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Use when orchestrating implementer/judge subagents — form gate + nine modes (do-and-judge ±two-stage, steps/parallel/worktrees, competitively, debate, live-app-judge, adversarial-council).
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When starting parallel work in isolation from the current branch — spawn a git worktree with ignore-safety checks and a clean test baseline — even when the user says 'try this on the side'.
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Use when optimizing test suite performance — database setup, seeder optimization, parallel testing, CI pipeline efficiency, or RefreshDatabase alternatives.
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Codex workflow tips from Boris Cherny and the Codex team. Use when setting up Codex or optimizing workflows: parallel sessions, worktrees, plan mode, AGENTS.md, skills, subagents, hooks, MCP, permissions, and sandboxing.
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Use when facing 2+ independent tasks that can be worked on without shared state or sequential dependencies
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Review the changes since a fixed point (commit, branch, tag, or merge-base) along two axes — Standards (does the code follow this repo's documented coding standards?) and Spec (does the code match what the originating issue/spec asked for?). Runs both reviews in parallel sub-agents and reports them side by side. Use when the user wants to review a branch, a PR, work-in-progress changes, or asks to "review since X".
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Review code changes adversarially using parallel review layers (Blind Hunter, Edge Case Hunter, Acceptance Auditor) with structured triage into actionable categories. Use when the user says "run code review" or "review this code"
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Spawn N parallel candidates at the same task, pick a base, graft the strongest parts of the losers into it. Use for /arena, 'arena this', 'throw it in the arena', or when one attempt at a non-trivial artifact would lock in the wrong shape.
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Periodic pass that keeps a project's verification skill and feature map honest: parallel source readers per feature, one live session driving every feature, at most one PR of proven corrections. Use for /maintain-verification-skill or "audit the verify skill".
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Use for 'why does X work this way', 'why we picked Y', design rationale, regressions, postmortems, or data-backed thresholds. Discovers available MCPs and queries each evidence category (source control, issue tracker, long-form docs, real-time chat, infrastructure observability, error tracking, product analytics warehouse) in parallel, then returns a cited read on decisions and tradeoffs. Use how for runtime behavior.
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Full website GEO+SEO audit with parallel agents first and skills fallback. Orchestrates a comprehensive Generative Engine Optimization audit across AI citability, platform analysis, technical infrastructure, content quality, and schema markup. Produces a composite GEO Score (0-100) with prioritized action plan.
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Use when choosing .NET concurrency patterns for async I/O, queues, pipelines, or thread safety. Keywords: async/await, channels, dataflow, Rx, lock contention, producer consumer, parallel processing.
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Set up and manage a UI redesign experiment with three git worktree branches for modern minimal, bold creative, and classic refined design directions. Use when asked to run a UI redesign experiment, compare design approaches, or prototype multiple visual directions in parallel branches.
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Agents work in parallel on the same task; judges evaluate and select the winner.
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Use quando enfrentar 2+ tarefas independentes que podem ser trabalhadas sem estado compartilhado ou dependências sequenciais
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Padrões de orquestração multi-agente. Use quando múltiplas tarefas independentes podem rodar com diferentes especialidades de domínio ou quando uma análise abrangente requer múltiplas perspectivas.
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Treinar modelos de Mixture of Experts (MoE) usando DeepSpeed ou HuggingFace. Use ao treinar modelos em larga escala com computação limitada (redução de 5× em custos vs modelos densos), implementar arquiteturas esparsas como Mixtral 8x7B ou DeepSeek-V3, ou escalar capacidade de modelo sem aumento proporcional de computação. Cobre arquiteturas MoE, mecanismos de roteamento, balanceamento de carga, paralelismo de especialistas e otimização de inferência.
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Acelere a inferência de LLMs usando especulative decoding, múltiplas cabeças Medusa e técnicas de lookahead decoding. Use ao otimizar velocidade de inferência (aceleração de 1,5-3,6×), reduzir latência em aplicações em tempo real ou fazer deploy de modelos com recursos computacionais limitados. Cobre modelos draft, atenção em árvore, iteração de Jacobi, geração paralela de tokens e estratégias de deploy em produção.
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Use quando enfrenta 2+ tarefas independentes que podem ser trabalhadas sem estado compartilhado ou dependências sequenciais
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Plan and document handoffs, parent lane contracts, and parallel batch contracts between specialized AI agents (foreman, workers, reviewers). Use for multi-agent workflows, subagents, original goal preservation, native gates, claim ceilings, terminal states, baton passes, or guild-style agent coordination.
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Use when facing 2+ independent tasks that can be worked on without shared state or sequential dependencies
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AI image generation with OpenAI GPT Image 2, Azure OpenAI, Google, OpenRouter, DashScope, Z.AI GLM-Image, MiniMax, Jimeng, Seedream, Replicate and Agnes APIs. Supports text-to-image, reference images, aspect ratios, and batch generation from saved prompt files. Sequential by default; use batch parallel generation when the user already has multiple prompts or wants stable multi-image throughput. Use when user asks to generate, create, or draw images.
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Review the changes since a fixed point (commit, branch, tag, or merge-base) along two axes — Standards (does the code follow this repo's documented coding standards?) and Spec (does the code match what the originating issue/spec asked for?). Runs both reviews in parallel sub-agents and reports them side by side. Use when the user wants to review a branch, a PR, work-in-progress changes, or asks to "review since X".
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Draft or refine IDD-ready GitHub issues, roadmap issues, and sub-issues before the normal IDD execution loop begins. Use when a request is too large or ambiguous for one reviewable change, when work needs decomposition or dependency encoding, or when the user asks for issue drafting, roadmap planning, or parallelizable task breakdown.
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