claude-code-workspace

キャプチャ、診断、抑制されたリカバリ、内省レポートを用いた、AI エージェント障害向けの体系的なセルフデバッグワークフローです。

リポジトリ認識の並列レビューパスを使用してスキル、コマンド、ルール、フック、その他を DAILY と LIBRARY のバケットに分類することで、特定のリポジトリ向けにエビデンスに基づく ECC インストールプランを構築します。フルバンドルをロードするのではなく、プロジェクトが実際に必要とするものに ECC をトリミングすべき場合に使用します。

対象リポジトリの既存の統合パターンに正確に合わせて新しい API コネクタやプロバイダを構築します。第二のアーキテクチャを発明することなく、もう一つの統合を追加する場合に使用します。

Write articles, guides, blog posts, tutorials, newsletter issues, and other long-form content in a distinctive voice derived from supplied examples or brand guidance. Use when the user wants polished written content longer than a paragraph, especially when voice consistency, structure, and credibility matter.

ECC 向けのエビデンスファーストな自動化インベントリと重複監査のワークフローです。何かを修正する前に、どのジョブ、フック、コネクタ、MCP サーバー、またはラッパーがライブ、壊れている、冗長、または欠落しているかをユーザーが知りたい場合に使用します。

CodeTour の `.tour` ファイルを作成します。実際のファイルと行のアンカーを持つペルソナ対象のステップバイステップウォークスルーです。オンボーディングツアー、アーキテクチャウォークスルー、PR ツアー、RCA ツアー、および構造化された「これがどのように動作するか説明して」というリクエストに使用します。

命名、可読性、不変性、コード品質レビューのための、プロジェクト横断で共通のベースラインとなるコーディング規約です。フレームワーク固有のパターンには、詳細なフロントエンド／バックエンド向けスキルを使用してください。

Interactive installer for Everything Claude Code — guides users through selecting and installing skills and rules to user-level or project-level directories, verifies paths, and optionally optimizes installed files.

Automatically extract reusable patterns from Claude Code sessions and save them as learned skills for future use.

曖昧な判断、トレードオフ、go/no-go のコールのために 4 声の評議会を招集します。複数の有効なパスが存在し、選択する前に構造化された不一致が必要な場合に使用します。

Grafana、SigNoz、および類似プラットフォーム向けに、実際のオペレーターの質問に答えるモニタリングダッシュボードを構築します。見せかけのボードではなく、メトリクスを実用的なダッシュボードに変換する場合に使用します。

エビデンスファーストな ECC Tools の消費と課金の監査ワークフローです。ECC Tools リポジトリでの暴走する PR 作成、クォータバイパス、premium モデルリーク、重複ジョブ、または GitHub App のコストスパイクを調査する場合に使用します。

ECC 向けのエビデンスファーストなメールボックストリアージ、ドラフティング、送信検証、および送信済みメール安全なフォローアップのワークフローです。ユーザーがメールを整理したい、実際のメールサーフェスを通してドラフトまたは送信したい、または Sent に何が到着したかを証明したい場合に使用します。

高い設計品質を持つ、個性的でプロダクショングレードのフロントエンドインタフェースを作成します。ユーザーが web コンポーネント、ページ、またはアプリケーションの構築を要求し、視覚的な方向性がコード品質と同じくらい重要な場合に使用します。

GitHub リポジトリの運用、自動化、管理を行います。gh CLI を使用した issue トリアージ、PR 管理、CI/CD 運用、リリース管理、セキュリティモニタリング。ユーザーが GitHub の issue、PR、CI ステータス、リリース、コントリビュータ、stale アイテム、または単純な git コマンドを超える GitHub 運用タスクを管理したい場合に使用します。

Design, implement, and refactor Ports & Adapters systems with clear domain boundaries, dependency inversion, and testable use-case orchestration across TypeScript, Java, Kotlin, and Go services.

ユーザーが hookify ルールの作成、hook ルールの記述、hookify の設定、hookify ルールの追加を依頼した場合、または hookify ルールの構文やパターンについてガイダンスを必要とする場合に、このスキルを使用します。

Jira チケットの取得、要件の分析、チケットステータスの更新、コメント追加、issue の遷移を行う際にこのスキルを使用します。MCP または直接の REST コールによる Jira API パターンを提供します。

複数のストレージ層（ローカルファイル、MCP メモリ、ベクトルストア、Git リポジトリ）にまたがる知識ベースの管理、取り込み、同期、検索を行います。ユーザーが知識システムへの保存、整理、同期、重複排除、検索を希望する際に使用します。

Build MCP servers with Node/TypeScript SDK — tools, resources, prompts, Zod validation, stdio vs Streamable HTTP. Use Context7 or official MCP docs for latest API.

ECC のためのエビデンスファーストなライブメッセージングワークフロー。ユーザーがテキストや DM を読む、最近のワンタイムコードを復元する、返信前にスレッドを確認する、実際にどのメッセージソースを確認したかを証明したい場合に使用します。

PRD の意図、ロードマップの要求、製品ディスカッションを、マルチサービス作業を開始する前に制約、不変条件、インターフェース、未解決の決定事項を明示する実装可能なケイパビリティプランに翻訳します。ユーザーが曖昧な計画の散文ではなく、ECC ネイティブな PRD-to-SRS レーンを必要としている場合に使用します。

構築前に「なぜ作るのか」を検証し、プロダクト診断を実行し、リクエストが実装契約になる前にプロダクト方針を圧力テストするためのスキルです。

ECC のためのエビデンスファーストな現状リサーチワークフロー。ユーザーが最新の事実、比較、エンリッチメント、または現在の公開エビデンスと提供されたローカルコンテキストから構築された推奨事項を必要とする場合に使用します。

リポジトリ内で悪用可能でバウンティに値するセキュリティ問題を探します。ノイジーなローカル限定の指摘ではなく、実際のレポートに適格なリモートから到達可能な脆弱性に焦点を当てます。

テクニカル SEO、オンページ最適化、構造化データ、Core Web Vitals、コンテンツ戦略全体で SEO 改善を監査、計画、実装します。検索可視性の向上、SEO 修復、schema markup、sitemap/robots 作業、キーワードマッピングを希望する場合に使用します。

ECC のためのエビデンスファーストな repo 実行ワークフロー。ユーザーがコマンドの実行、repo の確認、CI 障害のデバッグ、狭い修正のプッシュを希望し、何を実行して何を検証したかの正確な証明を求める場合に使用します。

GitHub、Linear、デスクトップアラート、hook、接続済みコミュニケーションサーフェス全体で、通知を 1 つの ECC ネイティブワークフローとして運用します。本当の問題がアラートルーティング、重複排除、エスカレーション、または受信箱の崩壊である場合に使用します。

テーマからゴール文書を対話的に作成する。関連情報を自動探索し、ゴール文書の下書きを生成する。新しいタスクを始めたい、方針を整理したい、と言った場合にこのスキルを使う。

品質チェック → テスト → コミット → PR作成を一括実行。実装完了後のワンコマンド出荷フロー。

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates.

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing.

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output.

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code.

REST API design patterns including resource naming, status codes, pagination, filtering, error responses, versioning, and rate limiting for production APIs.

Capture architectural decisions made during Claude Code sessions as structured ADRs. Auto-detects decision moments, records context, alternatives considered, and rationale. Maintains an ADR log so future developers understand why the codebase is shaped the way it is.

Patterns and architectures for autonomous Claude Code loops — from simple sequential pipelines to RFC-driven multi-agent DAG systems.

Backend architecture patterns, API design, database optimization, and server-side best practices for Node.js, Express, and Next.js API routes.

Use this skill to measure performance baselines, detect regressions before/after PRs, and compare stack alternatives.