Coding & Dev Tools

ice-lfernandes Skill

Initializes a Spring Boot project from scratch with a selectable architecture. Manual ritual — interview, validate the blueprint, generate the structure, install the hooks and verify the build. Explicit invocation only.

ice-lfernandes Bundle

Chooses and implements a design pattern in Java/Spring from the symptom that justifies it. Use when the request involves a design pattern, Strategy, Factory, Decorator, Builder, Specification, "how to structure this class", a growing if/switch chain, or refactoring a class with too many responsibilities.

ice-lfernandes Bundle

Creates the complete initial structure of a Spring Boot project from a declarative architecture blueprint. Use when the user asks to create a project from scratch, start a new project, set up a project, scaffolding, "new Spring project", bootstrap, generate a module structure, create a multi-module Maven or Gradle project, build a hexagonal architecture, clean architecture, onion, layered, vertical slice or modular monolith, or when the /init-project command is run.

ktaroabobon Bundle

「〜ができるまで」「一通り動くまで」のような広い目標を受け取り、現状把握 → 小さな目標 → 実装・実験 → 検証 → 整理 → commit → 再計画のサイクルを、目標を達成して検証するか明確なブロッカーに当たるまで自律的に回す。「/goal <目標>」「達成するまでやって」「一通り終わらせて」「ゴールは〜」「自律的に進めて」時に使用。単発の修正依頼や調査だけの依頼には使わない。認証・課金・破壊的操作・外部への送信が要る場面では止まって報告する。

ktaroabobon Bundle

未コミットの変更を、リポジトリのチェックコマンドを通してから意味のある塊ごとに日本語メッセージで commit する。「commit して」「コミットして」「変更をコミット」時に使用。push・PR 作成・タグ付けは行わない(それぞれ commit2push / commit2pr)。AI ツールの署名はメッセージに入れない。

ktaroabobon Bundle

作業ディレクトリのプロジェクトを read-only で調べ、目的・技術スタック・ディレクトリ構成・動かし方(実行 / ビルド / テスト)・重要ファイル・注意点を、確認した事実と推測を分けて簡潔に説明する。「このプロジェクトを説明して」「このリポジトリ何?」「構成を教えて」「どうやって動かす?」「まず全体像を把握して」「オンボードして」時に使用。ファイルは変更しない。AGENTS.md や rules の生成は agents-onboarding、CLAUDE.md の生成は /init の仕事。

ktaroabobon Bundle

現在の会話とタスクの状態を、別のエージェントや新しいチャットに引き継ぐためのプロンプトを生成する。目標・環境・やったこと・変更ファイル・判断と根拠・現状・次の候補・注意事項を、事実と推測を分けて 1 つのコードブロックにまとめる。「引き継ぎを作って」「ハンドオフ」「別セッションに渡す用にまとめて」「新しいチャットで続けたい」「コンテキストを移したい」時に使用。引き継ぎ先に作業開始を指示しない。secrets は書かない。プロンプトを出したら止まる。

ktaroabobon Bundle

未コミットの変更を commit して push し、PR を作成または更新する。「PR まで出して」「コミットして PR 作って」「プルリク出して」「commit2pr」時に使用。PR テンプレートに従って日本語で本文を書き、既に PR があれば新規作成せず URL を返す。AI ツールの署名はコミットメッセージにも PR 本文にも入れない。

ktaroabobon Bundle

未コミットの変更を commit したうえで remote に push し、リモート CI の結果まで見届ける。「commit して push して」「push まで」「コミットしてプッシュ」時に使用。PR の作成・更新は行わない(それは commit2pr)。AI ツールの署名はコミットメッセージに入れない。

ktaroabobon Bundle

課題・原因・解決策・作業ブランチを構造化した GitHub Issue を gh CLI で起票する。既存ラベルから適切なものを選んで付与し、--project を渡したときだけ GitHub Projects への紐付けと Estimate 設定まで行う。「Issue を起票」「Issue を作成」「issue にして」「バグを報告」「課題を起票」「チケット切って」時に使用。新しいラベルは作らない。起票前に必ず内容を提示して承認を取る。

ktaroabobon Skill

変更差分をリポジトリの rules に照らしてレビューし、ルール違反だけを重大度つきで検出する。「コードレビュー」「差分レビュー」「実装をレビュー」「rules に照らして確認」「PR の差分を見て」時に使用。.agents/rules/ → .claude/rules/ → AGENTS.md / CLAUDE.md の順に基準を自動探索するので、オンボーディング済みでないリポジトリでも動く。好みの改善提案は出さない。検出のみで修正はしない。

ktaroabobon Bundle

任意のリポジトリに AI エージェント向けの開発基盤(rules / debug・review・verify スキル / PreToolUse hooks / AGENTS.md 配線)を一式整備するオンボーディング。「このリポジトリをオンボーディングして」「AI ルールを整備して」「agents セットアップ」「新しいリポジトリに rules を作って」時に使用。対象リポジトリを分析し、テンプレートをそのリポジトリ流に具体化する。

ktaroabobon Bundle

GitHub PR への複数の修正指摘を、それぞれ適切な path / line に inline comment として配置し、REQUEST_CHANGES review として一括投稿する。単発の inline comment では PR の reviewDecision が CHANGES_REQUESTED に更新されないため、review として束ねて submit する。「PR にインライン RC を投げて」「Request Changes を出して」「複数の修正指摘を REQUEST_CHANGES でまとめて投稿」「PR の reviewDecision を CHANGES_REQUESTED にしたい」時に使用。各修正点は path / line / 指摘本文 の 3 点セットで指定する。投稿前に必ず dry-run を提示して承認を取る。

ktaroabobon Bundle

会話の中で作った成果物(ドキュメント・コード・コメント・PR 本文・UI 文言)から、指示の引用・採用しなかった案・制約の免責文・修正経緯といった制作過程の残滓を取り除き、読み手だけを見た自立した形に仕上げる。「成果物を整えて」「会話の痕跡を消して」「そのまま渡せる形にして」「仕上げて」「sanitize して」「メタ情報が混ざってないか見て」時に使用。内容の追加や技術的な変更はしない。修正後の成果物そのものを返し、作業報告は求められたときだけ添える。

mmiani Skill

Use when designing, implementing, or reviewing tests in KMP projects — unit tests, instrumented tests, Compose Multiplatform UI tests, test doubles, test strategy, stability, performance, and screenshot testing.

mmiani Skill

Use when diagnosing and fixing bugs in a Kotlin Multiplatform project. Focus on root-cause analysis, minimal safe fixes, KMP correctness, UI/state/data/persistence/concurrency issues, and regression prevention.

mmiani Skill

Use when designing, implementing, or reviewing adaptive Compose UI for KMP or Android projects — window-size layouts, adaptive navigation, canonical layouts, multi-window support, and resource strategy.

mmiani Skill

Use when designing, reviewing, or refactoring module boundaries in KMP or Android projects — feature, data, app, and common modules, dependency direction, visibility control, and granularity.

mmiani Skill

Use when choosing, implementing, or reviewing state-holder patterns in a KMP project — ViewModel, shared presenter, MVI, or StateFlow-in-common — including effect handling, UiState modeling, and testability.

mmiani Skill

Use when designing, implementing, or reviewing shared UI in Compose Multiplatform projects, including state-driven architecture, composable decomposition, layout/modifier discipline, adaptive behavior, and previewable shared UI in common source sets.

mmiani Skill

Use when reviewing or designing Gradle build structure for KMP projects — shared build logic, convention plugins, version catalogs, Android KMP plugin usage, source-set configuration, and module dependency hygiene.

mmiani Bundle

Use when reviewing KMP architecture, feature proposals, PR structure, layer boundaries, state-holder design, Android entry-point discipline, source-set placement, modularization, and long-term maintainability in Kotlin Multiplatform / Compose Multiplatform projects.

mmiani Skill

Use when designing, implementing, or reviewing navigation in Compose Multiplatform projects — route modeling, back stack ownership, argument passing, NavOptions, conditional flows, deep links, and adaptive navigation UI.

mmiani Skill

Use when designing, implementing, or reviewing Android deep links, web links, and App Links in KMP projects — intent-filter design, host verification, manifest scope, and assetlinks.json configuration.

nxs-cafi Skill

Diretrizes de testes para projetos Python. Use quando o usuário pedir para escrever testes, aplicar TDD, revisar cobertura, criar testes de contrato, configurar pytest, testar APIs FastAPI/Django, mockar dependências, configurar CI com testes, ou qualquer tarefa relacionada a qualidade via testes automatizados.

nxs-cafi Skill

Testes Java/Spring: TDD, JUnit5, Mockito, TestContainers, @SpringBootTest, @WebMvcTest, ArchUnit. Use ao escrever ou revisar testes, configurar cobertura JaCoCo, ou validar arquitetura com testes automatizados.

nxs-cafi Skill

Code review completo e estruturado para projetos Python. Use quando o usuário pedir para revisar código, avaliar um PR, checar qualidade, identificar problemas, sugerir melhorias, ou qualquer tarefa de avaliação crítica de código Python. Integra todos os pilares: arquitetura, testes, segurança e observabilidade.

nxs-cafi Skill

Diretrizes de arquitetura de software para projetos Python. Use quando o usuário pedir para estruturar um projeto, aplicar SOLID, DDD, Clean Architecture, revisar camadas, definir boundaries de domínio, projetar APIs, criar entidades/value objects, organizar módulos, ou qualquer tarefa relacionada à estrutura e design do sistema.

nxs-cafi Skill

Arquitetura Java/Spring Boot: SOLID, DDD, Clean Architecture, monolito modular, event-driven (Kafka), bounded contexts. Use ao estruturar pacotes, criar entidades JPA, aggregates, repositories, use cases Spring, ou projetar comunicação entre módulos.

nxs-cafi Skill

Diretrizes de observabilidade para projetos Python. Use quando o usuário pedir para configurar logs estruturados, métricas (Prometheus), rastreamento distribuído (OpenTelemetry), alertas, dashboards, health checks, configurar structlog, integrar com Datadog/Grafana/Jaeger, depurar problemas em produção, ou qualquer tarefa relacionada ao monitoramento e observabilidade de aplicações Python.

nxs-cafi Skill

Observabilidade Java/Spring: Actuator, Micrometer, Prometheus, OpenTelemetry, Logback JSON, MDC. Use para configurar health checks, métricas, traces, logs estruturados ou depurar problemas em produção Spring Boot.

nxs-cafi Skill

Design de soluções técnicas e Architecture Decision Records (ADRs) para projetos Python. Use quando o usuário pedir para projetar uma solução, criar uma especificação técnica, documentar decisões arquiteturais, comparar alternativas tecnológicas, planejar uma feature complexa, escrever um RFC, desenhar o fluxo de um sistema, ou qualquer tarefa de design e documentação de decisões de engenharia.

shinpr Bundle

Define or update product vision, strategy, outcomes, and NSM

shinpr Skill

Create or update personas with demographic, contextual, JTBD, and behavioral data

shinpr Bundle

Recipe Reflect

shinpr Bundle

Defines 4 Risks confidence thresholds, OST hierarchy levels, Knowledge Pyramid tiers, and state design requirements. Use when evaluating user stories, setting confidence scores, referencing OST levels, scoping MVP, or determining validation sufficiency.