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https://github.com/affaan-m/everything-claude-code.git
synced 2026-05-17 22:33:06 +08:00
d66b5fa480
Add files present in zh-CN but missing from ja-JP: - commands: claw, context-budget, devfleet, docs, projects, prompt-optimize, rules-distill (7 files) - skills: regex-vs-llm-structured-text, remotion-video-creation, repo-scan, research-ops, returns-reverse-logistics, rules-distill, rust-patterns, rust-testing, skill-comply, skill-stocktake, social-graph-ranker, swift-actor-persistence, swift-concurrency-6-2, swift-protocol-di-testing, swiftui-patterns, team-builder, terminal-ops, token-budget-advisor, ui-demo, unified-notifications-ops, video-editing, videodb (+reference/*), visa-doc-translate, workspace-surface-audit, x-api (37 files) Result: ja-JP now has 517 files vs zh-CN 412 files. zh-CN parity: 0 missing files (complete parity achieved).
3.0 KiB
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| ドラフトプロンプトを分析し、ECC が強化された最適化済みバージョンを出力します。貼り付けてすぐに実行できる状態で出力されます。タスクは実行しません — コンサルティング分析のみを出力します。 |
/prompt-optimize
以下のプロンプトを分析し、ECC レバレッジを最大化するよう最適化します。
あなたのタスク
ユーザーの入力に prompt-optimizer スキルを適用します。6フェーズの分析プロセスに従ってください：
- プロジェクト検出 — CLAUDE.md を読み取り、プロジェクトファイル（package.json、go.mod、pyproject.toml など）から技術スタックを検出する
- 意図検出 — タスクタイプを分類する（新機能、バグ修正、リファクタリング、調査、テスト、レビュー、ドキュメント、インフラ、設計）
- スコープ評価 — 複雑さを評価する（シンプル / 低 / 中 / 高 / エピック）、コードベースが検出された場合はそのサイズをシグナルとして使用する
- ECC コンポーネントマッチング — 特定のスキル、コマンド、エージェント、モデル階層にマッピングする
- 不足コンテキスト検出 — 情報のギャップを特定する。3つ以上の重要な項目が不足している場合は、生成前にユーザーに確認を求める
- ワークフローとモデル — ライフサイクルフェーズを決定し、モデル階層を推奨し、複雑さが高/エピックの場合は複数のプロンプトに分割する
出力要件
- 診断結果、推奨 ECC コンポーネント、prompt-optimizer スキルの出力フォーマットを使用した最適化済みプロンプトを提示する
- 完全版（詳細）とクイック版（コンパクト、意図タイプによって変化）を提供する
- ユーザーの入力と同じ言語で回答する
- 最適化済みプロンプトは完全で、新しいセッションにコピー＆ペーストしてそのまま使用できる状態でなければならない
- 調整オプションまたは明確な次のアクション（別途実行リクエストを開始するため）を提供するフッターで締めくくる
重要
ユーザーのタスクを実行しないでください。分析結果と最適化済みプロンプトのみを出力してください。
ユーザーが直接実行を求めた場合は、/prompt-optimize はコンサルティング的な出力のみを生成することを説明し、通常のタスクリクエストを開始するよう伝えてください。
注意：blueprint はスキルであり、スラッシュコマンドではありません。「ブループリントスキルを使用する」と書き、/... コマンドとして表現しないでください。
ユーザー入力
$ARGUMENTS