スキルを探す

NanoClaw v2の操作と拡張 — ECCのゼロ依存関係セッション対応REPLで、claude -p上に構築。

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。

Node/TypeScript SDKを使用したMCPサーバーの構築 — ツール、リソース、プロンプト、Zodバリデーション、stdio vs Streamable HTTP。最新APIについてはContext7または公式MCPドキュメントを参照。

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。

コルーチン、null安全、DSLビルダーを活用した、堅牢で効率的かつ保守可能なKotlinアプリケーション構築のためのイディオマティックなKotlinパターン、ベストプラクティス、規約。

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。

Kotest、MockK、コルーチンテスト、プロパティベーステスト、Koverカバレッジを含むKotlinテストパターン。イディオマティックなKotlinプラクティスによるTDD方法論に従う。

JetBrains Exposed ORMパターン — DSLクエリ、DAOパターン、トランザクション、HikariCPコネクションプーリング、Flywayマイグレーション、リポジトリパターン。

AndroidおよびKMPのためのKotlinコルーチンとFlowパターン — 構造化された並行処理、Flowオペレーター、StateFlow、エラーハンドリング、テスト。

貨物例外処理、出荷遅延、損傷、紛失、運送業者紛争の処理に関する体系化された専門知識。 15年以上の実務経験を持つ物流専門家の知見に基づく。エスカレーションプロトコル、 運送業者固有の行動パターン、クレーム手続き、判断フレームワークを含む。 出荷例外、貨物クレーム、配送問題、運送業者紛争の処理時に使用。

iOS 26 Liquid Glassデザインシステム — ブラー、反射、インタラクティブモーフィングを備えた動的ガラスマテリアル（SwiftUI、UIKit、WidgetKit対応）。

Spring BootにおけるJPA/Hibernateパターン — エンティティ設計、リレーションシップ、クエリ最適化、トランザクション、監査、インデックス、ページネーション、コネクションプーリング。

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。

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。

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。

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。

Apple FoundationModelsフレームワークによるオンデバイスLLM — テキスト生成、@Generableによるガイド生成、ツール呼び出し、iOS 26+でのスナップショットストリーミング。

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。

PostgreSQLデータベースパターン — クエリ最適化、スキーマ設計、インデックス作成、セキュリティ。Supabaseベストプラクティスに基づく。

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。

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。

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。

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。