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解決する課題

一般的なAIコーディング能力と、プロフェッショナルな.NET開発に求められる具体的かつ実戦で検証されたパターンとの間のギャップを埋めます。LLMの一般的な事前学習に頼るのではなく、構造化された専門知識ライブラリを提供することで、一般的なアンチパターンを防ぎ、C#および.NETエコシステムにおける本番環境レベルのコード品質を保証します。

仕組み

このプロジェクトは、Claude Code、Codex、GitHub Copilot、OpenCodeなどのAIコーディングアシスタントと互換性のあるプラグインです。主に2つのコンポーネントを提供します。

• スキルライブラリ (Skills Library)：EF Coreパターン、Akka.NET分散システム、.NET Aspireオーケストレーションなどの特定の技術分野を網羅した、30の詳細なリファレンスドキュメント（スキル）のコレクションです。これらは、検索主導の推論を通じてAIによって使用されます。
• 専門エージェント (Specialized Agents)：並行処理、パフォーマンス分析、ベンチマークなどの分野で深い専門知識を持つ5つのAIペルソナで、関連するタスクに対して自動的に呼び出されます。

対象ユーザー

AIコーディングアシスタントを使用し、本番システムにおいてコード品質、パフォーマンス、アーキテクチャの高い基準を維持したいプロフェッショナルな.NET開発者。

ハイライト

• 広範な.NETカバレッジ：Akka.NET、ASP.NET Core、EF Core、.NET Aspireに関する専門知識が含まれています。
• 本番環境ファーストの原則：不変性、型安全性、およびパフォーマンスを意識したコーディング（例：Span<T>の使用）を重視します。
• 品質ゲート：LLMが生成したアンチパターンを検出するための dotnet-slopwatch などのツールが含まれています。
• マルチアシスタント対応：Claude Code、OpenAI Codex、GitHub Copilot、OpenCodeと互換性があります。