「engineer」の検索結果

Operational skill hub for LLM system architecture, evaluation, deployment, and optimization (modern production standards). Links to specialized skills for prompts, RAG, agents, and safety. Integrates recent advances: PEFT/LoRA fine-tuning, hybrid RAG handoff (see dedicated skill), vLLM 24x throughput, multi-layered security (90%+ bypass for single-layer), automated drift detection (18-second response), and CI/CD-aligned evaluation.

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Runtime router for context decisions: read-more/stop/ask/assume/delegate, minimal read-set, compaction timing. Model: Write/Select/Compress/Isolate. NOT for agent-tree overhead audit (context-audit).

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Read-only audit of the project's agent-tree structural overhead vs the context window. NOT for cost tracking (budget skill); NOT for read/compact decisions (mk:context-engineering).

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Creates new skills with proper structure, compliance checks, and registration. Enforces mk: prefix, sub-agents.md structure, and context-engineering principles. Use to scaffold a new skill.

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Weekly engineering retrospective from commit history, work patterns, and code-quality metrics, with trend tracking and per-person breakdown. NOT for per-session reflection (mk:memory / Phase 6).

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Post-build pass reducing complexity without changing behavior. Catches dead code, needless abstractions, over-engineering. NOT for style (mk:clean-code) or diff review (mk:review).

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Runtime router for context decisions: read-more/stop/ask/assume/delegate, minimal read-set, compaction timing. Model: Write/Select/Compress/Isolate. NOT for .codex/ overhead audit (mk:context-audit).

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Read-only audit of .codex/ structural overhead: 'remove X save Y tokens' vs the context window. NOT for cost tracking (budget skill); NOT for runtime read/compact decisions (mk:context-engineering).

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Create new skills with proper structure, compliance checks, and registration. Use when asked to create a skill, build a new skill, or scaffold a skill template. Enforces mk: prefix, sub-agents.md structure, and context engineering principles.

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Post-implementation simplification pass. Reduces complexity without changing behavior. Use after Phase 3 (Build GREEN) and before Phase 4 (Review). Catches dead code, unnecessary abstractions, over-engineering, and redundant patterns. Triggers on "simplify", "clean up", "reduce complexity", "too complex". NOT for style/convention enforcement (see mk:clean-code); NOT for reviewing diffs or PRs (see mk:review).

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Use when refining a draft user prompt before sending it to a coding agent. Decomposes goal/context/constraints/acceptance/output-format, detects ambiguity and model-coupled framing, then emits a model-agnostic rewrite. Supports --analyze, --score, and --deep. NOT for prompts from scratch (mk:brainstorming), plans/reviews (mk:elicit), implementation plans (mk:plan-creator), or general codebase scouting (mk:scout).

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JSON-canonical session memory. Use when capturing session learnings, extracting patterns, or tracking costs — persists to .meowkit/memory JSON stores; matching Markdown files are generated views. Activates during Phase 0 (Orient) to load context and Phase 6 (Reflect) to persist it. NOT for weekly-cadence engineering retrospectives (see mk:retro); NOT for arbitrary file storage.

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Read-only audit of `.claude/` structural overhead. Reports prioritized "remove X save Y tokens" recommendations against the model context window. NOT for monetary cost tracking — that's /mk:budget. NOT for transcript size monitoring — long-session continuity defers to Claude Code native compaction. NOT for runtime context decisions (what to read, when to compact) — see mk:context-engineering. Use when planning to add context capacity, diagnosing perceived slowdowns, or auditing health.

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Routes data engineering tasks to the correct DE expert agent. Use when user requests data pipeline design, DAG authoring, SQL modeling, stream processing, or warehouse optimization.

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dbt best practices for SQL modeling, testing, and analytics engineering workflows

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React and Next.js performance optimization guidelines from Vercel Engineering. This skill should be used when writing, reviewing, or refactoring React/Next.js code to ensure optimal performance patterns. Triggers on tasks involving React components, Next.js pages, data fetching, bundle optimization, or performance improvements.

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Inspect an explicit Fusion design, parameters, geometry, references, configuration and health without editing it. Use for model understanding or engineering audits.

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Stage and verify Fusion exports, drawing PDFs, flat-pattern DXF, viewport images and local renders. Use for engineering deliverables, not automatic publication or release.

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Claude Code CLIで実装計画レビューの改善ループを回す。実装計画ファイルと要件ファイルを指定し、Claude Codeにレビューさせ、指摘をトリアージして計画を修正し、再レビューする。

長大な設計文書・Pull Request・Issueを読み解き、図と短い文を組み合わせた解説HTMLを生成してブラウザで開く。生成したページ内の識別子を指定すると、その項目だけを掘り下げたページも作る。

コード・テストコード・コミットログ・コードコメントのどこに何を書くかを決めるときに使う。コードには How、テストコードには What、コミットログには Why、コードコメントには Why not を書き分ける。実装時とコミット・PR 作成時に使う。

コードの識別子（変数・関数・メソッド・クラス・型・ファイル）に名前を付けるときに使う。get の濫用をやめ、何をして値を得るのかが名前から読み取れる状態にする。実装時と、実装計画でメソッド名・クラス名を決めるときの両方で使う。

Claude Code CLIでGitHub PRのコードレビューループを回す。PRのURLを指定し、Claude Codeにレビューさせ、指摘をトリアージしてコードを修正し、再レビューする。PRにリンクされたIssue等は必読として機械的に検証する。

他の開発者のGitHub PRを下読みしてレビューコメント案を作り、人間が承認した内容だけを保留(PENDING)レビュー経由で投稿する。自作PRの修正ループには codex-pr-review-loop / claude-pr-review-loop を使う。