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Use when deploying to production environment

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Use when testing hooks validation

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Suggests manual context compaction at logical intervals to preserve context through task phases rather than arbitrary auto-compaction.

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用于组合和派遣并行团队的交互式代理选择器

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AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

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Use when testing agent without context validation

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Use when validating name-directory matching

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Use when testing boolean type validation

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Use when testing per-client skill rules

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Use when testing valid context and agent configuration

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地道的Rust模式、所有权、错误处理、特质、并发，以及构建安全、高性能应用程序的最佳实践。

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Codified expertise for returns authorization, receipt and inspection, disposition decisions, refund processing, fraud detection, and warranty claims management. Informed by returns operations managers with 15+ years experience. Includes grading frameworks, disposition economics, fraud pattern recognition, and vendor recovery processes. Use when handling product returns, reverse logistics, refund decisions, return fraud detection, or warranty claims.

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RFC-driven multi-agent DAG execution pattern with quality gates, merge queues, and work unit orchestration.

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Codified expertise for quality control, non-conformance investigation, root cause analysis, corrective action, and supplier quality management in regulated manufacturing. Informed by quality engineers with 15+ years experience across FDA, IATF 16949, and AS9100 environments. Includes NCR lifecycle management, CAPA systems, SPC interpretation, and audit methodology. Use when investigating non-conformances, performing root cause analysis, managing CAPAs, interpreting SPC data, or handling supplier quality issues.

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Pattern for progressively refining context retrieval to solve the subagent context problem

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Java coding standards for Spring Boot services: naming, immutability, Optional usage, streams, exceptions, generics, and project layout.

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PyTorch深度学习模式与最佳实践，用于构建稳健、高效且可复现的训练流程、模型架构和数据加载。

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Python testing strategies using pytest, TDD methodology, fixtures, mocking, parametrization, and coverage requirements.

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Apple FoundationModels framework for on-device LLM — text generation, guided generation with @Generable, tool calling, and snapshot streaming in iOS 26+.

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Analyze raw prompts, identify intent and gaps, match ECC components (skills/commands/agents/hooks), and output a ready-to-paste optimized prompt. Advisory role only — never executes the task itself. TRIGGER when: user says "optimize prompt", "improve my prompt", "how to write a prompt for", "help me prompt", "rewrite this prompt", or explicitly asks to enhance prompt quality. Also triggers on Chinese equivalents: "优化prompt", "改进prompt", "怎么写prompt", "帮我优化这个指令". DO NOT TRIGGER when: user wants the task executed directly, or says "just do it" / "直接做". DO NOT TRIGGER when user says "优化代码", "优化性能", "optimize performance", "optimize this code" — those are refactoring/performance tasks, not prompt optimization.

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Go testing patterns including table-driven tests, subtests, benchmarks, fuzzing, and test coverage. Follows TDD methodology with idiomatic Go practices.

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Ktor server patterns including routing DSL, plugins, authentication, Koin DI, kotlinx.serialization, WebSockets, and testApplication testing.

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使用 PHPUnit 和 Pest、工厂、数据库测试、模拟以及覆盖率目标进行 Laravel 的测试驱动开发。

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