スキルを探す

React、Next.js、状態管理、パフォーマンス最適化、UIベストプラクティスのためのフロントエンド開発パターン。

ゼロからまたはPowerPointファイルの変換により、美しくアニメーション豊かなHTMLプレゼンテーションを作成。プレゼンテーションの構築、PPT/PPTXのWeb変換、トーク/ピッチ用スライド作成に使用。デザイン初心者が抽象的な選択ではなくビジュアル探索を通じて自分の美学を発見するのを支援。

堅牢で効率的かつ保守可能なGoアプリケーションを構築するためのイディオマティックなGoパターン、ベストプラクティス、規約。

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。

需要予測、安全在庫最適化、補充計画、プロモーション効果推定のための体系化された 専門知識。数百のSKUを管理する15年以上の経験を持つデマンドプランナーの知見に 基づく。予測手法の選択、ABC/XYZ分析、季節変動管理、ベンダー交渉フレームワーク を含む。需要予測、安全在庫設定、補充計画、プロモーション管理、在庫水準最適化 時に使用。

ピッチデッキ、ワンページャー、投資家メモ、アクセラレーター申請、財務モデル、資金調達資料の作成と更新。投資家向けドキュメント、プロジェクション、資金使途表、マイルストーン計画、複数の資金調達アセット間で内部整合性を保つ必要がある資料に使用。

資金調達のためのコールドメール、ウォームイントロのブラーブ、フォローアップ、アップデートメール、投資家コミュニケーションのドラフト。エンジェル、VC、ストラテジック投資家、アクセラレーターへのアウトリーチで、簡潔でパーソナライズされた投資家向けメッセージが必要な場合に使用。

Ktorサーバーパターン — ルーティングDSL、プラグイン、認証、Koin DI、kotlinx.serialization、WebSocket、testApplicationテスト。

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。

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。

PHPUnitとPestによるLaravelのテスト駆動開発、ファクトリー、データベーステスト、フェイク、カバレッジ目標。

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。

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。

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。

Laravelプロジェクトの検証ループ — 環境チェック、リンティング、静的解析、カバレッジ付きテスト、セキュリティスキャン、デプロイメント準備。

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。

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。

Spring Bootサービスのためのコーディング規約: 命名規則、イミュータビリティ、Optional使用法、ストリーム、例外、ジェネリクス、プロジェクト構成。

Test2::V0、Test::More、proveランナー、モッキング、Devel::Coverによるカバレッジ、TDD方法論を使用したPerlテストパターン。

実際の本番アプリケーションに基づくプロジェクト固有のスキルテンプレートの例。

Pythonらしいイディオム、PEP 8標準、型ヒント、堅牢で効率的かつ保守性の高いPythonアプリケーションを構築するためのベストプラクティス。

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。

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。

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。