「anti」の検索結果

Orchestrate ambiguity auditing across selected layers with rubric-driven scoring, remediation flow, and next-step gating

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Capture and classify new scope, write entry-point updates, and determine downstream cascade scope

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Introduce genuinely new scope into the pipeline by classifying change type and cascading updates through downstream layers

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Cascade approved evolution changes through downstream layers, assess impact, run consistency checks, and write evolution audit record

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Helps users discover and install agent skills when they ask questions like "how do I do X", "find a skill for X", "is there a skill that can...", or express interest in extending capabilities. This skill should be used when the user is looking for functionality that might exist as an installable skill.

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Comprehensive advanced Git patterns guide covering interactive rebase, cherry-pick, bisect for bug hunting, worktrees, reflog for recovery, stash management, submodules vs subtrees, hooks (pre-commit, commit-msg, pre-push), conventional commits, merge strategies, branch naming, git attributes (LFS, diff drivers), blame/log archaeology, patch workflow, sparse checkout, filter-repo, signing commits, and performance optimizations. Use when performing complex Git operations beyond basic add/commit/push.

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Safely evolve shared contracts with consumer discovery, migration tests, versioning checks, and downstream spec cascade validation

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Applies battle-tested clean code principles to writing, reviewing, and refactoring code. Covers naming, functions, comments, error handling, class design, and the critical difference between clever code and clear code.

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Master error handling patterns across languages including exceptions, Result types, error propagation, and graceful degradation to build resilient applications. Use when implementing error handling, designing APIs, or improving application reliability.

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Exhaustive idea extraction through recursive breadth-before-depth exploration with Deep Think protocol and fractal structure. Use during /ideate to transform raw ideas into comprehensive, structured ideation output. Writes to a fractal folder hierarchy — every node has an index, CX file, and children.

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Execute recursive breadth-before-depth ideation discovery with Deep Think, CX gate enforcement, and feature deepening

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Design direction interview methodology — SUPERSEDED. The `impeccable` skill's `/impeccable teach` command now handles design direction discovery with a more comprehensive, multi-round interview that writes PRODUCT.md and DESIGN.md. This file is kept for pipeline backward compatibility — all new design work should use `/impeccable teach` instead.

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Classify ideation input, run structural classification, seed fractal ideation folders, and persist engagement/expansion mode

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Determine ambiguity audit scope, enumerate source documents from filesystem, and persist rubric file bindings

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Production deployment principles and decision-making. Safe deployment workflows, rollback strategies, and verification. Teaches thinking, not scripts.

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Validate ideation completeness through constraints, exhaustion, rubric checks, and output compilation

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Define system architecture, error architecture, and data strategy with map guards and ideation context reload

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Decompose approved architecture design into IA shards and layered spec structure, then validate dependencies and tracking outputs

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Implement structured logging with JSON formats, log levels (DEBUG, INFO, WARN, ERROR), contextual logging, PII handling, and centralized logging. Use for logging, observability, log levels, structured logs, or debugging.

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Orchestrate ideation from raw input to validated ideation outputs with shard composition

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Validate implementation prerequisites, load slice/spec context, detect execution mode, and write contract schemas before TDD execution

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Design database schemas with normalization, relationships, and constraints. Use when creating new database schemas, designing tables, or planning data models for any database paradigm.

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Systematic methodology for verifying that IA, BE, and FE specification layers are mutually consistent. Covers coverage matrices, field mapping checks, error code propagation, access control consistency, and data contract drift detection.

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Utility — fill the surface stack map in tech-stack.md and provision skills using intelligent resolution. Called by pipeline commands when tech stack info changes.

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