頼性が重要な場合に使用。

Claude Codeセッション中に行われたアーキテクチャ上の意思決定を構造化されたADRとして記録する。意思決定の瞬間を自動検出し、コンテキスト、検討された代替案、根拠を記録する。将来の開発者がコードベースの形状の理由を理解できるようADRログを維持する。

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

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。

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

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

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。

コーディングエージェント（Claude Code、Aider、Codexなど）のカスタムタスクによる直接比較。合格率、コスト、時間、一貫性メトリクスを測定

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

バックエンドアーキテクチャパターン、API設計、データベース最適化、Node.js・Express・Next.js APIルートのサーバーサイドベストプラクティス

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、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。

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。