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概要と使いどころ
Use when starting feature work that needs isolation from current workspace or before executing implementation plans - creates isolated git worktrees with smart directory selection and safety verification
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Upgrades Python pip/poetry/pipenv dependencies with breaking change handling
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Guide for creating high-quality MCP (Model Context Protocol) servers that enable LLMs to interact with external services through well-designed tools. Use when building MCP servers to integrate external APIs or services, whether in Python (FastMCP) or Node/TypeScript (MCP SDK).
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Use when receiving code review feedback, before implementing suggestions, especially if feedback seems unclear or technically questionable - requires technical rigor and verification, not performative agreement or blind implementation
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Use when completing tasks, implementing major features, or before merging to verify work meets requirements
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Use when encountering any bug, test failure, or unexpected behavior, before proposing fixes
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Use when Codex is running work that originated from DecisionsAI tickets, projects, workflows, or Initiative proposals.
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Reduces JS/TS bundle size via unused deps, tree-shaking, code splitting with keep/discard
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Configures Swagger/OpenAPI documentation
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Configures Husky, lint-staged, commitlint, and Python pre-commit
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Generates .NET Clean Architecture backend structure from entity definitions
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Scans codebase for hardcoded secrets. Returns normalized findings with severity and remediation guidance. Pre-commit hook integration.
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Configures structured logging (Serilog/.NET, structlog/Python)
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Checks DRY/KISS/YAGNI/architecture compliance with quantitative Code Quality Score. Validates decisions via MCP Ref. Reports with SEC-/PERF-/MNT-/ARCH-/BP-/OPT- prefixes.
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Coordinates code quality: ln-511 metrics, ln-512 cleanup, inline agent review (Codex + Gemini), ln-513 regression, ln-514 log analysis. Returns quality_verdict + aggregated results.
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Universal platform artifact cleaner: Replit, StackBlitz, CodeSandbox, Glitch
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Frontend structure worker: SCAFFOLD new React project or RESTRUCTURE existing monolith to component-based architecture
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Manages custom Agent resources on Gemini Enterprise Agent Platform. Use when the user wants to programmatically create, configure, list, update, or delete stateful, server-managed Agent resources (including mounting files, skills, and tools) before executing conversations.
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Creating algorithmic art using p5.js with seeded randomness and interactive parameter exploration. Use this when users request creating art using code, generative art, algorithmic art, flow fields, or particle systems. Create original algorithmic art rather than copying existing artists' work to avoid copyright violations.
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Guides the usage of Gemini Interactions API on Gemini Enterprise Agent Platform. Use when the user wants to use the stateful, server-managed Interactions API for multi-turn conversations, background execution, streaming, structured output, and function calling on the Agent Platform.
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Guides the usage of the Gemini API on Agent Platform with the Google Gen AI SDK. Use when the user asks about using Gemini in an enterprise environment or explicitly mentions Vertex AI, Google Cloud, or Agent Platform. Covers SDK usage (Python, JS/TS, Go, Java, C#), capabilities like Live API, tools, multimedia generation, caching, and batch prediction.
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Breaking changes
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A scoring scale for evaluating how well a CLI is designed for AI agents, based on the "Rewrite Your CLI for AI Agents" principles.
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Write and update GitHub PR titles and PR bodies with repository templates and local conventions. Use when creating PRs with `gh pr create`, revising PR text, choosing a conventional title prefix (for example `feat(web):`), or ensuring ticket suffix rules.
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