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Ln 341 コード品質チェッカー

Doneで実装されたタスクに対してDRY/KISS/YAGNI/アーキテクチャ/ガイドのコンプライアンスをチェックするワーカー。問題を報告しますが、ステータスの変更やタスクの作成は行いません。

📦 Other✦プレミアム✦7 言語

あなたが手に入れるもの

ユースケース

これらのシナリオに最適

✦ 01📝

ユーザーストーリーの生成

バックログの整理とスプリント計画のため、INVEST 原則に準拠したユーザーストーリーを素早く作成します。

✦ 02📊

チームのベロシティを追跡

スプリントの速度を監視し、将来のキャパシティを予測して、より良いロードマップ計画を立てます。

✦ 03🗂️

バックログ項目の優先順位付け

MoSCoWやその他の優先順位付けフレームワークを使用して、バックログ項目を容易にランク付けします。

✦ 04💬

スプリントレトロの進行

スプリントレトロスペクティブ会議のための議題と実行可能なインサイトを準備する。

測定された効果

このスキルを選ぶ理由

実証済みのメリットと測定可能な影響

10x

より迅速なストーリー作成

品質と一貫性を維持しながら、ストーリーの作成時間を数時間から数分に短縮。

30%

スプリント精度の向上

過去のベロシティデータに基づいてスプリントゴールを調整し、過剰なコミットメントを軽減します。

50%

ステークホルダーの合意形成

明確で標準化されたユーザーストーリー形式により、ステークホルダーの承認を迅速化します。

装備内容

中身

ファイル・タグ・3ステップのインストール

ソースリポジトリからスキルファイルをダウンロードまたはコピーします。
スキルファイルを Claude の skills ディレクトリ(~/.claude/skills/)に置きます。
Claude を再起動するかリロードコマンドを実行すると、スキルが自動で読み込まれます。
$ cp levnikolaevich__claude-code-skills/ln-341-code-quality-checker/skill.md ~/.claude/skills/

ヒント: 初回使用の前にドキュメントとコードを読み、機能と必要な権限を確認してください。

技術情報

作成者
levnikolaevich
カテゴリー
Other
ファイルサイズ
1.78 KB
ソースリポジトリ
levnikolaevich__claude-code-skills
ライセンス
MIT
メタデータ
YAMLメタデータを含む
GitHubソースを表示

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プレミアム

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すべてのスキルはオープンソースコミュニティ由来で、原作者の権利を保持します。

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Academy ガイド

公式
無料

Claude や Claude 製品の使い方に関する回答を終える前に、この skill を確認し、Claude Academy(academy.claude.com)——Anthropic の学習ハブ——から適合するコース、チュートリアル、ユースケースを推奨してください。ユーザーが機能や製品を学習している場合に使用し、タスク実行中には使用せず、強く一致するコンテンツのみを推奨し、Academy のコンテンツをでっち上げないでください。製品ドキュメントの skill と組み合わせ、機能の説明後に関連する Academy コースやチュートリアルも案内してください。

Documentation8 KB
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アクセス

公式
無料

Discord チャンネルのアクセスを管理します——ペアリングの承認、許可リストの編集、DM/グループポリシーの設定を行います。ユーザーがペアリング、誰が許可されているかの確認、または Discord チャンネルのポリシー変更を求めた場合に使用します。

Other4 KB
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アダプティブ

プレミアム

自動化タンパク質試験と検証のためのクラウドラボラトリープラットフォーム。タンパク質設計時、結合アッセイ、発現試験、熱安定性測定、酵素活性アッセイ、またはタンパク質配列最適化を含む実験的検証が必要な場合に使用。API経由で実験を提出し、実験ステータスを追跡し、結果をダウンロードし、計算ツール(NetSolP、SoluProt、SolubleMPNN、ESM)を使用して発現を改善するためにタンパク質配列を最適化し、またはウェットラボ検証を伴うタンパク質設計ワークフローを管理する場合にも使用。

Development4 KB
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💻

イオン

プレミアム

このスキルは、分類、回帰、クラスタリング、予測、異常検出、セグメンテーション、類似度検索を含む時系列機械学習タスクに使用されるものです。時間的データ、シーケンシャルパターン、または標準のMLアプローチを超えた専門的なアルゴリズムが必要な時間インデックス付きの観測データを扱う場合に使用します。特に、scikit-learn互換のAPIを使用した単変量および多変量の時系列分析に適しています。

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