James P Hollingsworth

Python backend expert including Django, FastAPI, Flask, SQLAlchemy, and async patterns

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Use when you need to auto-log all tool interactions into a self-organizing vector DB with instant recall. Intercepts interactions, extracts key information, generates embeddings, stores in LanceDB, auto-categorizes, and builds a retrieval index. Inspired by OpenClaw SQLite LCM + summary DAG pattern.

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Feed actual task results back into agent memory for calibration. Compares predicted vs actual outcomes, records accuracy scores, and tracks estimation quality, prediction quality, and decision quality over time to improve future agent performance.

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Use when the user wants to use Google Gemini for analysis, large files or codebases, sandbox execution, or brainstorming. Uses headless Gemini CLI scripts (no MCP). Triggers on "use Gemini", "analyze with Gemini", "large file", "sandbox", "brainstorm with Gemini".

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Shell out to Claude Code CLI to invoke a second Claude session headlessly. Useful for cross-validation, second opinions, and isolated analysis without sharing current agent context. Requires Anthropic account.

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Configurable regex-based alert system for detecting patterns in tool calls and session activity. Supports error triggers, content regex matching, token threshold triggers, and pattern detection with configurable actions.

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Structured workflow for upgrading Next.js applications across major versions. Use when migrating a Next.js project from one major version to another (e.g., 13 to 14, 14 to 15, 15 to 16). Covers codemod automation, breaking change detection, incremental migration paths, and post-upgrade validation.

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Next.js 16 caching model expertise covering the 'use cache' directive, cacheLife() API, cacheTag() for invalidation, cacheComponents configuration, and Partial Prerendering (PPR). Use when implementing caching strategies in Next.js 16+ applications, migrating from unstable_cache, or optimizing server component rendering.

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Provides specific version compatibility notes for NativeWind and Tailwind CSS to prevent common installation errors.

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NativeScript best practices and patterns for mobile applications

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Decision matrix for selecting multi-agent topologies (Supervisor, Swarm, Hierarchical, Conductor) with token economics, failure modes, and escalation paths

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Modern Python tooling best practices using uv, ruff, ty, and pytest. Mandates the Trail of Bits Python coding standards for project setup, dependency management, linting, type checking, and testing. Based on patterns from trailofbits/cookiecutter-python.

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Focuses on rules and best practices for mobile-first design and responsive typography using tailwind.

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Autonomous fixed-budget ML experiment loop — setup, iterative hypothesis testing, git-based keep/discard tracking, and indefinite autonomous execution. Implements the karpathy/autoresearch protocol.

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Semantic search over global agent memory. Use to retrieve previously learned patterns, decisions, gotchas, and workarounds. Prevents stale-context errors across long sessions and multi-agent pipelines.

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Audit memory retrieval quality (drift, staleness, citation-groundedness) and produce remediation backlog.

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Comprehensive health check across CC auto-memory and agent-studio memory systems — detects orphans, duplicates, staleness, and threshold violations

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Medusa v2 rules and best practices for modular commerce architecture, Workflow SDK, data models, services, and admin customizations.

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AI-first security scanning with Medusa. 3,000+ detection patterns covering AI/ML, agents, MCP, RAG, prompt injection, and traditional SAST vulnerabilities. Wraps Medusa CLI with SARIF/JSON parsing, structured finding output, OWASP mapping, and remediation guidance.

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Guide developers in creating Model Context Protocol (MCP) servers. Use for building MCP tools that enable LLMs to interact with external services. Covers TypeScript (primary) and Python FastMCP (secondary), tool annotations, Zod/Pydantic validation, and evaluation question creation.

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Convert files to Markdown using Microsoft's MarkItDown library

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Focuses on pandas-specific rules for data manipulation, including method chaining, data selection using loc/iloc, and groupby operations.

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Compiler-level code intelligence via native LSP — definitions, references, types, call hierarchies, and diagnostics.

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Orchestrate multi-LLM parallel debate and synthesis. Dispatches prompts to available omega CLI wrappers in parallel, collects independent responses, runs anonymized peer review ranking, and synthesizes via a chairman model. Supports collaboration templates, idle watchdog, inter-agent messaging, worktree isolation, and multi-turn sessions. No server required.

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