プロジェクトのコマンドは、scripts、docs、packageファイルのあちこちに隠れていることがよくあります。このスキルはjust recipesを検出し、一般的なタスクを1つのワークフローから実行します。

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。

SQL チームは、一般的なクエリパターンやパフォーマンス判断のために信頼できる例を必要とすることがよくあります。このスキルは、CTE、window functions、joins、pagination、indexes について簡潔なリファレンスを提供します。

SQLiteはシンプルですが、本番環境で使用するには、安全な接続、スキーマ、マイグレーション、非同期パターンが必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeにローカル永続化のための実用的なテンプレートを提供します。

セキュリティレビューでは、ガイダンスが分散していると一般的な Web アプリケーションのリスクを見落とすことがあります。このスキルは Claude、Codex、Claude Code に、例とローカル監査スクリプトを含む OWASP ベースの重点チェックリストを提供します。

REST APIには、一貫したメソッド、ステータスコード、キャッシュ、レート制限が必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeに、実践的なAPI設計のための素早く使えるパターンを提供します。

Pythonの型アノテーションは、実際のプロジェクト全体で一貫して適用するのが難しい場合があります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeに、より安全な型付きPythonコードのための実践的なパターンを提供します。

Python チームでは、fixtures、mocks、async tests、coverage にわたって一貫した pytest パターンが必要になることがよくあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code に、保守しやすいテストスイートのための実践的なリファレンスとテンプレートを提供します。

Python サービスでは、一貫したロギング、メトリクス、トレーシングのパターンが不足していることがよくあります。このスキルは、本番アプリケーション向けに実践的な structlog、Prometheus、OpenTelemetry の例を提供します。

FastAPIプロジェクトでは、バリデーション、依存関係、ミドルウェア、バックグラウンド処理について一貫した選択が必要です。このスキルは、実践的なPython API開発のための再利用可能なパターンをClaude、Codex、Claude Codeに提供します。

Python環境と依存関係ファイルは、遅くなったり、一貫性が失われたり、再現が難しくなったりすることがあります。このスキルは、セットアップ、ロック、テスト、公開のための実践的なuvワークフローを提供します。

Pythonのデータベースコードは、不適切なセッション、トランザクション、またはマイグレーションのパターンによって失敗する可能性があります。このスキルは、堅牢なアプリケーションのための実践的なSQLAlchemy 2.0パターンを提供します。

チームには、オプション、出力、設定、テストに関して一貫した Python コマンドラインインターフェイスが必要です。このスキルは、実用的で本番対応の CLI 設計のための Typer と Rich のパターンを提供します。

非同期 Python コードは、ブロッキング呼び出し、制限のないタスク、不十分なクリーンアップによって失敗することがよくあります。このスキルは、堅牢な並行サービスのための再利用可能な asyncio パターン、例、リファレンスを提供します。

MCP連携には、正しいツール、リソース、認証、状態、テストのパターンが必要です。このスキルは、Claude Code、Codex、Claudeのワークフロー向けに焦点を絞った例を提供します。

大規模なコードベースでは、繰り返し発生するテキスト変更は時間がかかり、ミスも起こりやすくなります。このスキルは、プレビュー、正規表現パターン、バッチワークフローを使った sd ベースの置換をガイドします。

大規模なコードベースでは、ファイル検索やテキスト検索が遅くなります。このスキルは、正確な発見とナビゲーションのための fd、ripgrep、fzf ワークフローを提供します。

プロジェクトガイダンスは、アシスタントやIDE用のファイルに分散していることがよくあります。このスキルはそれらのファイルを検出し、共通ルールを要約して、1つに統合したAGENTS.mdを提案します。

構造化された構成データは、JSON、YAML、TOML ファイルを横断して確認するのが難しい場合があります。このスキルは、抽出、フィルタリング、変換、更新のための jq と yq クエリを案内します。

コンテナのデプロイには、イメージ、ネットワーク、構成、ランタイムに関する一貫した意思決定が必要です。このスキルは、Docker、Kubernetes、Helm、ECS/Fargate向けの再利用可能なパターンを提供します。