Prompt Engineering (Grade A)セキュリティテスト済みの開発スキル：Claude AI用。グレードA。AIコードアシスタントのために効果的なパターンと指示を工夫しましょう。Cursorや他のLLMベースツールのためにルール、エージェント、スキル、システムのパターンを作成する際に使用してください。

Why You Should Use This?

| Audience | Key Benefits | | -------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Individual | 30%+ token savings, stop repeating standards, security guardrails, instant scaffolding | | Teams | Consistent AI behavior, day-one onboarding, codified patterns, compounding cost savings | | Organizations | Always-on compliance, same standards across 1,000 projects, central governance, measurable ROI |

Asked by Amara Chukwu · Jul 21, 2025

What You Can Customize?

| Section | What It Controls | Example | | ------------- | -------------------------- | ---------------------------------------------- | | project | Project identity | Name, description, repo URL | | techStack | Language, framework, tools | TypeScript + Express or Python + FastAPI | | paths | Directory structure | Where handlers, services, and common code live | | domain | Business entities | Order, Product, Customer + lifecycle states | | patterns | Code patterns | 7-step handler flow, error handling strategy | | testing | Quality gates | 90% coverage, test/lint/type-check commands | | database | DB conventions | Soft delete field, timestamp columns, naming | | packages | Internal packages | @your-org scope, registry URL | | conventions | Git and workflow | Branch prefixes, commit format, PR templates |

Asked by Petra Vogel · Jul 10, 2025

何を検知しますか？

| カテゴリ | シグナル | | ----------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 言語 | tsconfig.json, go.mod, Cargo.toml, requirements.txt, pom.xml, ファイル拡張子 | | フレームワーク | package.json / requirements.txt 内の依存関係 (React, Express, Django, Spring, など) | | データベース | ORM 設定 (prisma/, sequelize, typeorm), .sql ファイル, マイグレーションフォルダ | | テスト | jest.config., vitest, pytest, cypress/, playwright.config. | | インフラ | Dockerfile, terraform/, cdk.json, serverless.yml, cloud SDK 依存 | | CI/CD | .github/workflows/, .gitlab-ci.yml, Jenkinsfile |

Asked by Hiroshi Tanaka · Jul 2, 2025

何が含まれていますか？

| レイヤー | カウント | 役割 | トリガー方式 | | -------- | ------- | --------------------------------- | ----------------------------------- | | ルール | 47 | AI対話毎にコーディング規約を強制 | 自動 — 常にオン | | エージェント | 62 | 複雑タスク用の専門アシスタント | オンデマンド — /agent-name | | スキル | 50 | チェックリスト付きステップバイステップのガイドワークフロー | コンテキスト — パターン一致時 | | コマンド | 37 | 軽量でトークン効率の高いクイックアクション | オンデマンド — /command | | フック | 12 | AIループ内の自動化スクリプト | イベント駆動 — 前後アクション | | テンプレート | 9 | ハンドラ、コンポーネント、テスト等の scaffold | スキルとエージェントに参照 |

Asked by Oksana Melnyk · Jun 7, 2025

仕組みは？

Layer 1 — Pre‑Processing: Hooks inject project context and block dangerous commands before your prompt reaches the AI. Layer 2 — Rules Engine: 47 always‑on rules enforce token efficiency, security, architecture, code standards, database conventions, and testing thresholds. Layer 3 — Specialized Processing: The right component activates — an agent, skill, or command — based on your prompt. Layer 4 — Post‑Processing: Hooks validate output, auto‑format, scan for secrets, and verify coverage.

Asked by Dara Fitzgerald · May 30, 2025