「context-engineering」の検索結果

Update and maintain project documentation for local code changes using multi-agent workflow with tech-writer agents. Covers docs/, READMEs, JSDoc, and API documentation.

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Display the current state of the FPF knowledge base

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Add missing test coverage for your local code changes by generating new test files (covers uncommitted and untracked changes, or the latest commit if everything is committed). Use when you want write tests for new logic or increase test coverage.

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Guide for setup Context7 MCP server to load documentation for specific technologies.

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This skill should be used when need prioritize what changed code in repository human must review.

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Use when creating or editing any prompt (commands, hooks, skills, subagent instructions) to verify it produces desired behavior - applies RED-GREEN-REFACTOR cycle to prompt engineering using subagents for isolated testing

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Use when errors occur deep in execution and you need to trace back to find the original trigger - systematically traces bugs backward through call stack, adding instrumentation when needed, to identify source of invalid data or incorrect behavior

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Generate ideas in one shot using creative sampling

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Run independent tasks concurrently across multiple files or targets using parallel sub-agents, with per-task model selection and LLM-as-a-judge verification. Use when tasks do not depend on each other and can run side by side.

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Systematically fix all failing tests after business logic changes or refactoring

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Design multi-agent architectures for complex tasks. Use when single-agent context limits are exceeded, when tasks decompose naturally into subtasks, or when specializing agents improves quality.

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Comprehensive A3 one-page problem analysis with root cause and action plan

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Create pull requests using GitHub CLI with proper templates and formatting

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Guide for creating effective skills. This command should be used when users want to create a new skill (or update an existing skill) that extends Claude's capabilities with specialized knowledge, workflows, or tool integrations. Use when creating new skills, editing existing skills, or verifying skills work before deployment - applies TDD to process documentation by testing with subagents before writing, iterating until bulletproof against rationalization

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Execute one complex task as ordered, dependent steps run sequentially, passing context from each step to the next, with per-step LLM-as-a-judge verification. Use when later steps depend on the results of earlier ones.

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Use when working on multiple branches simultaneously, context switching without stashing, reviewing PRs while developing, testing in isolation, or comparing implementations across branches - provides git worktree commands and workflow patterns for parallel development with multiple working directories.

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Implement a task step by step with automated LLM-as-Judge verification at the end of each phase

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Use when Code implementation and refactoring, architecturing or designing systems, process and workflow improvements, error handling and validation. Provide tehniquest to avoid over-engineering and apply iterative improvements.

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Evaluate solutions through multi-round debate between independent judges until consensus

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Load all open issues from GitHub and save them as markdown files

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Use to load open/unresolved PR review comments then aggregate them as tasks in .specs/comments/*.md for parallel agents to fix.

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Launch an intelligent sub-agent with automatic model selection based on task complexity, specialized agent matching, Zero-shot CoT reasoning, and mandatory self-critique verification

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Systematic Fishbone analysis exploring problem causes across six categories

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Iterative PDCA cycle for systematic experimentation and continuous improvement

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