NeoLab

Systematic Fishbone analysis exploring problem causes across six categories

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Review an existing GitHub pull request and post inline review comments on its diff. Use when the changes are on an opened PR rather than your local working tree.

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Create well-formatted commits with conventional commit messages and emoji

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Manage evidence freshness by identifying stale decisions and providing governance actions

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Execute a task with sub-agent implementation and LLM-as-a-judge verification with automatic retry loop

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Run independent tasks concurrently across multiple files or targets using parallel sub-agents, with per-task model selection and LLM-as-a-judge verification. Use when tasks do not depend on each other and can run side by side.

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Use before writing any type of tests. Distills 14 industry sources into deterministic decision gates, schemas, and worked test examples.

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Execute tasks through competitive multi-agent generation, meta-judge evaluation specification, multi-judge evaluation, and evidence-based synthesis

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Comprehensive A3 one-page problem analysis with root cause and action plan

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Use to load open/unresolved PR review comments then aggregate them as tasks in .specs/comments/*.md for parallel agents to fix.

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Analyze a GitHub issue and create a detailed technical specification

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Use when creating or developing, before writing code or implementation plans - refines rough ideas into fully-formed designs through collaborative questioning, alternative exploration, and incremental validation. Don't use during clear 'mechanical' processes

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Comprehensive guide for skill development based on Anthropic's official best practices - use for complex skills requiring detailed structure

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Create a workflow command that orchestrates multi-step execution through sub-agents with file-based task prompts

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Launch a meta-judge then a judge sub-agent to evaluate results produced in the current conversation

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Iterative PDCA cycle for systematic experimentation and continuous improvement

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Comprehensive multi-perspective review using specialized judges with debate and consensus building

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Design multi-agent architectures for complex tasks. Use when single-agent context limits are exceeded, when tasks decompose naturally into subtasks, or when specializing agents improves quality.

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creates draft task file in .specs/tasks/draft/ with original user intent

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Launch an intelligent sub-agent with automatic model selection based on task complexity, specialized agent matching, Zero-shot CoT reasoning, and mandatory self-critique verification

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Understand the components, mechanics, and constraints of context in agent systems. Use when writing, editing, or optimizing commands, skills, or sub-agents prompts.

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Refine a draft task specification into a fully planned, implementation-ready task with acceptance criteria, architecture, per-step sub-task files and verifiable phases

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Evaluate solutions through multi-round debate between independent judges until consensus

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Use when Code implementation and refactoring, architecturing or designing systems, process and workflow improvements, error handling and validation. Provide tehniquest to avoid over-engineering and apply iterative improvements.

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