1,139 件 ・ 関連度順
概要と使いどころ
Master TypeScript's advanced type system including generics, conditional types, mapped types, template literals, and utility types for building type-safe applications. Use when implementing complex type logic, creating reusable type utilities, or ensuring compile-time type safety in TypeScript projects.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Coordinate complex engineering work across bounded subagents while protecting the main context, preventing edit conflicts, and measuring whether delegation was worthwhile. Use when the user asks to delegate, parallelize, orchestrate, use subagents, fan out a review, or handle a large task with independent workstreams; do not use for small, tightly coupled, or inherently sequential tasks.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Evaluate and install ecosystem tools (Hermes plugins, skills, integrations) — assess complexity vs. benefit before installation, show examples for visual tools, and avoid "cloned but not configured" states.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Simplifies code for clarity. Use when refactoring code for clarity without changing behavior. Use when code works but is harder to read, maintain, or extend than it should be. Use when reviewing code that has accumulated unnecessary complexity.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Review changed code for YAGNI, removable over-complexity, reuse, code quality, and efficiency, then apply worthwhile simplifications. Use when the user asks to simplify, clean up, tighten, de-hack recent changes, identify logic that can be dropped, or review whether added safeguards and edge-case handling are actually needed.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Run all code quality checks (security, complexity, test coverage) on the current PR and post a combined report as a GitHub PR comment. Use before merging a PR, during code review, or when asked to check code quality.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Perform a deep architectural analysis or security review requiring extended reasoning. Use for complex architecture decisions, security audits, or when standard analysis is not finding the root cause.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Expert-level inorganic chemistry knowledge. Use when working with coordination chemistry, transition metals, crystal field theory, organometallics, main group chemistry, solid state chemistry, acid-base theory, or inorganic reaction mechanisms. Also use when the user mentions 'coordination complex', 'ligand', 'crystal field', 'transition metal', 'oxidation state', 'organometallic', 'Lewis acid', 'VSEPR', 'symmetry', 'point group', 'solid state', or 'catalysis'.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Strip designs to their essence by removing unnecessary complexity. Great design is simple, powerful, and clean. Use when the user asks to simplify, declutter, reduce noise, remove elements, or make a UI cleaner and more focused.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Code simplification suggestions — clarity, unnecessary complexity, redundant abstractions. Advisory only.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Code simplification suggestions — clarity, unnecessary complexity, redundant abstractions. Advisory only.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when you need CRAP score and coverage risk analysis to find high-risk code before refactoring or release. Keywords: CRAP score, risk hotspots, cyclomatic complexity, test coverage gaps, coverage threshold.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Re-audit code changes to identify side effects, regression risks, and unhandled edge cases before merging or deploying. Use after a change is complete and before merging to a shared branch, before deploying a hotfix, after complex multi-module refactoring, or when a previous review may have missed side effects in async, state-mutating, or security-sensitive code paths.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when staging multi-component or uncertain work — tackle the load-bearing unknown first (risk-first decomposition), not the easy parts first.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Especialista em event sourcing, CQRS e padrões de arquitetura orientada por eventos. Domina design de event store, construção de projeções, orquestração de sagas e padrões de consistência eventual. Use PROATIVAMENTE para sistemas baseados em event sourcing, requisitos de trilha de auditoria ou modelagem de domínio complexa com consultas temporais.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Suite de ferramentas para criar artefatos HTML elaborados e multi-componentes para claude.ai usando tecnologias web frontend modernas (React, Tailwind CSS, shadcn/ui). Use para artefatos complexos que requerem gerenciamento de estado, roteamento ou componentes shadcn/ui - não para artefatos HTML/JSX simples em arquivo único.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Criando visualizações de dados interativas usando d3.js. Esta habilidade deve ser usada ao criar gráficos customizados, diagramas de rede, visualizações geográficas ou qualquer visualização de dados complexa baseada em SVG que requeira controle fino sobre elementos visuais, transições ou interações. Use isto para visualizações personalizadas além das bibliotecas de gráficos padrão, seja em React, Vue, Svelte, JavaScript vanilla ou qualquer outro ambiente.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Extraia dados estruturados de respostas de LLM com validação Pydantic, tente novamente automaticamente extrações que falharem, analise JSON complexo com segurança de tipo e transmita resultados parciais com Instructor - biblioteca de saída estruturada testada em batalha
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Construa sistemas de IA complexos com programação declarativa, otimize prompts automaticamente, crie sistemas RAG modulares e agentes com DSPy - framework de Programação Sistemática de Modelos de Linguagem da Stanford NLP
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Híbrido RNN+Transformer com inferência O(n). Tempo linear, contexto infinito, sem cache KV. Treina como GPT (paralelo), infere como RNN (sequencial). Projeto Linux Foundation AI. Produção em Windows, Office, NeMo. RWKV-7 (março de 2025). Modelos até 14B parâmetros.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Plataforma autônoma de agentes de IA para construir e implantar agentes contínuos. Use ao criar agentes de workflow visual, implantar agentes autônomos persistentes ou construir sistemas complexos de automação de IA com múltiplas etapas.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Cientista de dados especializado em análises avançadas, machine learning e modelagem estatística. Trabalha com análise de dados complexa, modelagem preditiva e business intelligence.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Framework de orquestração multi-agent para colaboração autônoma de IA. Use ao construir equipes de agentes especializados trabalhando juntos em tarefas complexas, quando você precisa de colaboração de agentes baseada em papéis com memória, ou para workflows em produção exigindo execução sequencial/hierárquica. Construído sem dependências de LangChain para execução enxuta e rápida.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Especialista em CrewAI - o principal framework multi-agente baseado em papéis utilizado por 60% das empresas da Fortune 500. Abrange design de agentes com papéis e objetivos, definição de tarefas, orquestração de crew, tipos de processo (sequencial, hierárquico, paralelo), sistemas de memória e flows para workflows complexos. Essencial para construir equipes colaborativas de agentes IA. Use quando: crewai, equipe multi-agente, papéis de agentes, crew de agentes, agentes baseados em papéis.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。