スキルを探す

Create and configure git hooks with intelligent project analysis, suggestions, and automated testing

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Generate ideas in one shot using creative sampling

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Guide for creating effective skills. This command should be used when users want to create a new skill (or update an existing skill) that extends Claude's capabilities with specialized knowledge, workflows, or tool integrations. Use when creating new skills, editing existing skills, or verifying skills work before deployment - applies TDD to process documentation by testing with subagents before writing, iterating until bulletproof against rationalization

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Create a workflow command that orchestrates multi-step execution through sub-agents with file-based task prompts

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Comprehensive multi-perspective review using specialized judges with debate and consensus building

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Use before writing any type of tests. Distills 14 industry sources into deterministic decision gates, schemas, and worked test examples.

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Execute a task with sub-agent implementation and LLM-as-a-judge verification with automatic retry loop

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Run independent tasks concurrently across multiple files or targets using parallel sub-agents, with per-task model selection and LLM-as-a-judge verification. Use when tasks do not depend on each other and can run side by side.

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Execute one complex task as ordered, dependent steps run sequentially, passing context from each step to the next, with per-step LLM-as-a-judge verification. Use when later steps depend on the results of earlier ones.

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Use when adding metadata to commits without changing history, tracking review status, test results, code quality annotations, or supplementing commit messages post-hoc - provides git notes commands and patterns for attaching non-invasive metadata to Git objects.

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Use when working on multiple branches simultaneously, context switching without stashing, reviewing PRs while developing, testing in isolation, or comparing implementations across branches - provides git worktree commands and workflow patterns for parallel development with multiple working directories.

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Evaluate solutions through multi-round debate between independent judges until consensus

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Use when Code implementation and refactoring, architecturing or designing systems, process and workflow improvements, error handling and validation. Provide tehniquest to avoid over-engineering and apply iterative improvements.

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Launch an intelligent sub-agent with automatic model selection based on task complexity, specialized agent matching, Zero-shot CoT reasoning, and mandatory self-critique verification

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Load all open issues from GitHub and save them as markdown files

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Curates insights from reflections and critiques into CLAUDE.md using Agentic Context Engineering

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Design multi-agent architectures for complex tasks. Use when single-agent context limits are exceeded, when tasks decompose naturally into subtasks, or when specializing agents improves quality.

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Execute complete FPF cycle from hypothesis generation to decision

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Search the FPF knowledge base and display hypothesis details with assurance information

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Reflect on previus response and output, based on Self-refinement framework for iterative improvement with complexity triage and verification

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Reset the FPF reasoning cycle to start fresh

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Review an existing GitHub pull request and post inline review comments on its diff. Use when the changes are on an opened PR rather than your local working tree.

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Execute tasks through competitive multi-agent generation, meta-judge evaluation specification, multi-judge evaluation, and evidence-based synthesis

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Refine a draft task specification into a fully planned, implementation-ready task with acceptance criteria, architecture, per-step sub-task files and verifiable phases

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