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Beautiful interactive CLI prompts with @clack/prompts and custom prompts with @clack/core

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Direct PostgreSQL access with node-postgres (pg) -- connection pools, parameterized queries, transactions, streaming, LISTEN/NOTIFY, error handling

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PostHog analytics and feature flags setup

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Speech-to-text transcription and translation via OpenAI Audio API -- models, response formats, timestamps, prompting, streaming, chunking, and diarization

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Direct MySQL database access with mysql2 driver -- connection pools, prepared statements, transactions, streaming, typed queries, error handling

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LlamaIndex.TS data framework for RAG, indexing, retrieval, query engines, chat engines, and agentic workflows in TypeScript

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LangChain.js patterns for building LLM applications — chat models, LCEL chains, prompt templates, structured output, agents, tools, RAG, streaming, and LangSmith tracing

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PostHog event tracking, user identification, group analytics for B2B, GDPR consent patterns. Use when implementing product analytics, tracking user behavior, setting up funnels, or configuring privacy-compliant tracking.

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Provider-agnostic patterns for LLM function calling, tool loops, and agentic workflows

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Build production-ready analytical SQL queries using CTEs, window functions, aggregations, and data transformations. Translates business questions into well-documented, performant queries. Use when writing reporting queries, building data pipelines, or answering ad-hoc business questions with SQL.

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Write Prisma Next queries for Postgres, SQLite, or Mongo — pick a lane (Postgres/SQLite `db.orm.<Model>` + `db.sql.<table>`; Mongo `db.orm.<root>` + `db.query.from(...)` pipeline builder), filter / project / sort / paginate, eager-load with `.include(...)`, Postgres/SQLite `db.transaction(...)`, Postgres/SQLite ORM `.aggregate(...)`, Mongo aggregations via query builder, namespace-aware accessors (`db.orm.<ns>.<Model>`, `db.sql.<ns>.<table>`). Triggers: query, where, match, select, project, orderBy, take, skip, include, lookup, first, all, count, aggregate, group, create, update, delete, upsert, returning, transaction, db.close, script teardown, variant, polymorphism, drizzle-style, kysely-style. Notes: `.all()` is a Thenable (just `await` it), iterators are single-use (`RUNTIME.ITERATOR_CONSUMED`), Postgres `count` is `number` while sum/avg/min/max are `number | null`, ranges use chained `.where()` or `and(...)` (no `.between(...)`).

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Build a full feature in this Flutter repository that includes backend or storage data flow: read API schema, create DTOs, map DTOs to entities, add Riverpod use cases, connect feature state, and render UI data. Use when a task goes beyond a screen and needs real data integration.

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Use when validating and serializing Python data with Pydantic v2 - models, field and model validators, constrained and special types, TypeAdapter, discriminated unions, BaseSettings, or FastAPI integration

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Use when building RAG or LLM applications with LlamaIndex - data loaders, node parsing, vector stores, retrievers and rerankers, query engines, agents and workflows, streaming, or evaluation

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Supreme policy layer governing all agent behavior. Autonomy, one-line prompt interpretation, speed standards, emphasis signal processing, cross-skill coordination, done definitions, conflict resolution. Loaded every prompt.

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End-to-end AI website generation pipeline. Claude Opus 4.8 emits Bolt-style <boltArtifact> envelopes (multi-file, plan-first) that customize Vite+React+Tailwind templates from pre-researched business data. Pre-research via APIs, media acquisition, brand extraction, visual inspection via GPT Image 2 vision, R2 upload (per-file content-type by extension), D1 status updates. Supports all business types: SaaS, portfolio, non-profit, restaurant, salon, medical, legal, retail, tech.

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Extract real brands (Wayback for rebuilds). Copy system, headline/CTA rules, trust surfaces, legal pages, SEO+structured data, anti-AI-slop, microcopy, DESIGN.md, W3C DTCG tokens, pSEO 5 types, GEO/AI search.

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Captures and evolves user preferences with confidence levels. Maintains Voice of the Customer model with exact language, dissatisfaction and aspiration signals. Handles promotion/demotion, global vs project scoping, auto memory system, and Omi wearable data integration.

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Use when writing or reviewing error handling, floating-point math, concurrent code, remote calls, singletons/globals, hot-path data structures, or high-volume log statements

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Expert prompt engineering for Seedance 2.0. Use when the user wants to generate a video with multimodal assets (images, videos, audio) and needs the best possible prompt.

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Full-featured Kling 3.0 Omni video generation skill. Covers text-to-video, image-to-video, video editing (base mode), video reference (feature mode), multi-shot generation, and audio-synced video. Includes validated API constraint rules and prompt engineering guide.

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Prove that a proposed active stablecoin can enter Pharos runtime data with both a fetchable price and a fetchable market-cap/circulating-supply path. Use before active additions and pre-launch promotions.

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Produce the monthly "Stablecoin Pulse" 2-page PDF for a partner team (default Polaris) from Pharos API data plus X and web research, explaining why supply, chains, and pegs moved. Use at month end or when asked for a monthly stablecoin trends/pulse report; not for the daily digest or Telegram pulse.

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Draft a short, prioritized questionnaire for a collaborating stablecoin team when public evidence cannot resolve important Pharos data or confidence gaps.

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