時代遅れの Angular パターンや複雑な NgModule に苦労していませんか？このスキルは、Signals、Standalone Components、Zoneless アーキテクチャを備えたモダンな Angular（v20+）に関する専門的なガイダンスを提供します。

最新の Android 開発には、Compose の状態管理とパフォーマンス最適化の理解が必要です。このスキルでは、ViewModel、タイプセーフなナビゲーション、Material Design 3 を使用したリアクティブな UI 構築の本番環境対応パターンを提供します。

Web アプリケーションに検索機能を追加するには、複雑なインデックス戦略と UI パターンの理解が必要です。このスキルでは、Algolia 統合、React InstantSearch フック、最適な検索体験のための関連性チューニングに関する専門的なガイダンスを提供します。

ベクトル検索、マルチモーダル AI、エンタープライズ統合に関する専門的なガイダンスにより、プロダクショングレードの LLM アプリケーション、RAG システム、インテリジェント AI エージェントを迅速に開発します。

このワークフローは、単一エージェントの実装からCrewAIとLangGraphフレームワークを使用したオーケストレーションを伴うマルチエージェントシステムまで、自律型AIエージェントの構築を段階的にガイドします。

Microsoft Agent Framework Python SDKを使用してAzure AI Foundryで永続的なAIエージェントを作成します。このスキルでは、ホストされたツール、関数ツール、および会話スレッドを使用してエージェントを構築するためのコード例を提供します。

複雑なAIシステムを複数のエージェントで構築するには、高度なオーケストレーションが必要です。このスキルは、メッシュ、階層型、適応型スウォームトポロジーと、自動負荷分散とフォールトトレランスのパターンとコマンドを提供します。

AIエージェントは、同じ非効率なアプローチを繰り返して時間を浪費しています。ReasoningBankは、エージェントが経験から学び、パターンを認識し、戦略を継続的に改善することを可能にします。

伝統的な一人でのコーディングは、リアルタイムのフィードバックとコラボレーションの利点が欠けています。このスキルは、Claudeをドライバー、ナビゲーター、自動ロール切り替えなど複数のモードを備えたインテリジェントなペアプログラミングパートナーに変身させ、コード品質の向上と学習を強化します。

複数のAIエージェントが同じコードベースで作業すると、競合と調整のオーバーヘッドが発生します。Agentic Jujutsuは、時間が経つにつれて改善され、競合を自動的に解決する自己学習機能を備えたロックフリーのバージョン管理を提供します。

プログラムによるビデオ作成には、Remotionのベストプラクティスとパターンに関する深い知識が必要です。このスキルは、アニメーション、構成、オーディオ、3Dコンテンツ、メディア処理に関する専門家のガイダンスを提供し、Reactでプロダクション品質のビデオを構築するのに役立ちます。

PyTorch演算子は、uint16、uint32、uint64などの符号なし整数タイプをサポートしていない場合があります。このスキルは、AT_DISPATCHマクロを更新して演算子カーネルで符号なしタイプサポートを有効にするためのステップバイステップのガイダンスを提供します。

遅いインターフェースはユーザーの不満を招き、指標に悪影響を及ぼします。このスキルは、読み込み速度、レンダリング、アニメーション、画像、バンドルサイズにおけるパフォーマンスのボトルネックを体系的に特定して修正し、より高速でスムーズなユーザー体験を作成します。

インターフェースは、実際のユーザーが予期しないデータを入力したり、接続が切れたり、支援技術を使用したりすると壊れます。このスキルは、エッジケース、国际化、エラー、アクセシビリティの問題に対してUIを体系的に強化し、本番対応の高い耐性を確保します。

Payload CMSでバックエンドAPIと管理パネルを作成するには、コレクション、フィールド、フック、アクセス制御パターンを理解する必要があります。このスキルは、Next.js統合を含むTypeScript優先のCMSアプリケーション構築のための包括的なドキュメントとコード例を提供します。

AIアシスタントはしばしばテストを飛ばしてコードを直接 написаきます。このスキルは、実装前に失敗するテストを要求することで、テスト優先の開発を強制します。バグを防ぎ、動作を文書化し、本番コードの安全なリファクタリングを可能にします。

場当たり的な修正は時間を浪費し、新たなバグを生みます。このスキルは、修正を試みる前に根本原因を見つける4段階のプロセスを教えます。解決策を提案する前に問題を理解していることを保証することで、手戻りを防ぎます。

開発後期才发现のコードの問題は修正コストが高くなります。このスキルはコードレビュアーのサブエージェントを派遣し、問題が大きくなる前に早期に発見します。

コードレビューには、検証なしで実装される不明瞭または技術的に疑問のあるフィードバックが含まれていることがよくあります。このスキルは、AIが実装前にフィードバックを技術的に評価し、バグを防止しコード品質を維持することを保証します。

AIアシスタントは実装タスクを完了させることがありますが、リポジトリへの統合に関する構造化されたガイダンスがありません。このスキルは、テストの検証、マージとPRオプションの提示、ユーザー選択の実行、安全なworktreeクリーンアップのためのステップバイステップのワークフローを提供します。