スキルを探す

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。

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。

PyTorchディープラーニングパターンとベストプラクティス。堅牢で効率的かつ再現可能なトレーニングパイプライン、モデルアーキテクチャ、データローディングの構築に対応。

品質管理、不適合調査、根本原因分析、是正措置、サプライヤー品質管理に関する 体系化された専門知識。規制下の製造環境で15年以上の経験を持つ品質エンジニアの 知見に基づく。FDA、IATF 16949、AS9100環境を網羅。NCRライフサイクル管理、 CAPAシステム、SPC解釈、監査方法論を含む。不適合の調査、根本原因分析、 CAPA管理、SPCデータの解釈、サプライヤー品質課題の対応に使用。

スキルをスキャンして横断的な原則を抽出し、ルールに蒸留する — 既存のルールファイルへの追記、修正、または新規ルールファイルの作成

収束ループを持つマルチエージェント対抗検証。2つの独立したレビューエージェントが両方パスしなければ出力はリリースされない。

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。

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。

RFCドリブンのマルチエージェントDAG実行パターン。品質ゲート、マージキュー、ワークユニットオーケストレーションを含む。

Next.js 16+とTurbopack — インクリメンタルバンドル、FSキャッシュ、開発速度、TurbopackとWebpackの使い分け。

Nutrient DWS APIを使用したドキュメントの処理、変換、OCR、抽出、墨消し、署名、フォーム入力。PDF、DOCX、XLSX、PPTX、HTML、画像に対応。

モダンPerl 5.36+のイディオム、ベストプラクティス、堅牢で保守性の高いPerlアプリケーション構築のための規約。

ライブラリ非依存のFlutter/Dartコードレビューチェックリスト。ウィジェットのベストプラクティス、状態管理パターン（BLoC、Riverpod、Provider、GetX、MobX、Signals）、Dartイディオム、パフォーマンス、アクセシビリティ、セキュリティ、クリーンアーキテクチャをカバー。

サブエージェントのコンテキスト問題を解決するための段階的コンテキスト取得パターン

コーディング前のリサーチワークフロー。カスタムコードを書く前に既存のツール、ライブラリ、パターンを検索する。リサーチャーエージェントを起動。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。