Verification loop for Spring Boot projects: build, static analysis, tests with coverage, security scans, and diff review before release or PR.

Test-driven development for Spring Boot using JUnit 5, Mockito, MockMvc, Testcontainers, and JaCoCo. Use when adding features, fixing bugs, or refactoring.

Spring Security best practices for authn/authz, validation, CSRF, secrets, headers, rate limiting, and dependency security in Java Spring Boot services.

Spring Boot architecture patterns, REST API design, layered services, data access, caching, async processing, and logging. Use for Java Spring Boot backend work.

AgentShield を使用して、Claude Code の設定（.claude/ ディレクトリ）のセキュリティ脆弱性、設定ミス、インジェクションリスクをスキャンします。CLAUDE.md、settings.json、MCP サーバー、フック、エージェント定義をチェックします。

これはプロジェクト固有のスキルの例です。自分のプロジェクトのテンプレートとして使用してください。

Nutrient DWS API を使用してドキュメントの処理、変換、OCR、抽出、編集、署名、フォーム入力を行います。PDF、DOCX、XLSX、PPTX、HTML、画像に対応しています。

JPA/Hibernate patterns for entity design, relationships, query optimization, transactions, auditing, indexing, pagination, and pooling in Spring Boot.

Spring Bootサービス向けのJavaコーディング標準：命名、不変性、Optional使用、ストリーム、例外、ジェネリクス、プロジェクトレイアウト。

サブエージェントのコンテキスト問題を解決するために、コンテキスト取得を段階的に洗練するパターン

Verification loop for Django projects: migrations, linting, tests with coverage, security scans, and deployment readiness checks before release or PR.

Django testing strategies with pytest-django, TDD methodology, factory_boy, mocking, coverage, and testing Django REST Framework APIs.

Django security best practices, authentication, authorization, CSRF protection, SQL injection prevention, XSS prevention, and secure deployment configurations.

Django architecture patterns, REST API design with DRF, ORM best practices, caching, signals, middleware, and production-grade Django apps.

C++ テストの作成/更新/修正、GoogleTest/CTest の設定、失敗またはフレーキーなテストの診断、カバレッジ/サニタイザーの追加時にのみ使用します。

Claude Codeセッションから再利用可能なパターンを自動的に抽出し、将来の使用のために学習済みスキルとして保存します。

フックを介してセッションを観察し、信頼度スコアリング付きのアトミックなインスティンクトを作成し、スキル/コマンド/エージェントに進化させるインスティンクトベースの学習システム。

Everything Claude Code のインタラクティブなインストーラー — スキルとルールの選択とインストールをユーザーレベルまたはプロジェクトレベルのディレクトリへガイドし、パスを検証し、必要に応じてインストールされたファイルを最適化します。

ClickHouse database patterns, query optimization, analytics, and data engineering best practices for high-performance analytical workloads.

Research-before-coding workflow. Search for existing tools, libraries, and patterns before writing custom code. Systematizes the "search for existing solutions before implementing" approach. Use when starting new features or adding functionality.

Python testing best practices using pytest including fixtures, parametrization, mocking, coverage analysis, async testing, and test organization. Use when writing or improving Python tests.

Python-specific design patterns and best practices including protocols, dataclasses, context managers, decorators, async/await, type hints, and package organization. Use when working with Python code to apply Pythonic patterns.

PostgreSQL database patterns for query optimization, schema design, indexing, and security. Quick reference for common patterns, index types, data types, and anti-pattern detection. Based on Supabase best practices.

Go testing best practices including table-driven tests, test helpers, benchmarking, race detection, coverage analysis, and integration testing patterns. Use when writing or improving Go tests.