スキルを探す

Go backend patterns from Uber style and standard layout

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hada.io RSS feed monitoring for AI agent/harness articles with automated /scout analysis

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On explicit /homework invocation, analyze the current and linked previous sessions, extract mistakes (찐빠), and report them via omcustom-feedback with a confirmation gate. Auto-activation on session cleanup/session-end signals is OPT-IN (default OFF) — requires an explicit project/user directive. Use when explicitly auditing recent work for harness gaps.

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Analyze a natural language idea against the project codebase and return structured issue specs

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다중 세션 transcript에서 반복 실패 패턴(instinct)을 자동 채굴하여 신규 skill candidate 생성

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Automatically detect user intent and route to appropriate agent

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Parameterized prompt templates using Jinja2 patterns for reusable, dynamic agent prompts

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Docker patterns for optimized containerization

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Apache Kafka 4.2 best practices for event streaming, topic design, and producer-consumer patterns

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Idiomatic Kotlin patterns from JetBrains conventions

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Django patterns for production-ready Python web applications

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Review code against language-specific best practices

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Multi-angle release quality verification using parallel expert review teams

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code-review-graph (CRG) MCP wrapper — token-efficient context retrieval via AST knowledge graph. Exposes 4 core tools from CRG.

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YAML-based DAG workflow engine with topological execution and failure strategies

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Routes development tasks to the correct language or framework expert agent. Use when user requests code review, implementation, refactoring, or debugging.

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Parameterized evaluator-optimizer loop for quality-critical output with configurable rubrics

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Disciplined goal-to-execution workflow for any user task. Parses objective, asks only for materially missing requirements via ambiguity-gate, inspects repo via idea, plans via sdd-dev or deep-plan, executes safely under project conventions, verifies completion per R020, and reports changed files with evidence. Use when user invokes /goal <task>.

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Modern Java 25 LTS patterns from Virtual Threads, Pattern Matching, Records, and Sealed Classes

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Analyze project and auto-configure agents, skills, rules, and guides

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Execute OpenAI Codex CLI prompts and return results

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Pre-routing ambiguity analysis — scores request clarity and asks clarifying questions when needed (inspired by ouroboros)

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Structured SE task evaluation using 15 benchmark definitions from claude-code-harness research

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Auto-detect project context and optimize harness — deactivate unused agents/skills, suggest missing experts, generate project profile

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