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Spring Bootプロジェクトの検証ループ：ビルド、静的解析、カバレッジ付きテスト、セキュリティスキャン、リリースまたはPR前の差分レビュー。

Spring Bootアーキテクチャパターン、REST API設計、レイヤードサービス、データアクセス、キャッシング、非同期処理、ログ。Java Spring Bootバックエンド作業に使用。

ビザ申請書類（画像）を英語に翻訳し、原本と翻訳を含むバイリンガルPDFを作成

SwiftUIアーキテクチャパターン、@Observableによる状態管理、ビュー合成、ナビゲーション、パフォーマンス最適化、モダンなiOS/macOS UIのベストプラクティス。

Swift 6.2 Approachable Concurrency — デフォルトでシングルスレッド、明示的なバックグラウンドオフロードに@concurrent、メインアクター型の分離適合。

任意の自動コンパクションではなく、論理的な間隔でタスクフェーズを通じてコンテキストを保持する手動コンテキストコンパクションを提案。

X/Twitter APIインテグレーション。ツイートの投稿、スレッド、タイムラインの読み取り、検索、アナリティクスに対応。OAuth認証パターン、レート制限、プラットフォームネイティブのコンテンツ投稿をカバー。Xとプログラム的にやり取りしたいときに使用。

Claude Codeセッションのための包括的な検証システム。

Swiftのアクターを使用したスレッドセーフなデータ永続化 — インメモリキャッシュとファイルバックドストレージにより、設計段階でデータ競合を排除。

動画と音声の認識・理解・操作。認識 - ローカルファイル、URL、RTSP/ライブフィード、またはデスクトップのライブ録画からの取り込み; リアルタイムコンテキストと再生可能なストリームリンクを返す。理解 - フレームを抽出し、視覚的/意味的/時間的インデックスを構築し、タイムスタンプとオートクリップで瞬間を検索。操作 - トランスコードと正規化（コーデック、fps、解像度、アスペクト比）、タイムライン編集（字幕、テキスト/画像オーバーレイ、ブランディング、オーディオオーバーレイ、吹き替え、翻訳）、メディアアセット生成（画像、音声、動画）、ライブストリームまたはデスクトップキャプチャからのイベントのリアルタイムアラートの作成。

スキル、ルール、エージェント定義が実際に遵守されているかを可視化 — 3段階のプロンプト厳密度でシナリオを自動生成し、エージェントを実行、行動シーケンスを分類し、ツールコールタイムラインの完全なコンプライアンスレートをレポート

AI支援の動画編集ワークフロー。実際の映像のカット、構造化、拡張を対象とする。FFmpeg、Remotion、ElevenLabs、fal.aiを通じたrawキャプチャからの完全なパイプラインと、DescriptまたはCapCutでの最終仕上げをカバー。動画の編集、フッテージのカット、Vlogの作成、動画コンテンツの制作に使用。

AgentShieldを使用してClaude Codeの設定（.claude/ディレクトリ）のセキュリティ脆弱性、設定ミス、インジェクションリスクをスキャン。CLAUDE.md、settings.json、MCPサーバー、フック、エージェント定義をチェック。

新機能の作成、バグ修正、コードのリファクタリング時に使用するスキル。ユニット、インテグレーション、E2Eテストを含む80%以上のカバレッジでテスト駆動開発を実施。

Java Spring Bootサービスにおける認証/認可、バリデーション、CSRF、シークレット、ヘッダー、レート制限、依存関係セキュリティのSpring Securityベストプラクティス。

テスト可能なSwiftコードのためのプロトコルベースの依存性注入 — 焦点を絞ったプロトコルとSwift Testingを使用してファイルシステム、ネットワーク、外部APIをモック化。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。