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エージェントが生成する出力は整合性がなく、下流の検証で失敗することがあります。このスキルは、最終出力を書き込む前に、定義されたスキーマに対して構造化JSONを検証するための標準化されたパターンを提供し、データ品質を確保します。

複数のAIタスクを順次実行すると時間がかかります。このパターンでは、並列サブエージェントを同時に生成することで、独立したタスクの合計実行時間を劇的に短縮できます。

反復的なテストワークフローで問題を早期に発見します。作業完了を宣言する前に、各コード変更後にテスト、lint、型チェックを実行します。

テストの作成は不可欠ですが、手動で実行するのは時間の無駄です。このスキルは、JavaScriptプロジェクト用のBunまたはPythonプロジェクト用のpytestでテストスイートを実行するための、すぐに使えるコマンドを提供します。

エージェントは多くの場合、タスクを完了しても洞察を文書化しません。このスキルは、すべてのタスク後に知識の更新、振り返り項目、得られた教訓をキャプチャするための構造化されたパターンを提供します。

AIアシスタントはプロジェクト構造や規約に関するコンテキストが不足していることがよくあります。このスキルは、アーキテクチャ、パターン、注意点へのアクセスを整理して提供し、AIアシスタントがコンポーネントの接続を理解し、確立された実践に従えるようにします。

このスキルはプロジェクトで使用される一般的なコードパターンと抽象化へのアクセスを提供します。データアクセス、APIデザイン、コンポーネント、状態管理、エラーハンドリングの確立されたパターンを読み込むことで、機能間での一貫した実装を保証します。

コードの品質はプロジェクトやチームメンバーによってばらつきがあります。このスキルは、TypeScriptとPython用の標準化されたリンティングコマンドを提供し、カスタマイズしてコードベース全体で一貫して実行できます。

並列AIエージェントは、同じファイルを編集する際に頻繁に競合します。このスキルは、エージェントに所有権境界を認識して尊重することを教え、協調的な実装中の作業の紛失やマージコンフリクトを防止します。

大規模なコードベースを順次理解するには時間がかかりすぎます。このスキルは、並列エクスプローラーサブエージェントを生成してコンテキストを迅速に収集し、構造化された要約を生成するパターンを提供します。

サブエージェントは、タイムアウト、要件の曖昧さ、スコープの問題などにより頻繁に失敗します。このスキルは、障害から自動的に回復するための実証済みのリトライパターンを提供します。

チームは過去のミスを繰り返したり、特定の選択がなされた理由を忘れたりすることがよくあります。このスキルは過去の決定記録へのアクセスを提供し、新しい決定が確立されたパターンと一致し、解決済み問題の再議論を回避できるようにします。

個々のタスクの振り返りは孤立した学習を記録します。このスキルはすべてのタスクの洞察を集約して、繰り返し現れるパターン、効果的な戦略、およびシステムの改善を特定します。データ駆動型のAIワークフローの進化を可能にします。

チームはプロジェクト全体でコード品質を維持するために一貫したコーディング標準を必要とします。このスキルはプロジェクトの規約を読み込み、作成およびレビュー中にコードが既存のパターンに従うようにします。

マルチエージェントワークフローでは、並列タスク間の明確なインタフェースが必要です。このスキルは、エージェントタスク間の контрактの作成、追跡、解決のための完全なライフサイクルシステムを提供します。

多段階AIワークフローは、クラッシュ、タイムアウト、セッション終了によって中断される可能性があります。このスキルはチェックポイントと再開機能を提供し、進捗を失うことなく中断した場所から続行できるようにします。

AIエージェントはユーザーの要件について明確に把握できないことがよくあります。このスキルは、効率的に作業を進めるために必要な情報を正確に収集するためのターゲットを絞った質問のパターンを提供します。

複数のフェーズと専門エージェントにまたがる複雑なソフトウェアプロジェクトの管理は困難です。このスキルは、要件定義、アーキテクチャ設計、実装、検証、振り返りのための階層化されたエージェントを使用して、開発ワークフローをオーケストレーションするための構造化されたフレームワークを提供します。