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概要と使いどころ
Use this skill when adding authentication, handling user input, working with secrets, creating API endpoints, or implementing payment/sensitive features. Provides comprehensive security checklist and patterns.
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Verification loop for Spring Boot projects: build, static analysis, tests with coverage, security scans, and diff review before release or PR.
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SwiftUI architecture patterns, state management with @Observable, view composition, navigation, performance optimization, and modern iOS/macOS UI best practices.
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Turn a one-line objective into a step-by-step construction plan for multi-session, multi-agent engineering projects. Each step has a self-contained context brief so a fresh agent can execute it cold. Includes adversarial review gate, dependency graph, parallel step detection, anti-pattern catalog, and plan mutation protocol. TRIGGER when: user requests a plan, blueprint, or roadmap for a complex multi-PR task, or describes work that needs multiple sessions. DO NOT TRIGGER when: task is completable in a single PR or fewer than 3 tool calls, or user says "just do it".
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C++ coding standards based on the C++ Core Guidelines (isocpp.github.io). Use when writing, reviewing, or refactoring C++ code to enforce modern, safe, and idiomatic practices.
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/context-builder と入力されたときだけ起動する、コンテキストドキュメント作成インタビュースキル。人・プロジェクト・プロダクトなどの対象について、1問ずつ掘り下げる対話を通じて情報を集め、今後 Claude との対話の冒頭に貼り付けるための context.md（自分についてなら aboutme.md）を作り上げる。/context-builder me（自分＝aboutme）/ project / product のように対象を指定できる。「aboutme を作りたい」「プロジェクトのコンテキストをまとめたい」「プロダクトの前提情報を用意したい」ときに使う。自動起動はせず、ユーザーが /context-builder と明示的に入力した場合のみ使用すること。
セールスレターを書き始める前に、素材（読者・約束・抵抗・証拠・価格や保証などの確定事項）を一問ずつ執拗に聞き出すスキル。「セールスレターについて質問攻めして」「レターを書く前にヒアリングして」「素材を聞き出して」「grillして」、または具体性の乏しいブリーフのままセールスレター執筆を依頼されたときに使う。コピーライティングの「構想メモ」を、書く前に埋めるための対話手順。このスキル自体はレター本文を書かない。
AI operational modes (brainstorm, implement, debug, review, teach, ship, orchestrate). Use to adapt behavior based on task type.
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Expert in secure backend coding practices specializing in input validation, authentication, and API security. Use PROACTIVELY for backend security implementations or security code reviews.
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Run technical quality checks across accessibility, performance, theming, responsive design, and anti-patterns. Generates a scored report with P0-P3 severity ratings and actionable plan. Use when the user wants an accessibility check, performance audit, or technical quality review.
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Master software architect specializing in modern architecture
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Extract product data, prices, reviews, and seller information from any e-commerce platform using Apify's E-commerce Scraping Tool.
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Review a feature and enhance it with purposeful animations, micro-interactions, and motion effects that improve usability and delight. Use when the user mentions adding animation, transitions, micro-interactions, motion design, hover effects, or making the UI feel more alive.
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Automate Airtable tasks via Rube MCP (Composio): records, bases, tables, fields, views. Always search tools first for current schemas.
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Algorithmic philosophies are computational aesthetic movements that are then expressed through code. Output .md files (philosophy), .html files (interactive viewer), and .js files (generative algorithms).
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Scrape reviews, ratings, and brand mentions from multiple platforms using Apify Actors.
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Forensic root cause analyzer for Antigravity sessions. Classifies scope deltas, rework patterns, root causes, hotspots, and auto-improves prompts/health.
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Angular performance optimization and best practices guide. Use when writing, reviewing, or refactoring Angular code for optimal performance, bundle size, and rendering efficiency.
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Search 8,400+ AI and ML jobs across 489 companies, inspect listings and employers, match roles, and view salary and market stats via AI Dev Jobs MCP
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Review files for compliance with Web Interface Guidelines.
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Orchestrate autonomous AI development pipelines through your Kanban board (Asana, GitHub Projects, Linear). Manages multi-worker Claude Code dispatch, deterministic quality gates, adversarial review, per-task cost tracking, and crash-proof pipeline execution.
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Optimize content for AI search and LLM citations across AI Overviews, ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini, and similar systems. Use when improving AI visibility, answer engine optimization, or citation readiness.
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Use when you need to address review or issue comments on an open GitHub Pull Request using the gh CLI.
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Use when a coding task should be driven end-to-end from issue intake through implementation, review, deployment, and acceptance verification with minimal human re-intervention.
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