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。
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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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
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。
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
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