「cursor」の検索結果

Patterns for vibe coding that produce production-quality output instead of garbage. Covers prompt engineering for AI coding, verification without reading every line, accept/reject/refine decision framework, architectural guardrails, context management (CLAUDE.md, .cursor/rules), TDD-driven vibe coding, screenshot-driven development, diff review discipline, and the anti-patterns that destroy quality. Activate on: "vibe coding", "AI coding quality", "Claude Code workflow", "AI-assisted development", "how to use AI for coding", "coding with AI", "agentic engineering workflow", "AI code quality", "vibe code without garbage", "production quality AI code", "CLAUDE.md setup", "cursorrules setup", "pre-commit hooks for AI", "TDD with AI", "test-driven vibe coding". NOT for: multi-person collaborative coding sessions (use cooperative-vibe-coding), building AI/LLM applications (use ai-engineer), prompt engineering for non-coding LLM use cases (use prompt-engineer).

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Designs public or private Agent Skill and plugin marketplaces for Cursor, Claude Code, Codex, Zed, Open Plugin, and npx skills—manifest layout, install matrix, and Skill Steward vs product boundaries. Use when setting up a marketplace, distributing skills/plugins to a team, private registry, .cursor-plugin, .codex-plugin, .plugin, .claude-plugin, or skills.sh publishing.

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Detects early-stage ransomware indicators in network traffic before encryption begins, including initial access broker activity, command-and-control beaconing, credential harvesting, reconnaissance scanning, and staging behavior. Uses network detection tools (Zeek, Suricata, Arkime), SIEM correlation rules, and threat intelligence feeds to identify ransomware precursor patterns such as Cobalt Strike beacons, Mimikatz network signatures, and RDP brute-force attempts. Activates for requests involving pre-ransomware detection, network-based ransomware indicators, or early warning ransomware monitoring.

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METAINFORMANT rules for directory .cursor. Use when editing, adding tests, or reviewing code under this path. Read the linked AGENTS.md first; use uv only, write outputs to output/, real implementations.

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METAINFORMANT rules for directory cursorrules. Use when editing, adding tests, or reviewing code under this path. Read the linked AGENTS.md first; use uv only, write outputs to output/, real implementations.

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Cursorで実装計画を作り、依頼された実装の各ステップと実測結果を記録する。計画だけの依頼では実装へ進まず、親が計画・受入を所有する。`--deepplan` は明示時だけ使う。

Cursorで設計判断の重い依頼を、必要な探索・独立検討・統合から実装可能な計画へ整理する。親が計画と受入を所有し、固定人数・ラウンド・成果物を完了条件にしない。ユーザーが /deepplan と入力したときに使う。

Cursorで任意のリファクタリング改善案を返すnative入口。共有refactor-advisorとrefactor-guidanceを読み、reviewerのVERDICTから分離する。

Cursorで実装済みコードを検証するnative入口。共有testerとtest-procedureを読み、親が検証範囲と結果を確定する。

Cursorで研究テーマを必要な資料収集・集約・分析・仮説形成へ進める。Web/ローカル資料は問いに必要な場合だけ調べ、確認事実と推測を分ける。ユーザーが /research と入力したときに使う。

Cursorで複雑な問いを、必要な探索・独立したコンテキストでの熟考・統合・十分性確認へ分けて考える。single/panelの方式を使い、親だけで熟考を完了させない。ユーザーが /deepthink と入力したときに使う。

Cursorでレビュー親を実行するnative入口。共有reviewer Skillを読み、対象・担当配分・結果集約を親が行う。

指定した起動ディレクトリと、親が確定した dotfiles root のスキル配置・エージェント定義を点検する。 判定の正は etc/audit-skill-agent-layout.py。実効 runtime の native 優先順、Cursor の name、 agent の model/role、生成物の状態を報告する。「overlay 点検」「スキル配置」 「エージェント定義は共通か」「layout audit」「/overlay-audit」で使う。

Cursorで指定観点を評価するnative入口。共有code-review-guidanceと担当referenceを読み、結果を親へ返す。

Cursorでユーザーが明示的に /chat と入力したときの深掘り対話。必要な最新確認・ローカル確認・比較を実際に利用可能なBrowser/Search/Taskで行い、根拠と不確実性を含めて返す。通常の会話には自動適用しない。

明示されたCodex・CursorのSkill運用移行を、指定設計と既存点検に基づき適用する。通常の実装依頼では起動しない。

ある AI エージェントから別の AI CLI（devin / codex / claude / cursor-agent / opencode / gemini / grok）を非対話で呼び出すときの実行規則。print モードの 選び方、認証・権限・cwd の罠、出力フォーマット、ACP 起動の注意をまとめる。 「codex に投げて」「devin を CLI から呼んで」「別エージェントに委譲」 といった依頼で使う。ユーザーが /agent-cli と入力したら使う。

Cursorで実装前の要件・設計選択を整理する対話スキル。結果を変える未決定と既存パターンからの逸脱だけを明確にし、明確な小さな依頼には不要な質問をしない。ユーザーが /brainstorm と入力したときに使う。

URL・画像・テキスト要件からAIコーディングエージェント向けのDESIGN.mdを生成するスキル。「example.comをDESIGN.md化して」「このサムネをDESIGN.md化して」「クールでポップなLP用のDESIGN.mdを作って」といったリクエストで使用する。Claude Code / Cursor / Stitch に渡せば一貫したUIを生成できる、getdesign.md / awesome-design-md 準拠の9セクション構成のデザイン仕様書を出力する。CSS解析・画像目視抽出・要件生成の3パターンに対応。

AI生成UIの没個性的パターン（AIスロップ美学）を検出・回避し、文脈に根ざした意図あるデザインを生成するためのガード。フロントエンドのUI実装、デザイン生成、コンポーネント設計、CSSスタイリング、カラーパレット選定、フォント選択、レイアウト構築を行う際に自動的に適用する。「UIを作って」「画面を実装して」「デザインして」「スタイルを当てて」「ランディングページを作って」「Webサイトを作成して」「ダッシュボードを構築して」「コンポーネントを実装して」等のUI生成タスク全般で使用する。Claude Code、Codex、GitHub Copilot、Cursor、その他AIエージェント共通で適用可能。

AiZynthFinder retrosynthetic route planning (CASP) from AstraZeneca Molecular AI. Monte Carlo tree search guided by a template-based neural expansion policy recursively disconnects a target SMILES until precursors are found in a purchasable stock. Covers config.yml (v4 format), aizynthcli batch screening, the AiZynthFinder/AiZynthExpander Python API, one-step disconnections, custom stocks via smiles2stock, scorers, Retro*/breadth-first/DFPN search alternatives, and reading output.json.gz / trees.json. Use for synthesis route planning, synthesizability screening, and building-block/precursor search. For reaction barriers use neb-irc-activation-energy; for 2D reaction scheme drawing use rdkit-chemdraw-cdxml.

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AI 関連 CLI ツールを brew で一括アップグレードする。「AI ツール更新」「brew upgrade AI」「AI CLI 更新」「ツール一括更新」「claude/codex/cursor/gemini 更新」などで起動。

AI 初学者导师。抓取 AI 大厂最新博客（Anthropic/OpenAI/Cursor），提炼成结构化深度精读笔记，直接存入 CherryStudio 笔记目录。笔记包含术语百科、核心原理解析（含关键图表）、学习重点、知识关联和行业简报。调用方式：/ai-tutor（默认 Anthropic），/ai-tutor openai，/ai-tutor cursor。

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ディスパッチャーのコンテキストを圧迫したまま session を続けるのを避けるため、 monitoring 状態（active workers / 直近 polling cursor / pending escalations）を handover ファイルに書き出し、secretary の指示で /clear → /dispatcher-resume の 流れで新しいディスパッチャー session を開始する準備をする。 Secretary から DISPATCHER_HANDOVER peer message を受領したとき、または ディスパッチャー自身が context が長くなったと判断したときに使う。