MCPサーバーを作成するには、複数のトランスポートオプションとツールパターンを備えた複雑なプロトコルを理解する必要があります。このスキルでは、本番環境対応のMCPサーバーを構築するための、明確なRustコード例、トランスポート設定、テスト戦略を含むクイックスタートガイドを提供します。

データベース、HTTPクライアント、ファイルシステムに直接結合したコードは、テストの難しさを生み、柔軟性を制限します。このスキルは六角形アーキテクチャのためのポート抽象化とアダプタ実装を設計し、ビジネスロジックと外部依存の明確な分離を実現します。

Parquetファイルは適切に最適化しないと遅くなり肥大化します。このスキルはParquet操作を事前に分析し、圧縮、エンコーディング、行グループサイズ、統計に関する改善提案を行い、クエリ性能を最大化しストレージコストを最小化します。

クラウドストレージの操作は、ネットワーク問題、レート制限、タイムアウトにより断続的に失敗します。このスキルは、S3、Azure Blob、Google Cloud Storage向けに、適切なリトライロジック、エラーハンドリング、ストリーミングパターン、効率的なI/Oを備えた堅牢なオブジェクトストレージ実装の専門的ガイダンスを提供します。

外部依存関係を持つコードのテストは困難です。このスキルはトレイトを使用したモック実装のパターンを提供し、実際のインフラストラクチャなしで信頼性の高いユニットテストを可能にします。

MCPサーバーは、AIアシスタントにデータとファイルを提供するためにリソースを必要とします。このスキルは、キャッシュ、ストリーミング、適切なMIMEタイプ処理を備えたURIアドレス指定可能なリソースの実装をガイドし、本番環境 ready な統合を実現します。

MCPサーバーの構築には、AIのやり取りを導くための適切に設計されたプロンプトが必要です。このスキルは、rmcp Rust crateを使用して再利用可能でパラメータ化されたプロンプトを作成するためのパターンと例を提供します。

本番環境用のMCPサーバーを構築するには、アーキテクチャ、セキュリティ、パフォーマンスへの細心の注意が必要です。このスキルでは、保守的で安全なMCPサーバー実装を作成するための実証済みのパターンに関する専門的なガイダンスを提供します。

チームが機能提供を急ぐにつれ、コードアーキテクチャは時間とともに劣化します。このスキルはRustコードベースにおけるアーキテクチャ違反を能動的に特定し、ポートとアダプタの分離を保つための改善提案を行います。

開発者はRustのエラー型の不一致と反復的なmap_err呼び出しに苦労しています。このスキルは、Fromトレイト実装、?演算子、およびthiserrorやanyhowなどのライブラリを使用したエラー変換のイディomaticなパターンを提供します。

ドメインモデルはしばしば動作を持たないシンプルなデータコンテナになりがちです。このスキルは、値オブジェクト、アイデンティティを持つエンティティ、ドメインイベントを使用して、DDD原則に従った表現力豊かでタイプセーフなドメインモデルの作成を開発者にガイドします。

データレイクには、パーティショニング、ストレージ階層、スキーマ設計に関する慎重なアーキテクチャ上の決定が必要であり、これらはパフォーマンスとコストに影響を与めます。このスキルは、最新のパターンとベストプラクティスを使用してスケーラブルなレイクハウスアーキテクチャを構築するための専門的ガイダンスを提供します。

AWS Lambdaのコールドスター卜はサーバーレスアプリケーションでレイテンシのスパイクを引き起こします。このスキルは、バイナリ最適化、ラジー初期化パターン、デプロイベストプラクティスを通じて、Rust Lambda関数のコールドスター卜時間を短縮するための専門的なガイダンスを提供します。

手動のブラウザテストやWebスクレイピングは時間がかかり、エラーが発生しやすいものです。このスキルはWebDriverプロトコルを使用したエンタープライズグレードのブラウザ自動化を提供し、Chrome、Firefox、Edgeで信頼性の高いフォーム入力、スクリーンショット取得、パフォーマンス監視、多段階のWebワークフローを実現します。

セッション境界による文脈の喪失は、AI作業の継続を困難にします。このスキルは、GitHub IssuesをAIエージェントの永続的なメモリに変換し、コンパクションを乗り越えて完全なトレーサビリティを持つ真のマルチセッションコラボレーションを可能にします。

マルチフェーズの開発ワークフローを管理するには、スレッドの手動追跡とクローズが必要です。このスキルは、GitHub Elements でのフェーズ移行を自動化し、現在のスレッドをクローズして適切なバリデーションで次のフェーズスレッドを開きます。

開発者は、協力的なコーディングセッション中にGitHubイシュー間でコンテキストを切り替える際によく文脈を失います。このスキルは、イシューの文字起こし、自然言語による制御、状態の自動追跡、複数の開発コンテキスト間のシームレスな切り替えを可能にします。

GitHub Elements ユーザーは、作業開始前にアクティブなスレッドとワークフロー状態を迅速に把握する必要があります。この読み取り専用スキルは、アクティブなスレッド、フェーズ分布、ワークフローの健全性を即座に概要表示し、何も変更することなく把握できます。

構造化された仕組みなしで機能要件を管理すると、スコープクリープと実装の不整合につながります。このスキルは、バージョン管理されたmarkdown要件ファイル、GitHub issueの自動リンク、永続的で追跡可能な開発ワークフローのためのSERENAメモリバックアップを提供します。

ユーザーはGitHub Elementsワークフローパフォーマンスの詳細な分析を必要としています。このスキルは、包括的なレポートを生成し、メトリクス、健康診断、エピック固有的分析を含み、チームが開発速度を理解し、改善すべき領域を特定するのを支援します。