「ai」の検索結果

Renders rich console output. Spectre.Console tables, trees, progress, prompts, live displays.

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Designs EF Core data layer architecture. Read/write split, aggregate boundaries, N+1 governance.

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AI-powered skill recommendation engine for dotnet-harness. Analyzes project context and recommends relevant skills based on detected frameworks, packages, and patterns. Triggers on: recommend skill, suggest skills, what skill should I use, skill suggestion, project analysis recommendation.

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Tests with real infrastructure. WebApplicationFactory, Testcontainers, Aspire, fixtures.

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Validates HTTP request inputs. .NET 10 AddValidation, FluentValidation, ProblemDetails.

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Offline mode with local caching for air-gapped environments

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Optimizes MAUI for iOS/Catalyst. Native AOT pipeline, size/startup gains, library gaps, trimming.

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Core C# and .NET language fundamentals. Navigation skill covering coding standards, language patterns, async/await, dependency injection, configuration, and foundational runtime concepts. Entry point for developers building .NET applications. Keywords: csharp, dotnet, fundamentals, coding standards, async, patterns, dependency injection, configuration, basics

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Deploys .NET from GitHub Actions. Azure Web Apps, GitHub Pages, container registries.

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Chooses a data access approach. EF Core vs Dapper vs ADO.NET decision matrix, tradeoffs.

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AI-powered skill recommendation engine for dotnet-agent-harness. Analyzes project context and recommends relevant skills based on detected frameworks, packages, and patterns. Triggers on: recommend skill, suggest skills, what skill should I use, skill suggestion, project analysis recommendation.

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Routes .NET/C# work to domain skills. Loads coding-standards for code paths.

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AI-powered wiki generation for code repositories with commands, agents, and skills

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Diagnoses slow builds and incremental failures. Binary logs, parallel builds, restore.

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Implements producer/consumer queues. Channel<T>, bounded/unbounded, backpressure, drain.

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Patterns and techniques for evaluating and improving AI agent outputs.

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Use when user requests research requiring multiple sources, comprehensive analysis, or synthesis across topics - technical research, domain knowledge gathering, market analysis, or learning about complex subjects

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Offline mode with local caching for air-gapped environments

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Plan and sequence complex implementation work into deterministic, testable steps. Use when the user asks for planning, roadmap breakdown, execution strategy, effort estimation, or multi-step delivery coordination across domains.

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Use for non-trivial feature, behavior, workflow, or architecture work before execution planning. Create or update a versioned spec under planning/specs/active with design intent, alternatives, risks, acceptance criteria, and planning readiness.

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Use for non-trivial, design-bearing, or architecture-affecting work before execution planning. Creates or updates a versioned spec under planning/specs/active/ with design intent, alternatives, risks, and acceptance criteria.

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Plan and sequence complex implementation work into deterministic, testable steps for this repository. Use when the user asks for planning, roadmap breakdown, execution strategy, effort estimation, or multi-step delivery coordination across domains.

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Base implementation skill. Use for code changes, bug fixes, refactors, and script work across .NET/C#, backend APIs, database/ORM, Vue/Quasar frontend, Rust, PowerShell, Docker, K8s, CI/CD, security, observability, and SRE domains. Specialized skills extend this as a base.

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Build a minimal context pack and recommend the correct specialist path for token-efficient execution. Use when the task is non-trivial, spans multiple domains, or should reduce token usage before implementation.

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