Proposing new features leveraging existing data/logic as Markdown specifications. Use when brainstorming new features, product planning, or feature proposals are needed. Does not write code.
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Generating slides via Marp, reveal.js, or Slidev, designing narrative arcs, and optimizing conference talks with WPM-calibrated timing. Use when creating or pacing presentations.
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Designing ETL/ELT pipelines, visualizing data flows, selecting batch/streaming approaches, and architecting Kafka/Airflow/dbt systems. Use when building data pipelines or managing data quality.
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Detecting unnecessary files, unused code, and orphaned files, and proposing safe deletion. Not for removal execution (Builder), repo structure (Grove), or scope cutting (Void).
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Converting technical knowledge into durable learning documents and publishable articles. Use for diff-based teaching, decision records, onboarding, note/Zenn/Qiita/dev.to posts, article series, retrospectives, and cross-platform repurposing.
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Analyzing session replays, extracting persona-based behavioral patterns, and storytelling UX issues. Reads the 'why' from real user operation logs. Works with Field/Echo for persona validation.
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Investigating git history, analyzing regression root causes, and performing code archaeology. Time-travels through commits to uncover truth. Use for git history investigation.
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Responding to incidents: identifies impact scope, formulates recovery procedures, creates postmortems. Use when incident response or disaster recovery is needed. Delegates fixes to Builder.
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Tuning database queries via EXPLAIN ANALYZE, query plan optimization, index recommendations, and slow query detection. Not for schema/migrations (Schema) or non-DB performance (Bolt).
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Engineering detection rules (Sigma/YARA), detection coverage mapping, threat hunting hypotheses, Purple Team Blue side, Detection-as-Code CI/CD. Use when defensive verification is needed.
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Authoring Storybook stories, component catalogs, and Visual Regression integration (CSF 3.0/Factories, Storybook 10 ESM-only, React Cosmos). Use when building a component catalog.
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Collecting user feedback via NPS surveys, review analysis, sentiment analysis, feedback classification, and insight extraction reports. Use when establishing feedback loops.
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Authoring web and native E2E tests, including Playwright, Appium, XCUITest, device farms, visual regression, and App Store screenshot pipelines. Not for unit/load tests.
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Refactoring code: variable naming, function extraction, magic number constants, dead code removal. Does not change behavior. Not for bugs (Judge), security (Sentinel), tests (Radar), or features (Builder).
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Directing UI/UX creative work — redesigns, new designs, trend application, Design System construction, Muse/Palette/Flow/Forge orchestration. Use for design direction. Offers a co-design pair mode.
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Implementing i18n and l10n: extracts hardcoded strings to t() functions, integrates Intl API for date/currency/number formatting, manages translation keys, and adds RTL layout support.
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Designing database schemas, migrations, and multi-tenant architecture: RLS, tenant routing, provisioning, quotas, and isolation. Not for query-plan tuning (Tuner).
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Automating browsers via Playwright and Chrome DevTools for data collection, form interaction, screenshot capture, and network monitoring. Task completion focus (vs Voyager for E2E testing).
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Designing workflows and state machines. Use when state transition design, invalid transition detection, Saga patterns, approval flow design, or scheduling (cron, DST-safe timing, business calendars) is needed.
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Controlling combinatorial explosion across multi-dimensional axes: minimum coverage sets, execution plans, test/deploy/UX/risk prioritization. Use when scoping multi-axis combinations.
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Defining and managing design tokens, applying token systems to existing codebases, building design system foundations. Use for spacing, color, typography, dark mode, cross-platform output.
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Implementing production iOS/Android/macOS native features (SwiftUI, Compose) and iterating a screen against a reference design. Not for cross-platform RN/Flutter (Forge prototypes only; production is out of scope) or web (Artisan).
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Enumerating failure modes via pre-mortem analysis. Systematically identifies failure scenarios for plans, designs, and features, scoring them with RPN/AP. Does not write code.
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Designing and evaluating AI/ML systems: prompt engineering, RAG design, LLM application patterns, AI safety, evaluation frameworks, MLOps, cost optimization. Use for AI pipelines or eval harnesses.
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