「x」の検索結果

Ensure design docs explicitly capture risks, assumptions, and open questions with owners, deadlines, and mitigation plans.

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Checks whether AI-assisted work defines review criteria, accessible context, explicit review loop, human judgment boundary, and feedback capture before delegating to an agent.

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Evaluate and improve an existing Claude Code skill using explicit success criteria and small controlled changes. Use when the user asks to optimize a skill, reduce over-triggering or under-triggering, improve reliability, tighten instructions, or add evals for a skill. Also trigger on "スキルを改善して", "スキルを最適化して", "スキルの品質を確認して".

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Detects over-permissive Firestore/Storage rules (allow read, write: if true / auth-only without ownership), missing auth checks on writes, and admin SDK private key exposure to client bundles.

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新実装が、同種の先行実装（同レイヤ・同責務・同概念）に在る防御 / バリデーション / エラー処理 / 規約 / 共通化ロジック / 概念定義を、欠落・重複・食い違いなく継承しているかを grep で先行特定して確認する

Review changes to the Agent Skills import/export bridge for path safety, round-trip fidelity, and validation correctness.

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Detects per-caller special-cases (bandaids) bolted onto shared infrastructure/common functions, and when two or more same-kind special-cases exist proposes generalizing the lower-level mechanism instead.

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diff-time で「影響範囲を repo 全体で調査した証拠」「失敗系を検証した証拠」「外部依存・レート制限・キャッシュ整合を確認した証拠」の欠落を検出する evidence-sufficiency 観点。defect そのものは既存 skill へ委譲し、本 skill は「そのリスク種別を調査した証拠が差分・PR 本文・テストに残っているか」の meta 評価のみを行う。証拠が同一 diff に同梱（テスト・canary・grep 記録）されていれば充足とみなす

差分で新規に導入された import・メソッド呼び出し・ライブラリ API 参照が実在するかを code_search で検証し、AI 生成コード特有の幻覚的参照（存在しない関数・メソッド・モジュール・引数シグネチャ）を検出する

指摘対応の反復（レビューコメント→修正→再レビュー）で、個別には正しい修正の蓄積が当初スコープを逸脱した（scope creep）、または成立済みの前提（"動いていた"状態）を破壊した（premise break）連鎖を diff-time で検出する。技術的正しさとスコープ整合性を別軸で評価し、report-only で finding/question のみ出力する。1コメント単位のトリアージ・構造変更後の caller 残骸・plan 前提解消は隣接 skill へ委譲する

Minimal always-on sample skill to guarantee an end-to-end review experience.

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Review the changes since a fixed point (commit, branch, tag, or merge-base) along two axes - Standards (does the code follow this repo's documented coding standards?) and Spec (does the code match what the originating issue/spec asked for?). Runs both reviews in parallel sub-agents and reports them side by side. Use when the user wants to review a branch, a PR, work-in-progress changes, or asks to "review since X".

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Interactive guided walkthrough of code, line by line, where the agent reflects back your explanations without analysis. Use when debugging, reviewing, or understanding code by forced articulation.

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Test-driven development. Use when the user wants to build features or fix bugs test-first, mentions "red-green-refactor", or wants integration tests.

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Structured planning workflow for any coding task. Use at the start of every new feature, bug fix, refactor, or implementation request. Analyzes the project, asks up to 5 clarifying questions, creates a TODO.md, gets user approval, then executes task by task. Never writes code before a plan is approved.

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Verifies bug fixes are correct and complete by tracing callers, checking imports/exports, validating path resolution, and confirming no regressions. Does the code work? Use when reviewing code changes for functional correctness.

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Plain language directive. Cuts verbosity, corporate jargon, and overused AI vocabulary. Use when you want clear, direct, short writing. No fluff, no hedging, no unnecessary complexity.

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Create and maintain AGENTS.md files for project onboarding and grounding. Use when initialized in a new project, when project structure changes significantly, or when creating subfolder-level AGENTS.md files for complex monorepos.

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Reads Copilot conversation history and extracts executive-ready success stories. Use when the user asks to study prior Copilot sessions, summarize what was done before, mine evidence, or quantify time, cost, risk, and priority alignment from GitHub Copilot history in any workspace or repository.

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Comprehensive investigation of complex multi-domain narratives (technology, theology, policy, finance). Systematically decouples factual claims from speculation through iterative verification, multi-source comparison, and contradiction resolution. Use for investigations requiring institutional knowledge, historical context, and handling of conflicting incentives.

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Control a running TouchDesigner instance via twozero MCP — create operators, set parameters, wire connections, execute Python, build real-time visuals. 36 native tools.

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Compatibility alias for existing OpenClaw installations that now applies Carapace semantic tokens, themes, shared CSS foundations, consumer adapters, and established local primitives.

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Audit OpenClaw frontend code and rendered interfaces for Carapace drift, token misuse, primitive reimplementation, accessibility problems, responsive defects, and off-brand copy. Use for design reviews, compliance checks, or scheduled audit-and-fix workflows.

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Collect and verify Google Street View exterior references for a building reconstruction, preserving panorama identity, imagery dates, attribution and viewpoint separately from calibrated scan evidence.

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