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複雑なタスクを自動実行するエージェントシステムを、ベストプラクティスに基づいて設計・改善できます。 単一の長いプロンプトでは解決困難なタスクを、計画・実行・評価の段階的なサイクルで管理可能なステップに分解できます。 プロンプト連鎖・ルーティング・パラレル処理・並列エージェント・マルチステップ検索など9つのワークフローパターンから、タスクに最適なパターンを選択して提案します。 既存の複雑なエージェントシステムを診断し、シンプル化・スケーラビリティ向上・デバッグ容易性を実現する改善案を提供します。 複数ステップを要するコード生成・データ分析・レポート作成タスクを自動化したい開発者 外部APIやツール連携（Slack、Notion、検索エンジン等）を組み合わせた自動化ワークフローを設計したいシステムエンジニア 複数のAIエージェントを並列運用し、処理時間短縮とスループット向上を実現したいデータサイエンティスト 既に構築したエージェントシステムが複雑化していて、保守性やデバッグ容易性を改善したいテックリード AI Agentは大規模言語モデル（LLM）を活用して自律的にタスク実行するシステムで、複雑なタスクを計画→実行→評価サイクルで達成します。特徴は自律性・ツール使用・状態管理・反復改善。価値は複雑タスク分解・スケーラビリティ・保守性・透明性。適用場面は複数ステップタスク・外部連携必要・反復改善必要・条件分岐・並列実行化。基本原則3つ：（1）シンプリシティ優先—常にシンプルから始め、実測改善時のみ複雑化追加。（2）透明性とデバッグ容易性—各ステップの入出力を記録し、動作追跡可能に。（3）モジュール性と再利用性—単一責任原則、共通機能抽出、疎結合維持。ワークフローパターンは優先順位順で9種類：プロンプト連鎖・ルーティング・パラレル処理・反復改善・並列エージェント・マルチステップ検索・HierarchicalReflection・Tool Choreography・自律型マルチエージェント。各パターンに概要・使用場面・例・利点・制約を記載。

Pythonコードを書く・レビュー・リファクタリング（整理・改善）する際に、PEP 8（コードスタイル）とPEP 20（設計思想）に基づいた最良の実装方法をガイドできます。 命名規則・コードスタイル・型ヒント（関数の入出力の型を明示）・例外処理（エラー時の対応）・Pythonicなパターン（Pythonらしい書き方）など、すべてのフェーズで参照できる実践ガイドが提供されます。 よくある間違い（例：if x == None: を if x is None: に直す）を自動検出し、正しい書き方へ導けます。 新しいモジュール・クラス・関数作成時から、既存コードのレビュー・改善まで、すべての段階で一貫した品質基準が適用できます。 Pythonコードを書いて依頼する人 Pythonコードをレビュー・改善してもらいたい人 チーム内で統一されたPythonコーディング基準を導入したい人 Pythonらしい（Pythonic）な書き方を学びたい人 PEP 8（コードスタイル）・PEP 20（設計思想）に基づくPython実践リファレンス。適用タイミングは新しいモジュール・クラス・関数作成、命名規則・コードスタイル決定、Pythonコードレビュー・リファクタリング、例外処理・型ヒント・Pythonicなパターン実装時。カテゴリ別に設計思想（PEP 20）、コードスタイル（PEP 8の命名規則・コードレイアウト・空白・コメント・docstring）、実装パターン（プログラミング推奨事項・Pythonicパターン）をカバー。よくある間違いとして、if x == None: ではなく if x is None:、type(x) is int ではなく isinstance(x, int)、具体的な例外指定、明示的なインポート、関数の型ヒント明示、4スペースインデント（タブ不可）などを列挙。

多くのブール型プロップ（true/falseを切り替えるプロップ）で膨れ上がったReactコンポーネントを、Compound Components（複合コンポーネント）パターンで整理し直します。 コンポーネント構成のベストプラクティス（stateのリフトアップ、context経由の状態共有、render propsの代わりにchildrenコンポジション）を適用し、コードの可読性と保守性を向上させます。 React 19の新API（use()による自動unwrap、forwardRef廃止など）に対応したモダンなコンポーネント設計ができます。 ライブラリとして再利用可能で、人間とAIエージェント双方が読みやすいコンポーネント設計を実現します。 Reactでコンポーネントの複雑さが増してきた、ブール型プロップが増殖している開発者 複数の組み合わせをサポートする柔軟なコンポーネントライブラリを構築したい人 React 19にアップグレード予定で、新APIの使い方を学びたい人 コンポーネント設計のレビューや改善提案をAIエージェントに任せたい人 このスキルは4つのルールカテゴリで構成されます。優先度1のComponent Architecture（高影響度）ではarchitecture-avoid-boolean-props（ブール型プロップ廃止）とarchitecture-compound-components（複合コンポーネント構造）が必須です。優先度2のState Management（中影響度）ではstate-decouple-implementation、state-context-interface、state-lift-stateでstateを一元管理します。優先度3のImplementation Patterns（中影響度）ではpatterns-explicit-variants（明示的バリアント）、patterns-children-over-render-props（childrenコンポジション）、patterns-polymorphic-as-prop（asプロップ）、patterns-slot-pattern（Slotパターン）、patterns-controlled-uncontrolled（制御/非制御モード両対応）を適用します。優先度4のReact 19 APIs（中影響度）ではreact19-api-changesで新API対応を行います。各ルールにはreferences/ファイル配下に詳細説明・誤ったコード例・正しいコード例が含まれます。

誤字脱字を自動検出: 漢字誤り、送り仮名誤り、タイプミスを修正案付きで指摘。 文法・助詞の問題を改善: 助詞の誤用（「は」と「が」など）、主語と述語の対応、時制の一貫性をチェック。 表記ゆれを統一: 同じ言葉の漢字/ひらがな/カタカナ混在、句読点スタイルを一貫化。 読みやすさを向上: 一文の長さ（目安60文字以内）、主述距離、段落分割、接続詞を最適化。 冗長表現を削減: 「〜することができる」→「〜できる」など、簡潔で自然な日本語に改善。 ドキュメント・ブログ・マニュアルを公開する前に品質チェックしたい執筆者・編集者 社内向けレポートやメール文の文法をプロレベルで整える必要がある人 仕様書やAPIドキュメントの日本語品質を統一したい技術ライター 複数人で執筆した文章の表記ゆれや文体を統一したいプロジェクト管理者 日本語校閲のエキスパートが指定ファイルまたはテキストを校閲します。変更箇所は git status、git diff でスキャンして自動特定。校閲は5つ観点を実施：（1）誤字脱字（漢字誤り、送り仮名、タイプミス）、（2）文法・助詞（助詞誤用、主述対応、時制一貫性、二重否定・敬語）、（3）表記ゆれ（漢字/ひらがな/カタカナ混在、同義異表現、句読点スタイル）、（4）読みやすさ（一文60文字以内、主述距離、段落分割、接続詞使用）、（5）冗長表現（「することができる」の簡潔化、「という」多用、重複表現）。出力は校閲結果サマリー（カテゴリ別件数）と詳細表（箇所・問題・修正案・理由）。参照ファイル prsk-terminology.md で固有名詞表記を確認し、キャラクター名・ユニット名は正式表記に従う。原文意図を尊重し過度な修正は避け、修正理由を必ず明記する。

Vue 3 SFC（Single File Component）を複数の観点から自動一括レビューし、改善点を指摘します。 Composition API の型安全性を検査。Props・Emits の型定義、ref/reactive/computed の使い方、watch の依存明示などを確認します。 TypeScript の型チェックで、any 型の使用、null/undefined 握り潰し、API型の正確性などを検出します。 Tailwind CSS 準拠をチェック。インラインスタイルの使用、レスポンシブ対応、色パレット統一、ダークモード対応を確認します。 Biome linting・formatting ルールへの準拠、アクセシビリティ（ARIA・alt属性・フォーム関連付け）まで、網羅的にレビューします。 Vue 3 プロジェクトで品質基準を統一したいチームリード SFC を書く際にベストプラクティスを自動でチェックしたい開発者 TypeScript の型安全性や Tailwind CSS の使用パターンを統一したい方 UI コンポーネントのアクセシビリティを確保したい方 起動方法: $ARGUMENTS でファイルパターンを指定、未指定の場合はユーザーに確認。以下 6 つのカテゴリを全チェック。 Vue 3 / Composition API: `` の使用、defineProps/defineEmits の型付け、ref/reactive/computed の使い分け、watch での依存明示、ライフサイクルフック位置を検査。アンチパターンとして any 型、プリミティブの reactive ラップ、テンプレート内 inline 関数、v-for の key 未設定・index 使用、v-if と v-for の併用を警告。 TypeScript 型安全性: Props を interface/type で型定義、ref のジェネリクス省略チェック、API レスポンス型を shared/api から引用、non-null assertion（!）で値を握り潰さない、readonly Props 保護、as const の enum 代替使用を確認。 Tailwind CSS: インラインスタイル不使用、独自 CSS はスコープ内、breakpoint prefix（sm:/md:/lg:）の使用、繰り返しクラス列の @apply・子コンポーネント切り出し、色パレット変数統一、dark: prefix の使用を検査。 Biome: 未使用 import・変数、console.log 残存、代入を含む条件式、== 使用（=== へ）の他、2スペースインデント・セミコロン設定準拠、import 自動整列を検査。 アクセシビリティ: インタラクティブ要素の aria-label・可視テキスト、画像の alt 属性、フォーム label・input 関連付け（for/id）を確認。 出力: 重大（修正必須）・警告（修正推奨）・情報（参考）・合格の 4 レベルで file:line 形式で報告。問題 0 件なら「全チェック合格」を表示。

Reactコンポーネントやページの処理速度を改善し、ユーザーが感じる速さを向上させられます。Vercelの専門家による57個のルール（優先度順）に基づき、再レンダリング（不要な再計算）やバンドルサイズ（ファイルサイズ）の削減をAIが提案します。 データの取得パターンやコンポーネント構造をレビューし、ボトルネック（処理の遅い部分）を自動で発見して改善案を提示します。ウォーターフォール（待ち時間が連鎖すること）の排除やAPIリクエストの最適化などが自動で提案されます。 新規にコンポーネントやページを作成する際に、最初からパフォーマンスを意識した設計にできるため、後からの修正作業を減らせます。 React/Next.jsでアプリを開発しており、速度改善を考えているエンジニア Webサイトの読み込み時間やスクロール性能を改善したい開発者 コード品質を高めながらパフォーマンスの最適化もしたいチームリーダー

デザイン基準への準拠を確認: 最新のWebインターフェースガイドラインに照らし合わせて、UIコードが正しく設計されているかを自動判定できます。 アクセシビリティをチェック: 視覚障害者や障害のある利用者でも使いやすいサイトになっているか、ガイドラインに基づいて検証します。 UX改善点を指摘: ユーザー体験の観点から問題箇所を見つけ出し、改善提案を受け取ります。 コード品質と見た目の両面を検査: 単なる見た目だけでなく、背後にあるHTMLやCSSなどのコードも含めて総合的に評価します。 Webデザイナー・UI/UXデザイナー: 自分のデザインがベストプラクティスに沿っているかを素早く確認したい人 フロントエンドエンジニア: コード実装がガイドラインに準拠しているか機械的にチェックしたい人 Webサイト運営・管理者: 複数のページやコンポーネントの品質を一括確認したい人 プロジェクトマネージャー: リリース前に設計品質の問題を早期に発見したい人

複雑なタスクを実行可能なステップに自動分解し、エージェントの設計方針を提案できます。 マルチエージェントシステムやワークフローの改善点を特定し、シンプルで保守しやすい構成を実現できます。 プロンプト連鎖、ルーティング、並列実行など、複数のワークフローパターンから最適なものを選択できます。 既存のエージェント設計をレビューし、パフォーマンスやコスト、信頼性の観点から最適化できます。 複数ステップの自動実行システムを構築する際の設計ガイダンスが得られます。 複雑なビジネスプロセスをAIで自動化したい経営層・マネージャー AIエージェント技術を活用したシステム開発を行うエンジニア ChatGPTやClaudeなどのLLMを実務で活用し、より効率的な運用方法を知りたい方 単一のプロンプトでは実現困難な複雑なタスク自動化の実装方法を学びたい開発者

RESTful APIの設計原則に基づき、直感的で保守しやすいエンドポイント構造を自動提案できます。 エンドポイント名、HTTPメソッド、ステータスコード、エラーハンドリングの最適な組み合わせを指導できます。 既存のAPI仕様をレビューし、開発者にとって使いやすい設計に改善する具体的な方法を提示できます。 APIのバージョニング戦略、命名規則、リソース設計などの実装パターンを豊富に提供できます。 拡張性と下位互換性を保ちながら、APIを段階的に改善していくためのガイダンスが得られます。 バックエンド開発者でAPI設計のベストプラクティスを学びたい方 既存のAPIを見直し、より使いやすい設計に改善したい開発チーム モバイルアプリやフロントエンド開発者として、使いやすいAPI仕様を要望する側の立場の人 スタートアップやプロトタイプ段階で、拡張可能なAPI設計を迅速に実装したいエンジニア

FastAPIのプロジェクト構造、ルーティング、依存性注入、非同期処理を最適な形で実装・改善できます。 Pydanticスキーマ設計、データベースモデル定義、マイグレーション管理の実装方法をガイドできます。 コード品質の問題（N+1クエリ、ブロッキング処理の誤用、セキュリティ設定漏れ）を自動検出し、修正方法を提示できます。 テスト実装、ドキュメント生成、プロキシ背後での運用設定など、本番環境対応の実装を支援できます。 既存のFastAPIコードをレビューし、パフォーマンスと保守性を損なわない改善点を指摘できます。 Python/FastAPIでバックエンド開発を行うエンジニア FastAPIプロジェクトの実装品質を上げたい開発チーム 非同期処理やDBマイグレーションの適切な実装方法を学びたい初級〜中級開発者 本番環境でのベストプラクティスに基づいたコード設計を習得したい開発者

ChatGPTやClaudeなどのAIに出す指示文（プロンプト）の効果を大幅に高める方法を習得できます。 曖昧な指示を具体的で明確な形に改善し、AIからより正確で有用な回答を引き出せるようになります。 複数ステップの推論、構造化データの出力、複雑なタスク分解など、高度なプロンプト技法を学べます。 既存のプロンプトをレビューし、改善ポイントを特定してより効果的な形に書き換えられます。 AIを使った業務効率化を最大化するための、実践的なテクニックが身につきます。 ChatGPT、Claude、生成AIを日常的に使う全てのビジネスパーソン AIツールの活用効果を高めたい営業、企画、マーケティング担当者 開発業務やコンテンツ作成でAIをより効果的に活用したいクリエイター・エンジニア プロンプトエンジニアリングの基礎から応用まで体系的に学びたい方