「cis」の検索結果

When the user wants to optimize content for AI search engines, get cited by LLMs, or appear in AI-generated answers. Also use when the user mentions 'AI SEO,' 'AEO,' 'GEO,' 'LLMO,' 'answer engine optimization,' 'generative engine optimization,' 'LLM optimization,' 'AI Overviews,' 'optimize for ChatGPT,' 'optimize for Perplexity,' 'AI citations,' 'AI visibility,' 'zero-click search,' 'how do I show up in AI answers,' 'LLM mentions,' 'optimize for Claude/Gemini,' 'llms.txt,' 'OKF,' 'Open Knowledge Format,' 'knowledge bundle,' or 'agent-readable site.' Use this whenever someone wants their content to be cited or surfaced by AI assistants and AI search engines. For traditional technical and on-page SEO audits, see seo-audit. For structured data implementation, see schema.

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Use when starting feature work that needs isolation from current workspace or before executing implementation plans - creates isolated git worktrees with smart directory selection and safety verification

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Guide for creating high-quality MCP (Model Context Protocol) servers that enable LLMs to interact with external services through well-designed tools. Use when building MCP servers to integrate external APIs or services, whether in Python (FastMCP) or Node/TypeScript (MCP SDK).

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Configures global exception handling middleware

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Use when implementing any feature or bugfix, before writing implementation code

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Toolkit for interacting with and testing local web applications using Playwright. Supports verifying frontend functionality, debugging UI behavior, capturing browser screenshots, and viewing browser logs.

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Coordinates code quality: ln-511 metrics, ln-512 cleanup, inline agent review (Codex + Gemini), ln-513 regression, ln-514 log analysis. Returns quality_verdict + aggregated results.

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Generates .NET Clean Architecture backend structure from entity definitions

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Universal skill reviewer: SKILL mode (D1-D9 + M1-M5) or COMMAND mode (skill review)

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Scans codebase for hardcoded secrets. Returns normalized findings with severity and remediation guidance. Pre-commit hook integration.

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Creates test infrastructure with Vitest, xUnit, and pytest

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Configures Husky, lint-staged, commitlint, and Python pre-commit

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Configures ESLint, Prettier, Ruff, mypy, and .NET analyzers

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Generates Docker and docker-compose configuration for multi-container development

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Frontend structure worker: SCAFFOLD new React project or RESTRUCTURE existing monolith to component-based architecture

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Universal project bootstrapper: CREATE new or TRANSFORM existing project to production-ready structure

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Checks hardcoded secrets, SQL injection, XSS, insecure dependencies, missing input validation. Returns findings with severity, location, effort, recommendations.

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Audits env var config: file inventory, code-to-example sync, default desync, naming, startup validation. Stack-adaptive.

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Configures structured logging (Serilog/.NET, structlog/Python)

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Audits architectural patterns against best practices. Maintains patterns catalog, calculates 4 scores per pattern. Output: patterns_catalog.md.

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Identifies missing tests for critical paths (Money 20+, Security 20+, Data Integrity 15+, Core Flows 15+). Returns list of untested critical business logic with priority justification.

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Universal platform artifact cleaner: Replit, StackBlitz, CodeSandbox, Glitch

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Checks bootstrap initialization order, graceful shutdown, resource cleanup, signal handling, liveness/readiness probes. Returns findings.

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Audits project physical structure: file hygiene, ignore file quality, framework convention compliance, domain/layer organization, naming conventions. Stack-adaptive via auto-detection.

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