「context-engine」の検索結果

Generate ideas in one shot using creative sampling

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Interactive assistant for creating new Claude commands with proper structure, patterns, and MCP tool integration

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Analyze a GitHub issue and create a detailed technical specification

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Evaluate and improve Claude Code commands, skills, and agents. Use when testing prompt effectiveness, validating context engineering choices, or measuring improvement quality.

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creates draft task file in .specs/tasks/draft/ with original user intent

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Add line-specific review comments to pull requests using GitHub CLI API

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Guide for creating high-quality MCP (Model Context Protocol) servers that enable LLMs to interact with external services through well-designed tools. Use when building MCP servers to integrate external APIs or services, whether in Python (FastMCP) or Node/TypeScript (MCP SDK).

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Manage evidence freshness by identifying stale decisions and providing governance actions

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Create a workflow command that orchestrates multi-step execution through sub-agents with file-based task prompts

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Execute tasks through competitive multi-agent generation, meta-judge evaluation specification, multi-judge evaluation, and evidence-based synthesis

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Use when found gap or repetative issue, that produced by you or implemenataion agent. Esentially use it each time when you say "You absolutly right, I should have done it differently." -> need create rule for this issue so it not appears again.

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Create and configure git hooks with intelligent project analysis, suggestions, and automated testing

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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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Create pull requests using GitHub CLI with proper templates and formatting

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

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Comprehensive guide for creating Claude Code agents with proper structure, triggering conditions, system prompts, and validation - combines official Anthropic best practices with proven patterns

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Comprehensive guide for skill development based on Anthropic's official best practices - use for complex skills requiring detailed structure

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Launch a meta-judge then a judge sub-agent to evaluate results produced in the current conversation

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Systematically fix all failing tests after business logic changes or refactoring

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Search the FPF knowledge base and display hypothesis details with assurance information

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Auto-selects best Kaizen method (Gemba Walk, Value Stream, or Muda) for target

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

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