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概要と使いどころ
CQRS（Command Query Responsibility Segregation）における一貫性・可用性・スケーラビリティの トレードオフ分析と設計判断を支援する。CAP定理に基づくCQRSの評価軸、イベントソーシングとの 組み合わせによる影響、読み書きモデルの分離戦略を提供する。アーキテクチャ設計、技術選定、 既存システムのCQRS導入検討時に使用。 対象言語: 言語非依存（Java, Kotlin, Scala, TypeScript, Go, Rust, Python等すべて）。 トリガー：「CQRSを採用すべきか」「読み書き分離の設計」「結果整合性の判断」 「イベントソーシングを組み合わせるべきか」「CQRSのトレードオフ」「CQRSの可用性」 「CQRSのスケーラビリティ」「書き込みモデルと読み込みモデルの分離」 といったCQRS設計判断関連リクエストで起動。
「Parse, don't validate」原則に基づくコードレビューと設計支援。validateパターン（チェックして結果を捨てる） をparseパターン（チェック結果を型で保持）に変換し、型システムで不変式を強制する設計を促進する。 コードレビュー、新規実装、リファクタリング時にvalidation関数の改善が必要な場合に使用。 対象言語: Rust, Haskell, TypeScript, Scala, Java, Go, Python。 トリガー：「バリデーションを改善して」「型で保証したい」「shotgun parsingを直して」 「不正な状態を型で防ぎたい」「Maybeを減らしたい」といった型安全性関連リクエストで起動。
「Tell, Don't Ask」原則に基づくコードレビューと設計支援。オブジェクトの状態を問い合わせて 外部で判断するパターンを、オブジェクトに直接命じるパターンに変換する。カプセル化を強化し、 責任をデータを持つオブジェクトに集約する設計を促進する。コードレビュー、新規実装、 リファクタリング時にgetterの乱用やFeature Envyの改善が必要な場合に使用。 対象言語: Java, Kotlin, Scala, TypeScript, Python, Ruby, Go, Rust。 トリガー：「getterを減らしたい」「カプセル化を改善して」「Feature Envyを直して」 「オブジェクトに責任を持たせたい」「デメテルの法則」といったOOP設計関連リクエストで起動。
ファーストクラスコレクションパターンの設計・実装を支援。コレクションをラップする専用クラスの 設計、ドメインロジックの集約、不変性の確保をガイド。コードレビュー、新規実装、リファクタリング 時にコレクション操作ロジックが散在している場合に使用。 対象言語: Java, Kotlin, Scala, TypeScript, Python, Ruby, Go, Rust。 トリガー：「コレクションをラップしたい」「リストのロジックを集約」「ファーストクラスコレクション」 「コレクション操作が散在」「List<Order>をOrdersクラスに」といったコレクション設計関連リクエストで起動。
DDDにおけるリポジトリの設計ルールとアンチパターンを提供する。集約単位の命名規則、 CQS（Command Query Separation）に基づくメソッド設計、入出力の型制約をチェックする。 コードレビュー、新規実装、リファクタリング時にリポジトリ設計の問題を検出する場合に使用。 対象言語: 言語非依存（Java, Kotlin, Scala, TypeScript, Go, Rust, Python等すべて）。 トリガー：「リポジトリの設計をレビュー」「Repository名がおかしい」「findByIdの戻り値」 「リポジトリがDTOを返している」「テーブル名でリポジトリを作ってしまった」 「集約単位のリポジトリ」「リポジトリのアンチパターン」「リポジトリのCQS」 といったリポジトリ設計関連リクエストで起動。
Domain PrimitivesとAlways-Valid Domain Modelの設計原則に基づき、ドメインモデルの型安全性と不変条件を 保証する設計・実装を支援する。プリミティブ型の濫用を防ぎ、構築時検証・不変性・自己完結性を備えた ドメイン固有の型を設計する。コードレビュー、新規実装、リファクタリング時に使用。 対象言語: Rust, TypeScript, Java。他の言語（Kotlin, Scala, Go, Python等）にも応用可能。 トリガー：「ドメインプリミティブを作りたい」「Always-Validなモデルを設計」「プリミティブ型をラップしたい」 「構築時に検証したい」「無効な状態を型で防ぎたい」「Smart Constructorパターン」等のリクエストで起動。
プリミティブ型をドメイン固有型でラップすべきか否かの判断を支援する。 Primitive Obsession（プリミティブ型の過剰使用）と Value Object Obsession（過剰なラップ）の 両極端を避け、投資対効果に基づく合理的な判断基準を提供する。 Value Objectの定義が文脈（PofEAA/DDD/一般）で異なることによる用語混乱の防止も含む。 コードレビュー、新規実装、設計議論時にプリミティブ型のラップ判断が必要な場合に使用。 対象言語: 言語非依存（Rust, TypeScript, Java, Kotlin, Scala, Go, Python等すべて）。 トリガー：「この値をラップすべきか」「プリミティブ型のままでいいか」 「Value Objectにすべきか」「型を作りすぎでは」「Primitive Obsession」 「ラップしすぎ」「型が多すぎる」「Stringのままでいいか」 といったプリミティブ型ラップ判断関連リクエストで起動。
字面の同一性ではなく意図（目的）の同一性に基づいてコードの共通化を判断するスキル。 DRY原則の誤適用（字面が同じだが意図が異なるコードの共通化）を検出し、正しい共通化判定を 支援する。コードレビュー、リファクタリング、新規実装時に重複コードの扱いを判断する場合に使用。 対象言語: 言語非依存（Rust, Java, TypeScript, Go, Python, Kotlin, Scala等すべて）。 トリガー：「重複コードを共通化したい」「DRYに従いたい」「似たコードがある」 「この2つの関数をまとめたい」「コードの重複を減らしたい」「共通化すべきか」 「リファクタリングで共通関数にしたい」といった重複コード・共通化関連リクエストで起動。
集約とトランザクション境界の関係を明確化し、複数集約を単一トランザクションに含めるアンチパターンを 検出・是正する。集約は強い整合性境界であり、ユースケースで複数集約を更新する場合は結果整合性を 使うべきという原則を適用する。コードレビュー、ユースケース設計、リファクタリング時に トランザクション境界の問題を検出する場合に使用。 対象言語: 言語非依存（Java, Kotlin, Scala, TypeScript, Go, Rust, Python等すべて）。 トリガー：「複数集約を同じトランザクションで更新している」「ユースケースに@Transactionalがある」 「集約間の整合性をどう取るか」「Sagaパターンを使うべきか」「トランザクション境界の設計」 「1トランザクション1集約」「結果整合性の実装」「集約をまたぐトランザクション」 といったトランザクション境界関連リクエストで起動。
getterの濫用を防ぐための命名規約スキル。ドメインモデルでgetterが必要な場合（永続化、JSON変換など）に `breachEncapsulationOf` プレフィックスを付与することで、カプセル化を破っていることを明示する。 これにより、Tell Don't Ask原則の違反を未然に防ぎ、getterの意図しない使用を抑制する。 コードレビュー、新規実装、リファクタリング時にgetter設計が必要な場合に使用。 対象言語: Java, Kotlin, Scala, TypeScript, Python, Go, Rust。 トリガー：「getterの命名規約」「カプセル化を破るgetter」「永続化用のgetter」 「breachEncapsulation」「getterを作りたいが濫用を防ぎたい」といったgetter命名関連リクエストで起動。
Design and run OKR program — company objectives, team key results, cascade design, and quarterly review cadence. Use when asked to "design our OKRs", "are our OKRs good", "cascade goals to teams", or "run a quarterly OKR review".
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Use when asked to define a design token system, create tokens, document tokens, set up CSS custom properties, build a Tailwind token config, establish a spacing scale, define color semantics, or bridge design decisions to code. Examples: "set up design tokens", "define our token system", "create CSS variables for the design system", "document our color tokens", "establish a spacing scale".
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Diagnose runtime infrastructure issues — cold starts, timeouts, scaling problems, network failures. Use when asked about "infra is slow", "cold starts", "network issues", "why is this timing out", "scaling problem", "latency spikes", or "service is down".
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Design drift alerts and escalation — thresholds, runbooks, and retrain triggers. Use when asked to "alert on model drift", "when should we retrain", or "write a drift escalation runbook".
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Software architecture guidelines to maintain code readability (Clean Code, SOLID, DRY) and application scalability / Panduan arsitektur perangkat lunak untuk menjaga keterbacaan kode (Clean Code, SOLID, DRY) dan kemampuan skalabilitas aplikasi.
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FinTech future-proofing. Scans and migrates classical encryption to NIST-approved Post-Quantum Cryptography (PQC) / Migrasi ke Kriptografi Pasca-Kuantum (PQC) yang disetujui NIST untuk sistem FinTech.
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Foundry hosted agent を Agent 365 Autopilot として発行し、自分のメールアドレス・予定表・権限で働く『デジタルな同僚』を Teams / Microsoft 365 Copilot に公開する。初回 scaffold で AI チームメイト評価Hub（Code Apps）、通常会話を採点する Python EvaluationWorker、回帰テストを同時生成し、publish 時に Foundry Monitor/Evaluations の日次評価も自動構成する。複数 Autopilot は共通 Dataverse Hub を agentkey で安全に共有する。メール応対 / Dataverse 検索 / Web 検索 / 定期実行 / コード実行 / 成果物共有 / Teams プレゼンスの機能ブロックに対応し、自己ホスト経路も互換用途として残す。CI/CD・レビューゲートは alm スキルに委譲する。
Ratio-based type scale where every size relates to the others. Use when defining font sizes or type tokens, or when typography feels arbitrary.
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スキル（SKILL.md）を新規作成または更新し、リモートリポジトリへ PR を作成・更新する。SKILL.md は正常系、references に参考情報と異常系、scripts に利用スクリプトを置き、すべて汎用化してパラメータを .env.example に外出しする（実値は .env）。毎回同じ形のプロジェクトを作るスキルには templates/ を同梱し、汎用スキャフォルダー（scaffold_from_template.py）でテンプレートから生成して開始できるようにする。会社・個別プロジェクト情報を排除して秘匿化し、Step 番号は整数で統一。最後に番号整合・自動化観点（Learn は MCP で検証、ブラウザ操作は VS Code 統合ブラウザ）をレビューし、既存のオープン PR があればそれを更新してコンフリクトを避け、無関係なら新規 PR を作成しつつマージ順を提示する。
Run Ultimate Bug Scanner (UBS) for code review. Use when reviewing code, checking for bugs, scanning for security issues, validating AI-generated code, or pre-commit quality checks.
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Carbon allotropes and nanoscale materials — graphite, diamond, fullerenes (C60 and family), carbon nanotubes, graphene, and the broader class of low-dimensional materials. Covers synthesis routes (arc discharge, laser ablation, CVD, exfoliation), structural characterization, exceptional mechanical and electronic properties, and the gap between laboratory demonstrations and structural-scale applications.
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Analysis of aggregate economic phenomena -- GDP measurement, inflation dynamics, unemployment theory, monetary policy (central banks, interest rates, money supply), fiscal policy (government spending, taxation, debt), and the business cycle. Covers Keynesian, monetarist, and new classical perspectives. Use when analyzing national or global economic conditions, policy debates, economic growth, recessions, or the interaction between monetary and fiscal authorities.
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Earth systems science covering plate tectonics, landforms, erosion, biomes, hydrosphere, atmospheric circulation, and the interactions among lithosphere, hydrosphere, atmosphere, and biosphere. Provides frameworks for analyzing how physical processes shape landscapes over geological and human timescales. Use when reasoning about landforms, natural hazards, climate patterns, ocean currents, biogeography, or any question about how Earth's physical systems operate and interact.
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Observational cosmology from Hubble's law to the CMB. Covers redshift, Hubble expansion, the cosmological parameters, the cosmic microwave background, large-scale structure, galaxy rotation curves and dark matter, Type Ia SNe and dark energy, and the current state of Lambda-CDM. Use when reasoning about the large-scale universe, interpreting cosmological surveys, or teaching the Big Bang evidence chain.
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