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Serena MCPを使った実装作業フロー。コード実装/修正タスク時に自動適用。メモリ管理とシンボルレベル操作を含む。
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
| name | serena |
| description | Serena MCPを使った実装作業フロー。コード実装/修正タスク時に自動適用。メモリ管理とシンボルレベル操作を含む。 |
list_memoriesでメモリ一覧取得read_memoryで関連メモリ確認{project}-conventions - プロジェクト全体の規約{feature}-patterns - 機能別実装パターン{domain}-patterns - ドメイン固有パターン{layer}-conventions - レイヤー固有の規約architecture-{decision} - アーキテクチャ決定事項{service}-api-spec - 外部サービスAPI仕様{issue}-solution - トラブルシューティング記録refactoring-{target} - リファクタリング方針delete_memoryで削除積極活用すべきツール:
find_symbol - シンボル検索get_symbols_overview - ファイル構造把握find_referencing_symbols - 依存関係確認replace_symbol_body - 関数/クラス全体の置換insert_before_symbol / insert_after_symbol - シンボル前後への挿入search_for_pattern - 横断的パターン検索原則: ファイル全体読み込みより、シンボルレベル操作を優先
list_memoriesで過去の実装パターン/決定事項を確認技術発表の資料(CFP応募文, スライド)を作成するスキル。3フェーズで進める。最初に想定オーディエンス層と一番持ち帰ってもらいたいことをブレストして合意する。次にフォーマットの持ち時間から逆算してアウトラインと時間配分を決め合意する。最後にスライドを書く。10分以下では主題を1つに絞り起承転結を作らない、自己紹介ページを作らない、1枚に複数メッセージを詰めない、引用や初出用語は実在ページへリンクするといった規律を強制する。CFP応募時はabstract, description, motivation相当の文章も生成する。 トリガー: "技術発表の資料", "登壇資料を作りたい", "プレゼン資料を作って", "LT資料", "techtalk", "CFP応募", "プロポーザル", "発表スライド作って", "techtalk-maker" 使用例: techtalk-maker
AIが書いた日本語を、人が書いたように自然で論理の通った文章へ整える。表層の語彙や記号だけでなく、段落構成や論証、冗長も直す。長文の技術原稿(記事や解説、書籍の章など)では`references/technical-writing.md`も読んで適用する。 トリガー: "proofread", "校正して", "校正", "文章を直して", "推敲して", "AIっぽさを消して" 使用例: proofread@ja sample.md
Rewrite AI-generated English drafts into prose that reads like a human wrote it. Triggers: "proofread", "edit this", "rewrite this", "make it sound human", "remove the AI tone", "英文校正", "英語の校正", "英語を直して" Example: proofread@en draft.md
未インストールのコマンドを `nix run nixpkgs#<package>` で実行する。Bashで `command not found` が発生した時、または未インストールCLIツールを使う必要が出た時に発火。「nix runで実行して」「インストールしてないけど使いたい」「command not found」「ripgrepで検索して(未インストール時)」等のフレーズでも起動。ユーザーにインストール依頼せず即座に実行することを優先する。
SAENMモデル (Sequential Append-Only Experiment Notebook Model) に基づくJupyter実験ノートの 作成・管理・振り返りワークフロー。「SAENM」「実験ノート」「実験記録」「ノートブック管理」 「研究ノート」等のキーワードで起動。新規実験の開始、既存実験の継続、実験系列の振り返りを支援する。
PR上のAIレビュアー（Claude / GitHub Copilot / CodeRabbit等）からのコメントを取得し、修正要否をトリアージするスキル。「PRのコメント確認して」「Copilotの指摘を見て」「AIレビューを整理して」「review見て」「check-reviews」などのフレーズで起動すること。PRのレビューコメントを一覧化し、対応推奨度（MUST/ASK/MAY）を付けて整理する。