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Execute CLI commands through RTK proxy for token-optimized output

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Spec-Driven Development workflow — enforces sdd/ folder hierarchy with planning-first gates, current-state artifacts, and completion verification

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Auto-detect project context and optimize harness — deactivate unused agents/skills, suggest missing experts, generate project profile

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Quantitative agent evaluation using 4-metric framework (correctness/step_ratio/tool_call_ratio/latency_ratio) with ideal trajectory annotation and capability-categorical taxonomy. Use when measuring agent efficiency, comparing agent variants, or gating new agents through correctness→efficiency phases. Complements harness-eval (SE benchmarks) and evaluator-optimizer (qualitative rubric).

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Alembic migration patterns for naming conventions, safety checks, expand-contract, env.py configuration, and CI integration

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Audit agent dependencies and references

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Fetch Claude Code official documentation. Use when updating local reference docs or checking official spec.

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Create a new agent with complete structure

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code-review-graph (CRG) MCP wrapper — token-efficient context retrieval via AST knowledge graph. Exposes 4 core tools from CRG.

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CVE triage workflow for vulnerability analysis, reproduction assessment, and patch verification

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dbt best practices for SQL modeling, testing, and analytics engineering workflows

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Research-validated planning — research → plan → verify cycle for high-confidence implementation plans

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Generate 4-6 parallel design mockups for rapid visual comparison — adapted from gstack /design-shotgun pattern

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Review code against language-specific best practices

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Parameterized evaluator-optimizer loop for quality-critical output with configurable rubrics

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Fix broken agent references and symlinks

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Execute Gemini CLI prompts and return results

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Go backend patterns from Uber style and standard layout

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hada.io RSS feed monitoring for AI agent/harness articles with automated /scout analysis

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Structured SE task evaluation using 15 benchmark definitions from claude-code-harness research

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Synthesize code harnesses for agent action validation — AutoHarness-inspired verifier/filter/policy generation

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Show help information for commands and system

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On explicit /homework invocation, analyze the current and linked previous sessions, extract mistakes (찐빠), and report them via omcustom-feedback with a confirmation gate. Auto-activation on session cleanup/session-end signals is OPT-IN (default OFF) — requires an explicit project/user directive. Use when explicitly auditing recent work for harness gaps.

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AI design language for production-grade UI — 10 commands covering typography, color, motion, layout, and UX writing quality

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