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Observability patterns for Python applications. Triggers on: logging, metrics, tracing, opentelemetry, prometheus, observability, monitoring, structlog, correlation id.

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CLI application patterns for Python. Triggers on: cli, command line, typer, click, argparse, terminal, rich, console, terminal ui.

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Python asyncio patterns for concurrent programming. Triggers on: asyncio, async, await, coroutine, gather, semaphore, TaskGroup, event loop, aiohttp, concurrent.

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Model Context Protocol (MCP) server patterns for building integrations with Claude Code. Triggers on: mcp server, model context protocol, tool handler, mcp resource, mcp tool.

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Scans for project documentation files (AGENTS.md, CLAUDE.md, GEMINI.md, COPILOT.md, CURSOR.md, WARP.md, and 15+ other formats) and synthesizes guidance. Auto-activates when user asks to review, understand, or explore a codebase, when starting work in a new project, when asking about conventions or agents, or when documentation context would help. Can consolidate multiple platform docs into unified AGENTS.md.

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Process JSON with jq and YAML/TOML with yq. Filter, transform, query structured data efficiently. Triggers on: parse JSON, extract from YAML, query config, Docker Compose, K8s manifests, GitHub Actions workflows, package.json, filter data.

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Analyze codebase with tokei (fast line counts by language) and difft (semantic AST-aware diffs). Get quick project overview without manual counting. Triggers on: how big is codebase, count lines of code, what languages, show semantic diff, compare files, code statistics.

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Docker, Kubernetes, and AWS ECS/Fargate patterns. Triggers on: Dockerfile, docker-compose, kubernetes, k8s, helm, pod, deployment, service, ingress, container, image, ecs, fargate, task definition, ecs service, awsvpc, FARGATE_SPOT, ALB, ecs vs kubernetes.

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Modern file and content search using fd, ripgrep (rg), and fzf. Triggers on: fd, ripgrep, rg, find files, search code, fzf, fuzzy find, search codebase.

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SQLAlchemy and database patterns for Python. Triggers on: sqlalchemy, database, orm, migration, alembic, async database, connection pool, repository pattern, unit of work.

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Fast Python environment management with uv (10-100x faster than pip). Triggers on: uv, venv, pip, pyproject, python environment, install package, dependencies.

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FastAPI web framework patterns. Triggers on: fastapi, api endpoint, dependency injection, pydantic model, openapi, swagger, starlette, async api, rest api, uvicorn.

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pytest testing patterns for Python. Triggers on: pytest, fixture, mark, parametrize, mock, conftest, test coverage, unit test, integration test, pytest.raises.

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Python type hints and type safety patterns. Triggers on: type hints, typing, TypeVar, Generic, Protocol, mypy, pyright, type annotation, overload, TypedDict.

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Quick reference for RESTful API design patterns, HTTP semantics, caching, and rate limiting. Triggers on: rest api, http methods, status codes, api design, endpoint design, api versioning, rate limiting, caching headers.

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Security patterns and OWASP guidelines. Triggers on: security review, OWASP, XSS, SQL injection, CSRF, authentication, authorization, secrets management, input validation, secure coding.

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Quick reference for common SQL patterns, CTEs, window functions, and indexing strategies. Triggers on: sql patterns, cte example, window functions, sql join, index strategy, pagination sql.

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Patterns for SQLite databases in Python projects - state management, caching, and async operations. Triggers on: sqlite, sqlite3, aiosqlite, local database, database schema, migration, wal mode.

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Cross-language testing strategies and patterns. Triggers on: test pyramid, unit test, integration test, e2e test, TDD, BDD, test coverage, mocking strategy, test doubles, test isolation.

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Persistent project documentation system that maintains context across sessions. Creates structured Memory Bank files to preserve project knowledge, decisions, and progress.

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Python FastAPI development with uv package manager, modular project structure, SQLAlchemy ORM, and production-ready patterns.

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Helps write conventional commit messages, create atomic commits, and follow git best practices. Use when the agent needs to help with git commits, commit message writing, or git workflow guidance.

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Guide for creating new Agent Skills. Use this skill when you need to create a new skill.

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General principles for exploring, developing, editing, and refactoring code. Use for codebase analysis, implementation tasks, and code quality improvements.

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