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開発者は、外部ドキュメントを探さずに素早く使えるCursorコマンドを必要とすることがよくあります。このスキルは、ファイル、フォルダー、差分、ウィンドウ、拡張機能、リモート設定に関する簡潔なCLIガイダンスを提供します。

チームは課題リストを手作業で読むと、ブロッカーやサイクルを見落としがちです。このスキルは Beads データを、焦点を絞ったトリアージ、計画、エージェントワークフローのガイダンスに変換します。

大規模なAIコーディングプロジェクトは、アーキテクチャが明確になる前に実装を始めると失敗します。このスキルは、詳細なMarkdown計画、モデルレビュー、タスクの引き継ぎのための計画ワークフローを提供します。

AI 支援によるドキュメントは定型的に聞こえ、読者の集中を妨げることがあります。このスキルは、意味を保ちながら一般的な LLM らしい書きぶりを取り除くための手作業の編集をガイドします。

動作している多くのWebアプリでも、デスクトップとモバイルでまだ不均一に感じられることがあります。このスキルは、エージェントに、より鋭いレイアウト、状態、レスポンシブな細部を実現するための反復的な改善ワークフローを提供します。

大規模なMarkdown計画は、エージェントチームが一貫して実行するのが困難です。このスキルは、計画を依存関係、レビューループ、ハンドオフガイダンスを備えた詳細なBeadsタスクに変換します。

大規模なコードベースには、繰り返し現れる構造や不明瞭なアーキテクチャ上の選択が隠れています。このスキルはパターンを見つけ、その意図を説明し、実用的なリファクタリングの機会を明らかにします。

テキスト検索では意味的な関係を見逃し、ノイズの多い一致結果が生じます。このスキルはast-grepパターンを使用してコード構造を特定し、対象を絞ったリファクタリングを準備します。

コードレビューでは、品質、セキュリティ、保守性の問題を見落とすことがあります。このスキルは、スクリプト、チェックリスト、レポート生成を使って構造化されたレビューを支援します。

フルスタックプロジェクトでは、一貫したセットアップ、アーキテクチャ選定、品質チェックが必要になることがよくあります。このスキルは、React、Next.js、Node.js、GraphQL、PostgreSQL の作業向けにスクリプトとリファレンスを提供します。

深層学習リポジトリは、変更を加える前に理解するのが困難です。このスキルはコードを変更せずに、エントリポイント、設定、評価経路、レビュー上のリスクを整理します。

未使用のインポート、関数、クラスは、保守コストとデプロイサイズを増加させます。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code に対して、保守的な分析、バックアップ、削除、検証の手順を案内します。