Implement comprehensive error handling for Python code paths to keep services resilient and user-friendly. Use when failures are currently silent or exceptions leak through.
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Refactor Python code to improve quality while keeping functionality intact. Use when cleaning up complexity, removing duplication, or tightening structure.
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설치 방법 보기설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
Improve readability, maintainability, and testability without changing behavior.
Code quality improvements
dict/tuple blobs with Pydantic BaseModels where appropriateReduce complexity
Enhance maintainability
Optimize but stay Pythonic
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Implement comprehensive error handling for Python code paths to keep services resilient and user-friendly. Use when failures are currently silent or exceptions leak through.
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Tabular and numerical data analysis with descriptive statistics and insights. Use when the user provides data, tables, CSVs, or numbers and wants analysis.
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Financial factsheet analysis with key metrics extraction and investment rationale
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Diagnose and fix CI failures without leaving your editor.
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Reproduce ai-repo PR checks locally with Poe and CI scripts, including per-package typecheck and coverage behavior. Use when validating changes before push or when user asks which local commands match CI.
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Ask clarifying questions before implementing to ensure Python requirements are understood. Use when a task lacks detail, dependencies are unclear, or multiple interpretations are possible.
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