Rohit Ghumare

Smart context compaction with state preservation. Saves critical files, task progress, and working state before compaction, restores after. Use before manual compact or when auto-compact triggers.

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Capture a user-reported defect as a durable GitHub issue written in the project's own domain language. Explores the codebase in parallel for context but never leaks file paths or line numbers into the issue. Use when the user reports a bug conversationally, runs a QA pass, or says "file an issue", "log this as a bug", "capture this".

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Audit an area of the codebase and propose the smallest structural moves that improve it - untangle boundaries, kill duplication, fix seams, break cycles. Produces a prioritized plan and decision records, not a rewrite. Use when a codebase feels tangled, hard to change, or is becoming a ball of mud, or when asked to improve or refactor architecture.

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Analyze permission prompts and auto mode denials, then generate permission rules and autoMode entries that cut prompt fatigue. Use when prompts keep interrupting, auto mode falls back to prompting, or after sessions with many denials.

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Generate a structured handoff document capturing current progress, open tasks, key decisions, and context needed to resume work. Use when ending a session, saying "continue later", "save progress", "session summary", or "pick up where I left off".

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Master the four operations of context engineering — Write, Select, Compress, Isolate. Manage token budgets, compaction strategies, and context partitioning to keep AI sessions sharp and efficient.

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Run quality gates, review staged changes for issues, and create a well-crafted conventional commit. Use when saying "commit", "git commit", "save my changes", or ready to commit after making changes.

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Create and manage git worktrees for parallel coding sessions with zero dead time. Use when blocked on tests, builds, wanting to work on multiple branches, context switching, or exploring multiple approaches simultaneously.

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The index of every pro-workflow skill and command, grouped by job, with when to reach for each and whether it is human-run or auto-triggered. Use when you are not sure which skill fits, want the full map, or ask "what can this do", "which skill for X", "list the workflow".

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Capture a correction or lesson as a persistent learning rule with category, mistake, and correction. Stores, categorises, and retrieves rules for future sessions. Use after mistakes or when the user says "remember this", "don't forget", "note this", or "learn from this".

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Drive a change through a red-green-refactor loop - failing test first, minimal code to pass, then clean up. Use when implementing a feature or fixing a bug where correctness matters and a test can pin the behavior. Says "TDD", "test first", "red green refactor", "write the test first".

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Score every decision point with a Thoroughness Rating (1-10). AI makes the marginal cost of doing things properly near-zero — pick the higher-rated option every time. Includes scope checks to distinguish contained vs unbounded work.

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Start, structure, and grow a persistent research wiki indexed in pro-workflow's SQLite knowledge base. Each wiki is a folder of markdown pages with provenance, plus a shadow FTS5 index so any session can recall it. Use when the user says "start a wiki", "add to wiki", "compile a page", "wiki on X", or wants a long-lived knowledge base on a topic, paper, product, person, project, or codebase.

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CI/CD pipeline design with GitHub Actions, Docker, Kubernetes, Helm, and GitOps patterns

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Docker best practices including multi-stage builds, compose patterns, image optimization, and security

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Advanced git workflows including worktrees, bisect, interactive rebase, hooks, and recovery techniques

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MCP server development including tool design, resource endpoints, prompt templates, and transport configuration

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Auto-extract patterns from coding sessions, track corrections, and build reusable knowledge with confidence scoring

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Monitoring and observability with OpenTelemetry, Prometheus, Grafana dashboards, and structured logging

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Route broad or ambiguous AgentKit SEO work to the right module while keeping context scoped. Use when a request spans multiple surfaces, asks for overall digital-presence strategy, involves provider or install architecture, needs agent-context planning, or the correct platform skill is unclear.

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Django architecture patterns including DRF, ORM optimization, signals, middleware, and project structure

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CI/CD pipeline patterns for GitHub Actions, GitLab CI, testing strategies, and deployment automation

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Authentication and authorization patterns including OAuth2, JWT, RBAC, session management, and PKCE flows

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AWS cloud patterns for Lambda, ECS, S3, DynamoDB, and Infrastructure as Code with CDK/Terraform

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