本番環境グレードのAIエージェントを構築するには、型安全性、依存性注入、構造化された出力の理解が必要です。このスキルは、Pydantic AI Pythonフレームワークの包括的なドキュメントと例を提供します。

コードの後にテストを書くと、カバレッジのギャップや脆弱な設計が生まれます。このスキルでは、規律あるRED-GREEN-REFACTORサイクルを通じて、最初からテスト付きで適切に設計されたNode.jsおよびTypeScriptアプリケーションを構築する方法をガイドします。

SOLID原則は保守性の高いソフトウェアを書くのに役立ちます。このスキルでは、変化する要件に適応できる、テスト可能で拡張性のあるTypeScriptアプリケーションの構築を学びます。

Node.jsコードは、テストを困難にし、バグの追跡を難しくする副作用や暗黙的な依存関係に悩まされることがよくあります。このスキルは、保守可能なTypeScriptコードを書くために、純粋関数、イミュータブルな更新、モナディックなエラーハンドリングなど、実証済みの関数型パターンを提供します。

クリーンアーキテクチャでは、状態を変更する操作とデータを返す操作を明確に分離する必要があります。このスキルは、.NETアプリケーションでCommand Query SeparationおよびCQRSを実装するためのパターンとコード例を提供します。

明確なガイダンスなしで保守性の高いTypeScriptコードを書くことは困難です。このスキルは、DRY、KISS、YAGNI原則の実践的な例を提供し、チームが理解できる、よりクリーンで読みやすいコードを書くのに役立ちます。

Next.js、React 19、shadcn/uiを使用した最新のフロントエンドコードの記述には、Server Components、データフェッチパターン、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、タイプセーフで高性能なWebアプリケーション構築のための包括的なガイドラインと実証済みのパターンを提供します。

Supabaseのバックエンドコード作成は、多くの要素が絡み合い複雑になりがちです。このスキルは、Edge Functions、データベース設計、Row-Level Security、統合機能に関する実用的なパターンを提供し、より少ないバグでより早く開発できるようサポートします。

分離されたテスト環境を作成し、現実的な入力でコードを実行することで、コードが実際に動作することを保証します。このスキルは静的解析を超えて、体系的なテスト、デバッグ、検証ワークフローを通じて真の機能性を検証します。

手動コードレビューは遅く、レビュアー間で一貫性がありません。このスキルは15の専門AIエージェントを組織化し、セキュリティ、パフォーマンス、アーキテクチャ、ドキュメントの各観点からPRを体系的に検証し、再現可能な4時間のワークフローで実行します。

手動のコードレビューは時間がかかり、チーム間で一貫性に欠けることがあります。このスキルは、5つの専門AIエージェントを連携させて、プルリクエストに対するセキュリティ、パフォーマンス、品質、テスト、ドキュメントの包括的な分析を並列実行し、実用的なフィードバックを含む標準化されたレビューレポートを提供します。

複雑なコードベースでバグを見つけることは、貴重な開発時間を浪費します。このスキルは、根本原因を特定し、修正を自動的に検証する構造化された5段階のデバッグワークフローを提供します。

API構築には、体系的な計画、実装、テスト、デプロイが必要です。このスキルは、テスト駆動開発手法を用いて本番環境対応のREST APIを提供するために、5つのフェーズにわたって12の専門エージェントを統制します。

複数のエージェントで複雑なAIシステムを構築するには、高度な調整が必要です。このスキルは、自動ロードバランシング、フォールトトレランス、智能的なタスク分散を備えたエージェントスウォームをオーケストレーションするための実証済みのパターンとコマンドを提供します。

動作するコードだけでは不十分です。スタイルが悪いと混乱を招き、技術的負債が蓄積され、チームのコラボレーションが遅くなります。このスキルは、体系的なスタイル監査とリファクタリングを適用することで、機能的に正しいコードを保守可能で本番環境に適したコードに変換します。

手動のコードレビューは時間がかかり一貫性に欠ける問題があります。このワークフローは、品質、セキュリティ、パフォーマンス、アーキテクチャ、ドキュメントの各分野で複数の専門AIエージェントを並行して調整し、徹底的なレビューを実行します。

REST APIをゼロから構築するには、バックエンド、データベース、テスト、DevOpsの複数の専門家を調整する必要があります。このスキルは、テスト駆動開発を使用して、AIエージェントを調整し、プロダクション対応のAPIを設計、実装、テスト、文書化、デプロイする完全な2週間のワークフローを提供します。

複雑なバグのデバッグは、開発者の時間を何時間も無駄にします。このスキルは、体系的な根本原因分析、マルチモデル推論、自動テストを使用して、検証済みのソリューションでバグをより迅速に特定して修正します。

仮定に基づく開発はやめましょう。このスキルは6人のエージェントによる研究チームと5回のプレモーテム分析を用い、失敗信頼度3％未満のエビデンスに基づくプロジェクト計画を作成します。

AIエージェントは同じ過ちを繰り返したり、最適でない戦略を使用することで時間を無駄にしています。ReasoningBank Intelligenceは、エージェントがすべての経験から学習し、パターンを認識し、時間の経過とともにパフォーマンスを継続的に改善できるようにします。