MCP HubMCP Hub
SKILL·EB398A

tlc-spec-driven

tech-leads-club
更新日 3 months ago
10 閲覧
1,719
171
1,719
GitHubで表示
メタdesign

について

このスキルは、四つのフェーズ(仕様策定、設計、タスク分割、実行)を通じて適応的なプロジェクトおよび機能計画を提供し、複雑度に応じて詳細度を自動調整します。原子単位の開発タスクと検証基準を生成し、要件のトレーサビリティを確保し、作業セッションを超えて永続的なメモリを維持します。プロジェクトの初期化、機能計画、原子コミットを用いた実装、そしてスタックに依存しない方法での作業継続性の管理にご活用ください。

クイックインストール

Claude Code

推奨
メイン
npx skills add tech-leads-club/agent-skills -a claude-code
プラグインコマンド代替
/plugin add https://github.com/tech-leads-club/agent-skills
Git クローン代替
git clone https://github.com/tech-leads-club/agent-skills.git ~/.claude/skills/tlc-spec-driven

このコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします

GitHub リポジトリ

tech-leads-club/agent-skills
パス: packages/skills-catalog/skills/(development)/tlc-spec-driven
0
agentaiantigravityclaude-codecopilotcursor
FAQ

よくある質問

tlc-spec-driven Skillとは何ですか?

tlc-spec-driven はtech-leads-club が作成した Claude Skillです。Skillは、Claudeが必要に応じて読み込む指示とリソースをまとめ、追加の指示なしで tlc-spec-driven に関連するタスクを実行できるようにします。

tlc-spec-driven をインストールするには?

このページのインストールコマンドを使用してください。tlc-spec-driven をプラグインとして Claude Code に追加するか、リポジトリを skills ディレクトリにクローンし、Claudeを再起動してSkillを読み込みます。

tlc-spec-driven はどのカテゴリに属しますか?

tlc-spec-driven は メタ カテゴリに属します。

tlc-spec-driven は無料で利用できますか?

はい。tlc-spec-driven は AIMCP に掲載されており、無料でインストールできます。

関連スキル

content-collections
メタ

このスキルは、Content Collections(Markdown/MDXファイルを型安全なデータコレクションに変換するTypeScriptファーストのツール)の本番環境でテストされた設定を提供します。Zodバリデーションによる型安全性を実現し、ブログ、ドキュメントサイト、コンテンツ重視のVite + Reactアプリケーション構築時にご利用ください。Viteプラグインの設定、MDXコンパイルから、デプロイ最適化、スキーマバリデーションまで、すべてを網羅しています。

スキルを見る
polymarket
メタ

このスキルは、開発者がPolymarket予測市場プラットフォームを活用したアプリケーション構築を可能にします。API統合による取引や市場データの取得に加え、WebSocketを介したリアルタイムデータストリーミングにより、ライブ取引や市場活動を監視できます。取引戦略の実装や、ライブ市場更新を処理するツールの作成にご利用ください。

スキルを見る
creating-opencode-plugins
メタ

このスキルは、開発者がコマンド、ファイル、LSP操作など25種類以上のイベントタイプにフックするOpenCodeプラグインを作成することを支援します。JavaScript/TypeScriptモジュール向けに、プラグイン構造、イベントAPI仕様、および実装パターンを提供します。カスタムイベント駆動ロジックでOpenCode AIアシスタントのライフサイクルをインターセプト、監視、または拡張する必要がある場合にご利用ください。

スキルを見る
sglang
メタ

SGLangは、高性能なLLMサービングフレームワークであり、RadixAttentionプレフィックスキャッシュを活用したJSON、正規表現、エージェントワークフロー向けの高速で構造化された生成を特長とします。特にプレフィックスが繰り返されるタスクにおいて、大幅に高速な推論を実現し、複雑な構造化出力やマルチターン対話に最適です。制約付きデコードが必要な場合や、広範なプレフィックス共有を伴うアプリケーションを構築する場合は、vLLMなどの代替案ではなくSGLangを選択してください。

スキルを見る