データ・AIのスキル

Use when packaging a codebase to a single AI-friendly file for LLM analysis — local or remote, XML/Markdown/JSON, token counting, gitignore filtering, peer-side `repomix` CLI.

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Refine a Jira/Linear ticket before planning — 'refine ticket', 'tighten AC on PROJ-123', 'ist das Ticket klar?'; rewritten ticket, risks, persona voices, close-prompt.

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Pre-spend contradiction gate for AI-video runs: checks every prompt in the batch, blocks on style / character / physics mismatch. Triggers 'validate the prompts', 'check the storyboard'.

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Use for deep Zend Framework or Laminas project analysis: bootstrap, config merge order, service manager, MVC flow, data layer, and migration-specific risks.

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Before stating any specific fact about an LLM provider's product — models, pricing, limits, context windows, SDK/API — for OpenAI, Gemini, Claude & others, verify against official docs, not memory.

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When turning a locked still + blueprint into a provider-tuned motion prompt — camera, primary + secondary motion, physics, native-audio sync. Triggers 'motion prompt for Veo/Kling/Sora'.

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When scoring whether an agent response defended against an injection — treated untrusted content as data, refused role-takeover, ignored fake boundaries. Inverted axis; never auto-gates.

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Resolve an icon request to an Iconify name and emit the stack's embedding. Use when adding icons, picking an icon set, or wiring Lucide/Heroicons/Phosphor/Tabler.

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Estimate a Jira/Linear ticket — 'estimate PROJ-123', 'wie groß ist das?', 'should we split this?' — size + risk + split + uncertainty, sibling of /refine-ticket, close-prompt.

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Use when classifying data, setting retention, judging cross-border transfer, or shaping DSR workflow. Triggers on 'how long do we keep this', 'can this data go to the US'.

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Use when writing Eloquent models, relationships, scopes, or queries via Model:: — 'fetch users with their orders'. NOT for PHPStan output, non-Eloquent services, or raw SQL questions.

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Black-box evaluation of a shipped LLM feature — adversarial probes for hallucination, prompt-injection, and cost-runaway vs stated expectations. Not RAG/embedding. Triggers 'review my chatbot'.

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Use BEFORE editing code that touches user data — traces the value from entry → validation → transformation → storage → egress, every hop cited with file:line.

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Use when polling external AIs (OpenAI, Anthropic) outside the host session for a neutral second opinion on a roadmap, diff, prompt, or file set — or 'cross-check with another model'.

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Operate or troubleshoot Interlateral CLI mesh transport: tmux socket discovery, direct-send helpers, comms.md ledger, identity stamping, idle checks, ACK proof, and safe prompt injection. This is comms mechanics only, not a collaboration workflow.

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Role-based collaboration pattern (Drafter, Reviewer, Breaker). Assigns roles to available agents via prompt parameters. Use when starting multi-agent dev work.

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Migre prompts e código de Claude Sonnet 4.0, Sonnet 4.5 ou Opus 4.1 para Opus 4.5. Use quando o usuário quiser atualizar sua base de código, prompts ou chamadas de API para usar Opus 4.5. Lida com atualizações de string de modelo e ajustes de prompt para diferenças comportamentais conhecidas de Opus 4.5. NÃO migra Haiku 4.5.

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Padrões de banco de dados ClickHouse, otimização de consultas, analytics e melhores práticas de engenharia de dados para cargas de trabalho analíticas de alto desempenho.

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Configure e execute buscas web locais usando a API SERP do Bright Data com o pipeline unfancy-search (expansão de query, recuperação de SERP, reranking com RRF).

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Workflow de otimização de banco de dados PostgreSQL para sintonia de consultas, estratégias de indexação, análise de desempenho e gerenciamento de banco de dados em produção.

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Projete um schema específico para PostgreSQL. Abrange práticas recomendadas, tipos de dados, indexação, constraints, padrões de desempenho e recursos avançados

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Domine SQL moderno com bancos de dados cloud-native, otimização OLTP/OLAP e técnicas avançadas de query. Especialista em tuning de performance, modelagem de dados e sistemas analíticos híbridos.

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Analise dados do Google Analytics, revise métricas de desempenho do site, identifique padrões de tráfego e sugira melhorias orientadas por dados. Use quando o usuário pergunta sobre análise de dados, métricas de site, análise de tráfego, taxas de conversão, comportamento do usuário ou otimização de desempenho.

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Quando o usuário quiser configurar, melhorar ou auditar rastreamento e medição de análises. Também use quando o usuário mencionar "configurar rastreamento", "GA4", "Google Analytics", "rastreamento de conversão", "rastreamento de eventos", "parâmetros UTM", "tag manager", "GTM", "implementação de análises" ou "plano de rastreamento". Para medição de testes A/B, consulte ab-test-setup.

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