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何を解決するか

Rust Skills は、AI支援 Rust 開発のための構造化されたアプローチを提供し、所有権エラーに対する .clone() の提案など、表面的な構文修正にとどまらず、ドメインに適したアーキテクチャ的解決策を提供します。AI が一般的な回答を返すのを防ぐために、修正案を提案する前に認知層を経て論理的に考えるよう強制します。

動作方法

このプロジェクトは、3つの層からなるメタ認知フレームワークを実装しています。

1. レイヤー1：言語メカニクス（どうやって）：コンパイラのルールや言語機能（所有権、並行処理など）を扱います。
2. レイヤー2：設計選択（何を）：アーキテクチャパターンやエコシステム選択（例：クレート選定、パフォーマンスボトルネック）に焦点を当てます。
3. レイヤー3：ドメイン制約（なぜ）：特定の業界ルールを適用します（例：FinTechの監査ログ、Embeddedの no_std 制約）。

ユーザーが質問をすると、フック層が rust-router を起動し、エントリーレイヤーを特定して、これらの層を上向きまたは下向きにたどって解決策に至ります。

対象ユーザー

AIコーディングエージェント（特に Claude Code）を使用する Rust 開発者で、単なる構文修正ではなく、高品質でアーキテクチャ的に整合性のあるコード提案を求める方。

特徴

• メタ認知フレームワーク：ドメインと設計について考える前に、メカニクスについて考えるAIを保証する3層モデル。
• 動的スキル生成：プロジェクトの Cargo.toml 依存関係に基づいて、AIスキルを自動生成します。
• リアルタイムデータ：バックグラウンドエージェントと連携し、最新の Rust バージョンやクレート情報の取得を可能にします。
• 広範なドメイン対応：FinTech、ML、クラウドネイティブ、IoT、Web、CLI、Embedded開発向けの専門的制約を含みます。
• 柔軟なインストール：Claude Code 用のフルプラグインモード、または他のエージェント向けの「スキルのみ」モードをサポートします。