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Run convex-doctor static analysis, interpret findings, and fix issues across security, performance, correctness, schema, and architecture categories. Use when running convex-doctor, fixing convex-doctor warnings or errors, improving the convex-doctor score, or when asked about Convex code quality, static analysis, or linting Convex functions.
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Revisa cambios de performance de queries ClickHouse y Postgres (vambe-datascience, CRM, réplicas) contra los errores y aprendizajes de la ronda
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Optimize Bazel builds for large-scale monorepos. Use when configuring Bazel, implementing remote execution, or optimizing build performance for enterprise codebases.
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Build robust, production-grade backtesting systems that avoid common pitfalls and produce reliable strategy performance estimates.
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Azure Application Insights SDK for .NET. Application performance monitoring and observability resource management.
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Comprehensive guidance for implementing asynchronous Python applications using asyncio, concurrent programming patterns, and async/await for building high-performance, non-blocking systems.
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Find and evaluate influencers for brand partnerships, verify authenticity, and track collaboration performance across Instagram, Facebook, YouTube, and TikTok.
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Complete App Store Optimization (ASO) toolkit for researching, optimizing, and tracking mobile app performance on Apple App Store and Google Play Store
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Build content-focused websites with Astro — zero JS by default, islands architecture, multi-framework components, and Markdown/MDX support.
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Track engagement metrics, measure campaign ROI, and analyze content performance across Instagram, Facebook, YouTube, and TikTok.
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Advanced JavaScript animation library skill for creating complex, high-performance web animations.
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Expert guidance for building modern Android UIs with Jetpack Compose, covering state management, navigation, performance, and Material Design 3.
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Optimize multi-agent systems with coordinated profiling, workload distribution, and cost-aware orchestration. Use when improving agent performance, throughput, or reliability.
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Create, iterate, and scale paid ad creative for Google Ads, Meta, LinkedIn, TikTok, and similar platforms. Use when generating headlines, descriptions, primary text, or large sets of ad variations for testing and performance optimization.
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Systematic improvement of existing agents through performance analysis, prompt engineering, and continuous iteration.
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Code review checklist for SwiftUI and Swift PRs. Use when reviewing pull requests, checking code quality, verifying Swift/SwiftUI implementations, or conducting PR reviews. Provides prioritized checklist covering state management, performance, component design, data flow, async handling, UI/UX, accessibility, security, and testing.
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Reserved and on-demand GPU cloud instances for ML training and inference. Use when you need dedicated GPU instances with simple SSH access, persistent filesystems, or high-performance multi-node clusters for large-scale training.
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Simple Preference Optimization for LLM alignment. Reference-free alternative to DPO with better performance (+6.4 points on AlpacaEval 2.0). No reference model needed, more efficient than DPO. Use for preference alignment when want simpler, faster training than DPO/PPO.
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Fast tokenizers optimized for research and production. Rust-based implementation tokenizes 1GB in <20 seconds. Supports BPE, WordPiece, and Unigram algorithms. Train custom vocabularies, track alignments, handle padding/truncation. Integrates seamlessly with transformers. Use when you need high-performance tokenization or custom tokenizer training.
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Facebook's library for efficient similarity search and clustering of dense vectors. Supports billions of vectors, GPU acceleration, and various index types (Flat, IVF, HNSW). Use for fast k-NN search, large-scale vector retrieval, or when you need pure similarity search without metadata. Best for high-performance applications.
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Run comprehensive worker system benchmarks and performance analysis
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Worker-Agent integration for intelligent task dispatch and performance tracking
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AI-assisted pair programming with multiple modes (driver/navigator/switch), real-time verification, quality monitoring, and comprehensive testing. Supports TDD, debugging, refactoring, and learning sessions. Features automatic role switching, continuous code review, security scanning, and performance optimization with truth-score verification.
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MCP server optimization and transport layer enhancement for claude-flow v3. Implements connection pooling, load balancing, tool registry optimization, and performance monitoring for sub-100ms response times.
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