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Create and configure Claude Code sub-agents with custom prompts, tools, and models

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Create and use Claude Code slash commands - quick prompts, bash execution, file references

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Spring Boot architecture patterns, REST API design, layered services, data access, caching, async processing, and logging. Use for Java Spring Boot backend work.

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SaaS analytics event taxonomy, metric formulas (MRR, churn, LTV), provider-agnostic tracking, funnel analysis, cohort setup, and privacy-respecting instrumentation.

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Use RepoPrompt CLI for token-efficient codebase exploration

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Data structure selection, pub/sub patterns, Lua scripting, pipelining, and cluster topology strategies.

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Chunking strategies, embedding model selection, hybrid search, reranking, eval metrics

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Prompt templates, few-shot examples, chain-of-thought, structured output, evals

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Product analytics - event taxonomy, funnel analysis, A/B testing, retention metrikleri.

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Marketing analytics - UTM, attribution, CAC, ROAS, conversion tracking.

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GDPR compliance - data subject rights, lawful basis, DPIA, privacy by design, breach notification, consent management, cross-border transfers, PII masking

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LLM Tuning Patterns

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Structured data extraction - tables, pricing, products, API endpoints with schema

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ETL/ELT patterns, batch vs streaming, idempotency, data quality framework, and pipeline orchestration

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AI art direction system. Claude directs image generation models (Gemini, DALL-E, Flux) via structured prompts. Generate banners, diagrams, logos, screenshots, and social media visuals without leaving the terminal.

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Gorev tipine gore dusunme modu secimi. 5 mod -- analytical (derin analiz), creative (yaratici cozum), systematic (adim adim), rapid (hizli aksiyon), debug (hata izleme). Her mod farkli prompt stratejisi ve karar agaci kullanir.

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ClickHouse database patterns, query optimization, analytics, and data engineering best practices for high-performance analytical workloads.

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Write reliable prompts for Agentica/REPL agents that avoid LLM instruction ambiguity

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Analyze Google Analytics data, review website performance metrics, identify traffic patterns, and suggest data-driven improvements. Use when the user asks about analytics, website metrics, traffic analysis, conversion rates, user behavior, or performance optimization.

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Brand-consistent asset sets from DESIGN.md — hero, section illustrations, icon sets, OG image — generated through whichever channel the user actually has (grok build image_gen, Codex $imagegen, Gemini, xAI/Recraft/OpenAI keys) as recorded by omd:setup, with a provenance and cost ledger. No channel → prompt pack + manual queue, never stock. Trigger: '이미지 세트 만들어', '에셋 생성', 'generate assets', 'hero image', '아이콘 세트', 'OG 이미지'.

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One-prompt autonomous product design and implementation. Use automatically for broad greenfield UI requests such as 'from scratch', '새 제품/화면을 알아서 만들어줘', or requests that delegate DESIGN.md creation. It decides whether to reuse, establish, refresh, or skip a project design system; asks at most one consequential question batch; then builds and verifies the real surface. Use omd:harness instead only when the user explicitly asks for guided checkpoints.

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One-prompt autonomous product design and implementation. Use automatically for broad greenfield UI requests such as 'from scratch', '새 제품/화면을 알아서 만들어줘', or requests that delegate DESIGN.md creation. It decides whether to reuse, establish, refresh, or skip a project design system; asks at most one consequential question batch; then builds and verifies the real surface. Use omd:harness instead only when the user explicitly asks for guided checkpoints.

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Brand-consistent asset sets from DESIGN.md — hero, section illustrations, icon sets, OG image — generated through whichever channel the user actually has (grok build image_gen, Codex $imagegen, Gemini, xAI/Recraft/OpenAI keys) as recorded by omd:setup, with a provenance and cost ledger. No channel → prompt pack + manual queue, never stock. Trigger: '이미지 세트 만들어', '에셋 생성', 'generate assets', 'hero image', '아이콘 세트', 'OG 이미지'.

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Generate exactly one finished CRT retro computer-interface illustration from an uploaded portrait, group photo, creature, object, or described theme. Use when the user wants anchored subjects re-authored as an exaggerated circa-1980s bitmap editorial caricature beneath early Macintosh or Minitel-style windows, optionally invoking the exact Chinese presets 街头怪诞, 巨像符号, or 冷面几何. Before generation, collect a named or image-derived palette and aspect ratio through a strict two-stage intake unless supplied. Preserve each intended subject as a distinct identity, one shared pixel lattice, restricted non-skin checkerboard midtones, low-facet geometry, unequal extraction windows, mandatory barrel-curved CRT edges, and the immutable tait-crt-interface-skill title-bar signature. Never trace, auto-pixelate, imitate photographic detail, omit, merge, or duplicate subjects, retry, resize, expose prompts, or ask users to choose a style preset.

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