環境変数、アーキテクチャ設計、ビルド・テストコマンドを定義。環境設定、アーキテクチャ設計時に使用。
npx skills add https://github.com/shinpr/ai-coding-project-boilerplate --skill technical-spec
技術やコマンドに固有のルールを適用する前に、マニフェスト、ロックファイル、ビルド・テスト設定、CI定義、代表的なソースファイルを確認する。ツール、スクリプト、パスエイリアス、ランタイムは、リポジトリ内の根拠に明記されている場合にのみ確認済みとして扱う。周辺のパターンから導いた結論には推測であることを明記する。不足している判断によってアーキテクチャ、互換性、セキュリティ、検証方法が変わる場合は作業を止め、必要な設定またはユーザー判断を具体的に示す。
リポジトリ設定からTypeScriptアプリケーションであることを確認できる場合に、このルールを適用する。現行要件と合意済みの制約を、モジュールの責務、依存方向、データフロー、検証境界へ明示的に対応づけてアーキテクチャを選択する。
.envファイルはバージョン管理の対象外とし、必要な変数名はシークレットを含まないサンプルファイルで示す以下の観測可能な判断に基づいてアーキテクチャを選択する:
packageManagerフィールド、ロックファイル、確立済みのCIコマンドの順にパッケージマネージャーを判定する。選択したマニフェストに存在するスクリプトだけを実行する。
build - TypeScriptビルドtype-check - 型チェック(emit なし)test - テスト実行test:coverage - カバレッジ測定test:coverage:fresh - カバレッジ測定(キャッシュクリア)test:safe - 安全なテスト実行(自動クリーンアップ付き)cleanup:processes - Vitestプロセスのクリーンアップ品質チェック実行前に、変更対象領域にどのような品質メカニズムが存在するかを特定する:
品質チェックは実装完了時に必須:
Phase 1-3: コード品質チェック
フェーズ移行の証跡: 適用対象となる静的チェックとドメイン固有チェックがすべて正常終了していること。必須スクリプトが存在しない場合はマニフェストまたは設定のパスとともに報告し、確立済みの同等コマンドが特定されるまで次のPhaseへ進まない。
Phase 4: テスト
test - テスト実行フェーズ移行の証跡: 適用対象として設定されているテストスイートがすべて成功していること。環境依存のテストスイートを実行できない場合は、ブロック要因となる前提条件を具体的に記録する。
Phase 5: コード品質再検証
check:code - コード品質の再検証(Phase 4でのテスト修正による副作用を清掃)完了証跡: テストに伴う修正後も静的チェックとドメイン固有チェックが成功し、ビルドが成功していること。必須テストはすべて成功しているか、実行を妨げる要因が明示されていること。
check:all - 全体統合チェック(check:code + test)※手動一括確認用open coverage/index.html - カバレッジレポート確認format - フォーマット修正lint:fix - Lint修正cleanup:processes スクリプトを実行test:coverage:fresh スクリプトを実行Integration with protocols.io API for managing scientific protocols. This skill should be used when working with protocols.io to search, create, update, or publish protocols; manage protocol steps and materials; handle discussions and comments; organize workspaces; upload and manage files; or integrate protocols.io functionality into workflows. Applicable for protocol discovery, collaborative protocol development, experiment tracking, lab protocol management, and scientific documentation.
Analyzes job descriptions and generates tailored resumes that highlight relevant experience, skills, and achievements to maximize interview chances
Generate Excalidraw diagrams from natural language descriptions. Use when asked to "create a diagram", "make a flowchart", "visualize a process", "draw a system architecture", "create a mind map", or "generate an Excalidraw file". Supports flowcharts, relationship diagrams, mind maps, and system architecture diagrams. Outputs .excalidraw JSON files that can be opened directly in Excalidraw.
Build and distribute Expo development clients locally or via TestFlight
Use when you have a written implementation plan to execute in a separate session with review checkpoints
Data structure for annotated matrices in single-cell analysis. Use when working with .h5ad files or integrating with the scverse ecosystem. This is the data format skill—for analysis workflows use scanpy; for probabilistic models use scvi-tools; for population-scale queries use cellxgene-census.
Benchling R&D platform integration. Access registry (DNA, proteins), inventory, ELN entries, workflows via API, build Benchling Apps, query Data Warehouse, for lab data management automation.
Comprehensive molecular biology toolkit. Use for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Best for batch processing, custom bioinformatics pipelines, BLAST automation. For quick lookups use gget; for multi-service integration use bioservices.
Take shinpr/ai-coding-project-boilerplate-technical-spec from the repository into ~/.claude/skills for personal
use, or into .claude/skills inside a project.
The agent identifies a skill by the name field in its header. Two skills with the
same name cannot sit side by side — one of them will be ignored.