スキルを探す

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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Use when found gap or repetative issue, that produced by you or implemenataion agent. Esentially use it each time when you say "You absolutly right, I should have done it differently." -> need create rule for this issue so it not appears again.

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Auto-selects best Kaizen method (Gemba Walk, Value Stream, or Muda) for target

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Implement a task step by step with automated LLM-as-Judge verification at the end of each phase

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Launch a meta-judge then a judge sub-agent to evaluate results produced in the current conversation

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Manage evidence freshness by identifying stale decisions and providing governance actions

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Reconcile the project's FPF state with recent repository changes

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Evaluate and improve Claude Code commands, skills, and agents. Use when testing prompt effectiveness, validating context engineering choices, or measuring improvement quality.

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Analyze a GitHub issue and create a detailed technical specification

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Comprehensive guide for skill development based on Anthropic's official best practices - use for complex skills requiring detailed structure

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Comprehensive guide for creating Claude Code agents with proper structure, triggering conditions, system prompts, and validation - combines official Anthropic best practices with proven patterns

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Interactive assistant for creating new Claude commands with proper structure, patterns, and MCP tool integration

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

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Iterative PDCA cycle for systematic experimentation and continuous improvement

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

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Reset the FPF reasoning cycle to start fresh

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