「entities」の検索結果

ORM patterns for NestJS: TypeORM, Prisma, Mongoose. Covers entities, repositories, transactions, migrations, common pitfalls (N+1, cascade deletes, transaction boundaries). Use this skill to: - Detect which ORM the project uses and apply matching patterns. - Define entities/schemas with the right decorators. - Inject repositories or Prisma client correctly. - Run transactions at the service boundary. - Write migrations that round-trip cleanly. Do NOT use this skill for: - Module/DI patterns (see nest-conventions). - Decorator usage broadly (see decorator-patterns). - Non-ORM raw SQL (rare; flag in BLOCKERS if needed).

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"Implement Named Entity Recognition to identify and classify entities in text. Use this skill when the user needs to extract people, organizations, locations, dates, or custom entities from documents — even if they say 'extract names from text', 'find companies mentioned', or 'entity extraction'.".

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Domain-Driven Design system for software development. Use when designing new systems with DDD principles, refactoring existing codebases toward DDD, generating code scaffolding (entities, aggregates, repositories, domain events), facilitating Event Storming sessions, creating bounded context maps, or performing code reviews with a DDD lens. Covers both strategic design (bounded contexts, subdomains, context maps, ubiquitous language) and tactical design (entities, value objects, aggregates, domain services, repositories). Supports all major architecture patterns (Hexagonal/Ports & Adapters, CQRS, Event Sourcing, Clean Architecture) with language-agnostic guidance and concrete examples in Python and TypeScript.

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[DDD Quality] Use when you need to review domain entities and value objects for DDD design quality.

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アーキテクチャ知識グラフ(memory MCP / memory.jsonl)の初期作成。「知識グラフを初期化して」「memory グラフを作って」「アーキテクチャグラフを登録して」といった依頼、またはプロジェクト初期構築完了後の仕上げとして使用する。コードベースを調査し、モジュール構成と依存関係を entities / relations として登録する。

Clean architecture v3 — use cases, entities, interfaces, dependency inversion, testing, boundaries

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Expert en clean architecture (use cases, entities, interface adapters, dependency inversion)

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Feature-Sliced Design (FSD、フロントエンドアーキテクチャ手法) リファレンスとルール。 別名: fsd, feature sliced design, feature-sliced。 レイヤー (app / pages / widgets / features / entities / shared)、 依存方向、Public API パターン、スライス、セグメント (ui / model / api / lib / config)。 コードレビュー・リファクタリング時に自動参照。

実装前に参照する設計原則。理解容易性 = 読み手の思考量の少なさを基準に、AI が作りがちな失敗4パターン（引数・依存5個以上、コマンド層肥大・ドメイン貧血症、ポリモーフィズム機会の見逃し、トリッキーな実装）と、実装後セルフチェックの7観点（名称・役割・参照・状態・面積・階層・秩序）を言語化。Use when starting any implementation task, when user says '設計原則', 'design principles', or before writing new entities/commands/repositories.

Find and identify the CBaseTrigger::StartTouch and CBaseTrigger::EndTouch overridden virtual functions in the CS2 server binary using IDA Pro MCP. Use this skill when reverse engineering server.dll or libserver.so to locate the trigger-volume touch-list add/remove handlers by RTTI-walking CBaseTrigger's and CBaseEntity's primary vtables and diffing them slot-by-slot to find CBaseTrigger's overrides, then identifying which two overridden slots implement "add pOther to the touching-entities list" (StartTouch) versus "remove pOther from the touching-entities list" (EndTouch). Trigger: CBaseTrigger_StartTouch, CBaseTrigger_EndTouch

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ABP Framework domain layer patterns including entities, aggregates, repositories, domain services, and data seeding. Use when: (1) creating entities with proper base classes, (2) implementing custom repositories, (3) writing domain services, (4) seeding data.

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OpenClawの通常版とextended-stable版について、公開先、配布物の出所、テスト結果、Gatewayの実動作を照合し、リリース状況を確認します。

• stable版の公開完了を確認したいとき
• プラグインの配布漏れを確認したいとき
• extended-stable版の証拠確認

Discordのテスト用ボットで接続情報や読み取り権限を確認し、メッセージ・ファイル・スレッド操作やOpenClawの応答を証拠付きで検証するスキル。

• ボットの識別情報と読み取り権限確認
• メッセージ・ファイル・スレッド検証
• OpenClawの返信・逐次送信・入力表示検証

写真や動画、公開記録の少ない手がかりをつなぎ、場所・日時・組織の関係などを検証します。根拠と仮説を分け、反証や未確認事項も整理する調査スキル。

• 公共の場所を写した写真の位置確認
• 公開記録からイベントの時系列を調べたいとき
• 企業とドメインの関係調査

Perlコードの入力処理、ファイル操作、外部コマンド、SQL、Web出力を点検し、具体例とチェックリストに沿って安全な実装へ見直すスキル。

• Perlの入力検証を点検したいとき
• ファイル操作とコマンド実行の確認
• DBIのSQLインジェクション対策

米国の医療ソフトウェアでHIPAAへの対応を検討する際に、患者情報の扱い、外部サービスへの送信条件、必要最小限のアクセスと監査記録を確認するスキル。

• AI診療要約のHIPAA対応を確認したいとき
• 患者情報の分析基盤への送信を検討したいとき
• 必要最小限のアクセスと監査記録の設計

Parallelを使い、Web検索や詳しい調査、企業一覧への情報追加を進めます。ページ内容の抽出、条件に合う企業の発見、継続的な変化の監視も扱うスキル。

• Web調査でサービスを比較したいとき
• 企業一覧に所在地や売上を追加したいとき
• 条件に合う企業を集めたいとき

Extract entities and relations from source files to build a knowledge graph

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Contributing to the Twenty codebase itself (twentyhq/twenty server internals), not for building apps on top of Twenty. Implement action handlers for executing workspace migrations in Twenty. Use when creating database operations for syncable entities, implementing universal-to-flat entity transpilation, or handling create/update/delete actions in the runner layer.

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Use when the user wants to add or modify Twenty app entities, including objects, layouts, logic functions, and front components inside an existing Twenty app.

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Benchling Python SDK and REST API integration for registry entities, inventory, ELN entries, workflows, Benchling Apps, and Data Warehouse queries. Use when automating lab data with benchling-sdk or the v2 API.

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Implement Conversational Language Understanding (CLU) using the azure-ai-language-conversations Python SDK. Use when working with ConversationAnalysisClient to analyze conversation intent and entities, building NLP features, or integrating language understanding into applications.

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Default entrypoint and master ctf-sandbox-orchestrator workflow for CTF, exploit, reverse engineering, DFIR, pwnable, crypto, stego, mobile, AI-agent, cloud, container, Active Directory, Windows-host, and identity challenges. Use first when the user presents challenge infrastructure, binaries, prompts, hosts, or identities that should be treated as sandbox-internal by default and Codex needs to choose, route, and load the right downstream analysis path with concise evidence.

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A persistent, compounding knowledge base combining Karpathy's LLM Wiki pattern with a structured knowledge graph. Ingest documents once — the LLM writes wiki pages, extracts entities/relations into the graph, and stores raw content for evidence retrieval. Knowledge accumulates and cross-references; it is never re-derived from scratch.

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