本文へ移動
cccskills

「framework」の検索結果

3,191 件 ・ 関連度順

概要と使いどころ

Map mechanisms from any language or framework (Rails, Django, PHP, Node, Go, JVM, .NET, others) to idiomatic Elixir. Use when a rewrite or port needs verdicts, targets, guarantee checks or a translationese review.

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。

oliver-kriska/claude-elixir-phoenix5672026年10月17日 更新

Guide plugin development workflow — editing skills, agents, hooks, or eval framework in this repo. Use when modifying files in plugins/elixir-phoenix/, lab/eval/, or lab/autoresearch/. Ensures changes pass eval, lint, and tests before committing.

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。

oliver-kriska/claude-elixir-phoenix5672026年10月17日 更新

The Balanced Coupling model for software design. Use when: designing modular architectures, evaluating coupling between components, reviewing code modularity, deciding whether to split or merge modules/services, assessing integration patterns, classifying coupling as balanced or unbalanced, applying DDD strategic and tactical patterns, reasoning about cohesion vs coupling trade-offs, identifying distributed monolith risks, or explaining why a system is hard to change. Provides the three-dimensional framework (integration strength, distance, volatility) and the balance rule for making coupling decisions.

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。

vladikk/modularity5652026年8月31日 更新

Internal Ralph Specum contract for Codex phase interviews, skill manifests, approval, and delegation gates. Phase coordinators load this skill directly; users do not invoke it as a workflow phase.

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。

tzachbon/smart-ralph5592026年9月16日 更新

This skill should be used when a Ralph phase must identify critical user decisions, run a layered grill, persist partial answers, obtain explicit approval, or resume an interrupted phase interview before delegating artifact work.

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。

tzachbon/smart-ralph5592026年9月16日 更新

Abonelik fiyatlama stratejileri. 3-tier framework, price anchoring, charm pricing, regional pricing (18 ulke), introductory offers, win-back campaigns, churn prevention ve A/B testing methodology.

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。

vibeeval/vibecosystem5382026年8月9日 更新

ThoughtWorks Radar model, technology evaluation framework, ADR format, and stack compatibility analysis

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。

vibeeval/vibecosystem5382026年8月9日 更新

Routes problems to appropriate mathematical frameworks using expert heuristics

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。

vibeeval/vibecosystem5382026年8月9日 更新

Django testing strategies with pytest-django, TDD methodology, factory_boy, mocking, coverage, and testing Django REST Framework APIs.

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。

vibeeval/vibecosystem5382026年8月9日 更新

ETL/ELT patterns, batch vs streaming, idempotency, data quality framework, and pipeline orchestration

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。

vibeeval/vibecosystem5382026年8月9日 更新

Formal evaluation framework for Claude Code sessions implementing eval-driven development (EDD) principles

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。

vibeeval/vibecosystem5382026年8月9日 更新

PR size-based review depth, performance review checklist, architecture conformance checks, and framework-specific review patterns.

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。

vibeeval/vibecosystem5382026年8月9日 更新

Voice framework, visual identity standards, color palette management, typography specs, brand consistency

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。

vibeeval/vibecosystem5382026年8月9日 更新

Framework for measuring and tracking agent response quality over time. Detects regressions before they reach production. Use when evaluating agent changes, auditing quality, or establishing performance baselines.

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。

vibeeval/vibecosystem5382026年8月9日 更新

hunter

無料

Deep behavioral code analysis agent for Bug Hunter. Performs multi-phase scanning to find logic errors, security vulnerabilities, race conditions, and runtime bugs. Uses doc-lookup (Context Hub + Context7) for framework verification. Reports structured JSON findings.

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。

codexstar69/bug-hunter5252026年8月17日 更新

Unified documentation lookup for Bug Hunter agents. Uses Context Hub (chub) as primary source with Context7 API fallback. Provides verified library/framework documentation to prevent false positives and ensure correct fix patterns.

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。

codexstar69/bug-hunter5252026年8月17日 更新

skeptic

無料

Adversarial code reviewer for Bug Hunter. Rigorously challenges each reported bug to determine if it's real or a false positive. Uses doc-lookup (Context Hub + Context7) to verify framework claims before disproval. The immune system that kills false positives.

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。

codexstar69/bug-hunter5252026年8月17日 更新

Provides design token system and theming framework for consistent, customizable UI styling across all components. Covers complete token taxonomy (color, typography, spacing, shadows, borders, motion, z-index), theme switching (CSS custom properties, theme providers), RTL/i18n support (CSS logical properties), and accessibility (WCAG contrast, high contrast themes, reduced motion). This is the foundational styling layer referenced by ALL component skills. Use when theming components, implementing light/dark mode, creating brand styles, customizing visual design, ensuring design consistency, or supporting RTL languages.

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。

ancoleman/ai-design-components5252025年12月11日 更新

Builds dashboards, reports, and data-driven interfaces requiring charts, graphs, or visual analytics. Provides systematic framework for selecting appropriate visualizations based on data characteristics and analytical purpose. Includes 24+ visualization types organized by purpose (trends, comparisons, distributions, relationships, flows, hierarchies, geospatial), accessibility patterns (WCAG 2.1 AA compliance), colorblind-safe palettes, and performance optimization strategies. Use when creating visualizations, choosing chart types, displaying data graphically, or designing data interfaces.

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。

ancoleman/ai-design-components5252025年12月11日 更新

Assembles component outputs from AI Design Components skills into unified, production-ready component systems with validated token integration, proper import chains, and framework-specific scaffolding. Use as the capstone skill after running theming, layout, dashboard, data-viz, or feedback skills to wire components into working React/Next.js, Python, or Rust 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。

ancoleman/ai-design-components5252025年12月11日 更新

Selecting and implementing AWS services and architectural patterns. Use when designing AWS cloud architectures, choosing compute/storage/database services, implementing serverless or container patterns, or applying AWS Well-Architected Framework principles.

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。

ancoleman/ai-design-components5252025年12月11日 更新

Design comprehensive security architectures using defense-in-depth, zero trust principles, threat modeling (STRIDE, PASTA), and control frameworks (NIST CSF, CIS Controls, ISO 27001). Use when designing security for new systems, auditing existing architectures, or establishing security governance programs.

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。

ancoleman/ai-design-components5252025年12月11日 更新

API design and implementation across REST, GraphQL, gRPC, and tRPC patterns. Use when building backend services, public APIs, or service-to-service communication. Covers REST frameworks (FastAPI, Axum, Gin, Hono), GraphQL libraries (Strawberry, async-graphql, gqlgen, Pothos), gRPC (Tonic, Connect-Go), tRPC for TypeScript, pagination strategies (cursor-based, offset-based), rate limiting, caching, versioning, and OpenAPI documentation generation. Includes frontend integration patterns for forms, tables, dashboards, and ai-chat skills.

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。

ancoleman/ai-design-components5252025年12月11日 更新

Strategic guidance for designing modern data platforms, covering storage paradigms (data lake, warehouse, lakehouse), modeling approaches (dimensional, normalized, data vault, wide tables), data mesh principles, and medallion architecture patterns. Use when architecting data platforms, choosing between centralized vs decentralized patterns, selecting table formats (Iceberg, Delta Lake), or designing data governance frameworks.

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。

ancoleman/ai-design-components5252025年12月11日 更新