codex-advisor

Get a cross-model second opinion from gpt-5.5 on your current approach. Use before substantive work (writing, editing, committing to an interpretation), when stuck (errors recurring, approach not converging), when changing approach, or before declaring a task done. The reviewer sees your opening task plus recent work from the session transcript.

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リポジトリ: archibate/dotfiles-claude
ソースの最終更新活動: 2026年6月3日 06:24
検出された SKILL.md の言語: 英語
スター: 39
フォーク: 10

インストール方法

デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。

Codex または Claude でインストールこの Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。

直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。

npx skills add https://github.com/archibate/dotfiles-claude --skill codex-advisor

コマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。

ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。

ソースファイルを確認

インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。

ファイルエクスプローラー

3 ファイル

SKILL.md

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writing-prompt

Create or edit agent-facing/LLM prompts using modern prompt-engineering practices. Use this skill before editing agent-facing docs, rule files, references, skills, memory, or any form of LLM prompt. Also use it before writing LLM tests or evaluations. This is mandatory: NEVER skip this skill before writing agent-facing text; MUST use it before editing a file that will be fed to AI agents.

2026-08-22

cpp-oop-style

High-quality C++ OOP coding style (archibate / parallel101 lineage) that overrides sloppy AI-default C++. Use this skill WHENEVER writing, editing, refactoring, or reviewing C++ code (.cpp / .h / .hpp / .cc / .cxx), designing C++ classes, interfaces, APIs, or libraries, or when the user mentions C++ design, OOP, design patterns, dependency injection, RAII, or "clean / modern C++". Apply it even when the user does not explicitly ask for a style: the default way models write C++ leans on free functions, public mutable state, raw new/delete, sentinel return codes, and long loose parameter lists — this skill replaces all of that with abstract-class-or-data-class design, dependency injection, type-rich APIs, value-based error handling, and RAII ownership.

2026-08-21

cpp-hpc-optimization

Evidence-driven C++ high-performance computing design, profiling, and optimization across algorithmic time/space complexity, data layout, cache and memory behavior, numerics, SIMD, multicore scheduling, and CPU/accelerator pipelines. Use before designing or changing computation-intensive kernels, high-throughput data structures, performance-critical loops, SIMD/OpenMP/TBB/CUDA code, mixed-precision or sparse representations, or when investigating throughput, latency, scaling, cache, bandwidth, compiler-vectorization, or profiling problems.

2026-08-20

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