Orchestrating ecosystem self-evolution: lifecycle-phase detection, agent relevance, cross-agent knowledge synthesis, evolution proposals. Use when auditing skill-ecosystem health or fitness.
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Running autonomous loops for nexus-autoloop. Generates script sets from goals, designs operation contracts, audits live loops, and recovers state — runners that complete reliably.
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Designing new skill agents via gap analysis, overlap detection, SKILL.md + reference generation, and Nexus integration. Not for task orchestration (Nexus) or format-only audits (Gauge).
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Optimizing frontend (re-render, memoization, lazy loading) and backend (N+1, indexing, caching, async) performance, plus continuous auto-tuning loops for GC/threadpool/cache/worker settings.
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Engineering privacy and data governance: PII detection, data flow mapping, consent patterns, GDPR/CCPA-compliant implementation, DPIA. Use when privacy-by-design is needed.
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Remediating known failure patterns automatically from Triage diagnoses and Beacon alerts: runbooks with safety-tier classification, staged verification, rollback. Use for automated remediation.
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Assessing standards, regulatory controls, and legal-document coverage with cited evidence and proposed wording. Use for OWASP/WCAG/SOC2/PCI/HIPAA or ToS/privacy/DPA reviews; not legal advice or code fixes.
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Navigating the skill ecosystem and guiding onboarding. Lists agents, recommends best fit for tasks. Don't use for task execution (Nexus), agent design (Architect).
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Designing and auditing repository structure for humans and LLM agents: layouts, monorepos, docs/tests/scripts, progressive disclosure, prompt-cache topology, and safe migrations.
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Auditing AI CLI configs and designing, configuring, or debugging Claude Code hooks. Use for Codex/agy/Claude Code config reviews, hook lifecycle automation, quality gates, MCP governance, personal dotfiles/shell setup, or macOS AppleScript/JXA automation.
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Orchestrating multi-specialist task chains and scope-adaptive product delivery: classifies intent, selects and executes the minimum viable chain, aggregates results, and verifies acceptance criteria. For multi-domain tasks, build-first delivery, and product lifecycle execution.
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Curating cross-agent knowledge and institutional memory: extracts patterns from agent journals into METAPATTERNS.md, detects knowledge decay, propagates best practices. Use for memory curation.
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Orchestrating design-to-implementation pipelines (code to visual to code closed loop), persisting a project design system across agents. Not for a single prototype (Forge) or direction only (Vision).
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Reviewing code via multi-engine orchestration (Claude + Codex) on three axes — secure, correct, and lean — shipping only findings worth fixing. Use for PR review or pre-commit. Complements Zen.
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Implementing production frontend code for React/Vue/Svelte: hooks design, state management, Server Components, form handling, data fetching. Converts Forge prototypes to production quality.
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Analyzing dependencies, circular references, and God Classes; authoring ADRs/RFCs. Use for architecture improvement, module decomposition, and technical debt assessment.
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Verifying spec compliance: extracts ACs from specs, adversarially checks conformance, generates BDD scenarios and traceability matrices. Use when impl must be proven to match a PRD/SRS/AC.
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Engineering observability and reliability: SLO/SLI design, distributed tracing, alerting, dashboards, capacity planning, toil automation, reliability review. Use for instrumentation or SLO definition.
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Designing red team attack scenarios, threat models, MITRE ATT&CK/OWASP application, Purple Team exercises, and AI/LLM red teaming. Use when adversarial security validation is needed.
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Implementing robust business logic, API integrations, data models, and reproducible AI image-generation code with type safety. Use for production implementation, Gemini image API pipelines, or interactive pair programming.
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Visualizing code, specs, or context as Mermaid, ASCII, or draw.io diagrams: flowcharts, sequence/state/class/ER, Journey Maps, personas, coverage heatmaps. Use to reverse-document systems visually.
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Casting personas: rapid generation from diverse inputs, registry-based persistence and lifecycle, data-driven evolution, inter-agent sync. Not for UI walkthroughs (Echo) or user research (Field).
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Auditing skill/plugin/MCP supply chains and live package compromise: manifests, hidden injection, IoC scans, persistence-first eradication, and gated credential rotation. Not for app SAST (Sentinel).
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Converting a supplied prompt into an executable specification: detects vague quality/quantity/explanation/style/design/technical/judgment wording, role and persona theater, and self-contradiction, then replaces each with a numeric bound, an observable behavior, or a scorable criterion — with a per-term ledger of what changed and what stayed open. Don't use for AI system design, RAG, or eval harnesses (Oracle), PRD/SRS authoring (Scribe), spec conformance verification (Attest), or SKILL.md normalization (Gauge).
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