2289 skills.
affaan-m/ECC
新機能の作成、バグ修正、コードのリファクタリング時にこのスキルを使用します。ユニット、統合、E2Eテストを含む80%以上のカバレッジでテスト駆動開発を強制します。
@Observableを使用した状態管理、ビュー合成、ナビゲーション、パフォーマンス最適化、モダンなiOS/macOS UIのベストプラクティスを備えたSwiftUIアーキテクチャパターン。
テスト可能なSwiftコードのためのプロトコルベースの依存性注入——焦点を絞ったプロトコルとSwift Testingを使用してファイルシステム、ネットワーク、外部APIをモックする。
Swift 6.2のアクセシブルな並行処理——デフォルトはシングルスレッド、@concurrentは明示的なバックグラウンドオフロードに使用し、分離の一貫性はMainActor型に使用する。
Swiftでactorを使用してスレッドセーフなデータ永続化を実装する——メモリキャッシュとファイルバックドストレージを組み合わせ、設計によってデータ競合を排除する。
任意の自動コンパクションではなく、タスクフェーズを通じてコンテキストを保持するための論理的な間隔での手動コンパクションを提案します。
Verification loop for Spring Boot projects: build, static analysis, tests with coverage, security scans, and diff review before release or PR.
Test-driven development for Spring Boot using JUnit 5, Mockito, MockMvc, Testcontainers, and JaCoCo. Use when adding features, fixing bugs, or refactoring.
Spring Security best practices for authn/authz, validation, CSRF, secrets, headers, rate limiting, and dependency security in Java Spring Boot services.
Spring Boot architecture patterns, REST API design, layered services, data access, caching, async processing, and logging. Use for Java Spring Boot backend work.
XとLinkedInでのウォームイントロ発見、ブリッジスコアリング、ネットワークギャップ分析のための重み付きソーシャルグラフランキング。ユーザーがランキングエンジン自体を必要としている場合(より広いプロモーションやネットワーク維持ワークフローではなく)に使用する。
Claudeのスキルとコマンドの品質を監査するためのツール。変更されたスキルのみを対象とした高速スキャンと、順次サブエージェントバッチ評価を使用した完全棚卸しモードをサポートする。
新しいスキルを作成する前に、ローカル・マーケットプレイス・GitHub・Webの既存スキルを検索する。スキルの作成・ビルド・フォーク・検索を行う際に使用。
スキル、ルール、エージェント定義が実際に遵守されているかを可視化する——3種類のプロンプト厳格度レベルのシナリオを自動生成し、エージェントを実行し、動作シーケンスを分類し、完全なツール呼び出しタイムラインの遵守率をレポートする
テクニカル SEO、オンページ最適化、構造化データ、Core Web Vitals、およびコンテンツ戦略にわたる SEO 改善の監査、計画、実施。ユーザーが検索可視性の向上、SEO 修正、スキーママークアップ、サイトマップ/robots の作業、またはキーワードマッピングを希望する場合に使用します。
AgentShield を使用して、Claude Code の設定(.claude/ ディレクトリ)のセキュリティ脆弱性、設定ミス、インジェクションリスクをスキャンします。CLAUDE.md、settings.json、MCP サーバー、フック、エージェント定義をチェックします。
認証の追加、ユーザー入力の処理、シークレットの操作、APIエンドポイントの作成、支払い/機密機能の実装時にこのスキルを使用します。包括的なセキュリティチェックリストとパターンを提供します。
リポジトリ内の悪用可能なバウンティ対象のセキュリティ問題を発見します。ノイズの多いローカルのみの発見ではなく、実際のレポートに適格なリモートから到達可能な脆弱性に焦点を当てます。
コーディング前の調査ワークフロー。カスタムコードを書く前に既存のツール、ライブラリ、パターンを検索します。researcher エージェントを呼び出します。
論文、提案書、文献レビュー、方法論セクション、証拠の質、引用サポート、研究論文フィードバックのための構造化された学術的作業評価。
学術、生物医学、技術、科学的なトピックに対するシステマティックな文献レビューワークフロー。検索計画、ソースのスクリーニング、統合、引用確認、証拠ログを含む。
ゲノムデータベースへのクイック検索、配列検索、BLAST スタイルの検索、エンリッチメントチェック、および再現可能なバイオインフォマティクス証拠ログのための gget CLI および Python ワークフロー。
公式記録の検索、PatentSearch クエリ、TSDR チェック、譲渡データ、および再現可能な IP 調査ログのための USPTO 特許・商標データワークフロー。
生物医学文献、MeSH クエリ、PMID 検索、引用取得、および API を利用した文献モニタリングのための PubMed および NCBI E-utilities の直接検索ワークフロー。