데이터·AI 스킬

Generate a Product Requirements Prompt (PRP) from a feature description. Use when starting work on a new feature.

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Re-run the analysis pipeline on all runs matching an RQ, reaggregate metrics, and propose findings updates against the fresh data. Trigger when the user says "reanalyze RQ-N", "reanalyse RQ-N", "Runs neu analysieren", or wants to refresh metrics/findings after a pipeline change (analyze-run.sh fix, adapter added, ESLint config).

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Use when writing raw SQL — MariaDB/MySQL syntax, parameterization, raw migrations, seeders with `DB::statement`; fires even on a pasted query asking 'why is this slow'.

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When the user wants a prompt optimized for ChatGPT, Claude, Gemini, or another AI — 'make this prompt better', 'optimize for ChatGPT', 'rewrite my prompt' — even without saying 'optimize'.

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Reconstruct a free-form prompt into actionable AC + assumptions + confidence band before the engine plans — '/work "…"', 'baue X', 'ist der Prompt klar genug für die Engine?'.

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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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Use for deep Laravel project analysis: boot flow, request lifecycle, container usage, Eloquent/data flow, async systems, and Laravel-specific failure patterns.

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Use when reviewing data flows, support macros, refund templates for GDPR/CCPA/HIPAA fit — regime, consent, PII redaction (email, order-id), breach triage. Triggers 'is this GDPR-safe', 'PII redact'.

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Use when designing production-LLM prompts — few-shot, chain-of-thought, system prompts, templates, self-verification — distinct from prompt-optimizer and refine-prompt.

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Use when creating and embedding a documentation screenshot — detect and redact sensitive data, human-gate data-bearing shots before ship. Triggers 'screenshot for docs', 'screenshot admin panel'.

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Translate an image brief into provider-specific prompt grammar per model. Use when writing or refining an image-generation prompt for Ideogram, Flux, Gemini, GPT Image 2, or Recraft.

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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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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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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 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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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 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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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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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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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 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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