claudedot

プリントデバッグによるハンズオン問題分析モード。 1ステップ1確認の積み重ねで、ユーザーが自分の手でprintln/console.logを仕込み、 実行結果を観察しながら問題の原因とプロジェクト構造を同時に理解する。 AIはコードを書かず、どこに何を出力すべきかをガイドする。 以下の場合に使用: (1) バグの原因をプリントデバッグで追いたい (2) 未知のコードベースの処理フローを実行時の観察で理解したい (3) 「この入力がどう処理されるか」を実際に追跡したい (4) フォーマッター/パーサー/コンパイラ等の変換パイプラインの挙動を理解したい (5) 自分の仮説を実行結果で検証したい

PR〜エピック単位のシステム設計 + dry-coding。要件→多角的評価→設計ドキュメント(.claude/plans/)。plan mode wrapper。Explore/Plan subagent並列 + Schema Contract。コード変更は行わず、設計ドキュメントとレビュー可能な実装コードを出力。(1)新機能設計 (2)リファクタ設計 (3)PR前設計レビュー (4)アーキ判断文書化 (5)アプローチ比較 (6)エピック段階計画 (7)実装コードのdry提示

OSSのissue・バグレポート・機能提案を4フェーズで段階的に分析し、 TDDベースの実装計画を作成する。コード変更は行わず調査・分析・計画のみ。 独立並列調査→仮説-反証サイクル→証拠スコアリングにより、 確証バイアス・アンカリング等の認知バイアスを排除した課題特定を行う。 ハルシネーション防止のためソース実在確認・WebSearchによる裏取りを実施。 推論過程・論拠・Next Actionを含む構造化レポートを出力する。 以下の場合に使用: (1) OSSバグの原因特定と修正計画立案 (2) OSSへの機能追加の設計と計画 (3) GitHub Issue/Discussionの深掘り分析 (4) OSSコントリビューション前の学習と理解 (5) issueの真の原因を特定したい（表面的症状と根本原因を区別） (6) 複数の可能性がある問題の切り分け (7) 既存の分析が正しいか検証したい

Property-Based Testing（PBT）の自動設計・実装支援。テスト対象コードを静的分析し、 プロパティパターン選定・ジェネレータ合成・テストコード生成・実行・レポートを自動実行する。 フレームワーク自動検出。サブエージェント並列調査。

ガイド付きコーディングモード。ユーザーが自分の手でコードを書きながら学べるようにサポートする。 AIはコードを直接書かず、何を・どこに書くべきかをガイドする。 フェーズ制の進捗管理で、完了まで導く。

macOSの不要ファイルやキャッシュを削除してストレージを最適化する。 Docker、開発キャッシュ、アプリケーションキャッシュ、ダウンロード整理、 システムキャッシュ等を対話的に選択して安全にクリーンアップ。

GitHub PRのレビューコメント分析と改善計画の策定。 現在のブランチに関連するPRの未解決コメントを取得・分析し、 重要度分類（Critical/Important/Minor）と体系的な改善実行計画を生成する。

Linear統合されたプルリクエスト作成。現在のgit状態とLinear issueを分析し、 標準フォーマットに準拠したPRを自動生成する。ブランチ名からLinear issue IDを抽出し紐付ける。

現在のgit状態を分析し、標準フォーマットに準拠したPRを自動生成する。 Linear統合なしのシンプルなPR作成コマンド。

探索的テストの自動実施。プロジェクトのインターフェース（CLI/API/Web API/GUI）を 自動判定し、テスト計画作成・テスト実装・実行・レポート生成までを包括的に実施する。

ソフトウェア設計の意思決定を支援するイシュードリブン設計ドキュメント生成。 以下の場合に使用: (1) 新規システム・機能の設計時 (2) アーキテクチャ選定・比較検討時 (3) 技術的課題の解決策策定時 (4) インフラストラクチャ構成の決定時 (5) 既存システムのリファクタリング計画時 入力: 現状、達成目標、利用可能インフラ、課題、仮説 出力: 検証可能な設計ドキュメント（reference付き）

Managing Linear issues, projects, and teams. Use when working with Linear tasks, creating issues, updating status, querying projects, or managing team workflows.