테스트 설계, 취약점 진단, 품질 보증 (1.3만건)
Use this agent to scan Swift code for camera, video, and audio capture issues including deprecated APIs, missing interruption handlers, threading violations, and permission anti-patterns.
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Use when the user wants to audit test quality, find flaky test patterns, speed up test execution, or prepare for Swift Testing migration.
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Use when the user mentions Codable review, JSON encoding/decoding issues, data serialization audit, or modernizing legacy code.
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Use when implementing, testing, or evaluating ANY Apple Intelligence, on-device AI, or speech-to-text feature. Covers Foundation Models, @Generable, LanguageModelSession, Tool protocol, eval suites, model-as-judge scoring, SpeechTranscriber, CoreML.
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Use when the user mentions database schema review, migration safety, GRDB migration audit, or SQLite schema checking.
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Use when the user mentions SwiftUI navigation issues, deep linking problems, state restoration bugs, or navigation architecture review.
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Use when the user mentions SwiftUI architecture review, separation of concerns, testability issues, or "logic in view" problems.
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Use when the user mentions SwiftUI layout review, adaptive layout issues, GeometryReader problems, or multi-device layout checking.
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Use when the user mentions TextKit review, text layout issues, Writing Tools integration, or UITextView/NSTextView code review.
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Use when the user mentions SwiftData review, @Model issues, SwiftData migration safety, or SwiftData performance checking.
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Use when the user mentions file storage issues, data loss, backup bloat, or asks to audit storage usage.
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Use when the user mentions UX flow issues, dead-end views, dismiss traps, missing empty states, broken user journeys, or wants a UX audit of their iOS app.
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Use when the user mentions networking review, deprecated APIs, connection issues, or App Store submission prep.
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Use when the user wants to audit SpriteKit game code for common issues — physics bitmask issues, draw call waste, node accumulation, and action leaks.
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Use when the user mentions concurrency checking, Swift 6 compliance, data race prevention, or async code review.
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Use when the user mentions window resizing support, resizable-window readiness, iPhone Mirroring compatibility, iPhone Duo readiness, scene-lifecycle migration checking, or preparing an app for the 27-cycle resizing model.
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Use when ANY iOS or macOS build fails, a crash log needs diagnosing, a test run crashes, Xcode misbehaves, or an environment issue blocks work before code is the suspect. Covers build failures, dependency conflicts, simulator diagnostics.
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Use when the user mentions GRDB performance review, slow GRDB queries, app-group database setup audit, a ValueObservation that stopped updating, or pre-release GRDB scan.
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Use when the user mentions flaky tests, tests that pass locally but fail in CI, race conditions in tests, or needs to diagnose WHY a specific test fails.
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Use when the user mentions Liquid Glass review, iOS 26 UI updates, toolbar improvements, or visual effect migration.
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Use when fixing or auditing ANY accessibility issue — VoiceOver, Dynamic Type, color contrast, touch targets, WCAG compliance, App Store accessibility review.
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Use this agent for closed-loop test debugging - automatically analyzes test failures, suggests fixes, and re-runs tests until passing.
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Compare cell-type composition and spatial features across conditions in IMC/MIBI cohorts with the patient as the experimental unit, covering pseudoreplication, per-patient aggregation, mixed models, compositional (Dirichlet/scCODA) differential abundance, diffcyt, per-image-to-patient spatial differential testing (SpaceANOVA), batch covariates, and FDR. Use when testing whether a cell type or spatial niche differs between groups, avoiding cell-level pseudoreplication, choosing a differential-abundance method, or correctly powering an IMC cohort comparison.
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Treats a ctDNA assay as a molecule-counting experiment at the Poisson edge and builds its analytical-validation case the measurement-science way. Covers the genome-equivalent currency (~330 haploid copies/ng), the lambda = input_GE x VAF sampling ceiling (lambda>=3 for ~95% detection), the error-suppression ladder (raw NGS ~1e-3 -> single-strand UMI ~1e-4/1e-5 -> duplex <1e-7), the CLSI EP17 LoB/LoD/LoD95/LoQ framework, the per-locus-vs-panel-integrated LoD distinction that lets bespoke MRD reach ppm, contrived/SEQC2 reference standards, and honest LoD reporting conditioned on input mass + consensus depth + replicate detection rate. Use when stating or trusting a sensitivity claim, designing a dilution-series validation, deciding how many genome equivalents are needed at a target VAF, choosing a single-locus vs panel-integrated LoD, or auditing a "detects 0.1% VAF" claim.
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