'nft' 검색 결과

Use when encountering any bug, test failure, or unexpected behavior, before proposing fixes

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Karpathy's LLM Wiki: build/query interlinked markdown KB.

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Create a detailed refactor plan with tiny commits via user interview, then file it as a GitHub issue. Use when user wants to plan a refactor, create a refactoring RFC, or break a refactor into safe incremental steps.

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Use when implementing any feature or bugfix, before writing implementation code

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Use when about to claim work is complete, fixed, or passing, before committing or creating PRs - requires running verification commands and confirming output before making any success claims; evidence before assertions always

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Use when starting any conversation - establishes how to find and use skills, requiring Skill tool invocation before ANY response including clarifying questions

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Use when creating new skills, editing existing skills, or verifying skills work before deployment

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Use when you have a spec or requirements for a multi-step task, before touching code

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Deep-dive framework for analyzing crypto tokens — market data, liquidity health, tokenomics, unlock schedules, and risk assessment. Combines on-chain data, API queries, and multi-source validation to generate actionable investment verdicts.

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Disciplined diagnosis loop for hard bugs and performance regressions. Reproduce → minimise → hypothesise → instrument → fix → regression-test. Use when user says "diagnose this" / "debug this", reports a bug, says something is broken/throwing/failing, or describes a performance regression.

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Interactive QA session where user reports bugs or issues conversationally, and the agent files GitHub issues. Explores the codebase in the background for context and domain language. Use when user wants to report bugs, do QA, file issues conversationally, or mentions "QA session".

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Generate multiple radically different interface designs for a module using parallel sub-agents. Use when user wants to design an API, explore interface options, compare module shapes, or mentions "design it twice".

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Use when starting feature work that needs isolation from current workspace or before executing implementation plans - ensures an isolated workspace exists via native tools or git worktree fallback

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Use when executing implementation plans with independent tasks in the current session

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Write implementation plans: bite-sized tasks, paths, code.

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Audit social media accounts (TikTok, IG, etc.): scrape profiles, calculate engagement metrics, diagnose performance drops, interpret analytics screenshots.

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Discover and analyze trending GitHub repositories from TrendShift and other sources — evaluate usefulness, extract learnings, and identify valuable skills/tools

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Analyze credential pooling operations and API reseller business models — economics, risks, detection patterns, and sustainability

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Query Polymarket: markets, prices, orderbooks, history.

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Extract a DDD-style ubiquitous language glossary from the current conversation, flagging ambiguities and proposing canonical terms. Saves to UBIQUITOUS_LANGUAGE.md. Use when user wants to define domain terms, build a glossary, harden terminology, create a ubiquitous language, or mentions "domain model" or "DDD".

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Write ML papers for NeurIPS/ICML/ICLR: design→submit.

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Grilling session that challenges your plan against the existing domain model, sharpens terminology, and updates documentation (CONTEXT.md, ADRs) inline as decisions crystallise. Use when user wants to stress-test a plan against their project's language and documented decisions.

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Reverse engineer and security-test Telegram bots — API analysis, callback interception, exploit discovery, and vulnerability documentation

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REST/GraphQL API testing with automated validation — test endpoints, validate responses, check status codes, and ensure API contracts

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