@mhattingpete

ファイルを分析し、サイズ、行数、修正時間、コンテンツ統計などの詳細なメタデータを取得しましょう。ユーザーがファイルを変更せずにファイル情報、統計、分析を要求する場合に利用します。

アーキテクチャ、コード品質、セキュリティ、パフォーマンス、テスト、保守性を含む包括的なコードベース解析を行います。

コードレビューのフィードバックを体系的に処理し実施すること。ユーザーがレビュアーコメント、PRフィードバック、コードレビューノート、またはレビューからの提案を実装するよう依頼する際に利用してください。

ファイル間で行単位の精度でコードを転送します。ユーザーがコードのコピーを一箇所から別の場所へ行ったり、ファイル間で関数やクラスを移動したり、コードブロックの抽出を依頼したり、特定の行番号にコードを挿入したりする際に利用可能です。

アーキテクチャ、主要コンポーネント、データフロー、開発ガイドラインなど、コードベースの仕組みを説明する包括的なドキュメントを生成します。

機能リクエストを詳細で実行可能な計画に分解し、明確なタスクを提示しましょう。ユーザーが新機能、拡張機能、または複雑な変更を要望した場合に利用してください。

Claude Codeの会話履歴を分析し、パターンやよくあるミス、ワークフロー改善の機会を特定します。

テストを実行し、スマートエラーグループ化を使って失敗したテストを体系的に修正します。ユーザーが失敗したテストの修正を求めたり、テストの失敗について言及したり、テストスイートを実行して失敗が発生したり、テストを通すように依頼したりするときに使います。

従来のコミットメッセージでgitの変更をステージ化し、コミットし、プッシュします。ユーザーが変更をコミットしてプッシュしたい場合、リモートへのプッシュを言及したとき、または保存して作業をプッシュしたいとリクエストしたときに使います。

複数の多様な解決策を並行して生成し、最良のものを選びます。アーキテクチャの意思決定、複数の有効なアプローチによるコード生成、または代替案を探求することで品質を向上させるクリエイティブなタスクに利用されます。

ファイル間の変数や関数の名前変更、パターンの置き換え、API呼び出しの更新など、一括コードリファクタリング操作を行います。

Pythonコードをローカルで実行し、マーケットプレイスのAPIアクセスでまとめて90%+トークンの節約が可能です。