フロントエンド開発には、特定のプロジェクトルール、テスト基準、ビルドプロセスに従う必要があります。このスキルでは、適切なコンポーネント構成、API連携、テストカバレッジを備えたNext.js/React機能の実装についてステップバイステップで解説します。

Spring BootでバックエンドAPIを作成するには、適切なパターンの遵守、データベース移行、品質ゲートの通過が必要です。このスキルは、テストカバレッジ要件とlint検証を含む完全な開発ワークフローを提供します。

新機能の開発には、バックエンド、フロントエンド、テスト、ドキュメント間で複数のタスクを調整する必要があります。このスキルは、要件分析から自動品質チェック、プルリクエスト作成まで、開発ワークフロー全体をオーケストレーションし、一貫した品質基準を確保します。

データベースマイグレーションの競合と命名エラーは、デプロイの失敗とデータの整合性问题を引き起こします。このスキルは、デプロイ前にバージョン競合、命名規則、SQL構文、mainブランチ競合の観点からマイグレーションファイルを検証します。

WordPress開発者は、包括的なE2Eテストのためにテーマ内のテスト可能な要素をすべて特定することに苦労しています。このスキルはPHPおよびJavaScriptファイルを自動的にスキャンし、フォーム、ナビゲーションメニュー、動的コンテンツ、インタラクションを抽出して、Playwright用の構造化テストデータを生成します。

低速なWordPressサイトは、ユーザー体験と検索ランキングに悪影響を与えます。このスキルは、優れたCore Web Vitalsスコアを達成するための、画像圧縮、キャッシュ設定、アセット最適化、速度テストの実証された手法を提供します。

コーディング規約、セキュリティのベストプラクティス、パフォーマンス最適化、すぐに使えるコードテンプレートなど、包括的なWordPress開発ガイダンスを提供します。カスタム投稿タイプ、タクソノミー、REST APIエンドポイントを迅速に生成できます。

適切な専門知識がなければ、テストの作成と保守は時間がかかり、エラーが発生しやすくなります。このスキルは、TypeScriptおよびReactアプリケーション向けのPlaywright E2Eテスト、Vitestユニットテスト、Storybookインタラクションテストを作成するための専門的なガイダンスを提供します。

WordPressページには、メタ描述の不足、焦点キーワードの欠如Featured画像がないことがよくあります。このスキルはSEOベストプラクティスに従ってすべてのページと投稿を監査し、問題を特定して、検索ランキングを向上させるための具体的な推奨事項を提供します。

コード品質の問題はデバッグ時間を浪費し、本番環境でのバグを引き起こします。このスキルは、厳格モードの適用、型安全パターン、アンチパターン検出など、包括的なTypeScriptガイドラインを提供します。

テストされていないコードパスを手動で特定するのは時間がかかります。このスキルはカバレッジレポートを解析してギャップを特定し、コード品質を向上させるための特定のテストケースを提案します。

遅いクエリやメモリリークなどのコードパフォーマンス問題は、適切なアプローチなしには特定が難しいです。このスキルは、任意のコードベースでパフォーマンスボトルネックを発見し、修正するための体系的な方法を提供します。

複数の言語にわたる翻訳管理は時間がかかり、エラーが発生しやすいです。このスキルは、ハードコードされた文字列を自動的に抽出し、翻訳ファイルを適切な構造に整理することで、i18nワークフローを合理化します。

データベースマイグレーションは手動で記述すると煩雑で、ミスが発生しやすいものです。このスキルは、任意のORMに対応した適切な形式のマイグレーションファイルを、upおよびdownメソッド付きで生成し、プロジェクトの規則に従い、ロールバックサポートを含みます。

コードベースは時間とともに一貫したスタイルから逸脱しがちです。このスキルはスタイルの不整合を検出し、プロジェクト固有の規約を特定し、コードベース全体でコード品質を維持するための実行可能な推奨事項を提供します。

ウェブアプリケーションは、アクセシビリティのないデザイン 인해 장애のあるユーザーを排除してしまうことがよくあります。このスキルは、WCAG 2.1レベルAA準拠のガイダンスを提供し、ARIA属性、キーボードナビゲーション、スクリーンリーダーサポートに関する具体的なコード例を附します。

効果的なClaude Codeエージェントを作成するには、プロジェクトに関する深い知識が必要です。このスキルは、特定のコードベース、技術スタック、アーキテクチャに合わせたプロジェクト認識型エージェントを生成するためのテンプレートとパターンを提供します。

tree-sitterを使用するには、ASTナビゲーション、クエリパターン、ビジター実装の理解が必要です。このスキルは、あらゆるプログラミング言語を解析するためのすぐに使えるパターンを提供します。

JSONはLLMプロンプトでトークンを無駄にします。TOONはデータの可読性を保ちながらトークン使用量を30-60%削減します。表形式データをAI処理に最適化されたコンパクトな形式に変換します。

テストファイルをゼロから作成するとテスト駆動開発が遅くなります。このスキルはソースコードを分析し、希望するフレームワークでTODOスタブを含むテストスキャフォールドを生成するため、テストの実装ではなく設定に集中できます。