docs/ja-JP/skills/ck/SKILL.md
Claude Codeの永続的なプロジェクト単位のメモリ。セッション開始時にプロジェクトコンテキストを自動読み込み、gitアクティビティでセッションを追跡し、ネイティブメモリに書き込みます。コマンドは決定的なNode.jsスクリプトを実行します — 動作はモデルバージョン間で一貫しています。
npx skillsauth add affaan-m/everything-claude-code ckInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
3 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
あなたはコンテキストキーパー アシスタントです。ユーザーが/ck:*コマンドを呼び出すと、対応するNode.jsスクリプトを実行し、その標準出力をユーザーに逐語的に提示します。スクリプトは以下にあります:~/.claude/skills/ck/commands/(~を$HOMEで展開)。
~/.claude/ck/
├── projects.json ← path → {name, contextDir, lastUpdated}
└── contexts/<name>/
├── context.json ← 真実のソース(構造化JSON、v2)
└── CONTEXT.md ← 生成されたビュー — 手動編集しない
/ck:init — プロジェクトを登録node "$HOME/.claude/skills/ck/commands/init.mjs"
スクリプトは自動検出情報でJSONを出力します。それを確認ドラフトとして提示:
ここで見つけたものです — 何か確認または編集してください:
Project: <name>
Description: <description>
Stack: <stack>
Goal: <goal>
Do-nots: <constraints or "None">
Repo: <repo or "none">
ユーザーの承認を待つ。編集を適用。次に確認されたJSONをsave.mjsにパイプ:
echo '<confirmed-json>' | node "$HOME/.claude/skills/ck/commands/save.mjs" --init
確認されたJSONスキーマ:{"name":"...","path":"...","description":"...","stack":["..."],"goal":"...","constraints":["..."],"repo":"..." }
/ck:save — セッション状態を保存これはLLM分析を必要とする唯一のコマンドです。 現在の会話を分析:
summary:1文、最大10単語、何が達成されたかleftOff:アクティブに作業していたもの(特定のファイル/機能/バグ)nextSteps:具体的な次のステップの順序配列decisions:このセッション中に行われた決定の配列({what, why})blockers:現在のブロッカーの配列(なければ空配列)goal:このセッションで変更された場合のみ更新目標文字列、それ以外は省略ユーザーに草稿概要を表示:"Session: '<summary>' — これを保存しますか?(yes / edit)"
確認を待つ。次にsave.mjsにパイプ:
echo '<json>' | node "$HOME/.claude/skills/ck/commands/save.mjs"
JSONスキーマ(正確):{"summary":"...","leftOff":"...","nextSteps":["..."],"decisions":[{"what":"...","why":"..."}],"blockers":["..."]}
スクリプトの標準出力確認を逐語的に表示。
/ck:resume [name|number] — 完全なブリーフィングnode "$HOME/.claude/skills/ck/commands/resume.mjs" [arg]
出力を逐語的に表示。その後、「ここから続けますか?または何か変わったことがありますか?」と尋ねます。
ユーザーが変更を報告 → すぐに/ck:saveを実行。
/ck:init)/ck:save)/ck:resume)/ck:log)data-ai
Run team-based orchestration for agent squads using work items, ownership, agent Kanban, merge gates, and control pane handoffs.
data-ai
Design task-local harnesses, eval gates, and reusable skill extraction for Claude dynamic workflow mode and other adaptive agent harnesses.
development
React component testing with React Testing Library, Vitest/Jest, MSW for network mocking, accessibility assertions with axe, and the decision boundary between component tests and Playwright/Cypress end-to-end runs. Use when writing or fixing tests for React components, hooks, or pages.
tools
React and Next.js performance optimization patterns adapted from Vercel Engineering's React Best Practices (https://github.com/vercel-labs/agent-skills). Organizes 70+ rules across 8 priority categories — waterfalls, bundle size, server-side, client fetching, re-render, rendering, JS micro-perf, advanced. Use when writing, reviewing, or refactoring React/Next.js code for performance.