「fea」の検索結果

Assess the current codebase against the feature's spec, plan, and tasks, then append any remaining unbuilt work as new tasks to tasks.md so implement can complete it.

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Validate current branch follows feature branch naming conventions

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Run a full project health diagnostic — checks structure, agents, features, scripts, extensions, and git status.

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Generate an actionable, dependency-ordered tasks.md for the feature based on available design artifacts.

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Convert existing tasks into actionable, dependency-ordered GitHub issues for the feature based on available design artifacts.

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Run a full project health diagnostic — checks structure, agents, features, scripts, extensions, and git status.

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Archive merged feature specs into project memory with provenance, sweep discovery, and gated cleanup

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Run a GitHub issue digest for openai/codex by feature-area labels, all areas, and configurable time windows. Use when asked to summarize recent Codex bug reports or enhancement requests, especially for owner-specific labels such as tui, exec, app, or similar areas.

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Expert SwiftUI guidance for macOS apps — covers writing and reviewing code with runtime-level understanding of observation, concurrency, performance, and platform integration. Use when user asks to "build a SwiftUI view", "review my SwiftUI code", "fix observation issues", "bridge AppKit", "architect state management", "debug view updates", or works on any macOS SwiftUI project — building features, reviewing existing code, debugging view updates or performance, fixing concurrency issues, architecting state management, bridging AppKit, or making design decisions. Do NOT use for iOS/iPadOS-only SwiftUI, UIKit bridging, or basic Swift language questions. Focuses on non-obvious traps and deep patterns, not basics.

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Force plan, HLD, ADRs, and constraints to exist BEFORE any code is generated. Trigger when starting a new feature, epic, or significant change.

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Generate architecture and design documents for implemented code changes with risk-based depth selection. Automatically evaluates risk signals, layer spread, and change magnitude to choose documentation level (A/B/C). Use after completing a feature, before merging a PR that touches multiple layers or sensitive areas (auth, infra, migrations, payments), or when an implemented change needs a design record or ADR.

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Take a guided tour of Open SaaS — walks you through step-by-step through the project structure, features, and customization checklist.

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Implementing a feature, fixing a bug, refactoring — failing test first, then the code. For a WRONG test, `testing-anti-patterns` wins.

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Turn a shipped changelog into a release narrative — value-not-feature framing, audience-segmented surfaces. Triggers on 'announce the release', 'write changelog post'.

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Security audit — vulnerability scan, pentest review, attack-surface sweep; explicit request only, not regular feature work. Pre-implementation threat pass → threat-modeling.

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Use when ranking competing initiatives for a roadmap, breaking a tie between two features, or auditing a backlog for hidden low-value work via Reach × Impact × Confidence ÷ Effort.

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Performance audit — bottleneck profiling, N+1 query detection, hot-path analysis; explicit request only, not part of regular feature work.

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Use to analyse a character image down to the smallest mole and diff against a canon — per-feature spec, OCR-reads tattoo text, flags drift. Triggers 'analyse this image', 'match the canon'.

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Use when building Laravel real-time features — Broadcasting events, ShouldBroadcast, private/presence channels, Echo client. For non-Laravel WebSockets, use the stack-native skill.

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Use when working with feature flags — Laravel Pennant, gradual rollouts, A/B testing, scope-based flags — even when the user just says 'hide this behind a flag' without naming Pennant.

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Wire up DevContainers / GitHub Codespaces — `devcontainer.json`, container images, secrets, VS Code features, port forwarding. NOT for tuning Copilot itself (use `copilot-config`).

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Use when the feature is implementation-complete and the next step is 'ship it' — verifies, cleans up, routes to merge/PR/park/discard; never destroys work without explicit confirmation.

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Autonomous multi-step investigation — deep research carried end-to-end without per-step approval; explicit request only, never for normal feature work.

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Use this skill when adding authentication, handling user input, working with secrets, creating API endpoints, or implementing payment/sensitive features. Provides comprehensive security checklist and patterns.

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