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AI エージェントが大量の実装出力を生成するチームのためのエンジニアリング運用モデル。
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基于 SOC 职业分类
Instinct-based learning system that observes sessions via hooks, creates atomic instincts with confidence scoring, and evolves them into skills/commands/agents. v2.1 adds project-scoped instincts to prevent cross-project contamination.
Suggests manual context compaction at logical intervals to preserve context through task phases rather than arbitrary auto-compaction.
Suggests manual context compaction at logical intervals to preserve context through task phases rather than arbitrary auto-compaction.
Best practices for Remotion - Video creation in React. 29 domain-specific rules covering 3D, animations, audio, captions, charts, transitions, and more.
Verification loop for Django projects: migrations, linting, tests with coverage, security scans, and deployment readiness checks before release or PR.
Project-specific skill template covering architecture, patterns, testing, and deployment guidance.
| name | ai-first-engineering |
| description | AI エージェントが大量の実装出力を生成するチームのためのエンジニアリング運用モデル。 |
| origin | ECC |
AI 支援コード生成でリリースするチームのプロセス、レビュー、アーキテクチャを設計する際にこのスキルを使用します。
エージェントフレンドリーなアーキテクチャを優先する：
隠れた慣習に広がる暗黙の動作を避ける。
レビュー対象：
自動化によって既にカバーされているスタイルの問題に費やす時間を最小化する。
AI ファーストの強いエンジニア：
生成されたコードのテストバーを引き上げる：
