「context-engineering」の検索結果

Use when creating or editing skills, before deployment, to verify they work under pressure and resist rationalization - applies RED-GREEN-REFACTOR cycle to process documentation by running baseline without skill, writing to address failures, iterating to close loopholes

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Use when implementing any feature or bugfix, before writing implementation code - write the test first, watch it fail, write minimal code to pass; ensures tests actually verify behavior by requiring failure first

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Update and maintain project documentation for local code changes using multi-agent workflow with tech-writer agents. Covers docs/, READMEs, JSDoc, and API documentation.

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Use when errors occur deep in execution and you need to trace back to find the original trigger - systematically traces bugs backward through call stack, adding instrumentation when needed, to identify source of invalid data or incorrect behavior

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Use when tackling complex reasoning tasks requiring step-by-step logic, multi-step arithmetic, commonsense reasoning, symbolic manipulation, or problems where simple prompting fails - provides comprehensive guide to Chain-of-Thought and related prompting techniques (Zero-shot CoT, Self-Consistency, Tree of Thoughts, Least-to-Most, ReAct, PAL, Reflexion) with templates, decision matrices, and research-backed patterns

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Use when executing implementation plans with independent tasks in the current session or facing 3+ independent issues that can be investigated without shared state or dependencies - dispatches fresh subagent for each task with code review between tasks, enabling fast iteration with quality gates

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Guide for setup Codemap CLI for intelligent codebase visualization and navigation

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

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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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Reset the FPF reasoning cycle to start fresh

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

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

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

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Create well-formatted commits with conventional commit messages and emoji

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

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

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

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

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Use this skill when you writing commands, hooks, skills for Agent, or prompts for sub agents or any other LLM interaction, including optimizing prompts, improving LLM outputs, or designing production prompt templates.

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Use when creating or developing, before writing code or implementation plans - refines rough ideas into fully-formed designs through collaborative questioning, alternative exploration, and incremental validation. Don't use during clear 'mechanical' processes

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Iterative PDCA cycle for systematic experimentation and continuous improvement

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